산업을 변화시키는 12가지의 강력한 AI 에이전트 예시

AI 에이전트는 인간의 개입 없이 자율적으로 환경을 인식하고, 의사 결정을 내리고, 작업 수행 또는 사용자나 다른 시스템의 목표 달성을 지원하는 인공 지능 시스템 또는 소프트웨어 프로그램입니다.

🧠 재미있는 사실: '가장 똑똑한' AI 에이전트가 항상 최고는 아닙니다. 도메인에 맞게 미세 조정된 소규모 모델이 거대한 범용 모델보다 성능이 뛰어난 경우가 많습니다. 특히 정확성이 표현력보다 더 중요한 작업의 경우 더욱 그렇습니다.

📌 예시: HomeServe의 가상 비서 'Charlie'는 매일 11,000건 이상의 전화를 받아 수리 예약, 전화 연결, 일상적인 문의 사항을 처리하여 인간 상담원이 더 어려운 업무에 집중할 수 있도록 지원합니다.

💡 전문가의 팁: 모든 유형의 AI 에이전트가 자율성을 필요로 하는 것은 아닙니다. 에이전트가 지원(인간을 돕는 역할)을 하는지, 운영(작업 처리)을 하는지, 소유(의사 결정)를 하는지 미리 명확히 하세요. 이를 명확히 하면 액세스, 신뢰 수준 및 인터페이스의 설계 방식이 달라집니다.

📮 ClickUp 인사이트: 21%의 사람들은 근무 시간의 80% 이상을 반복적인 작업에 소비한다고 응답했습니다. 또 다른 20%는 반복적인 작업이 근무 시간의 40% 이상을 차지한다고 응답했습니다. 이는 근무 시간의 거의 절반(41%)이 전략적 사고나 창의력이 필요하지 않은 작업(예: 후속 이메일 👀)에 소비되고 있는 것입니다.

ClickUp AI 에이전트는 이러한 번거로움을 없애줍니다. 작업 생성, 알림, 업데이트, 회의 노트, 이메일 초안 작성, 심지어 엔드 투 엔드 워크플로우 생성까지 생각해보세요! 이 모든 것(그리고 그 이상)은 업무에 필요한 모든 것을 제공하는 앱인 ClickUp을 통해 순식간에 자동화할 수 있습니다.

💫 실제 결과: Lulu Press는 ClickUp 자동화를 사용하여 직원 1인당 하루 1시간의 시간을 절약하여 업무 효율을 12% 향상시켰습니다.

📌 예시: LocaliQ의 AI 에이전트 Dash는 CRM 기록을 자율적으로 업데이트하고 후속 조치를 자동화합니다. 또한 AI 시스템은 잠재 고객이 캠페인에 참여함에 따라 리드 점수를 동적으로 조정합니다.

🧠 재미있는 사실: 에이전트의 유용성은 종종 한 단어로 요약될 수 있습니다. 바로 '오케스트레이션'입니다. 훌륭한 에이전트는 텍스트를 생성하기 때문에 훌륭한 것이 아닙니다. 다른 시스템과 대화하고, 로직을 트리거하고, 인간에게 원활하게 업무를 넘겨줄 시기, 이유, 방법을 알고 있기 때문에 훌륭한 것입니다.

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📌 예시: Skott AI는 마케터가 SEO 품질을 유지하면서 콘텐츠 제작을 확장할 수 있도록 지원합니다. Google의 Performance Max와 같은 도구는 AI를 사용하여 사용자 행동에 따라 광고를 자동으로 조정합니다.

💡 프로 팁: 마케터는 ClickUp에서 콘텐츠 작업이 완료로 표시되기 전에 품질과 일관성을 자동으로 검토하는 맞춤형 자동화 에이전트를 구축할 수 있습니다.

👋 안녕하세요 @Taylor, 이 초안의 간단한 검토입니다:

✅ 강점:

⚠️ 제안된 수정 사항:

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📌 예시: 제조 회사는 AI를 사용하여 예측 분석 및 유지 보수를 통해 예기치 않은 다운타임을 줄입니다. Walmart와 같은 소매업체는 AI를 활용하여 실시간 영업 팀의 판매 데이터를 기반으로 재고를 자동으로 보충합니다.

🔍 알고 계십니까? 현재 AI 도입 노력의 70% 이상이 순수한 대화형 AI 에이전트보다 행동 지향적인 AI 에이전트를 우선으로 하고 있습니다.

📌 예시: Unilever에서 사용하는 Hirevue + Pymetrics AI는 채팅 기반의 참여, 대화형 인지 테스트, 스마트 비디오 인터뷰 분석을 통합합니다. 이 솔루션은 후보자의 사고 방식, 말투, 자기 표현을 관찰하여 적합성을 판단합니다.

📖 또한 읽기: AI에서 지식 기반 에이전트를 사용하는 방법

📌 예시: GitHub Copilot은 지능형 제안을 통해 개발자가 더 빠르게 코드를 작성할 수 있도록 지원합니다. Bito.ai와 같은 도구는 기능과 엔드포인트를 자동으로 문서화하여 시간을 절약합니다.

💡 프로 팁: 소프트웨어가 아닌 결과부터 시작하세요. AI 에이전트를 도입하기 전에, 에이전트가 담당할 결정이나 작업을 처음부터 끝까지 정의하세요. '지원'을 위한 챗봇을 만들지 마세요. '환불 로직이 포함된 구독 취소'를 위한 해결기를 만드세요

🔍 알고 계십니까? 53.4%로 에이전트의 주요 사용 사례 중 하나는 개인 생산성 또는 지원을 위한 작업의 간소화입니다.

📌 예시: Zoom의 AI 에이전트 도구는 회의 후 즉시 요약을 제공합니다. Gmail과 통합된 에이전트는 이메일에 응답하거나 긴급도에 따라 이메일을 분류할 수 있습니다.

💡 프로 팁: ClickUp의 사전 구축된 자동 조종 에이전트를 사용하여 집중력을 유지하세요.

매일 아침 주요 작업, 기한이 지난 항목 및 우선순위를 자동으로 요약하는 일일 보고서 또는 팀 StandUp 에이전트를 설정하면 다음에 할 일을 파악하는 데 30분을 낭비하지 않아도 됩니다. 개인 스페이스 또는 개인 채팅에 추가하면 받은 편지함을 열기 전에 AI 기반의 명확한 플랜을 확인할 수 있습니다!

📌 예시: FinTech의 일부 AI 에이전트는 신용카드 부정 사용이 발생하면 즉시 표시합니다. TechCrunch와 같은 로보 어드바이저는 AI를 사용하여 자산 배분을 최적화하고 포트폴리오의 균형을 재조정합니다.

💡 프로 팁: 에스컬레이션 경로를 포함한 가드레일을 만드세요. 모든 AI 에이전트에는 '모르겠습니다' 프로토콜이 내장되어 있어야 합니다. 완벽을 추구하지 말고, 까다로운 예외적인 경우를 사람에게 전달하는 대체 흐름을 설계하세요. 팀이나 사용자의 부담을 줄이면서 신뢰를 쌓을 수 있습니다.

📌 예시: WhatsApp과 같은 플랫폼의 Chat-to-Buy 에이전트는 고급 NLP 및 백엔드 통합을 사용하여 사용자가 채팅을 통해 제품을 검색, 선택 및 구매할 수 있도록 하여 원활한 대화형 상거래 경험을 제공합니다.

Amazon 및 Shopify 판매자는 AI를 사용하여 '당신이 좋아할만한 다른 상품'을 추천합니다. Syte.ai와 같은 시각적 검색 도구를 사용하면 사용자는 사진을 찍어 항목을 찾을 수 있습니다.

📌 예시: Aisera의 AI는 1단계 IT 문제를 자율적으로 해결합니다. Darktrace와 같은 사이버 보안 플랫폼은 AI를 사용하여 실시간으로 위협을 탐지합니다.

🔍 알고 계십니까? 단일 AI 에이전트도 일반적으로 언어 모델, 검색 도구, 규칙 엔진, 작업별 메모리 시스템 등 다양한 구성 요소를 활용합니다. 이는 솔로 연기자보다 소규모의 무대 스태프에 가깝습니다.

📖 또한 읽기: 프로젝트 관리를 위한 최고의 AI 에이전트

📌 예시: 의료 서비스 제공자는 진료 또는 의뢰 전에 환자의 상태를 평가해야 하는 경우가 많지만, 이 작업을 수동으로 수행하면 일관성이 떨어지고 시간이 많이 소요될 수 있습니다. Plivo의 AI 음성 에이전트가 지원하는 IVR 시스템은 음성 또는 키패드 프롬프트를 통해 주요 정보를 수집하고, 긴급한 사례를 식별하여 즉시 적절한 의료 전문가에게 전달함으로써 이 프로세스를 간소화합니다.

🔍 알고 계십니까? 에이전트가 진단을 간소화하고, 접수를 자동화하며, 치료 제공을 개선할 수 있는 잠재력이 있음에도 불구하고, 의료 전문가의 57%는 여전히 에이전트 도입을 주저하고 있습니다. 이는 주로 환자의 프라이버시 및 데이터 보안에 대한 우려 때문입니다.

📌 예시: 자동차 제조업에서 AI 기반 로봇이 차량 부품을 조립하여 정확성을 높이고 생산 시간을 단축합니다.

🤝 친절한 알림: 지능형 에이전트는 역할을 대체하기 위해 존재하는 것이 아니라 반응 시간을 대체하기 위해 존재합니다. 지능형 에이전트는 의도와 실행 사이의 격차를 줄여 'X를 해야 한다'에서 'X가 이미 진행 중입니다'로 이동하는 데 걸리는 시간을 단축합니다

🧠 재미있는 사실: 모든 사람은 자신만의 AI 모델을 훈련하고 싶어합니다. 하지만 실제로는 스마트한 프롬프트와 명확한 지침이 값비싼 미세 조정 실험보다 더 나은 성과를 내는 경우가 많습니다.

또한 ClickUp Brain을 사용하면 ChatGPT, Gemini, Claude, DeepSeek 등 모든 프리미엄 AI 모델을 하나의 플랫폼에서 이용할 수 있습니다!

📌 사전 구축된 에이전트의 예시:

📌 예시: 당신이 이해 관계자 회의를 준비하는 제품 관리자라고 가정해 보겠습니다. 노트를 찾느라 허둥대지 않고, Brain이 깔끔한 스프린트 요약을 작성하고, 장애 요소를 강조 표시한 다음, 컨텍스트를 전환하지 않고 문서나 Slack 스레드에 바로 드롭합니다.

📌 예시: 제품 출시를 계획하는 마케팅 팀은 동일한 문서를 동시에 편집할 수 있습니다. 카피라이터는 헤드라인을 작성하고, PM은 결과물 작업 목록을 삽입하고, 디자이너는 무드보드 링크를 삽입합니다. 그런 다음 ClickUp Brain이 문서를 스캔하여 주요 마일스톤을 추출하고 작업과 타임라인을 즉시 생성합니다.

📮 ClickUp Insight: 당사의 설문조사에 따르면, 약 88%의 리더들이 여전히 수동 체크인, 대시보드 또는 회의를 통해 최신 정보를 확인하고 있습니다. 그 대가는 무엇일까요? 시간 손실, 작업 전환, 그리고 종종 오래된 정보입니다. 최신 정보를 확인하는 데 더 많은 에너지를 소모할수록, 그 정보에 따라 행동할 수 있는 에너지는 줄어듭니다. 목록 및 채팅에서 사용할 수 있는 ClickUp의 Autopilot Agents는 상태 변경 사항과 중요한 토론 스레드를 즉시 표시합니다. 이제 팀에 "빠른 업데이트"를 요청할 필요가 없습니다. 👀

💫 실제 결과: Pigment는 ClickUp을 통해 팀의 커뮤니케이션 효율성을 20% 향상시켜 팀의 연결성과 일관성을 높였습니다.

📌 예시: 고객 성공 팀이 '긴급' 태그가 붙은 피드백을 받았습니다. ClickUp 자동화는 자동으로 새 작업을 생성하고, 해당 작업에 적합한 담당자에게 할당하고, 계정에 플래그를 지정하고, 해당 정보를 CRM 시스템에 동기화합니다.

💡 전문가 팁: 가장 간과되는 교육 요소 중 하나인 종료 기준을 정의하세요. LLM 에이전트가 진행하지 말아야 할 명확한 경계를 정의하세요(예: 사용자 감정이 부정적이거나 신뢰도 점수가 임계값 아래로 떨어지는 경우). 이는 실패가 아닌 현명한 제한입니다.