오늘날의 프로젝트 관리는 마감일, 이메일, 후속 조치의 끝없는 주기로 느껴집니다. 여러 작업 관리 도구를 사용하더라도 팀은 업데이트를 추적하고 보고서를 작성하며 정보를 수동으로 추적하는 경우가 많기 때문에 실제 일할 수 있는 여유가 거의 없습니다.
AI가 이것을 빠르게 변화시키고 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.
캡제미니의 설문조사에 따르면, 조직의 82%가 향후 3년 이내에 AI 에이전트를 통합할 계획이며, 이메일 생성, 코드 작성, 데이터 분석 등의 작업을 AI 에이전트에 맡길 것이라고 합니다.
이러한 변화를 경험한 사람들은 그 효과를 분명히 알고 있습니다: 업데이트가 자동화되고, 보고서가 몇 초 만에 생성되며, 회의 내용이 즉시 요약됩니다. 팀원들은 잡다한 일에 얽매이지 않고, 값진 결정에 집중할 수 있으며, AI가 일상적인 일을 처리하도록 할 수 있습니다.
AI 에이전트가 어떻게 워크플로우를 변화시킬 수 있는지 궁금하신가요? 이 블로그 포스트에서는 단계별 가이드를 통해 ChatGPT를 이용한 AI 에이전트를 구축하는 방법에 대해 알아야 할 모든 것을 자세히 설명합니다.
하지만 훨씬 더 멋지고, 완성된, 상황에 맞는 AI 에이전트 대안을 원하신다면, 끝까지 읽어 주세요!
⏰ 60초 요약
- ChatGPT를 이용한 AI 에이전트를 구축하면 반복적인 작업을 자동화하고 워크플로우 효율성을 개선하여 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다
- AI 에이전트는 환경을 인식하고, 정보를 처리하며, 지속적인 사람의 입력 없이 작업을 수행하는 자율 소프트웨어 엔티티입니다
- 그들은 의사 결정을 내리고 사용자와 상호 작용하기 위해 기계 학습 및 자연어 처리와 같은 AI 기술을 사용합니다
- GPT-4는 맥락 인식 응답, 기억력, 복잡한 문제 해결을 가능하게 함으로써 AI 에이전트를 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다
- ChatGPT를 이용한 AI 에이전트를 개발하려면 다음 단계를 따르십시오: 에이전트의 목적 정의 개발, 테스트, 배포에 적합한 기술 스택 선택 목적과 응용 프로그램에 따라 AI 모델 구성 맞춤형 데이터로 모델 훈련 사용자 인터페이스 개발 테스트 및 최적화 수행 에이전트 배포 및 모니터링
- 에이전트의 목적 정의하기
- 개발, 테스트, 배포에 적합한 기술 스택 선택
- 목적과 용도에 따라 AI 모델을 구성하세요
- 맞춤형 데이터로 모델 훈련
- 사용자 인터페이스 개발
- 테스트 및 최적화 실시
- 에이전트 배치 및 모니터링
- ChatGPT를 사용하여 맞춤형 에이전트를 구축하면 비즈니스는 특정 워크플로우를 이해하고 작업을 자동화하며, 즉각적인 보고서를 생성하고, 고객과의 상호 작용을 효율적으로 처리할 수 있는 비용 효율적인 솔루션을 만들 수 있습니다
- ClickUp은 ClickUp Brain이라는 AI 기반의 대안을 제공합니다. 이 대안은 워크플로우를 자동화하고, 지식을 체계화하며, 실시간 통찰력을 제공하여 맞춤형 개발의 필요성을 없애줍니다
- ClickUp Brain은 맥락 인식 AI 기반 자동화 및 검색 기능을 작업 공간에 직접 통합하여 생산성을 향상시킵니다
- 에이전트의 목적 정의하기
- 개발, 테스트, 배포에 적합한 기술 스택 선택
- 목적과 용도에 따라 AI 모델을 구성하세요
- 맞춤형 데이터로 모델 훈련
- 사용자 인터페이스 개발
- 테스트 및 최적화 실시
- 에이전트 배포 및 모니터링
AI 에이전트는 무엇이고 어떻게 작동하는 것일까요?
AI 에이전트는 환경을 인식하고, 정보를 처리하며, 특정 목표를 달성하기 위해 자율적으로 행동할 수 있는 소프트웨어 개체입니다. 그들은 기계 학습, 자연어 처리(NLP), 강화 학습과 같은 인공지능 기술을 사용하여 의사 결정을 내리고 사용자, 시스템 또는 다른 에이전트와 상호 작용합니다.
AI 에이전트의 주요 기능은 반복적인 작업을 자동화하여, 사용자들이 보다 전략적인 일에 집중할 수 있도록 해주는 것입니다.
📌 예시: AI 기반 인사 담당자를 예로 들어 보겠습니다. AI 에이전트는 단순히 채용 공고를 목록으로 나열하는 대신, 이력서 심사, 면접 일정 수립, 지원자 자주 묻는 질문(FAQ)에 대한 답변 제공 등을 통해 채용 과정을 자동화합니다.
AI 에이전트는 어떻게 일할까요?
AI 에이전트의 작동 메커니즘은 네 가지 핵심 구성 요소를 기반으로 합니다.
- 인식 및 이해: 텍스트, 음성, 데이터 등의 입력을 NLP와 머신 러닝을 사용하여 처리합니다
- 의사 결정: 실시간 데이터를 기반으로 여러 가지 옵션을 평가하고 가장 효과적인 조치를 선택합니다
- 자율 실행: 쿼리에 응답하거나, 보고서를 분석하거나, 콘텐츠를 생성하는 등의 작업을 처리합니다
- 지속적인 학습: 그들은 과거의 상호작용을 통해 학습하고, 시간이 지남에 따라 더 날카롭고 효율적으로 변합니다
그렇다면 AI 에이전트는 어떻게 이런 수준의 지능을 달성할 수 있을까요?
AI 에이전트 개발에서 GPT-4의 역할
AI 에이전트는 딥러닝, 신경망, 방대한 데이터 세트의 조합을 통해 지능을 달성하지만, 이러한 시스템의 핵심에는 GPT(Generative Pre-trained Transformers)가 있습니다.
GPT는 책, 기사, 웹사이트 등에서 얻은 방대한 양의 텍스트 데이터를 통해 훈련됩니다. 이 과정을 통해 언어, 논리, 맥락에 대한 기본적인 이해를 쌓을 수 있습니다. 이 사전 훈련 단계는 AI 에이전트에게 기본 지능을 부여하여 패턴을 인식하고 정보에 입각한 예측을 할 수 있도록 합니다.
여기서 가장 혁신적인 부분은 자기 주의 메커니즘입니다. 이 메커니즘은 AI가 문장(또는 여러 문장)에서 어떤 단어가 서로 가장 관련이 있는지를 결정하는 데 도움이 됩니다. 이 메커니즘은 응답을 보다 일관성 있고 상황에 맞게 인식할 수 있도록 해줍니다.
GPT-4가 AI 에이전트 지능의 중추적인 역할을 하는 이유와 이것이 실제 응용 프로그램에서 ChatGPT 사용 사례를 어떻게 지원하는지 알아보세요.
1. GPT-4는 맥락을 인식하는 응답을 제공합니다
생성적 AI 덕분에 GPT-4는 맥락, 어조, 의도를 파악할 수 있어 자연스러운 상호 작용이 가능합니다. 복잡한 쿼리에 답하거나 긴 보고서를 요약하는 등 GPT-4는 대화가 자연스럽게 흐르도록 합니다.
📌 예시: AI의 가장 영향력 있는 활용 사례 중 하나는 교육 분야입니다. 칸 아카데미의 AI 튜터인 칸미고는 GPT-4를 사용하여 학생들에게 상황에 맞는 개인화된 학습 경험을 제공합니다.
2. GPT-4는 당신이 하는 말을 기억합니다
기존 모델과 달리 GPT-4는 긴 대화에 대한 과거와 미래의 상호 작용을 기억하므로 반복할 필요가 없습니다. 따라서 진행 중인 프로젝트, 고객 지원 또는 후속 조치가 필요한 모든 작업에 AI 에이전트를 더 유용하게 활용할 수 있습니다.
📌 예시: 고객이 주문 관련 문제로 Shopify의 AI 지원 담당자에게 연락합니다. 일주일 후, 고객이 후속 질문을 위해 다시 연락을 합니다. AI는 세부 사항을 반복할 필요 없이 이전 대화를 기억합니다.
3. GPT-4는 복잡한 문제 해결에 탁월합니다
GPT-4는 이전 버전보다 논리적 추론과 문제 해결 능력이 더 뛰어납니다. GPT-4를 활용하는 AI 에이전트는 복잡한 시나리오를 분석하고 문제를 세분화하며, 체계적이고 신중한 답변을 제공할 수 있습니다.
결과적으로, GPT-4 기반의 AI 에이전트는 맞춤형 쇼핑 경험을 통해 대화형 상거래를 촉진하고, 영업 프로세스를 자동화하며, 즉각적인 고객 지원을 제공합니다.
📌 예시: Amazon의 AI 쇼핑 어시스턴트는 고객이 선호하는 스타일에 따라 의상을 찾아주는 등, 온라인 쇼핑을 보다 상호작용적으로 만들어 줍니다.
🔍 알고 계셨나요? OpenAI와 다른 제공자들은 GPT-4를 API로 제공하여 개발자들이 챗봇, 가상 비서, 자동화 도구 등 다양한 응용 프로그램의 AI 에이전트에 통합할 수 있도록 합니다. 이를 통해 비즈니스는 자체 모델을 처음부터 훈련할 필요 없이 맞춤형 AI 솔루션을 구축할 수 있습니다.
왜 ChatGPT로 AI 에이전트를 구축해야 할까요?
ChatGPT를 사용하여 맞춤형 AI 에이전트를 만들면, 사용자의 언어를 구사하고 사용자의 워크플로우를 이해하는 어시스턴트를 갖게 되는 것입니다.
ChatGPT를 통해 AI 에이전트를 생성하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
1. 사용자 맞춤형 AI
ChatGPT를 사용하면 여러분의 비즈니스를 이해하고 필요에 따라 작업을 처리하는 AI 에이전트를 만들 수 있습니다. 이 에이전트는 논리적 추론을 사용하여 정확한 응답과 솔루션을 제공하는 지식 기반 에이전트로서 기능합니다.
또한 에이전트는 고객 질문에 답변하고, 잠재 고객을 검증하고, 온보딩을 지원하거나, 실제 팀원처럼 지원 티켓을 관리할 수 있습니다. 여러분은 어조, 세부 사항 수준, 정보 출처를 결정하여 브랜드와 프로세스에 맞게 조정할 수 있습니다.
💡 전문가 팁: ChatGPT 에이전트를 만들기 전에 이상적인 답변, 피해야 할 주제, 5~7개의 샘플 대화를 포함하는 페르소나 문서를 만드세요. 끝없는 수정을 피하기 위해 팀과 이를 일찍 공유하세요. 이 간단한 단계만으로도 개발 시간을 30~40% 단축할 수 있습니다!
2. 비용 효율적인 자동화
AI 에이전트는 인간 팀의 많은 업무를 덜어주고 운영 비용을 절감합니다. 또한, ChatGPT는 강력한 언어 모델과 계획 및 메모리를 결합한 LLM 에이전트와 동시에 수천 개의 대화를 처리할 수 있습니다. 즉, 비즈니스는 지원팀에 과부하가 걸릴 염려 없이 확장할 수 있습니다.
3. 더 짧은 시간에 더 많은 작업 완료
관리자 작업에 몇 시간을 소비하는 것을 좋아하는 사람은 없습니다. 그 격차를 AI 에이전트가 메워줍니다.
🦾 워크플로우 자동화 → 더 이상 수동으로 작업을 할당하지 않아도 됩니다📊 즉각적인 보고서 생성 → AI가 몇 초 안에 데이터를 요약합니다🎧 고객과의 상호작용 처리 → 실시간으로 문의에 응답합니다
일상적인 생산성을 위해 AI를 최대한 활용하는 방법에 대해 궁금하신가요? 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 아이디어를 소개합니다👇🏽
4. 더 나은 데이터 프라이버시와 보안
타사 AI 도구는 여러분의 데이터를 다른 사람에게 맡기는 것을 의미합니다. 여러분 자신의 AI를 구축하면, 여러분이 통제권을 유지할 수 있습니다. 간단히 말해서:
📖 보너스 읽기: ChatGPT 치트 시트(프롬프트 예시 포함)
ChatGPT로 AI 에이전트를 구축하는 방법
ChatGPT를 사용하여 AI 에이전트를 구축하기 위해 데이터 과학자가 될 필요는 없습니다. 아주 최소한의 설정만 하면 바로 사용할 수 있습니다.
여기 초보자를 위한 설명서가 있습니다 👇
1단계: AI 에이전트의 목적 정의하기
기술적인 측면에 대해 자세히 알아보기 전에, AI 에이전트가 무엇을 해주길 원하는지 명확히 하십시오.
자문해 보십시오:
- 내 AI 에이전트가 어떤 특정 작업을 처리할 것인가? (예: 자주 묻는 질문에 답변하기, 지원 티켓 처리, 데이터 시각화 및 보고서 요약 등)
- 누가 가장 많이 사용할까요? (예: 고객 서비스 팀, 영업 팀, 웹사이트 방문자)
- *어떤 종류의 데이터를 처리할까요? (예: 고객 문의, 내부 문서, CRM 기록)
- 어떻게 소통해야 할까요? (예: 실시간 채팅, 음성 지원, 이메일 자동화)
목적이 명확해지면, 기술적인 설정으로 넘어갈 수 있습니다.
2단계: 기술 스택 선택
ChatGPT는 AI 에이전트에 힘을 실어주는 것만이 아니라 원활하게 기능하기 위해 견고한 기술 스택이 필요합니다. 올바른 기술 조합이 결과의 질을 결정합니다.
고려해야 할 사항은 다음과 같습니다.
- 프로그래밍: Python (AI/ML에 적합)
- NLP 모델: 스마트한 응답을 위한 GPT-4
- 호스팅: 클라우드 기반(AWS, Azure, Google Cloud) 또는 자체 호스팅
- 프레임워크: LangChain, OpenAI API, 웹 기반 인터페이스를 위한 FastAPI
- 데이터베이스: PostgreSQL 또는 MongoDB
- *통합: Zapier, ClickUp API를 통한 원활한 워크플로우
3단계: ChatGPT로 AI 모델 설정하기
이제 AI 모델을 구성할 시간입니다. OpenAI의 API에 접속하여 사용 사례에 맞게 모델을 미세 조정해야 합니다. 또한 어조를 결정하고, 응답 범위를 설정하고, API 호출을 구현합니다.
📌 예시:
오픈AI 가져오기
응답 = openai. ChatCompletion. create(model="gpt-4″, 메시지=[{"역할": "사용자", "콘텐츠": "오늘 날씨는 어때?"}])
print(response["choices"][0]["message"]["content"])
이렇게 하면 AI 에이전트가 사용자 입력에 따라 응답을 생성할 수 있습니다.
4단계: 맞춤형 데이터로 AI 훈련하기
ChatGPT는 기본적으로 많은 것을 알고 있습니다. 그러나 여러분의 비즈니스는 모릅니다. AI 에이전트를 유용하게 사용하려면, 여러분의 산업과 워크플로우에 특화된 데이터로 훈련시켜야 합니다.
훈련 데이터는 어디에서 가져올까요?
📝 내부 지식 기반: 자주 묻는 질문(FAQ), 표준 운용 절차(SOP), 도움말 문서 💬 과거 채팅 로그: 고객과의 실제 대화(가능한 경우) 🧑🏻💻 CRM 또는 티켓팅 시스템: 지원 티켓, 클라이언트 문의, 해결책
ChatGPT에 더 많은 관련 데이터를 입력할수록 AI 에이전트는 더 똑똑해지고 정확해집니다.
🔍 알고 계셨나요? GPT-2는 8백만 페이지 이상의 400억 개의 텍스트 토큰을 학습했습니다. 이 모든 토큰은 최소 3개의 찬성 투표를 받은 레딧 게시물에서 가져온 것입니다! 기본적으로, 사람들이 게시물을 흥미롭게 생각하고 찬성 투표를 했다면, 그 게시물이 오늘날 사용 중인 AI를 훈련하는 데 도움이 되었을 가능성이 있습니다.
5단계: AI 인터페이스 구축
AI 에이전트는 사람들이 상호 작용하는 방식만큼만 유용합니다. 인터페이스가 어설프다면? 실망스럽겠죠. 인터페이스가 매끄럽고 직관적이라면? 판도가 바뀔 겁니다.
설정 방법은 다음과 같습니다.
💬 챗봇: Slack, Teams 또는 웹사이트에 추가하여 즉각적인 대화를 하세요📞 음성 지원: Twilio에 연결하여 전화 지원을 받으세요📧 이메일 AI: Gmail 또는 Outlook을 통해 답장을 자동화하세요
사용자 참여도를 기반으로 적합한 인터페이스를 선택하면, 자연스러운 상호작용을 가능하게 하는 AI를 갖게 될 것입니다.
🧠 재미있는 사실: 현대의 AI 에이전트는 강화 학습(RLHF(인간 피드백을 통한 강화 학습)과 같은)을 사용하여 응답을 개선합니다. 그들은 사용자 상호작용을 통해 학습하고, 정확성, 관련성, 참여도를 최적화합니다.
6단계: AI 에이전트를 테스트하고 최적화하세요
AI 에이전트가 구축되면, 특정 작업에 대한 응답을 테스트하고 개선해야 합니다.
필요한 테스트 체크리스트는 다음과 같습니다
| 테스트 | 확인해야 할 사항 | 중요한 이유 |
| 단위 테스트 | API 응답 확인 | 정확한 데이터 검색 보장 |
| 사용자 테스트 | 실제 사용자 피드백 수집 | 경험과 정확성 향상 |
| 오류 처리 | AI의 실패 복구 테스트 | 오류와 혼란을 방지합니다 |
| 성과 점검 | 속도와 응답 시간 최적화 | 원활한 상호작용을 유지합니다 |
8단계: 배포 및 모니터링
이제 두 가지 실제 시나리오에 AI 에이전트를 배치할 때입니다. 사용 사례에 따라 다음을 수행할 수 있습니다.
- 대규모 애플리케이션을 위해 AWS/GCP에서 호스팅
- 고객과의 상호작용을 위한 SaaS 도구로 배포
또한 AI 에이전트를 지속적으로 모니터링해야 합니다. 다시 말해:
- 피드백 분석 및 AI 응답 개선
- 정기적으로 훈련 데이터 업데이트
- 사용자 요구에 따라 새로운 기능 추가
피드백을 바탕으로 AI 에이전트의 성능을 지속적으로 개선하여 더 스마트하고, 더 빠르고, 더 유용하게 만드십시오.
더 읽기: 워크플로우 최적화를 위한 최고의 AI 앱
사용자 맞춤형 ChatGPT를 위한 AI 에이전트 설정 방법
그래서, 여러분은 ChatGPT를 사용하여 AI 에이전트를 구축하셨습니다. 정말 대단합니다! 그러나 일반적인 AI는 첫날 인턴과 같습니다. 기본적인 것은 알고 있지만 도움이 되려면 훈련이 필요합니다. 원하는 방식으로 작동하게 하려면 ChatGPT의 작동 원리를 맞춤형으로 조정해야 합니다. 단계별 튜토리얼은 다음과 같습니다.
1. 사용 사례에 맞게 ChatGPT를 미세 조정
ChatGPT는 일반적인 지식에 대해 훈련되었지만, AI에는 특정 분야에 대한 전문 지식이 필요합니다.
- 데이터로 훈련: 고객 쿼리, 표준 운용 절차(SOP), 과거 상호작용을 업로드하여 정확도를 향상시키세요
- 응답 수정: OpenAI의 미세 조정 API를 사용하여 AI를 비즈니스 요구에 맞게 조정
또한, API를 통해 내부 문서, 지식 기반 또는 실시간 데이터에 연결하여 응답을 정확하고 비즈니스에 맞게 조정할 수 있습니다.
2. 프롬프트 엔지니어링으로 응답 개선
때로는 더 나은 프롬프트가 더 나은 답변을 의미합니다. 효과적인 시스템 프롬프트를 사용하면 AI가 더 관련성 있는 답변을 생성하도록 유도할 수 있습니다. 예를 들어,
❌ '영업 팀에 대해 말씀해 주세요.'
✅ 'B2B SaaS 영업 팀을 위한 상위 3가지 영업 전략의 목록과 예시를 작성하십시오.'
3. AI 응답을 통제하기 위한 가드레일 설정
AI는 똑똑하지만 완벽하지는 않습니다. 확인하지 않고 방치하면 잘못된 정보를 생성할 수 있습니다. 사실 확인 메커니즘, 응답 길이 제어, 준수 필터를 설정하여 부정확하거나 위험한 결과를 방지하십시오.
4. 사용자 역할에 따라 AI 개인화
AI는 대상에 맞게 조정되어야 합니다. 고객에게는 간단한 설명이 제공되고, 내부 팀에게는 상세하고 유용한 통찰력이 제공됩니다. 역할 기반 응답은 상호 작용을 보다 유용하게 만들고 상황에 맞게 조정할 수 있게 해줍니다.
ChatGPT를 적절한 데이터를 미세 조정하고 통합하여 실제로 여러분을 위해 일하는 강력한 AI 에이전트로 바꿀 수 있습니다. 그러나 약속한 대로, ChatGPT 에이전트보다 더 멋진 솔루션이 있으므로 계속 읽어 보시기 바랍니다.
AI 에이전트 개발의 최고의 실행 방식
최고의 실행 방식을 따름으로써, 조직들은 효율적이고, 사용자에게 친숙하며, 책임감 있는 맞춤형 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다.
AI 에이전트 구축을 위한 키 고려 사항
AI 에이전트를 구축하려면 기술적 정확성과 전략적 플랜의 균형이 필요합니다. 고려해야 할 필수 요소는 다음과 같습니다.
1. 명확한 목적부터 시작
AI 에이전트는 특정한 목표를 염두에 두고 설계되었을 때 가장 효과적입니다.
📌 예시: AI 에이전트를 구축하는 의료 제공자는 다음 사항을 결정해야 합니다.
- 환자 예약 일정을 관리하는 데 사용합니까?
- 의사들을 위한 의료 연구 조교인가요?
각각 다른 접근 방식, 훈련 데이터, 그리고 다른 데이터 과학 및 AI 모델 세트가 필요합니다.
💡 전문가 팁: AI 에이전트를 코딩하기 전에 '의사 결정 트리 문서'를 만드세요. 가능한 모든 사용자 의도와 각 시나리오에 대한 에이전트의 정확한 행동을 파악하세요. 이러한 시각적 표현은 잠재적인 막다른 길과 순환 대화를 조기에 파악하는 데 도움이 됩니다.
2. 적합한 AI 모델과 훈련 데이터 선택
모든 AI 모델이 똑같이 만들어지는 것은 아닙니다. 고객 서비스용 챗봇에는 AI 기반 금융 사기 탐지 시스템과 같은 모델이 필요하지 않습니다.
📌 예시: 소매업 AI 챗봇은 고객 서비스 상호작용과 제품 관련 자주 묻는 질문에 대한 훈련을 받아야 합니다. 한편, 사이버 보안 AI 에이전트는 사기 행위의 패턴과 역사적 위협 데이터에 대한 훈련을 받아야 합니다.
3. AI가 맥락을 인식하게 하세요
AI는 대화의 맥락을 이해했을 때 가장 잘 작동합니다. AI는 의미 있는 응답을 제공하기 위해 내부 제품 데이터베이스, CRM 시스템 또는 프로젝트 관리 도구에서 실시간 정보를 가져와야 합니다.
AI 에이전트 구현 시 윤리 기준 준수
윤리 기준을 따르는 AI 모델은 신뢰와 준수를 기반으로 구축됩니다. 즉, AI 모델이 준수해야 하는 윤리 기준은 다음과 같습니다.
- 투명성: 사용자는 의사 결정 과정, 사용된 데이터, 한도 등을 알 권리가 있습니다. AI가 투명할 때, 신뢰를 쌓고 사람들이 AI와 상호 작용하는 방법에 대해 정보에 근거한 선택을 할 수 있도록 도와줍니다
- 인간 중심 접근: AI는 인간의 판단을 대체하는 것이 아니라 삶을 더 편리하게 만들어야 합니다. AI는 인간의 근본적인 가치와 일치해야 하며, 사람들의 복지를 염두에 두고 설계되어야 합니다
- 공정성 및 편향 완화: AI는 모든 사람을 공정하게 대우해야 합니다(예외 없음). 데이터의 편향은 불공정한 결과로 이어질 수 있으므로 지속적인 점검과 다양한 훈련 세트가 필수적입니다
- 프라이버시와 데이터 보안: 개인 데이터는 개인 정보라는 이유가 있습니다. AI는 필요한 정보만 수집하고, 안전하게 보관하며, 사용자에게 자신의 정보에 대한 통제권을 부여해야 합니다
AI 에이전트로서 ChatGPT 사용의 한계
ChatGPT는 강력한 AI 도구이지만, 독립형 AI 에이전트로 사용할 때는 몇 가지 한계가 있습니다. 간단히 말해서, 다음과 같은 한계가 있습니다.
❌ 컨텍스트 유지에 필요한 내장 메모리가 없습니다
ChatGPT는 맞춤형 메모리 레이어를 만들지 않는 한, 장시간의 상호작용에 걸쳐 맥락을 유지할 수 없습니다. 예를 들어, 여러 세션의 회의 노트를 요약해 달라고 요청하면, 맥락이 명시적으로 제공되지 않는 한 이전 요약은 기억하지 못합니다.
❌ 작업 수행 능력 한도
ChatGPT는 콘텐츠를 생성하고 추천을 제공할 수 있지만, 외부 통합 없이 이메일 전송, 회의 예약, 작업 상태 업데이트와 같은 작업을 직접 실행할 수는 없습니다.
❌ 부정확한 답변의 가능성
ChatGPT는 종종 *'환각'을 일으키는 것으로 보입니다. 특히 복잡하거나 기술적인 필드에서 오해의 소지가 있거나, 부정확하거나, 무의미한 답변을 생성하는 경우가 있습니다.
📖 보너스 읽기: 직장에서의 AI
ChatGPT의 대안으로 ClickUp 사용하기
만약 ChatGPT를 통해 AI 에이전트를 구축하려고 한다면, 아마도 워크플로우를 더 효율적으로 만드는 데 관심이 있을 것입니다. 그런데 왜 처음부터 무언가를 구축하거나 여러 에이전트를 다루는 번거로움을 겪어야 할까요?
일(일)을 위한 모든 것 앱인 ClickUp을 시작하세요. ✅
프로젝트 관리, 지식 관리, 채팅 기능을 하나의 플랫폼에 결합하여 차세대 AI 자동화 및 검색 기능을 통해 속도를 높입니다.
ClickUp의 AI 에이전트인 ClickUp Brain은 앱에 직접 내장되어 있으며, 팀이 워크플로우를 자동화하고 작업 공간에 있는 데이터에서 실시간 통찰력을 얻을 수 있도록 설계되었습니다. 이 에이전트는 지능형 보조 파일럿 역할을 수행하여 작업 우선 순위 지정, 콘텐츠 생성 및 주요 정보 요약 등을 지원함으로써 프로젝트 관리를 원활하게 합니다.
저희가 의미하는 바는 다음과 같습니다:
- ClickUp 작업, ClickUp의 음성 및 비디오 Clip, 대화 내용에 대한 빠른 요약을 받아 모든 것을 읽거나 보지 않고도 최신 정보를 유지할 수 있습니다
- ClickUp 내에서 이메일, 보고서, 브레인스토밍 아이디어를 생성하여 글쓰기 속도 향상
- 마감일을 기준으로 영향력이 큰 작업에 집중하고 AI 기반 통찰력을 바탕으로 업무량을 파악합니다
- 작업, 노트, 문서에서 프로젝트의 키 정보를 몇 초 안에 가져오기
AI 에이전트로서, ClickUp Brain은 자연어 자동화의 힘을 워크플로우에 도입합니다. ClickUp Brain을 사용하면 복잡한 if-this-then-that 조건을 수동으로 설정하는 대신, 필요한 작업을 평이한 영어로 설명하는 것만으로 작업을 자동화할 수 있습니다.
📌 예를 들어, 사용자는 여러 설정을 클릭하는 대신 다음을 입력할 수 있습니다.
"작업이 '긴급'으로 표시되면 저에게 할당하고 팀에 알리세요."
ClickUp Brain은 의도를 이해하고 코딩 없이도 즉시 자동화를 설정합니다.
그러나 ClickUp은 여기서 멈추지 않습니다. AI 기반 자동화 외에도 ClickUp 채팅을 통해 팀 커뮤니케이션을 쉽게 할 수 있습니다. 일과 관련된 대화를 하기 위해 앱 사이를 오가는 데 지친 팀에게 이 앱은 퍼즐의 빠진 값과 같은 존재입니다.
📮ClickUp Insight: 근로자의 60%가 10분 이내에 인스턴트 메시지에 응답하지만, 각 중단은 최대 23분의 집중 시간을 필요로 하여 생산성 역설을 야기합니다.
ClickUp을 사용하면 작업 공간 내에서 모든 대화, 작업, 채팅 스레드를 중앙 집중화할 수 있으므로 플랫폼을 이리저리 이동할 필요가 없고 필요한 답변을 빠르게 얻을 수 있습니다. 어떤 맥락도 놓치지 않습니다!
ClickUp은 별도의 채팅과 프로젝트 관리 도구를 사용하는 대신 모든 것을 한 곳에 모아 놓았습니다. 따라서 한 곳에서 대화하고, 계획을 세우고, 조치를 취할 수 있습니다.
ClickUp 채팅 사용법을 소개합니다:
- 대화에서 일로 전환: 더 이상 이 작업을 적어 둡시다*라는 순간이 없습니다. 클릭 한 번으로 어떤 메시지든 작업으로 전환할 수 있습니다
- 모든 것이 서로 연결되어 있습니다: 대화는 작업, 문서, 기타 토론과 자동으로 연결되므로, 맥락을 놓칠 염려가 없습니다
- 브레인(Brain)이 도와드립니다: 빠른 응답이 필요하십니까? ClickUp Brain은 답글을 제안하고, 긴 스레드를 요약하고, 대화에서 작업을 자동으로 생성할 수도 있습니다
- 즉각적인 결과물 제공 통화: 채팅에서 SyncUps를 사용하여 음성 또는 영상 통화를 시작하면 ClickUp의 AI 에이전트가 자동으로 요약과 작업 항목을 생성합니다
AI 기반 자동화와 원활한 채팅은 훌륭하지만, 산더미 같은 문서, 묻혀 있는 작업, 끝이 보이지 않는 지식의 사일로에 빠져 있다면 어떻게 될까요?
오래된 메시지를 뒤지거나 끝없이 폴더를 클릭하는 대신 ClickUp의 AI Knowledge Manager 기능을 사용하여 필요한 정보를 정확하게 정리, 검색 및 표시할 수 있습니다.
프롬프트에 수동적으로 응답하는 전통적인 AI 에이전트와 달리, ClickUp은 AI 기반의 중앙 집중식 지식 허브를 제공하여 워크스테이션 전체에서 정보를 적극적으로 구성, 업데이트 및 검색합니다.
그것으로 다음을 얻을 수 있습니다:
- 콘텐츠 구조 자동화: ClickUp은 회사 정보를 지능적으로 분류하고 태그를 지정하여 필요할 때 데이터를 더 쉽게 찾고 사용할 수 있도록 합니다
- 실시간 지식 업데이트: 브레인은 개선 사항을 제안하고 문서가 정확하고 최신 상태로 유지되도록 합니다
- 상황 인식 답변: 반복적인 입력이 필요한 ChatGPT와는 달리, ClickUp Brain은 작업 공간 내의 구조화된 데이터를 기반으로 답변을 검색합니다
이 유용한 설명서를 통해 자신만의 AI 지식 기반 구축 및 유지 관리 방법을 알아보세요👇🏽
ClickUp Brain으로 일의 효율성과 맥락을 유지하세요
물론, ChatGPT로 AI 에이전트를 구축하는 것은 흥미진진하게 들립니다. 그러나 AI는 단순히 질문에 답하는 것만이 아니라, 일을 더 스마트하고, 더 빠르고, 더 체계적으로 만드는 것입니다.
ChatGPT를 사용하면 훌륭한 AI 비서를 얻을 수 있습니다. 그러나 ClickUp Brain을 사용하면 어떨까요? 실제로 여러분의 워크플로우를 이해하는 AI를 얻을 수 있습니다. 단순히 답변을 생성하는 것이 아니라 작업을 자동화하고, 지식을 체계화하고, 필요할 때 적절한 정보를 정확하게 얻을 수 있도록 해줍니다.
더 스마트한 일의 방식을 찾고 있다면, AI가 지속적으로 컨텍스트를 입력할 필요 없이 더 많은 일을 할 수 있도록 도와주는 ClickUp Brain이 바로 그 해결책입니다.
지금 ClickUp에 가입하고 일하는 방식을 바꿔 보세요!