지난 글에서는 에이전틱 자동화의 장점에 대해 간략하게 살펴보았습니다.

'비정형 프로세스를 정형화된 자동화 프로세스로 전환할 수 있다는 것',

즉 오랫동안 자동화 방식으로 처리하지 못한 복잡하고 세밀한 작업을 해결할 수 있는 새로운 가능성을 열어준 것이 가장 큰 장점이라고 말씀드렸습니다.

두 번째로는

'효율성'을 높일 수 있다는 점을 강조했습니다.

그동안 사람의 손을 거쳐야 했던 작업들이 때로는 느리고, 때로는 많은 인력이 필요하여 비용이 많이 드는 문제를 해결할 수 있다는 것입니다.
그리고 첫 번째 글에서 다뤘듯이 기존의 로봇 기반 자동화(RPA: Robotic Process Automation)로는 처리하기 어려운 부분까지 자동화로 전환할 수 있는 중요한 역할을 할 수 있다고도 말씀드렸습니다.

이번 글과 다음 글에서는 각 기업에서 요구되는 업무 중심으로 조직 내 다양한 부서와 산업에서 어떤 변화를 가져올 수 있는지, 즉 오랫동안 해결하지 못한 부분에 자동화를 어떻게 적용할 수 있는지 살펴보겠습니다.

1.  복잡한 업무 프로세스의 자동화

전통적인 자동화는 반복적이고 규칙이 명확한 작업에 적합한 반면, 예측할 수 없거나 규칙을 벗어난 업무에 적용하는 것에는 한계가 있었습니다.
예를 들어, 온라인 쇼핑몰을 운영하는 사업자 입장에서 고객 서비스는 전화, 이메일, 채팅 등 다양한 방법으로 접수가 되며, 고객 이탈을 줄이기 위해 최선의 노력을 다합니다. 그러나 고객 개개인의 상황과 감정을 정확하게 파악하고 맞춤형으로 대응하는 것은 자동화로 전환하기에 어려운 부분이 많았습니다.
특히, 특정 고객이 불만을 제기했을 때 그 불만의 핵심을 파악하고, 그 고객에게 적합한 해결책을 제시하는 과정은 기존 자동화 시스템으로는 한계가 있었습니다. 하지만 에이전틱 자동화는 이런 불확실한 작업을 처리할 수 있는 능력을 지니고 있습니다. 실시간으로 고객의 주문 기록, 그동안 고객이 남긴 리뷰 및 피드백 등을 분석하여, 고객의 선호도를 파악하고, 고객 개개인에게 맞춤형 대응책을 제시할 수 있습니다. 또한, 고객의 상황에 따라 적합한 혜택이나 서비스를 자동으로 추천하고 제공함으로써 고객 만족도를 높이는 데 기여할 수 있습니다.
이처럼, 고객 대응 업무가

보다 세밀하고 개인화된 방식으로의 자동화 전환을 기대할 수 있습니다.

2.  실시간 데이터 분석과 의사결정 지원

AI 에이전트는 실시간으로 대량의 데이터를 처리하고, 이를 바탕으로 정확한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 제조 공정에서 실시간 재고 파악이나 공정 효율화에서 어려움을 겪던 상황을 에이전틱 자동화를 통해 해결할 수 있습니다. 이를 통해 생산 중단을 방지할 수 있으며, 실시간으로 재고를 파악하고 필요 시 재고를 자동으로 주문하는 것이 가능해집니다.
예를 들어, 자동차 제조업체는 특정 부품의 재고 상황을 실시간으로 분석하여 부족한 부품을 미리 주문할 수 있도록 돕는 시스템이 바로 에이전틱 자동화를 활용한 좋은 사례라 말할 수 있습니다.

온라인 쇼핑몰을 운영하는 사업자는 실시간 데이터 분석을 통해 고객의 구매 패턴을 분석하고, 판매가 저조한 제품에 대한 프로모션을 자동으로 실행하거나, 판매 촉진이 필요한 상품을 구매 의사가 있을 가능성이 높은 고객에게 추천하는 방식으로 매출을 증가시킬 수 있습니다.
이 과정에서 중요한 것은

신속하고 정확한 의사결정입니다.

예를 들어, 고객이 장바구니에 제품을 넣었으나 결제를 미루고 있는 경우, AI 에이전트는 해당 고객의 데이터를 분석하여 이탈을 방지할 수 있는 맞춤형 혜택을 즉시 제공하여 구매 전환율을 높일 수 있습니다. 또한, 고객이 선호하는 상품 카테고리에 대한 실시간 데이터를 기반으로, 전략적으로 혜택을 조정하고 필요한 상품을 적극적으로 추천할 수 있습니다.  또 제품 재고 부족이 예측 되는 경우, AI 에이전트는 실시간으로 재고 데이터를 확인하고, 추가 주문을 자동으로 실행하여 재고 부족으로 인한 판매 손실을 사전에 방지할 수 있게 도와줍니다. 이를 통해 사업자는 신속하고 정확한 의사결정을 통해 재고 관리에서부터 매출 상승까지 이어지는 원활한 사업 흐름을 구축할 수 있습니다.
또한, AI 에이전트는 고객의 선호를 지속적으로 학습하고 분석하여,

항상 최신 정보를 기반으로 전략을 수정하고 최적의 해결책을 제시합니다.

다음 글에서는 에이전틱 자동화가 가져올 다양한 변화에 대해 더 다뤄보도록 하겠습니다.

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