가입 모델을 통해 온라인 도구를 제공함으로써 SAAS (Software)는 서비스 (SaaS)가 기업의 작업 방식을 변경했습니다. 그럼에도 불구하고, 일부는 일부의 기능이 제한되어 있었기 때문에 수직 SaaS는 산업별 기능을 추가했습니다. 그런 다음 인공 지능 (AI)과 다음과 같은 발전이 왔습니다 로봇 공정 자동화 (RPA)가상 봇을 사용하여 사람들의 행동을 복제하고 ROTE 작업을 제거합니다.
이제 Enterprise Software는 인간을 모방하지 않고 데이터를 분석하고 결정을 내리고 작업을 실시하고 자체적으로 구속력있는 워크 플로우를 실시간으로 자율적 인 에이전트에 의해 구동되는 에이전트 AI와 함께 새로운 시대에 들어갑니다. 에이전트 AI 전통적인 SaaS 또는 RPA를 훨씬 뛰어 넘습니다. 디지털 영역에서 노동력 역할을하는 소프트웨어는 기술 스택에 통합되어 측정 가능한 비즈니스 결과를 생성 할 수 있습니다. 이것은 대형 언어 모델에서 유래 한 개별 AI 에이전트가 높은 수준에서 추론을 수행하기 위해 가능합니다.
인간의 프롬프트는 필요하지 않으며 각 에이전트는 자신의 목표를 할당 할 수 있습니다. 하나는 새로운 판매에 중점을 둘 수 있고, 다른 하나는 고객 서비스를 촉진하고, 제 3의 제조 관리 변경 실시간 관리 – 가능성은 끝이없는 것처럼 보입니다. Chatgpt와 같은 생성 AI 모델과 달리 에이전트 에이전트는 콘텐츠를 재사용하고 뱉어내는 것이 아니라 데이터베이스를 기어 다니며 스스로 워크 플로우를 구축하여 주어진 작업을 완료합니다.
가트너에 따르면 소프트웨어 응용 프로그램의 약 3 분의 1 기업은 2028 년까지 통합 에이전트 AI를 가질 것입니다. 설문 조사 결과 Cloudera가 4 월 중순에 발표 한 1,484 개의 Global IT 리더 여론 조사를 바탕으로-83%는 AI 요원이 경쟁 우위에 중요했으며 올해 입양을 추구하지 않으면 약 60%가 뒤쳐 질 것을 두려워했습니다.
또한, 96%는 향후 12 개월 동안 배포를 늘릴 계획이라고 답했으며, 절반은 전체 조직에서 큰 롤아웃이 될 수 있습니다.
분열 브리징
Salesforce CEO, Marc Benioff는 에이전트 AI를 불렀습니다 “새로운 노동 모델, 새로운 생산성 모델 및 새로운 경제 모델.” 미국 노동력 참여 전염병도 아래에 남아 있습니다 숫자, 그리고 오늘날 실업자 후보자보다 더 많이 채워지지 않은 일자리가 있습니다. AI의 주요 목표는 Rote 과제를 없애는 것입니다. 그러나 동시에 직원은 더 많은 것을 생산할 수 있어야합니다. 이를 염두에두고 디지털 노동은 인력을 향상시키고 생산성을 높이고 효율성을 높이며 조직이 경쟁 할 수 있도록하는 데 사용해야합니다.
에이전트 AI는 직원과 제품 간의 분열을 다양한 방식으로 연결할 수 있습니다. 예를 들어, 영업 경영진은 CRM (Customer Relationship Management) 솔루션을 사용하여 기존 및 잠재 고객 그룹을 제어하고 영업을 창출 할 수 있습니다. AI 에이전트는이 기반과 의사 소통하고, 기회를 식별하고, 기록을 최신 상태로 가져 오거나, 심지어 완전한 판매를 할 수 있습니다. 팀, 매일 및 24 시간 내내 일하는 경우, 수동 노동 시간이 절약되고 판매 가능성이 큰 영향을 미칩니다.
이 기술은 특히 에이전트 AI 가격 책정과 관련하여 약간의 고통을 겪고 있습니다. “좌석 당”모델은 수행중인 “작업 당”으로 변경 될 것입니다. 에이전트 AI는 또한 기능을 다루고 보장 된 결과를 생성하기 위해 AI 에이전트가 “고용 된”AI 에이전트가있는 가치 기반 모델로 전환 할 수 있습니다. Salesforce는 몇 달 전에 자율적 인 에이전트를 구축, 커스터마이징 및 배포하기위한 플랫폼 인 Agentforce의 제품 거래를 기록했지만 최근에보고했습니다. 가격 모델을 변경했습니다 소비 기반 소비 기반으로 비용을 직접 결과에 직접 연결합니다.
책임과 책임
에이전트 AI로 많은 것을 해결해야하지만 소프트웨어 공급 업체가 선택되는 방식이 변경되어야한다는 것이 확실합니다. 전통적인 평가는 주로 기능 세트에 중점을 두었지만 에이전트 AI의 경우 기업은 공급 업체의 신뢰성과 책임 이력과 회사의 특정 목표와 일치 할 수 있는지와 같은 것을 평가해야합니다.
더 이상 소프트웨어를 구매하지 않기 때문에 의사 결정자에게 책임이 있어야합니다. 대신, 그들은 디지털 인텔리전스에게 자신을 대신하여 일을 할 수있는 승인을 제공하며 법적 및 규정 준수 문제를 일으킬 수 있습니다. 즉, 기업은 자신의 책임을 고려하고, 위험에 깊이 파고 들고, 감사에 의존하고, 최전선에 규제 지침을 유지해야합니다. 또한, 조직은 AI 에이전트가 불량한 경우 실제로 책임이있는 사람을 식별해야하며,이를 포함하거나 폐쇄하는 절차가 발생하면 발생합니다.
취해야 할 단계
에이전트 AI와 함께, 우리 중 많은 사람들이 우리가 사업을 수행하는 방법에 큰 변화를 보게 될 것입니다. 다음은 프로세스를 진행하기 위해 즉시 취할 수있는 몇 가지 조치입니다.
우선, AI 에이전트가 제거 할 수있는 규칙 기반 기능에 중점을 둔 기술 스택을 재검토하십시오. 상호 운용성 문제가 있거나 새로운 응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스가 필요한 소프트웨어를 고려하십시오. 사일로의 의사 결정을 피하십시오 – 에이전트 AI는 많은 비즈니스 측면에 영향을 줄 수 있으므로 법률, IT 및 운영의 리더를 포함시킵니다. 또한 에이전트의 안전하고 책임감있는 사용을위한 직원 정책을 만드는 것이 중요합니다.
AI 에이전트의 작업 용량을 이해하고 제거 할 수있는 복잡성을 이해해야합니다. 즉, 소프트웨어 비용 모델과 그들이 제공 할 수있는 투자 수익도 재고해야합니다. 이는 양과 효율성에 관한 것이므로 좌석, 라이센스 및 가입 비용은 더 이상 사용할 기준이 아닙니다.
에이전트 AI는 SaaS에 큰 영향을 미치지 만 완전히 대체하지는 않습니다. 우리는 인력을 강화하려는 목표에 따라 기술의 협력을 볼 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 기업은 기본적으로 소프트웨어 작업 방식을 변경해야합니다. 에이전트 AI가 여기에 있으며, 그것이 할 수있는 일을 이해하고 실천할수록 미래의 위치와 성공을 더 많이 확고시킬 수 있습니다.
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