AI는 창립 이래 잘못된 주장으로 가득 차 있었으며, 부분적으로 광범위한 지식 격차로 인해 연료가 공급되었습니다. 기술적 배경이없는 사람들은 다음과 같은 용어를 구별하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 생성 AI,,, 상징적 인 AI또는 에이전트 AI그리고 우리는 기술 회사가 실제로 제공하지 않는 기능을 제공한다고 주장함으로써이를 활용하는 것을 보았습니다. AI가 점점 유비쿼터스가되면서 상황을 더욱 복잡하게 만들기 위해, 가장 만성적 인 통계 분석을 수행하는 회사는 갑자기“기계 학습 회사”로 스스로를 브랜드화하고 있습니다. 이러한 증가 추세는 잠재적 인 고객이 실제로 다른 “AI”솔루션이 실제로 수행 할 수있는 일을 불확실하게 만들었습니다.
에이전트 AI가 등장함에 따라, 우리는 이미 기업 이이 용어를 비슷하게 부정확 한 방식으로 사용하는 것을보고 있습니다. 사실, 간단한 “채팅 봇”을 사용하는 많은 회사들이 스스로 에이전트 AI 제공 업체로 브랜딩하고 있습니다. 에이전트 AI는 AI 기술에 대한 중요한 진전을 나타내지 만 그것이 의미하는 바를 정확하게 이해하는 것이 중요합니다. True Agentic AI는 세대 AI, 상징적 AI 및 설명 수학 및 비선형 최적화 엔진의 요소를 균형을 이루는 섬세한 4 방향 댄스입니다.
현대 AI 오해를 정렬합니다
“인공 지능”의 정의는 광범위하지만, 유용하고 강력하게 만드는 데 필요한 것을 고려할 때 기술 앙상블이 필요합니다. 채팅 봇은 인터넷을 검색하고 결과를 요약하고 역류 할 수 있지만 다음에 포함 된 데이터를 검증 할 수는 없습니다. 큰 언어 모델 (LLMS), 신뢰할 수있는 통찰력을 창출하는 데 필요한 미묘하고 인간과 같은 판단으로 추론 할 수 없습니다. 변형 비즈니스 영향으로 AI 솔루션을 만들려면 더 큰 전체를 형성하기 위해 다양한 구성 요소가 필요합니다. 이 복잡한 균형은 인간과 같은 방식으로 인간과 같은 방식으로 추론을 지원하면서 인간 능력을 넘어서 최종 사용자에 대한 신뢰할 수있는 데이터를 합성, 분석 및 최적화합니다. 기본 도구는 기술적으로 “인공 지능”에 대한 최소한의 정의를 충족시킬 수 있지만 오늘날의 비즈니스에는 더 많은 것을 달성 할 수있는 솔루션이 필요합니다.
럭셔리 브랜드의 모습을 모방하려는 대량 시장 자동차 회사처럼 생각하십시오. 그들은 멀리 떨어진 표면 수준의 미학을 반영 할 수 있지만, 세부 사항과 재료 품질 (후드 아래에있는 것이 아니라)을 검토하면 진실을 드러 낼 것입니다. “에이전트 AI”를 기능없이 마케팅 용어로 사용하는 사람들은 유사하게 쉽게 찾을 수 있어야합니다. 그러나 고객은 항상 어떤 수준의 AI 성숙도를 제공하는지 식별하는 기술 전문 지식을 가지고 있지는 않습니다. 비즈니스는 “최적화 회사”라고 주장 할 수 있지만 실제로 제약 기반 비선형 최적화를 수행 할 수 있습니까? 아니면 기본 예측을 수행하기 위해 선형 회귀 모델을 사용합니까? 더 나쁜 것은, 주어진 문제를 모델링하는 데 필요한 40 가지 제약 조건 중 4 개만 처리 할 수있는 프로그램을 사용합니까? 누구나 “AI 기반”솔루션을 제공한다고 주장 할 수 있지만 결과의 격차는 중요합니다.
이는 AI 개발 및 배포의 다음 단계로 이동함에 따라 이해하는 것이 중요합니다. 에이전시 AI는 혁신적인 기술이 될 것으로 약속합니다.이 기술은 강력한 AI 기반 분석 및 고급 최적화 기능에 대한 접근을 효과적으로 민주화 할 것입니다.
에이전트 AI의 작동 방식과 중요한 이유
에이전트 AI에는 상징적 AI, 설명 수학 및 최적화 엔진, 생성 AI 및 “에이전트”자체의 네 가지 중요한 요소가 있습니다.
- 상징적 인 AI는 뇌의“깊은 추론”부분입니다. 납치 적 및 연역적 추론의 형태로 논리적 추론과 같은 것에 대한 책임. 논리 기반 프로그래밍 및 정리 제공 기술을 사용하여 인간의 뇌를 시뮬레이션하는 방식으로 문제를 해결합니다.
- 강력한 고차원, 설명 수학 및 최적화 엔진 방대한 양의 데이터를 처리하고 침투 통찰력을 생성하는 데 필요한 중력 수학 계산에 관여하는 데 사용됩니다.
- 생성 AI는“얇은 슬라이스‘ 기능 대형 데이터 세트에서 패턴을 식별하고 이들로부터 추정해야합니다.
- 에이전트 AI는 대화 구성 요소입니다 이를 통해 기계는 인간과 같은 방식으로 사람들과 교류하고 참여를 완화하고 고급 분석 및 통찰력에 대한 접근을 민주화 할 수 있습니다. 그것은 팀의 “쿼터백”이며 시스템 전체의 행동을 조정합니다.
에이전트 AI는 섬세하고 4 방향 댄스와 같으며 에이전트는 리더입니다. 그 아래의 분석 엔진에서 나오는 데이터를 합성하고 최적화 할 에이전트가 없으면 사용자는 방대한 양의 정보에 액세스 할 수 있지만이를 구성하거나 활용하는 방법은 거의 없습니다. 에이전트 AI는 복잡한 분석 및 최적화 데이터를 민주적으로 액세스 가능한 사용자 인터페이스로 변환하여 비즈니스 사용자에게 고급 데이터 분석 배경없이 유용하고 실행 가능한 통찰력에 액세스 할 수 있도록합니다. 생성 AI, 기호 AI 및 수학 및 최적화 엔진은 모두 개별 용도를 가지고 있지만 에이전트는 4 가지 요소가 모두 독특하고 조화로운 방식으로 작동 할 수있는 중요한 네 번째 조각입니다.
에이전트 AI 이전에, 에이전트의 역할은 인간 운영자가 연기했으며, 인간 이이 정보에 가까운 것을 처리하는 것은 불가능합니다. 오늘날 “뇌”의 다른 세 부분에서 지원하는 AI 에이전트는 수십 개의 제약 조건에 의해 영향을받는 방대한 데이터 세트를 분석 할 수 있습니다. 이 에이전트는 또한 각 구성 요소가 다른 구성 요소에 어떤 영향을 미치는지에 대해 철저히 이해하여 오늘날의 비즈니스를 추진하는 데 필요한 최적화 통찰력을 생성합니다. 또한 인간과 같은 추론과 대화를 할 수있는 AI 에이전트에 의해 제시되기 때문에 이러한 중요한 비즈니스 통찰력은 높은 수준의 기술 전문 지식이없는 사용자에게도 점점 더 많이 사용할 수 있습니다.
진정한 에이전트 AI는 비즈니스 최적화에 혁명을 일으키고 있습니다
올해의 CES (Consumer Electronics Show)에서 Nvidia (NVDA +6.23%)) CEO Jensen Huang이 예측했습니다 회사의 30%가 2025 년 말까지“디지털 직원”이 비즈니스에 의미있는 기여를 할 것입니다. 대담한 예측처럼 들릴 수 있지만, 에이전트 AI와 함께 일하는 데 상당한 시간을 보낸 사람들에게는 단순히 오랜 진실을 인정하는 것입니다. AI 에이전트의 유용한 지침과 함께 춤을 추는 상징적 AI, 생성 AI 및 현대적인 설명 수학 및 최적화 엔진의 합류는 그 어느 때보 다 중요한 비즈니스 최적화 통찰력을 더 많이 만들고 있습니다. 진정한 에이전트 AI는 혁신적인 기술이며 IT를 채택하지 못하는 기술은 뒤에 남을 위험이 있습니다.
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