The Rise of AI Agents in Commerce and Daily Life

AI 에이전트는 자율적으로 거래를 협상하고 개인화된 추천을 제공함으로써 쇼핑을 혁신합니다.

### AI 에이전트의 부상: 상거래와 일상 생활의 변화
* 🤖 AI 상담원은 **가격을 협상하고 고객 선호도에 따라 개인화된 추천**을 할 수 있는 자율적인 영업 도우미로 부상하고 있습니다.
* 🛍 예를 들어, AI 판매 상담원은 **고객이 할인 쿠폰을 적용할 때 보완 상품을 제안**하여 쇼핑 경험을 향상시키는 등 고객을 지원할 수 있습니다.
* 📞 이러한 상담원은 **전화 통화도 처리**할 수 있어 원활한 커뮤니케이션과 재고 확인 또는 결제 처리와 같은 실시간 지원을 제공합니다.
* 📊 AI 에이전트의 개념은 단순히 직접적인 명령을 따르는 것이 아니라 **목표를 달성하기 위해 독립적으로 작동**한다는 점에서 기존 비서와는 다른 변화를 의미합니다.
* 📚 최근 트렌드 보고서에서 **'AI 에이전트 르네상스'**라는 용어가 강조되고 있는데, 이는 AI가 삶의 다양한 측면, 특히 커머스 분야에 통합되는 방식에 큰 변화가 있을 것임을 시사합니다.
* 🌐 주요 기술 기업들은 회의 중 **실시간 번역이 가능한 AI 서비스**를 출시하여 참가자들이 모국어로 손쉽게 소통할 수 있도록 지원하고 있습니다.
* 🏗 제조 분야에서 AI 에이전트는 **특정 프로젝트에 대한 국제 표준을 충족하는 포괄적인 제품 목록**을 제공하여 자재 소싱을 지원할 수 있습니다.
* 💡 이러한 AI 에이전트의 진화는 여러 플랫폼에서 사용자 경험을 향상시키면서 **프로세스를 더욱 효율적이고 개인화**하여 산업에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다.

### AI의 발전과 기업 현장의 도전 과제
* 🤖 최근 AI 기술의 발전으로 인해 **기업 현장에서의 자동화와 효율성이 증대**되고 있다.
* 🍰 한 예로, **AI가 행사에 필요한 간식을 추천하고 주문하는 프로세스**를 자동화하는 데모가 공개되었다.
* 💰 그러나 기업들이 AI를 도입하는 데 있어 예산과 자원 문제로 어려움을 겪고 있으며, **예를 들어 50명이 참석하는 행사에 필요한 간식을 50만 원으로 주문하는 상황**이 있다.
* 🏗 ️ **GS와 LG 같은 기업들**은 현장 노동자들의 안전 교육을 맞춤형으로 제공하기 위해 **AI 기술**을 활용하고 있으며, 이를 통해 **복잡한 교육 과정을 간소화**하고 있다.
* 📊 그러나 **AI 프로젝트의 80% 이상이 실패**하는 현실이 있으며, 이는 **리더십 부족과 데이터 정리 문제** 등으로 인해 발생한다.
* 🔍 특히, **기업 내부 데이터의 체계적인 정리가 부족**해 AI의 효과적인 활용이 어려운 상황이다.
* 🛠 이러한 문제를 해결하기 위해 기업들은 **AI 기술을 활용한 오픈 이노베이션**을 통해 현장 실무자와 IT 팀 간의 협업을 강화하고 있다.
* ⚠ 결국, AI 도입의 성공은 **기술적 접근뿐 아니라 현장의 필요와 데이터를 효과적으로 결합**하는 데 달려 있다.

### AI 도입의 도전과 극복 방안
* 🤖 AI 통합을 위해서는 데이터의 표준화가 필수적이며, **각 자회사에서 사용하는 규정의 차이**로 인해 혼란이 발생할 수 있다.
* 📊 한국 기업들이 생성형 AI를 도입하려고 시도했으나, **데이터 정리가 제대로 이루어지지 않았다는 사실**을 발견하게 되었다.
* 🔄 디지털 전환이 이루어지지 않은 이유는 **데이터 문제 때문**이며, AI를 활용하기 위해서는 **데이터 정리가 반드시 필요**하다.
* 💡 AI 도입 시 문제 해결에 집중해야 하며, **도메인 전문가와의 협업**이 중요하다.
* 🏗 ️ **기업의 인프라 투자 부족과 생성형 AI에 대한 과도한 신뢰**가 도입 실패의 원인으로 지적된다.
* 🔍 문제 정의가 명확하지 않으면 **AI 도입이 실패할 가능성이 높으며**, 지속적인 문제 해결이 필요하다.
* 🛠 ️ AI를 활용하기 위해서는 **현장 직원들에게 AI 사용법을 교육**하고, 그들의 불편함을 해결하는 프로젝트를 진행해야 한다.
* 📈 AI는 점진적으로 발전하는 기술이므로, 초기에는 **작은 문제부터 해결하는 접근**이 중요하며, 이를 통해 AI와 친숙해질 수 있다.

요즘 AI는 지시가 없어도 알아서 일합니다 - 김덕진 IT커뮤니케이션연구소장

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손에잡히는경제

AI 에이전트의 등장과 개념 설명

AI 에이전트는 고객에게 할인 쿠폰을 제공하고, 관련 상품을 추천하는 역할을 한다.

AI 에이전트는 화면에 상품을 보여주며 고객의 구매를 유도한다.

가격 흥정까지 해주는 AI 에이전트도 존재한다.

AI 에이전트에게 전화로 주문을 하는 방식도 있다.

AI 에이전트는 구매 수량과 결제 방식에 대한 협상을 진행한다.

AI 에이전트의 기능과 활용 사례

기존 에이전트의 개념(대리인)과 AI 에이전트의 차이점을 설명한다.

AI 비서와 AI 에이전트의 차이점: 비서는 명령대로 수행하지만, 에이전트는 목표 달성을 위한 최적의 방법을 스스로 선택한다.

최근 AI 에이전트는 목표만 제시하면 방법은 스스로 결정한다.

AI 에이전트는 목적만 주어지면 방법을 스스로 찾아 목표를 달성한다.

AI 에이전트의 활용 분야 중 커머스 분야를 예시로 설명한다.

제조 분야에서 AI 에이전트는 원자재 구매를 돕는다.

AI 에이전트 도입의 어려움과 성공 전략

국내 기업의 AI 에이전트 도입 현황과 어려움을 설명한다.

빅테크 기업 중심으로 AI 에이전트가 개발되고 있으며, 국내 기업은 이를 적용하는 단계에 있다.

GS와 LG CNS의 AI 에이전트 도입 사례를 소개한다.

생성형 AI 기업 도입의 어려움과 실패 원인 분석(미국 랜드 연구소 보고서).

AI 도입 실패 극복을 위한 전략: 기술보다 문제에 집중, 도메인 전문가와의 협업, 지속적인 문제 해결.

AI 성공적 도입을 위한 기업 문화 변화의 필요성을 강조한다.