금요일 새벽 2시 3분, 글로벌 금융 서비스 기업의 서버들이 조용히 수백만 건의 트랜잭션을 처리하고 있습니다. 갑자기 새로운 사기 패턴이 포착됩니다.
단 1달러도 손실되기 전에, 회사의 AI 기반 사기 탐지 시스템이 이상 징후를 포착합니다. 또한 자체 논리를 조정하여 위협을 블록합니다. 인간 분석가의 페이지는 필요하지 않습니다. 시스템은 실시간으로 학습하고, 행동하며, 클라이언트의 자산을 보호합니다.
이것이 바로 라이브 인텔리전스의 약속입니다. 그리고 에이전트형 AI 시대에 서서히 현실이 되어가고 있습니다.
라이브 인텔리전스란 무엇인가요?
라이브 인텔리전스는 세 가지 핵심 역량의 융합입니다:
- 실시간 데이터 처리: 잠들지 않는 시스템으로, 유입되는 데이터를 지속적으로 수집하고 분석합니다.
- 자율적 의사 결정: 인간 입력 없이도 워크플로우를 트리거하고 문제를 해결하며 다단계 플랜을 수행하는 /AI 에이전트
- 지속적 학습: 상호작용, 피드백 루프, 새로운 데이터 포인트마다 개선되는 /AI 모델
🧠 재미있는 사실: "라이브 인텔리전스"가 아직 업계 표준은 아닐 수 있지만, 정적이고 반응적인 자동화에서 능동적이고 스스로 개선하는 디지털 인력으로 전환하려는 조직들에게 빠르게 새로운 normal이 되어가고 있습니다.
에이전트형 AI 시장은 2024년 52억 5천만 달러에서 2034년까지 1,990억 5천만 달러로 급성장할 프로젝트이며, 이미 72%의 기업이 최소 한 가지 기능에 이러한 시스템을 도입하고 있습니다.
그렇다면 실제 적용 사례는 어떻게 보일까요? 비즈니스 및 기술 리더들은 라이브 인텔리전스를 활용해 실질적인 결과를 창출하려면 어떻게 해야 할까요?
라이브 인텔리전스의 핵심 구성 요소
라이브 인텔리전스가 어떻게 일하는지 먼저 살펴보겠습니다:
실시간 처리
기존 AI 시스템은 야간 근무자처럼 출근하여 누적된 업무를 처리하고 퇴근합니다. 반면 라이브 인텔리전스는 항상 가동 중입니다.
예시 ClickUp의 라이브 인텔리전스 에이전트는 전체 ClickUp 작업 공간(작업, 문서, 채팅, 통합 기능)을 모니터링하도록 설계되어 업데이트가 발생할 때마다 즉시 처리합니다. 프로젝트 관리 측면에서 이는 프로젝트 요구사항 문서에 새 항목이 추가되면, 에이전트가 관련 작업을 즉시 업데이트하고 이해관계자에게 알리며, 심지어 누군가 요청하기 전에 다음 단계를 제안할 수 있음을 의미합니다.
이는 살아있는 지식을 위한 상시 가동형 어시스턴트로, 대부분의 팀과 달리 귀하의 팀이 분리된 시스템에서 정보를 검색하고 복사-붙여넣기하며 업데이트하는 데 시간의 60%를 소비하지 않도록 합니다.
아파치 카프카(Apache Kafka) 같은 기술은 초당 수백만 건의 메시지를 밀리초 단위 지연으로 처리하며, 아파치 플링크(Apache Flink)는 초당 수백만 건의 이벤트를 처리해 인사이트와 실행을 즉시 제공합니다. 이 지속적인 처리 모델은 /AI의 역량을 근본적으로 변화시킵니다: 과거를 설명하는 대신, 미래를 만들어가는 것입니다.
자율적 행동
라이브 인텔리전스는 실시간 데이터 접근에 그치지 않습니다. AI 에이전트가 일을 분류하고 할당하며 조율하여 비즈니스 성장에 발맞춥니다.
ClickUp의 라이브 인텔리전스 에이전트는 단순히 작업 공간의 업데이트를 스캔하는 데 그치지 않습니다. 실시간 정보를 바탕으로 일을 결정하고 실행합니다. API와 오케스트레이션 프레임워크를 활용하여 다단계 플랜을 실행하고, 다른 에이전트와 협업하며, 모든 문서 및 프로젝트를 최신 상태로 유지합니다.
이러한 자율적이고 목표 지향적인 행동이 에이전트형 AI의 기반입니다.
지속적인 학습
기존 /AI 모델은 정적이었으며, 한 번 훈련된 후 방치되었습니다. 그러나 라이브 인텔리전스 시스템은 스스로 개선합니다. 강화 학습과 피드백 루프를 활용해 성능을 정교화하며, 수동 재훈련 없이도 지속적으로 발전합니다.
ClickUp에서는 이를 '영구적인 조직적 기억'으로 구현하여 모든 결정과 업데이트를 기록함으로써 온보딩과 협업을 용이하게 합니다. 이는 또한 조직의 지식, 맥락, 최고의 실행 방식이 항상 최신 상태로 유지되며, 앱 과부하나 업무 확산 속에서 소실되지 않음을 의미합니다.
라이브 인텔리전스가 기존 /AI와 차별화되는 점
이 혁신적인 발전을 이해하기 위해 라이브 인텔리전스와 기존 /AI를 비교해 보겠습니다:
| 기존 AI | 라이브 인텔리전스 |
| 역사적 데이터에 대한 배치 처리—이미 발생한 일을 분석합니다 | 실시간 스트리밍 데이터 처리 — 현재 발생하는 상황에 즉각 대응합니다 |
| 각 작업에 대한 명시적인 지침이 필요합니다 | 목표 지향적 자율 행동 — 필요한 단계를 파악합니다 |
| 수동 업데이트 및 재훈련이 필요한 정적 모델 | 지속적인 학습 루프를 통한 자기 개선 |
| 단일 작업에 집중—하나의 모델, 하나의 임무 | 다중 시스템 오케스트레이션 — 플랫폼 간 조정 |
📌 예시: 기존 챗봇은 질문을 사전에 작성된 답변 데이터베이스와 일치시킵니다. 질문이 템플릿에 맞지 않으면 해결되지 않습니다. 라이브 인텔리전스 고객 서비스 에이전트는 실시간으로 최신 제품 문서를 검색하고, 여러 시스템에 걸친 계정 내역을 확인하며, 필요한 경우 환불을 처리하고, CRM을 업데이트합니다. 또한 대화 전반에 걸쳐 맥락을 유지하면서 상호작용에서 학습하여 다음 번 유사 사례를 더 잘 처리합니다.
실제 적용 사례와 값
라이브 인텔리전스의 실제 영향력과 실용적 가치를 보여주는 실제 적용 사례 및 투자 수익률(ROI) 메트릭은 다음과 같습니다:
키 산업 활용 사례
금융 서비스
금융 서비스 분야에서 라이브 인텔리전스 활용 여부는 수백만 달러의 절감 효과와 지연된 통찰력, 놓친 기회, 정보 부족으로 인한 결정으로 인한 수백만 달러의 손실 사이의 차이를 의미할 수 있습니다. 라이브 인텔리전스 에이전트를 통해 AI 기반 처리 시스템은 지속적으로 업데이트되어 새롭게 진화하는 사기 전술을 인식합니다. 이는 시스템이 실시간으로 적응하여 사용자를 최신 위협으로부터 보호한다는 것을 의미합니다. 심지어 이전에 본 적 없는 위협까지도 차단하며, 영구적인 감사 추적 기록을 남깁니다.
PayPal의 AI 기반 사기 경고 시스템 (친구 및 가족 대상 결제용)은 라이브 인텔리전스의 실제 적용 사례를 보여주는 교과서적인 예시입니다.
사용자가 결제를 시작하면, 고급 AI 모델이 수십억 개의 데이터 포인트를 분석하여 잠재적 사기 행위를 즉시 식별합니다. 트랜잭션이 의심스러워 보이면, 시스템은 자금이 이체되기 전에 동적이며 상황 인식형 경보를 트리거합니다. 고위험 트랜잭션의 경우, 손실을 방지하기 위해 결제가 자동으로 거절됩니다. 명확하지 않은 경우에는 시스템이 더 엄격한 경고와 같은 추가적인 마찰 요소를 도입하여 위험한 행동을 억제합니다.
의료
의료 운영 분야의 라이브 인텔리전스는 팀이 스케줄링 병목 현상을 파악하고, 청구 관리를 효율적으로 수행하며, 재고를 추적하고, 부서 간 협업을 조정하도록 지원합니다. 이를 통해 전체 시스템이 원활하게 운영되고 비용이 통제되며, 직원은 서류 작업이 아닌 환자 치료에 더 집중할 수 있습니다.
AGS Health는 수익 주기 관리 애플리케이션 전반에 걸쳐 500개 이상의 디지털 에이전트를 제공하여, 의료 기관들이 보험 청구 및 청구 처리라는 극도로 복잡한 업무를 처리하는 방식을 혁신합니다.
자격 심사 에이전트, 거절 처리 에이전트, 이의 제기 처리 에이전트와 같은 에이전트들은 고객 접점 수를 줄여, 그 결과 청구 처리 속도가 향상되고, 생산성이 15% 향상되며, 연간 72,000달러에서 194,000달러의 범위에 이르는 비용 절감이 실현되었습니다.
맞춤형 고객 서비스
고객 대응 역할에 라이브 인텔리전스를 활용하면 팀은 모든 고객 대화를 비롯해 문서, 자산 및 피드백을 손쉽게 관리할 수 있습니다. 수동 업데이트 없이도 항상 최신 상태를 유지하는 투명성, 신속성, 실시간 상황 인식을 통해 고객에게 깊은 인상을 남기십시오.
세일즈포스가 자체 구축한 에이전트형 고객 서비스 '에이전트포스'는 자율적 고객 서비스의 실제 스트레스 테스트를 제공합니다. 이 시스템은 현재 고객 쿼리의 약 85%를 인력 개입 없이 해결하며, 2025년 1월 이후 10명 중 9명의 사용자에게 응답 시간을 65% 단축시켰습니다.
공급망 및 물류
공급망 및 물류 분야에서 라이브 인텔리전스는 수요 속도에 맞춰 운영을 지속합니다. 재고 수준, 운송사 성과, 경로 효율성 등의 신호를 실시간으로 파악할 수 있는 가시성을 제공하여, 화물이 통관에서 지연되거나 트럭이 고장 나더라도 즉시 대응할 수 있도록 지원합니다.
결과: 재고 부족 감소, 배송 속도 향상.
DHL의 AI 기반 창고 최적화 알고리즘 IDEA는 주문 프로필, 피킹 패턴, 장비 가용성 등 DHL 물류 센터 내 수천 개의 실시간 데이터 포인트를 분석합니다. 이는 지난 분기가 아닌 당일 시간대별 현황을 기반으로 합니다. 한 사례에서 DHL은 IDEA가 직원 이동 거리를 최대 50%까지 줄이고 전체 생산성을 30% 향상시키는 데 기여했다고 보고했습니다.
기술적 요구사항 및 아키텍처
라이브 인텔리전스 구축에는 현대적이고 에이전트 지원이 가능한 기술 스택이 필요합니다:
핵심 인프라
- 스트리밍 데이터 플랫폼: Kafka, Kinesis, Flink와 같은 플랫폼은 실시간 데이터 수집 및 처리를 가능하게 합니다.
- 벡터 데이터베이스: 기존 데이터베이스는 "맞춤형 고객 ID 12345"가 누구인지 알려줄 수 있지만, 완전히 다른 언어로 기술된 10건의 유사한 청구 분쟁 사례를 찾아내지는 못합니다. Pinecone이나 Weaviate 같은 벡터 데이터베이스는 맥락을 의미적 임베딩으로 저장함으로써 이 문제를 해결합니다. 이를 통해 에이전트는 인간과 유사한 기억력으로 수천 건의 과거 상호작용을 회상하고 이에 기반해 행동할 수 있습니다.
- 파운데이션 모델: GPT-5 및 Claude와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 추론 엔진 역할을 수행하며, 지시를 해석하고 맥락을 이해하며 다음 단계(단계)를 결정합니다.
- 오케스트레이션 프레임워크: 시스템 간 다단계 워크플로우 관리는 조정이 필요합니다. Apache Airflow, Temporal과 같은 오케스트레이션 프레임워크나 LangChain 같은 전문 에이전트 플랫폼은 이러한 조율 작업을 처리합니다. 단계가 실패할 경우 시스템이 지능적으로 재시도하거나 부분 변경 사항을 롤백하거나 프로세스를 중단된 상태로 방치하지 않고 인간에게 에스컬레이션하도록 보장합니다.
통합 접근 방식
대부분의 조직은 이미 고객 데이터, 재고, 주문 및 청구 처리를 담당하는 시스템을 보유하고 있습니다. 라이브 인텔리전스는 이러한 기존 시스템과 일해야 합니다.
반품을 지원하는 에이전트는 전자상거래 시스템에서 주문 상태를 확인하고, 제품 데이터베이스에서 보증 적용 범위를 검증하며, 창고 관리 시스템에서 반품을 시작하고, 결제 처리 시스템을 통해 환불을 처리해야 할 수 있습니다. 이러한 모든 작업은 API 호출을 통해 이루어집니다. 즉, 구조화된 요청이 각 시스템에서 작업을 트리거하고 정보를 검색하는 방식입니다.
MuleSoft나 Dell Boomi 같은 미들웨어 솔루션은 에이전트와 레거시 시스템 사이에 위치하여 요청을 변환하고 인증, 재시도, 오류 처리를 담당합니다. ClickUp Brain, Microsoft Copilot Studio, Salesforce Agentforce 같은 현대적 플랫폼은 일반적인 기업 시스템에 대한 사전 구축된 커넥터를 제공합니다. 통합 코드를 처음부터 작성하는 대신 에이전트가 접근할 수 있는 시스템을 구성하기만 하면 됩니다.
🔎 알고 계셨나요? ClickUp과 연결된 모든 앱과 소통하는 데스크톱 AI 슈퍼 앱은 미래지향적으로 들릴 수 있지만, 이미 현실입니다. ClickUp Brain MAX를 만나보세요: 전체 작업 공간과 기술 스택을 실시간으로 지능적으로 검색, 요약, 실행, 자동화할 수 있는 안전한 AI 기반 지휘 센터입니다. 바로 이 점이 라이브 인텔리전스가 팀이 내일을 계획하는 것이 아니라 오늘 바로 활용할 수 있는 솔루션이 되는 이유입니다!
고려해야 할 구현 과제
변혁에는 항상 장애물이 따릅니다. 라이브 인텔리전스 구현의 여정은 현실 세계의 /AI 과제들로 가득합니다:
- 데이터 품질: 고객 데이터는 Salesforce에, 트랜잭션 내역은 레거시 ERP에, 지원 티켓은 서로 다른 세 시스템에 분산되어 있고, 필드 이름은 일관성이 없으며 중복 기록까지 존재한다면 상담원이 신뢰할 수 있는 결정을 내리기 어렵습니다. 84%의 최고마케팅책임자(CMO)가 분산된 시스템이 AI 도입을 방해한다고 말하는 것도 당연합니다.
💡 전문가 팁: ClickUp과 같은 통합 AI 작업 공간에 조직의 지식을 중앙 집중화하세요. 작업, 문서, 프로젝트, 대화를 한곳에 모아 컨텍스트 AI로 에이전트를 강화합니다.
- 비용: 초기 투자 비용이 높은 편이지만, 초기 세대 AI 도입 기업 중 92%가 긍정적인 수익을 보고합니다. 키는 집중적인 시범 운영으로 시작하여 효과가 입증된 부분을 확장하는 것입니다.
- 인재 부족 문제: 62%의 기업이 이러한 시스템을 구축하고 관리하는 데 필요한 AI 전문성을 갖추지 못했으며, 41%는 AI 숙련 인력 채용에 어려움을 겪고 있습니다. 내부 역량 강화 세션과 제품 인증 프로그램으로 이 격차를 해소할 수 있지만, 이는 업계 전반의 과제입니다.
- 거버넌스: 에이전트의 자율성과 감독 간의 균형은 매우 중요합니다. 강력한 거버넌스가 없다면 자율 에이전트는 데이터 유출이나 무단 행동과 같은 위험을 초래할 수 있습니다.
가트너는 2027년까지 에이전트형 AI 프로젝트의 40%가 불분명한 투자 수익률(ROI)과 부실한 플랜으로 실패할 것이라고 예측합니다. 교훈: 첫날부터 플랜, 거버넌스, 인재에 투자하십시오.
라이브 인텔리전스 시작하기
라이브 인텔리전스 도입을 위해 인프라를 완전히 개편하거나 대규모 /AI 팀을 구성할 필요가 없습니다.
평가 질문
라이브 인텔리전스에 투자하기 전에 다음 네 가지 질문에 솔직히 답하십시오:
- 실시간 자율 솔루션이 진정으로 필요한 문제는 무엇인가?"효율성 향상" 같은 모호한 목표는 제외하세요. 지연이 금전적 손실이나 고객 이탈로 이어지는 워크플로우를 목표에 설정하십시오—사기 탐지, 실시간 재고 재조정, 시간에 민감한 지원 등이 해당됩니다. 비즈니스 사례에서는 일괄 처리나 인적 개입 대비 실시간 조치의 가치를 정량화해야 합니다.
- 데이터가 스트리밍 준비가 되었나요? 라이브 인텔리전스는 야간 배치 내보내기가 아닌 지속적인 데이터가 필요합니다. 시스템이 실시간 이벤트를 생성하고, 형식을 통합하며, API를 통해 통합할 수 있는지 확인하세요. 그렇지 않다면 에이전트를 추가하기 전에 미들웨어나 업그레이드를 플랜하십시오.
- 경영진의 후원(및 예산)이 확보되어 있습니까?라이브 인텔리전스를 시스템에 통합하는 것은 장기적인 투자가 필요합니다. 후원자는 초기 메트릭이 지연될 수 있음을 이해하고, 소프트웨어 비용뿐만 아니라 시스템 조정 및 유지보수에 필요한 통합, 추론 비용, AI 인재 확보까지 포괄적으로 커밋할 의지가 있어야 합니다.
- 자율적 의사결정에 대한 위험 허용 범위는 어느 정도인가요? 잘못된 제품 추천은 고객을 불쾌하게 합니다. 잘못된 거래는 수백만 달러의 손실을 초래할 수 있습니다. 배포 전에 임계값, 에스컬레이션 경로 및 롤백 규칙을 정의하세요. 위험이 높다면 완전 자율형 대신 인간 승인을 위한 조치를 권고하는 조언형 에이전트로 시작하십시오.
구현 접근 방식
ClickUp Brain 및 ClickUp Ambient AI Agents와 같은 컨텍스트 인식 AI 플랫폼은 실시간 인텔리전스가 이미 이루어지는 일에 어떻게 적용될 수 있는지 보여줍니다. 작업, 데이터, 의사결정을 하나의 연속적인 피드백 루프로 연결하는 방식입니다.
작업 공간에 라이브 인텔리전스를 도입하기 위한 단계별 접근 방식을 구현하는 방법은 다음과 같습니다:
1단계 (1~2개월): 준비 상태 평가 및 시범 적용 사례 식별
현재 데이터 흐름을 지도하고 통합의 간극을 파악하세요. 명확한 성공 메트릭, 관리 가능한 범위, 실질적인 비즈니스 가치를 지닌 파일럿 사용 사례를 선택하십시오. 단, 실패 시 위기를 초래하는 미션 크리티컬 운영은 제외해야 합니다. 사기 방지, 리드 라우팅, 서비스 트라이아지 등이 예시가 될 수 있습니다.
💡 전문가 팁: 훌륭한 파일럿은 다음과 같은 자질을 갖추고 있습니다:
- 빈번한 의사 결정(따라서 훈련 데이터를 빠르게 축적할 수 있음)
- 측정 가능한 성과(따라서 투자 수익률(ROI)을 입증할 수 있음), 그리고
- 불완전성에 대한 관용 (초기 실수가 프로젝트를 망치지 않도록)
현재 성능 벤치마크를 문서화하여 개선 정도를 오브젝트적으로 측정할 수 있도록 하십시오.
🦄 ClickUp 활용 팁: 맞춤형 실시간 지식 엔진을 처음부터 구축하는 대신, 세계에서 가장 맥락을 이해하는 AI 어시스턴트인 ClickUp Brain을 사용해 보세요. ClickUp의 작업, 문서, 채팅 및 tools를 실시간으로 검색하여 맥락이 풍부한 답변을 즉시 제공합니다. 맞춤형 구현을 플랜하는 동안 실제 운영 환경에서 라이브 인텔리전스가 어떻게 작동하는지 일의 예시를 제공합니다.
2단계(3~6개월): 명확한 메트릭과 함께 집중된 파일럿을 구축하고 테스트합니다.
보수적인 자율성으로 파일럿을 시작하세요—시스템이 학습하는 동안 에이전트 행동에 대한 인간 승인을 요구합니다. 성능 메트릭(정확도, 지연 시간, 처리량)과 운영 메트릭(에스컬레이션 비율, 수동 개입 빈도, 실패 패턴)을 모두 모니터링하세요.
시스템이 훈련 데이터를 축적하는 첫 달에는 기대에 못 미치는 결과가 나올 수 있습니다. 세 번째 달이 되면 측정 가능한 개선 효과를 확인할 수 있을 것입니다. 네 번째 달까지도 진행이 보이지 않는다면, 문제의 원인이 데이터 품질, 모델 선택, 또는 사용 사례 적합성 중 어디에 있는지 진단하십시오.
🦄 ClickUp 활용 팁: ClickUp의 라이브 인텔리전스 에이전트는 코드의 지식 없이도 구축 가능합니다. 코드의 필요 없는 에이전트 빌더에서 시각적 인터페이스를 활용해 직접 에이전트를 구축하고 배포할 수 있습니다. 이를 통해 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:
- 트리거 선택 (예: 새 작업 생성, 상태 변경, 수신 메시지)
- 에이전트에게 일련의 지침과 tools를 제공하여 에이전트 행동 정의: 작업 콘텐츠 분석 또는 요약 작업 할당, 우선순위 변경 또는 필드 업데이트 메시지 또는 알림 전송 확장 기능을 통한 외부 도구 호출
- 작업 콘텐츠를 분석하거나 요약합니다.
- 일 할당, 우선순위 변경 또는 필드 업데이트
- 메시지 또는 알림을 보내기
- 확장 기능을 통해 외부 tools를 호출하세요
- 에이전트가 활용해야 할 지식 소스를 지정하여 맥락을 추가하세요.
- 작업 콘텐츠를 분석하거나 요약합니다.
- 일 할당, 우선순위 변경 또는 필드 업데이트
- 메시지 또는 알림을 보내기
- 확장 기능을 통해 외부 tools를 호출하세요
자율 에이전트를 처음 접하는 팀의 경우, 익숙한 플랫폼에서 AI 워크플로우 자동화를 시작하면 모든 것을 처음부터 구축하는 것에 비해 학습 곡선을 줄일 수 있습니다.
3단계(6~12개월): 성공적인 파일럿을 부서 전반으로 확장
파일럿 운영이 가치를 창출하기 시작하면, 성공 사례, 실패 사례, 개선 방안을 문서화하세요. 이를 다른 팀이 활용할 수 있는 플레이북으로 구성하십시오. 인프라, 최고의 실행 방식, 지원을 제공하는 우수 센터를 구축하되, 각 부서가 특정 요구사항에 맞춰 라이브 인텔리전스 설정을 맞춤화할 수 있도록 허용하십시오.
🔎 알고 계셨나요? 1000개 이상의 네이티브 통합 기능을 통해 ClickUp은 기존 CRM, ERP 및 데이터 소스와 직접 연결됩니다 . 무거운 미들웨어가 필요하지 않습니다. 그 컴플라이언스 프레임워크(GDPR, HIPAA, SOC 2, ISO 42001)는 에이전트 추론 시스템에 필요한 거버넌스 기반을 제공합니다.
경쟁력 확보의 필수 요소: 라이브 인텔리전스 전략 플랜
라이브 인텔리전스는 AI가 일을 보조하는 단계에서 AI가 일을 수행하는 단계로의 도약을 의미합니다.
2028년까지 기업 소프트웨어의 33%가 에이전트형 AI를 포함하게 될 것이며, 현재 거의 제로 수준인 일상 일 결정의 최소 15%가 자율적으로 이루어질 것입니다.
경쟁사들은 이미 이러한 역량을 구축 중이거나 플랜을 세우고 있습니다. 우위를 점할 수 있는 기회는 좁습니다.
성공적인 팀은 작은 규모로 시작합니다: 영향력이 큰 AI 활용 사례를 선택하고, 경영진의 지지를 확보하며, 올바른 데이터 및 거버넌스 기반을 구축하세요. ClickUp Brain 및 Ambient AI Agents와 같은 플랫폼은 인프라 없이도 빠르게 학습할 수 있는 방법을 제공하며, 워크플로우를 자동화하고 실시간으로 지식을 검색하는 실제 에이전트를 배포합니다.
문제는 라이브 인텔리전스를 도입할지 여부가 아닙니다. 그것이 기본값이 되기 전에 이를 경쟁 우위로 전환할 만큼 빠르게 움직일 수 있느냐입니다.
왜 기다리시나요? 지금 바로 ClickUp으로 라이브 인텔리전스를 잠금 해제를 해 보세요!