AI Agent Use Case: Klarna’s AI assistant has had 2.3 million conversations, two-thirds of Klarna’s customer service chats. It is doing the equivalent work of 700 full-time agents and is estimated to drive a $40 million USD in profit improvement to Klarna in 2024.

Your enterprise will fall behind your competitors if its not constantly seeking innovative solutions to streamline operations, boost productivity, and maintain a competitive advantage. As AI continues to advance, AI 에이전트 놀라운 잠재력을 지닌 혁신의 힘으로 부상했습니다.

이번 주 AI&YOU에서는 AI 에이전트에 대해 게시한 세 개의 블로그에서 얻은 인사이트를 살펴봅니다:

• 10 AI Agents You Can Have Working for Your Enterprise Today

• 에이전트 워크플로란 무엇인가요?

• AI 에이전트 사용 사례를 살펴볼 때 물어봐야 할 10가지 질문

10 AI Agents You Can Have Working for Your Enterprise Today – AI&YOU #60

AI agents autonomously perform complex tasks, make informed decisions, and adapt to the unique needs of each enterprise. By harnessing the potential of personalized AI agents, your company can revolutionize various aspects of its business operations, from executive decision-making to customer engagement and beyond.

The true potential of AI agents lies in their ability to be personalized to fit the specific needs and preferences of each enterprise. By training these agents on company-specific data, processes, and goals, your business can create tailored solutions that align with its unique culture, values, and objectives.

기업을 위한 실용적이고 개인화된 AI 상담원 활용 사례 10가지를 살펴보면서 이러한 혁신적인 도구가 비즈니스 운영의 다양한 측면에 어떤 혁신을 가져올 수 있는지 알아보세요.

기업을 위한 실용적이고 개인화된 AI 에이전트 사용 사례 10가지

1. 챗봇 및 FAQ 지원 도우미

AI-powered chatbots and FAQ support assistants provide efficient and effective customer support. At Skim AI, we have seen firsthand the tremendous impact of implementing these intelligent agents for our clients both via our platform and via APIs where they can integrate Agents into their own solutions. By leveraging natural language processing and machine learning, chatbots and FAQ support bots can handle a wide range of customer inquiries, from basic questions to complex issues, saving countless hours of human effort and significantly reducing response times.

Our clients are saving 10s of thousands of dollars per year from agents that provide internal support to provide employees with access to company knowledge; while other clients are using Agents in customer facing support and FAQ roles.

2. 데이터 분석가 에이전트

기업은 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 프로세스를 최적화하며 경쟁에서 앞서 나가기 위해 정확하고 시기적절한 데이터 분석에 크게 의존합니다. 그러나 특히 1급 도시에서 숙련된 데이터 분석가를 고용하는 것은 많은 기업에게 상당한 재정적 부담이 될 수 있습니다. 이러한 상황에서 데이터의 힘을 활용하고자 하는 기업에게 비용 효과적이고 효율적인 솔루션을 제공하는 AI 데이터 분석 에이전트가 등장했습니다.

Our clients have reported significant cost savings by opting for AI data analyst agents instead of hiring human data analysts in tier 1 cities ($75K – $200k per year), By leveraging advanced machine learning algorithms and natural language processing capabilities, these intelligent agents can quickly process and analyze vast amounts of structured and unstructured data from various sources. They can identify patterns, uncover insights, and provide actionable recommendations that drive business growth and profitability.

Additionally you can (and we have) incorporated charting and visualization software to allow decision makers to query data and visualize it without having to hire Business Intelligence dashboard builders or SQL engineers.

3. CEO 개인 AI 비서

빠르게 변화하는 경영진의 세계에서 시간은 소중한 재화입니다. CEO는 전략적 의사 결정부터 이해관계자 관리 등 다양한 업무를 처리하느라 끊임없이 바쁘게 움직입니다. 개인화된 AI 비서는 바쁜 경영진이 시간을 최적화하고 워크플로우를 간소화하며 더 나은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와주는 획기적인 도구가 될 수 있습니다.

CEO의 개인 AI 비서의 주요 기능 중 하나는 일정 및 일정 관리를 처리하는 것입니다. AI 에이전트는 임원의 이메일 및 캘린더 애플리케이션과 통합되어 CEO의 선호도, 가용성 및 목표에 따라 자동으로 회의, 약속 및 이벤트의 우선순위를 지정하고 일정을 예약할 수 있습니다. 또한 이 어시스턴트는 알림을 보내고, 취소 및 일정 변경을 관리하며, 경영진의 캘린더가 항상 최신 상태로 유지되고 생산성을 극대화할 수 있도록 최적화할 수 있습니다.

End users will love the ability to quickly draft and follow up on communications in their own tone and language style, something that AI agents can easily replicate once you connect your email with built in tools like LangChain supports.

4. AI 작가 에이전트

콘텐츠 제작은 현대 비즈니스에서 매우 중요한 요소이며, 기업들은 고객 참여를 유도하고 전문성을 확립하며 브랜드 인지도를 높이기 위해 블로그, 기사, 사고 리더십에 점점 더 많이 의존하고 있습니다. 그러나 고품질 콘텐츠를 일관되게 제작하는 것은 시간과 리소스가 많이 소요되는 작업일 수 있습니다. AI 기반 대필 작가는 기업이 일관된 브랜드 목소리와 스타일을 유지하면서 콘텐츠 제작 노력을 확장하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

The primary function of an AI-writer agent is to generate various types of written content, such as blog posts, articles, and thought leadership pieces. By training the AI agent on the company’s existing content library, style guide, and target audience preferences, the AI agent can produce original, engaging, and on-brand content at scale.

5. 마케팅 전략가

오늘날의 경쟁 환경에서 고객을 유치, 참여, 유지하고자 하는 기업에게 효과적인 마케팅은 필수적입니다. 하지만 성공적인 마케팅 캠페인을 개발하고 실행하는 것은 복잡하고 데이터 집약적인 과정일 수 있습니다. AI 기반 마케팅 캠페인 전략가는 방대한 양의 고객 데이터를 분석하고, 핵심 인사이트를 파악하고, 결과를 이끌어내는 맞춤형 타겟팅 캠페인을 개발하여 기업이 마케팅 활동을 최적화할 수 있도록 도와줍니다.

AI 기반 마케팅 전략가는 타겟 고객과 시장 동향에 대한 포괄적인 이해로 무장하여 고도로 타겟화된 개인 맞춤형 마케팅 전략을 개발할 수 있습니다. AI 에이전트는 각 고객 세그먼트에 가장 효과적인 채널, 메시지, 크리에이티브 요소를 식별하고 개인의 선호도와 행동에 맞는 동적 콘텐츠를 생성할 수도 있습니다. AI 전략가는 실시간 성과 데이터를 기반으로 이러한 전략을 지속적으로 테스트하고 최적화함으로써 기업이 마케팅 활동의 영향력과 ROI를 극대화할 수 있도록 지원합니다.

6. 고객 감정 분석가

고객 정서는 기업의 평판과 수익을 좌우할 수 있습니다. 소셜 미디어와 온라인 리뷰 플랫폼이 확산되면서 고객은 브랜드, 제품, 서비스에 대한 경험과 의견을 공유할 수 있는 힘이 그 어느 때보다 커졌습니다. AI 기반 고객 감정 분석가는 기업이 이러한 대화를 파악하고, 주요 트렌드와 문제점을 파악하며, 고객의 요구와 우려를 선제적으로 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

As the AI sentiment analyst agent processes and analyzes customer feedback data, it can begin to identify common pain points, recurring issues, and sentiment trends over time. For example, the AI agent might detect a spike in negative sentiment around a particular product feature, or a growing demand for a specific type of customer support. By surfacing these insights in an actionable format, the sentiment analyst can help enterprises prioritize their efforts and allocate resources to address the most pressing customer needs and concerns as well as to inform future product strategy.

7. HR 인재 스카우트

최고의 인재를 찾고 유치하는 것은 많은 기업에게 중요한 과제입니다. 기존의 채용 방식은 시간과 비용이 많이 들고, 가장 자격이 있고 적합한 후보자를 찾아내는 데 실패하는 경우가 많습니다. AI 기반 HR 인재 스카우트는 고급 데이터 분석 및 머신러닝 기술을 활용하여 최고의 인재를 발굴, 평가, 참여시킴으로써 기업의 채용 노력을 간소화하고 최적화할 수 있습니다.

AI 기반 HR 인재 스카우트의 주요 기능 중 하나는 구인 게시판, 소셜 미디어 프로필, 전문 네트워크, 내부 데이터베이스 등 광범위한 인재 소스를 지속적으로 스캔하고 분석하는 것입니다. AI 에이전트는 새로운 기회를 적극적으로 찾고 있지 않더라도 주어진 역할에 적합한 기술, 경험, 자격을 갖춘 잠재적 후보자를 식별할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 소싱 접근 방식은 기업이 이전에 간과했거나 접근하기 어려웠던 인재 풀을 활용하고 자격을 갖춘 후보자로 구성된 강력한 파이프라인을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

8. IT 헬프데스크 상담원

기업의 운영에 있어 기술에 대한 의존도가 점점 더 높아지면서 빠르고 효율적이며 효과적인 IT 지원의 필요성이 그 어느 때보다 커지고 있습니다. 그러나 많은 양의 지원 요청을 관리하고 일관된 서비스 품질을 보장하는 것은 IT 팀에게 큰 도전이 될 수 있습니다. AI 기반 IT 헬프데스크 상담원은 일상적인 작업을 자동화하고, 지능적인 셀프 서비스 옵션을 제공하며, 복잡한 문제를 더 빠르게 해결할 수 있도록 지원함으로써 기업의 지원 운영을 간소화할 수 있습니다.

AI 기반 IT 헬프데스크 에이전트의 또 다른 주요 기능은 직원들이 새로운 소프트웨어와 하드웨어를 설정하고 구성하는 과정을 안내하는 기능입니다. AI 상담원은 사용자 선호도, 기술 수준, 과거 상호 작용에 대한 데이터를 분석하여 사용자가 빠르고 효율적으로 시작할 수 있도록 상황에 맞는 맞춤형 지침과 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 여기에는 설치 및 설정 마법사를 통해 사용자에게 안내하고, 최적의 구성을 위한 팁과 모범 사례를 제공하며, 잠재적인 호환성 문제를 사전에 파악하고 해결하는 것까지 포함될 수 있습니다.

9. 재무 예측 어드바이저

정확한 재무 예측은 기업이 정보에 입각한 비즈니스 의사 결정을 내리고, 리소스를 효과적으로 할당하며, 장기적인 성장과 성공을 위한 계획을 세우는 데 필수적입니다. 그러나 기존의 예측 방법은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬우며 복잡하고 역동적인 시장 상황을 고려하는 데 한계가 있습니다. AI 기반 재무 예측 어드바이저는 고급 데이터 분석, 머신러닝, 예측 모델링 기술을 활용하여 기업이 재무 계획의 정확성과 민첩성을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

AI 기반 예측 어드바이저는 재무 및 시장 데이터 분석을 기반으로 기업에 대한 상세한 데이터 기반 재무 예측 및 전망을 생성할 수 있습니다. 여기에는 수익 및 비용 예측, 현금 흐름 예측, 자본 투자 계획, 기타 주요 재무 지표 및 비율이 포함될 수 있습니다. 고급 예측 모델링 및 시뮬레이션 기술을 사용하여 AI 에이전트는 여러 시나리오와 민감도 분석을 생성하여 의사 결정자가 다양한 가정과 위험 요소가 기업의 재무 성과에 미치는 잠재적 영향을 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 불확실성과 변동성에도 불구하고 보다 많은 정보를 바탕으로 자신감 있는 의사결정을 내릴 수 있습니다.

10. 맞춤형 직원 교육 코치

기업이 경쟁이 치열해지고 디지털 혁신에 직면함에 따라 지속적인 학습과 스킬 향상에 대한 필요성이 그 어느 때보다 커졌습니다. 하지만 기존의 직원 교육 프로그램은 획일적이고 시간이 많이 소요되며 직원 개개인의 다양한 요구와 학습 스타일을 충족하는 데 비효율적일 수 있습니다. AI 기반 개인 맞춤형 직원 교육 코치는 고급 데이터 분석, 적응형 학습, 지능형 튜터링 기술을 활용하여 목표에 맞는 참여도 높고 효과적인 교육 경험을 제공함으로써 기업의 L&D(학습 및 개발) 노력을 혁신할 수 있도록 지원합니다.

AI 기반 개인 맞춤형 직원 교육 코치의 기반은 개별 직원의 기술, 지식, 성과 데이터를 지속적으로 평가하고 분석하는 능력입니다. AI 에이전트는 성과 리뷰, 기술 평가, 학습 관리 시스템(LMS) 등 다양한 소스의 데이터를 통합하여 각 직원의 강점, 약점, 학습 요구 사항에 대한 종합적인 프로필을 구축할 수 있습니다. 여기에는 특정 기술 격차 또는 개선이 필요한 영역을 파악하고 직원의 학습 선호도, 목표 및 동기를 이해하는 것이 포함될 수 있습니다. 이러한 개인화된 인사이트와 추천을 제공함으로써 AI 에이전트는 기업이 각 직원의 고유한 요구 사항에 맞게 교육 프로그램을 맞춤화할 수 있도록 지원합니다.

에이전트 워크플로란 무엇인가요?

building on top of AI agents, one of the most exciting developments in the space is the rise of agentic workflows—a new paradigm that harnesses the power of AI agents and large language models to tackle complex business processes with unprecedented efficiency and flexibility.

에이전트 워크플로는 경직되고 사전 정의된 스크립트나 휴먼 인 더 루프 프로세스에 의존하는 기존의 자동화 접근 방식에서 크게 변화한 방식입니다. 에이전트 시스템은 협업하는 여러 전문 AI 에이전트의 기능을 활용하여 복잡한 엔터프라이즈 워크플로우를 동적으로 탐색하고 적응함으로써 산업 전반에 걸쳐 새로운 차원의 생산성과 혁신을 실현할 수 있습니다.

에이전트 워크플로 정의

At its core, an agentic workflow is a system in which multiple AI agents collaborate to complete tasks by leveraging NLP and LLMs. These agents are designed to perceive, reason, and act autonomously in pursuit of specific goals, forming a powerful collective intelligence that can break down silos, 통합 서로 다른 데이터 소스를 통합하고 원활한 엔드투엔드 자동화를 제공합니다.

상담원 워크플로우의 주요 특징은 다음과 같습니다:

1. 목표 지향적: 워크플로 내의 에이전트는 명확한 목표에 따라 움직이며 원하는 결과를 달성하기 위해 협력합니다.

2. 적응형: 이 시스템은 변화하는 환경에 동적으로 적응하여 과거의 경험을 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 최적화할 수 있습니다.

3. 대화형: 상담원은 정보를 수집하고, 업데이트를 제공하고, 의사 결정을 내리기 위해 인간 사용자뿐만 아니라 서로 소통하고 협업합니다.

기존의 워크플로 자동화에 비해 에이전트 워크플로에는 몇 가지 장점이 있습니다. 상황에 맞는 의사 결정이 필요한 보다 복잡한 다단계 프로세스를 처리할 수 있으며, 광범위한 재프로그래밍 없이도 새로운 상황에 적응할 수 있습니다. 또한 자연어 처리를 사용하면 사람과 시스템 간에 보다 직관적인 상호작용이 가능하므로 전문 기술 지식의 필요성이 줄어듭니다.

Advantages of multi-agent approach

멀티 에이전트 접근 방식은 단일 에이전트 또는 비에이전트 기반 시스템에 비해 몇 가지 주요 이점을 제공합니다:

• 분산된 문제 해결: 복잡한 작업을 여러 전문 상담원에게 분담함으로써 상담원 워크플로우를 통해 문제를 보다 효율적이고 효과적으로 해결할 수 있습니다.

• 내결함성: 한 상담원이 장애가 발생하거나 사용할 수 없게 되면 다른 상담원이 그 책임을 이어받아 시스템이 계속 작동할 수 있습니다.

• 확장성: 상담원 워크플로는 새 상담원을 추가하거나 기존 상담원의 기능을 확장하여 쉽게 확장할 수 있으므로 증가하는 수요에 맞춰 시스템을 조정할 수 있습니다.

• 유연성: 상담원 워크플로우의 모듈식 특성 덕분에 변화하는 요구 사항이나 환경에 맞게 쉽게 재구성하고 적응할 수 있습니다.

AI 에이전트, 대규모 언어 모델, 다중 에이전트 협업을 결합한 에이전트 워크플로는 복잡한 엔터프라이즈 프로세스를 자동화하기 위한 매우 다양하고 효율적인 접근 방식을 제공합니다. 이러한 기술이 계속 발전함에 따라 앞으로 더욱 정교하고 강력한 에이전트 시스템을 만나볼 수 있을 것으로 기대됩니다.

AI 에이전트 사용 사례를 살펴볼 때 물어봐야 할 10가지 질문

반복적인 작업을 자동화하고 워크플로를 간소화하는 것부터 의사결정을 강화하고 고객 경험을 개선하는 것까지, AI 에이전트는 비즈니스 운영 방식을 변화시키고 있습니다. 그러나 AI 에이전트 구현에 뛰어들기 전에 조직은 성공적인 도입과 투자 수익률(ROI)을 극대화하기 위해 잠재적인 사용 사례를 신중하게 평가하고 탐색하는 것이 중요합니다.....

That is why this week, we also explored 10 essential questions that your enterprise should ask when exploring AI agent use cases.

기업에서 AI 에이전트의 힘을 발휘해 보세요.

The potential for AI agents to transform and optimize various aspects of enterprise operations is immense.

AI 기술이 계속 발전하고 성숙함에 따라 AI 에이전트를 선제적으로 수용하고 워크플로에 통합하는 기업은 효율성, 생산성, 성장의 이점을 누릴 수 있는 유리한 위치에 서게 될 것입니다.

조직에서 AI 에이전트의 강력한 기능을 활용할 준비가 되었다면 지금 바로 Skim AI에 문의하여 전문가 팀이 고유한 비즈니스 요구와 목표에 맞는 맞춤형 AI 에이전트 솔루션과 에이전트 워크플로를 설계, 개발 및 구현하는 데 어떻게 도움을 줄 수 있는지 알아보세요.

시간을 내어 AI & YOU를 읽어주셔서 감사합니다!

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