비즈니스 자동화를위한 AI 에이전트는 인공 지능으로 구동되는 소프트웨어 프로그램으로, 작업을 자율적으로 수행하고 결정을 내리고 시스템이나 사람과 상호 작용하여 운영을 간소화 할 수 있습니다. 본질적으로, 그들은 가상 직원이나 조수와 같은 기능 : 정보 관찰, 행동 결정 및 최소한의 인간 감독으로 작업을 실행합니다. 이러한 에이전트는 고객 쿼리에 대한 답변에서 데이터베이스 업데이트에 이르기까지 다양한 비즈니스 프로세스를 처리 할 수 있습니다. 회사가 시간을 절약하고 수동 노력을 줄이는 데 도움이됩니다.
비즈니스의 AI 에이전트에 대한 수요
이러한 AI 구동 자동화에 대한 수요가 급증하고 있습니다. a 2024 대기업 조사회사의 82%가 향후 1-3 년 이내에 AI 에이전트를 통합하여 반복적 인 작업에서 효율성과 무료 근로자를 주도 할 계획이라고 응답했습니다.
최근 통계 또한 AI 자동화의 빠른 성장과 영향을 강조합니다. AI 에이전트를 배치 한 기업은 운영이 크게 향상되었다고보고했습니다. AI 에이전트를 사용하는 회사의 90%가 더 부드럽게 워크 플로우를 가지고 있다고 말하면서 직원들은 평균적으로 60% 이상의 효율성을 높이고 있습니다.
AI 에이전트 시장도 특별한 속도로 확장되고 있습니다. 분석가들은 그것이 거의 성장할 것입니다 2024 년에 50 억 달러에서 2030 년까지 470 억 달러 이상45%이상의 연간 성장률을 반영합니다. 요컨대, AI 에이전트는 실험에서 필수로 빠르게 이동하여 조직이 복잡한 워크 플로우를 자동화하고 팀을 강화하며 새로운 수준의 생산성과 규모를 달성하도록 돕고 있습니다.
비즈니스 자동화를위한 상위 10 개 AI 에이전트
1. Botpress
Botpress는 고급 언어 모델을 사용하는 AI 대화 에이전트를 구축하기위한 올인원 플랫폼입니다. 이를 통해 회사와 개발자는 고객 서비스, 영업, HR 등을위한 지능형 챗봇을 쉽게 만들고 배포하고 관리 할 수 있습니다. 이 플랫폼은 대화 흐름을 설계하고 AI를 통합하기위한 풍부한 시각적 인터페이스 및 툴링을 제공하므로 전통적으로 필요한 인간 에이전트가 필요한 대화 및 워크 플로우를 자동화 할 수 있습니다.
Botpress는 심한 코딩없이 대화 로직 및 동작을 설계하기위한 시각적 드래그 앤 드롭 챗봇 빌더 (AI 에이전트 빌더)를 제공합니다. 후드에서는 LLM과 통합-OpenAI 또는 Anthropic과 같은 제공 업체를 연결하여 봇이 사용자의 입력을 해석하고 유창한 컨텍스트 인식 응답을 생성 할 수 있습니다.
또한 봇 독점 데이터 또는 FAQ를 공급하기위한 지식 기반 모듈과 봇이 사용할 수있는 구조화 된 정보를 관리하기위한 “봇 테이블”이 포함되어 있습니다. 개발자는 API 및 Open-Source SDK를 통해 Botpress를 확장 할 수있는 유연성을 가지고 있으며, 비 기술적 인 사용자는 사용자 친화적 인 스튜디오 및 사전 구축 된 템플릿에 감사합니다.
주요 기능 :
- 코드 없음 비주얼 대화 상자 빌더 : 대화와 워크 플로를 디자인하기 쉽습니다.
- 멀티 롤 지원 : 자연 언어 이해력을 강화하기위한 (Openai, 의인성, 포옹 페이스 등).
- 원활한 통합 : 메시징 플랫폼 (Slack, WhatsApp, Telegram) 및 비즈니스 앱 (CRM 시스템)과 통합.
- 지식 기반 및 데이터베이스 커넥터 : 문서 나 데이터 테이블에서 봇 컨텍스트를 제공하십시오.
- 강력한 개발자 커뮤니티 및 SDK : 원래 Open-Source, 필요할 때 사용자 정의 코드에 대한 확장 성이 있습니다.
2. 당신이 가진 관련성
관련성 AI는 비즈니스가 다양한 기능에 걸쳐 AI 기반 에이전트를 생성, 관리 및 배포 할 수있는 No-Code AI Workforce 플랫폼입니다. AI 동료 팀을 구축하는 것으로 생각하십시오. 영업, 마케팅, 운영, 고객 지원 또는 기타 역할을 위해 에이전트를 회전시키고 워크 플로우에서 자율적으로 또는 공동 작업 할 수 있습니다.
플랫폼의 목표는 비 기술적 사용자가 고급 AI 자동화에 액세스 할 수 있도록하는 것입니다. 모든 크기의 회사가 AI 에이전트를 활용하여 일대일 솔루션으로 일상적인 작업, 통신 및 데이터 처리를 처리 할 수 있도록하는 것입니다.
관련성 AI는 직관적 인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 제공하여 AI 에이전트 및 워크 플로 (코딩 필요 없음)를 설계합니다. 사용자는 처음부터 에이전트를 사용자 정의하거나 공통 비즈니스 요구에 맞는 관련성의 사전 구축 된 에이전트 (예 : 리드 홍보 및 후속 조치를 자동화하는 AI 영업 담당자 또는 FAQ 및 경로 문제에 대한 답변을 제공하는 AI 고객 지원 담당자와 같이 시작할 수 있습니다.
각 에이전트는 지식 기반 또는 CRM 연결과 같이 데이터로 교육을 받고 특정 작업으로 구성 할 수 있습니다. 이 플랫폼은 통합을 강조합니다. Hubspot, Salesforce, Google Workspace, Zapier 등과 같은 비즈니스 도구와 기본적으로 연결됩니다. 이는 AI 에이전트가 기존 소프트웨어 스택에서 레코드를 자동으로 업데이트하고 이메일을 보내거나 문서를 가져 오거나 트리거 워크 플로우를 트리거 할 수 있음을 의미합니다.
관련성 AI를 사용하면 여러 에이전트가 “AI 팀”으로 함께 일할 수 있으며 대시 보드 모니터링이 포함되어있어 시간이 지남에 따라 성능을 추적하고 기술을 개선 할 수 있습니다.
주요 기능 :
- 코드 없음 AI 에이전트 빌더 : 직관적 인 비주얼 워크 플로우 편집기에 대한 프로그래밍없이 에이전트를 생성합니다.
- 기명 제제 에이전트 템플릿 : (산업/기능 별) – 예 : AI Sales, AI Marketing, AI Research Assistant.
- 원활한 통합 생태계 : 엔드 투 엔드 자동화를 위해 CRM (HubSpot, Salesforce), 데이터베이스, 이메일, 문서 등을 연결합니다.
- 배우고 적응하는 에이전트 : 에이전트는 상호 작용에서 개선되며 피드백으로 “코치”하여 성능을 개선 할 수 있습니다.
- 협업 및 스케일링 : AI 에이전트 전체 팀을 관리하고, 다른 역할을 할당하며, 결과를 모니터링하는 동안 필요에 따라 스케일 자동화.
3. uipath
UIPATH는 자동화 공간의 주요 플랫폼으로 전통적으로 RPA (Robotic Process Automation)로 알려져 있으며 현재 AI 에이전트를 스위트에 통합하도록 진화합니다. UIPATH의 비전에서 소프트웨어 로봇 (RPA 봇)은 반복적 인 규칙 기반 작업을 처리하는 반면 AI 에이전트는 프로세스의보다 복잡하고인지 적 측면을 다루고 있습니다.
UIPATH 용어 “에이전트 자동화”라는이 조합을 통해 전체 비즈니스 프로세스는 자동화 된 엔드 투 엔드로, AI는 결정을 내리고 RPA가 정확한 작업을 실행할 수 있습니다. 기존 엔터프라이즈 자동화 도구 인 UIPATH는 간단한 데이터 입력 작업에서 금방 판단이 필요한 다단계 작업에 이르기까지 워크 플로를 조정하는 강력한 환경을 제공합니다.
UIPATH의 플랫폼에는 자동화 워크 플로 설계를위한 스튜디오, 봇 관리 및 배포를위한 오케스트레이터, 기계 학습 모델을 통합하기위한 AI 센터 인 다양한 구성 요소가 포함되어 있습니다. 최근 UIPATH는 개발자가 AI 에이전트를 만들거나 사전 구축 된 에이전트 템플릿에 액세스 할 수 있도록 에이전트 빌더 및 에이전트 카탈로그를 도입했습니다.
주요 기능 :
- 엔드 투 엔드 프로세스 자동화 : RPA 봇과 AI 에이전트를 결합하여 하나의 플랫폼에서 ROTE 작업과 의사 결정 중심 작업을 모두 처리합니다.
- 엔터프라이즈 등급 오케스트레이션 : 풍부한 제어 대시 보드 (준수 및 신뢰성에 중요한)로 스케일로 자동화를 예약, 모니터링 및 관리하십시오.
- 사전 구축 된 통합 및 커넥터 : 방대한 엔터프라이즈 애플리케이션 (SAP, Oracle, Salesforce 등)과 레거시 시스템에 대한 UI 작업을 기록하는 기능.
- AI 기능 내장 : UI 자동화를위한 AI 컴퓨터 비전, OCR에 대한 문서 이해, 이제 텍스트 및 구축 자동화 (자동 조종 장치 인터페이스)를위한 생성 AI 통합을 포함합니다.
- 개발자 친화적 및 커뮤니티 : 광범위한 문서, 대형 커뮤니티 포럼, 재사용 가능한 자동화 구성 요소가있는 시장 (UIPATH GO!)도 제공합니다.
4. Microsoft Copilot Studio
Microsoft Copilot Studio는 AI 에이전트를 구축하기위한 기술 대기업의 최신 플랫폼입니다. 기업 사용자를 대상으로 한 Copilot Studio는 조직이 Microsoft의 생성 AI를 사용하는 사용자 정의 대화식 AI 에이전트를 설계하고 배포하고 Microsoft 365 및 Azure Ecosystem과 깊이 연결할 수 있습니다.
본질적으로, 그것은 No-Code Chatbot Builder에 대한 Microsoft의 답변이며, 이제 Bing Chat과 Microsoft 365 Copilot에 전원을 공급하는 동일한 AI로 터보 차가를 썼습니다. 기업은이를 사용하여 IT HelpDesk 봇, 고객 지원 챗봇 또는 팀의 직원 셀프 서비스 비서와 같은 조수를 만들 수 있습니다.
Colecilot Studio는 에이전트의 동작을 정의 할 수있는 직관적 인 그래픽 인터페이스를 제공합니다. 에이전트의 지식 소스를 지정하고 “접지”를 지정하여 시작할 수 있습니다. 예를 들어, 도메인 지식을 갖도록 SharePoint 문서 나 웹 사이트 FAQ를 지적 할 수 있습니다. 그런 다음 Microsoft의 생성 AI를 사용하면 단순히 자연어로 설명하여 기능을 추가 할 수 있습니다.
주요 기능 :
- 그래픽 봇 빌더 : 대화 흐름, 트리거 및 응답을 정의하기위한 드래그 앤 드롭 인터페이스.
- 생성 AI 기반 대화 : 에이전트는 Microsoft의 Generative AI (GPT-4 기반)를 사용하여 자연의 상황을 인식하는 답변을 생성 할 수 있습니다.
- 지식 및 행동 통합 : 1,000 개가 넘는 전력 플랫폼 커넥터를 통한 지식 기반 (SharePoint, 웹 사이트, Q & A) 및 비즈니스 애플리케이션에 쉽게 연결됩니다.
- 다 채널 배포 : Microsoft 팀과의 기본 통합 및 웹 채팅, 모바일 앱 또는 기타 채널에 배포 할 수있는 옵션.
- 기업 거버넌스 및 보안 : 역할 기반 액세스, 감사 (Microsoft Purview를 통한), 데이터 손실 방지 및 규정 준수 제어 기능을 갖춘 중앙 집중식 관리자 센터.
5. Google Vertex AI
Google의 Vertex AI 플랫폼에는 조직이 Google 모델 및 인프라를 사용하여 대화식 AI 에이전트를 만들 수있는 강력한 에이전트 빌더가 포함되어 있습니다. 이 플랫폼은 고객 문의를 처리하거나 프로세스를 통해 사용자를 안내하거나 간단한 거래를 수행 할 수있는 챗봇 및 음성 봇을 개발하는 데 사용됩니다.
Google Cloud의 Vertex AI의 일환으로 사용자 친화적 인 개발 경험을 통해 자연 언어 (검색 및 어시스턴트)에 대한 Google의 전문 지식을 함께 제공합니다. 비즈니스는 고객 지원 및 직원 HR 봇부터 콜센터의 음성 활성화 보조 및 예측 분석 대화에 이르기까지 Google의 AI 에이전트를 적용했습니다.
Vertex AI의 에이전트 빌더를 사용하면 자연어 지침이나 처리하려는 대화의 예를 제공하여 에이전트를 만들 수 있습니다. 예를 들어, 입력하고 “사용자가 주문 상태를 추적하는 데 도움이되는 에이전트.” 시스템은 초기 대화 상자 설정을 제안합니다. 그 아래에는 Google의 기초 모델을 사용하여 사용자 발화의 의도와 컨텍스트를 구문 분석합니다.
주요 기능 :
- 자연어 에이전트 생성 : 사용자는 일반 언어로 작업을 설명하여 대화 흐름 설계에 대한 장벽을 낮추어 에이전트를 구축 할 수 있습니다.
- Google의 AI 모델에 대한 액세스 : Google의 강력한 언어 모델 및 도구와 통합을 제공합니다.
- 다중 에이전트 오케스트레이션 : 여러 특수 에이전트 또는 모듈을 연결하여 복잡한 워크 플로를 활성화합니다.
- 테스트 및 교육 도구 : 시뮬레이터 및 분석을 제공하여 에이전트 응답을 테스트하고 개선하고 맞춤형 ML 모델 교육 지원을 제공합니다.
- 엔터프라이즈 보안 및 규정 준수 : Enterprise-Grade Security, 암호화 및 준수 인증이 제공됩니다 (HIPAA, SOC 1/2/3 등).
6. Salesforce Agentforce
Salesforce의 Agentforce 플랫폼은 Salesforce 고객 360 스위트 (영업 클라우드, 서비스 클라우드, 마케팅 클라우드 등)에 포함 된 생성 AI 보조원입니다. 기본적으로 Salesforce의 기본 AI 에이전트는 작업을 자동화하고 CRM 내부에서 AI 중심 권장 사항을 제공하여 영업 담당자, 지원 에이전트, 마케팅 담당자 및 분석가를 돕도록 설계되었습니다.[19659074예를들어AgentForce는고객에대한이메일응답을작성하고영업기회를자동으로매핑하고Salesforce데이터에대한복잡한질문에답변하고자연어명령을사용하여기록업데이트또는후속작업을만드는것과같은조치를취하는데사용될수있습니다
Agentforce에는 해당 도메인의 일반적인 작업에 대해 사전 훈련 된 영업, 서비스, 마케팅, 상업, 분석 등과 같은 주요 도메인에 맞춰진 7 개의 상자에 달하는 에이전트가 제공됩니다. 예를 들어, 서비스 에이전트는 지식 기반 기사를 지원 담당자에게 자동으로 제공하거나 채팅에서 고객의 질문에 직접 답변 할 수 있습니다.
주요 기능 :
- 기본 CRM 통합 : CRM 컨텍스트에 대한 전체 액세스를 위해 실제 고객 데이터를 사용하여 질문에 답변하고 업데이트를 실시간으로 수행하십시오.
- 다중 도메인 AI 에이전트 : 영업, 서비스, 마케팅, 상업 및 분석 작업에 미리 구축 된 AI 에이전트를 제공하며 각 도메인을 자율적으로 지원하도록 설계되었습니다.
- 대화 데이터 조작 : 사용자는 자연 언어를 사용하여 데이터를 쿼리하고 (AI 기반 BI 도구와 같은) 레코드를 만들거나 수정할 수 있습니다.
- 생성 내용 및 답변 : 회사 데이터를 사용하여 컨텐츠를 접지하여 이메일, 지식 기사, 캠페인, 사례 응답 등을 작성할 수 있습니다.
- 신뢰할 수 있고 안전 : Salesforce의 Enterprise Security와 함께 구축 – 조직 데이터 (소스를 통합하지 않는 한 공개 데이터 없음) 만 사용하고 사용자 권한을 존중하며 데이터 개인 정보를 유지합니다.
7. 아다
ADA는 기업이 규모에 따라 고객에게 즉각적인 지원을 제공 할 수 있도록 AI 챗봇으로 유명한 AI 고객 서비스 자동화 플랫폼입니다. 에이전트가 인간이 발걸음을 내딛기 전에 (또는 때로는 사람없이) 문제를 돕는 온라인 채팅을 사용한 적이 있다면 Ada의 기술이 뒤에있을 가능성이 높습니다.
ADA의 초점은 고객 서비스 봇의 코드 제작에 중점을 두어 CX 팀이 채팅, 웹, 모바일 및 음성 채널에서 많은 문의를 해결할 수있는 AI 에이전트를 구축 할 수 있습니다.
ADA는 비 기술적 사용자 (고객 지원 관리자와 같은)가 챗봇의 지식 기반 및 대화 흐름을 설계 할 수있는 사용자 친화적 인 대시 보드를 제공합니다. 핵심에는 자연어 처리, 지식 조회 시스템 및 작업을 수행하기위한 통합을 결합한 Ada의 “Orady Engine ™”이 핵심입니다.
ADA를 설정할 때 관련 고객 서비스 컨텐츠 (FAQ, 중심 기사, 제품 정보 등을 도와 주면 ADA의 플랫폼을 사용하면 코딩없이 종종 API를 통해 API를 통해 다양한 데이터 소스 및 백엔드 시스템)에 연결할 수 있습니다.
주요 기능 :
- 코드가없는 챗봇 빌더 : 대화 흐름을 생성하고 지식 기반을 관리하기위한 사용자 친화적 인 인터페이스-CX 팀이 프로그래밍없이 사용할 수 있도록 설계되었습니다.
- 자연어 이해 : ADA의 NLP는 고객 질문을 정확하게 해석합니다 (50 개 이상의 언어).
- 생성 AI + 검색 하이브리드 : ADA의 추론 엔진은 지식 검색과 LLM의 조합을 사용하여 답변을 공식화합니다.
- 백엔드 통합 : CRM, 전자 상거래 플랫폼, 결제 시스템 등에 통합을 제공합니다.
- 옴니 채널 및 24/7 작동 : 일관된 성능을 가진 웹 채팅, 모바일 앱, 소셜 메신저 및 전화 (음성)에 배포 할 수 있습니다.
8. 대화식
Conversica는 AI 중심 영업 및 마케팅 비서의 개척자입니다. 플래그십 AI 판매 보조원은 리드에 연락하고 자연스러운 양방향 대화에 참여하고 시간이 지남에 따라 양육하며 휴먼 영업 팀의 뜨거운 기회를 표시 할 수있는 가상 판매 개발 담당자를 보유하고 있습니다.
Convensica는 판매, 마케팅 및 고객 성공에 걸친 AI 인 페르소나에 대해 “RDA (Revenue Digital Assistants ™) (RDA)라는 용어를 만들었습니다. 이 어시스턴트는 주로 이메일 (및 점점 더 SMS 또는 웹 사이트 채팅)을 통해 의사 소통하고, 즉시 새로운 리드를 따르는 것과 같은 작업을 처리하거나, 오래된 리드를 다시 참여 시키거나, 기존 고객을 상환하거나, 피드백을 수집합니다.
Conversica의 플랫폼에는 비즈니스 커뮤니케이션에 대한 교육이 많은 사전 작성된 대화 템플릿 및 AI 모델이 제공됩니다. AI 어시스턴트를 설정할 때 유형 (예 : 인바운드 리드 후속 조치, 이벤트 참석자 후속 조치, 고객 갱신 봉사 활동)을 선택한 다음 제품 이름, 메시지 케이던스 및 관심있는 특정 예선과 같은 매개 변수를 사용자 정의하십시오.
주요 기능 :
- AI 영업 및 마케팅 비서 : 영업 전문가 (리드 후속 조치, 데모 스케줄링), 마케팅 (이벤트 리드 양육) 및 고객 성공 (갱신, 교차 판매 봉사 활동)을 제공합니다.
- 자연스럽고 인간과 같은 대화 : AI는 개인적으로 느껴지는 양방향 이메일 또는 채팅 대화에 참여합니다.
- 기본 플레이 북 : 일반적인 비즈니스 시나리오와 일치하는 대화 흐름 및 메시징 템플릿 라이브러리가 제공됩니다.
- 의도 인식 및 학습 : 조수는 수십 개의 의도 (예 : 관심이없고, 지금은 잘못된 사람, 구독 거부)를 인식하고 처리 할 수 있습니다.
- CRM/Martech 통합 : Salesforce, Hubspot, Marketo 등과 같은 시스템과 완벽하게 통합됩니다.
9. kore.ai
Kore.ai는 조직이 광범위한 사용 사례에 걸쳐 AI 에이전트를 구축, 배포 및 관리 할 수있는 엔터프라이즈 대화 AI 플랫폼입니다. 대화 상자 빌더 및 NLP 교육부터 통합 및 분석에 이르기까지 포괄적 인 도구 제품군이있는 코드/로우 코드 플랫폼으로 대기업의 AI 보조 요구를위한 원 스톱 상점입니다.
Kore.ai는 고객 대면 봇 (지원, 은행, 소매 등)과 직원을 대상으로하는 봇 (HR 어시스턴트, IT 헬프 데스크, 지식 관리 봇)을 지원하며 강력한 다국어 및 옴니 채널 기능과 음성 AI 지원으로 유명합니다.
Kore.ai의 핵심에는 시각적 봇 개발 스튜디오를 제공하는 에이전트 플랫폼이 있습니다. 사용자는 대화 상자 작업을 정의하는 것으로 시작합니다. 기본적으로 봇이 수행하거나 답변 할 수 있어야합니다. 각 작업마다 Drag-and-Drop 대화 상자 빌더를 사용하여 대화 흐름을 설계 할 수 있습니다. 여기서 단계, 프롬프트 및 전환을 배치하는 (대화 유량과 유사).
플랫폼의 NLP 엔진을 사용하면 각 의도에 대한 다양한 문구를 이해하도록 봇을 훈련시킬 수 있습니다. Kore의 ML 모델을 사용하거나 자신의 AI 모델을 가져올 수 있습니다. 눈에 띄는 기능은 kore.ai의 템플릿 마켓 플레이스입니다. 뱅킹 봇 템플릿과 같은 공통 도메인 (예 : 뱅킹 봇 템플릿)에 대한 400 개 이상의 사전 제작 된 봇 및 구성 요소가 가져 와서 적응할 수 있습니다.
주요 기능 :
- 통합 No-Code Development Studio : 대화 상자 흐름을 설계하고 의도/엔티티를 정의하며 컨텐츠를 관리하기위한 브라우저 기반 인터페이스.
- 사전 구축 된 템플릿 및 기술 : 예비 제작 된 가상 어시스턴트 템플릿 및 산업별 기술의 광범위한 라이브러리 및 점프 스타트 개발을 위해 수입 할 수 있습니다.
- 옴니 채널 및 음성 지원 : 일관된 동작으로 웹, 모바일, 메시징 앱 및 음성/IVR에 챗봇을 배포하십시오.
- 엔터프라이즈 통합 및 행동 : 백엔드 시스템 (CRM, ERP, 데이터베이스)과 통합하기위한 커넥터 및 API.
- 보안, 거버넌스 및 분석 : 엔터프라이즈 등급 보안 기능 (SSO, 사용자 역할, 암호화) 및 봇 성능을 모니터링하는 중앙 콘솔.
10. Thinkingspot Spotter
ThinkingSpot Spotter는 데이터 분석을 간단한 대화로 바꾸는 대화 분석 AI 에이전트입니다. 2024 년 후반에 출시 된 Spotter는 Thinkingspot의 클라우드 분석 플랫폼에 포함되어 사용자가 비즈니스 데이터에 대한 질문을 할 수 있습니다.
Spotter는 이미 Google과 같은 검색 경험으로 BI 질문에 대답 할 수있는 Thinkingspot의 기존 검색 중심 분석 엔진을 기반으로합니다. Spotter를 사용하면 키워드를 입력하는 대신 사용자가 대화를 할 수 있습니다. “2024 년의 판매 동향을 보여주십시오”라는 광범위한 질문으로 시작할 수 있으며 Spotter는 시계열 차트와 이야기를 생성합니다.
그런 다음 후속 조치를 요청할 수 있습니다.“7 월에 급증 원인은 무엇입니까?” – Spotter는 컨텍스트 (판매 추세 차트)를 기억하고 AI를 사용하여 가능한 드라이버를 파헤칩니다. 이러한 맥락 인식은 일반적인 쿼리 도구를 뛰어 넘는 도약입니다. 후드 아래에서 Spotter는 LLM을 사용하여 질문의 의도를 해석하고 Thinkingspot의 메모리 데이터베이스에서 필요한 분석 쿼리로 변환합니다.
또한 AI를 사용하여 답을 가장 잘 나타내는 시각화 (비교를위한 막대 차트 또는 트렌드 라인)를 결정할 수 있습니다. 답변을 한 후 Spotter는 적극적으로 제안 할 수 있습니다. “제품 카테고리별로 고장을보고 싶습니까?” – 이러한 자율 제안은 Spotter의 일반적인 분석 경로 및 데이터 스키마에 대한 이해에서 비롯됩니다.
주요 기능 :
- 대화 데이터 쿼리 : 사용자는 자연어로 질문을하고 질문을 개선하거나 더 깊이 뚫을 수있는 대화를 나눌 수 있습니다.
- 자동 통찰력 생성 : Spotter는 단지 귀하가 요청한 내용에 답하는 것이 아니라 관련 통찰력이나 후속 질문을 표면으로 표면합니다.
- 동적 시각화 : 에이전트는 쿼리 결과에 적합한 차트, 그래프 또는 테이블을 생성합니다.
- 자연어 이야기 : Spotter는 숫자와 차트 외에도 일반 영어로 내러티브 설명을 제공하여 데이터 포인트를 이해할 수있는 진술로 변환합니다.
- 안전하고 실시간 데이터 액세스 : Thoughtspot의 일부이므로 엔터프라이즈 보안을 통해 라이브 엔터프라이즈 데이터에서 작동합니다.
올바른 AI 에이전트 플랫폼을 선택하는 방법
2025 년에 AI 에이전트의 선택은 풍부하고 다양하며, 일반적인 목적 플랫폼에서 거의 모든 종류의 에이전트를 구축 할 수있는 특정 비즈니스 기능에 최적화 된 도메인 별 솔루션에 이르기까지 다양합니다. 우리가 여기서 탐구 한 옵션은 모두 강력하지만 조직을위한 최선의 선택은 고유 한 요구, 기술 환경 및 전략적 목표에 달려 있습니다.
Botpress, Kore.ai 및 관련성 AI와 같은 플랫폼은 광범위한 유연성을 제공합니다. 여러 사용 사례 또는 독점 프로세스에 맞는 맞춤형 AI 비서를 제작하려는 경우 이상적입니다. 그들은 종종 더 많은 초기 설계 노력이 필요하지만 비즈니스에 정확하게 맞는 솔루션으로 보상합니다 (그리고 내부 팀에 힘을 실어주기 위해 No-Code 개발을 지원합니다).
반면에 ADA와 같은 업계 중심의 에이전트는 고객 서비스 또는 판매용 판매를위한 Conversica와 같은 많은 전문 지식이 내장되어 있습니다. 이들은 해당 영역에서 이미 일반적인 과제를 해결했기 때문에 빠른 승리 (예 : 지원 볼륨의 즉각적인 감소 또는 더 빠른 리드 변환)를 생성 할 수 있습니다. 마찬가지로, 특정 생태계를 크게 사용하는 경우 – Salesforce 또는 Microsoft에서 운영을 실행하는 경우, 아인슈타인 Copilot 또는 Microsoft의 Copilot Studio를 활용하는 것은 기존 워크 플로우 및 데이터와 자연스럽게 통합 될 수 있으므로 효율적 일 수 있습니다.
고려해야 할 주요 요인
플랫폼이나 에이전트를 선택할 때 몇 가지 주요 요소를 고려하십시오. 먼저 AI 에이전트가 해결하려는 주요 문제를 식별하십시오. 고객 지원 심사, 리드 육성, 내부 데이터 분석 또는 다른 것입니까? 그 경기장에서 탁월한 솔루션을 찾으십시오.
둘째, 팀의 기술 능력과 제어에 대한 욕구를 평가하십시오. 비 코드 플랫폼은 비즈니스 사용자가 프로젝트를 추진할 수있게하는 반면,보다 확장 가능한 플랫폼은 고급 사용자 정의를 위해 개발자 입력이 필요할 수 있지만 복잡한 요구 사항에 더 깊이 적응할 수 있습니다.
셋째, 통합 및 데이터 요구 사항을 고려하십시오. 플랫폼이 데이터 소스 및 응용 프로그램에 안전하게 연결할 수 있는지 확인하십시오. 가격 및 확장 성도 중요한 고려 사항입니다. 무료 시험 또는 프리미엄 계층이있는 플랫폼은 실험을 허용합니다. 당신이 커밋하기 전에. 엔터프라이즈 중심의 솔루션에는 더 큰 투자가 필요할 수 있지만, 높은 스테이크 배포 수요가 강력한 지원, 규정 준수 및 신뢰성을 가져올 수 있습니다.
마지막으로 미래의 성장과 AI 트렌드를 염두에 두십시오. AI 에이전트의 분야는 다중 에이전트 협업,보다 자율적 인 의사 결정 및 개선 된 학습과 같은 기능이 매우 빠르게 발전하고 있습니다. 지속적으로 혁신하고 있으며 새로운 발전 (예 : 개선 된 언어 모델 또는 멀티 모달 기능)을 제공 할 수있는 플랫폼과 파트너를 원할 것입니다.
또한 거버넌스에 대한 생각 : AI 에이전트를 배치 할 때 성능 모니터링, 오류 또는 에스컬레이션 처리 및 출력 품질 유지에 대한 정책을 설정하십시오. 강력한 분석 및 감독 도구가있는 플랫폼을 선택하면 AI가 비즈니스 목표 및 가치에 맞게 유지하는 데 도움이됩니다.
최고의 AI 에이전트 플랫폼은 사용 편의성, 도메인 적합 및 사용자 정의 사이에 적절한 균형을 맞추는 플랫폼입니다. 귀하의 요구를 명확하게 이해하고 우리가 논의한 비교 기준을 사용함으로써 – 기능, 통합, 비용 및 제어 -실제 가치를 제공하는 솔루션을 선택할 수 있습니다.
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