이 이야기로
에이전트는 인공 지능의 최신 트렌드이며 일부 기술 거인은 비즈니스의 생산성을 크게 향상시킬 것이라고 주장합니다. 그리고 우리는 대부분의 회사가 이미이 아이디어로 판매하고 있음을 알았습니다.
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Cloud Computing Company Pagerduty (PD+0.16%)가 발표 한 국제 조사에 따르면, 절반 이상이 이미 워크 플로우에 AI 에이전트를 사용하고 있습니다. 1,000 명의 IT와 비즈니스 경영진을 조사한 설문 조사에 따르면 2027 년까지 회사의 35%가 추가로 AI 에이전트를 통합 할 계획이라는 것을 발견했습니다.
이 추세는 영국에서 가장 두드러졌으며 66%는 이미 AI 요원을 배치 한 반면 미국은 48%를 차지했습니다.
AI 에이전트는 비즈니스의 특정 워크 플로우를 주도 할 수있는 전문적이고 완전히 자율적 인 AI입니다. 교대 근무를 예약하고 전략적 평가를 제공하며 행동 과정을 제안하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그리고 대기업들이 24 시간 내내 자신의 기술 버전을 출시함에 따라 최근 모든 기술에 화를 냈습니다.
Tech Giant Amazon (AMZN+0.83%)은 월요일에 Nova Act를 발표했습니다. 웹 사이트에서 작업을 수행 할 수있는 초기 단계 AI 에이전트입니다. OpenAI는 1 월에 AI 에이전트 운영자와 유사한 연구 미리보기를 시작했습니다.
그리고 지난 달, Meta의 비즈니스 디렉터 인 Ai Clara Shih (Meta +1.48%)는 CNBC에 “모든 비즈니스는 매우 크지 않고 매우 작은 것으로 예상했다”고 말했다.
PagerDuty의 62%가 설문 조사 응답자의 62%가 3 자리 ROI를 예측함에 따라 PagerDuty의 최신 설문 조사 데이터에 따르면 AI가 AI와 자동화의 실질 가치를 잠금 해제하는 데 더 강력해질 것이라고 생각합니다.
연구에 따르면 미국 기업은 192%의 초기 투자의 거의 두 배에 달하는 최고의 수익률을 기대하고 있습니다.
회사는 AI 에이전트가 회사의 업무량의 최소 4 분의 1을 속도를 높이거나 완전히 자동화하기를 압도적으로 기대하고 있습니다. 그러나 에이전트 AI 기능의 잠재력을 기존 세대 AI 기술과 비교할 때 비즈니스 리더가 분할되었습니다. 사고 에이전트 AI의 44%가 AI를 생성하는 것보다 더 파괴적인 것으로 입증되었으며 40%는 AI를 생성하는 맛이 있습니다. 응답자의 16%는 두 기술이 거의 동일한 효과를 가지고 있다고 생각합니다.
둘 다 대규모 언어 모델에 크게 의존하는 경향이있는 반면, 생성 AI는 인간 프롬프트에 대한 텍스트, 이미지, 비디오 등과 같은 컨텐츠를 만드는 데 중점을 두는 반면 AI 요원은 반응성보다는 자율적이고 공격적입니다.
작년 말 Salesforce (CRM+0.63%) CEO 인 Marc Benioff는 자율 AI 요원이 직장을 방해하기 위해 “에이전트 시대”에 들어가고 있다고 주장했다. 그러나 Global Equity Research Jim Covello의 Goldman Sachs 책임자와 같은 일부 분석가들은 AI 요원에 대한 값 비싼 투자가 놀랍게도 완만 한 수익을 초래할 수 있다고 주장하면서 회의적인 접근 방식을 더 회의적으로 다루었습니다.
연구에 따르면이 채용 당시 더 많은 회사가 채용시에 에이전트 AI보다 워크 플로에 통합되었으며 63%는 현재 완전히 통합되었으며 생성 된 AI가 배포되었지만 아직 완전히 통합되지는 않았다고합니다.
회사 경영진은 AI 에이전트를 통합하는 동안 피하고 싶은 생성 AI 채택의 실수를 지적했습니다. 즉, 많은 사람들은 자신의 회사가 적절한 계획을 세우지 않으면 서 회사에 도달했거나 기술에 너무 많은 비용을 지출했다고 생각합니다.
에이전트 AI의 모든 가능성이 분홍색은 아닙니다. 설문 조사에 대한 많은 응답자들은 기술 채택의 실질적인 위험에 대해 우려했습니다. 주요 관심사 중 하나는 보안이었습니다. 에이전트 AI 시스템이 민감한 회사 데이터와 상호 작용하기 위해 비즈니스가 더 많을수록 AI 목표의 보안 위반 및 사이버 공격에 대한 데이터가 더 취약합니다.
경영진은 또한 미래의 기업 운영을 위험에 빠뜨릴 수있는 AI 규정 및 개인 정보 보호법의 발전, 출력 품질이 좋지 않은 나쁜 데이터 입력, AI의 환각 – 기술이 계속 발전함에 따라 계속해서 AI의 환각을 불러 일으키는 AI의 환각에 대해 우려하고있었습니다.