기업이 생산성 향상을 추구함에 따라 수십 개의 프로세스를 자동화하는 데 도움이 되는 Oracle AI 에이전트

기업이 인공 지능 지출을 늘리고 투자 수익을 모색함에 따라 전체 작업을 완료하는 데 도움이 되는 AI 소프트웨어 "에이전트"와의 단일 샷, 질문 및 답변 상호 작용을 강화하고 있습니다.

자체 감독 소프트웨어는 방대한 양의 데이터에 대해 학습된 생성형 AI 모델을 활용하여 구직 후보자를 찾고, 인재를 분석하고, 영업 통화를 조사하고, 공급업체를 온보딩하기 위한 개념과 새로운 작업을 학습시킵니다. 9월 11일 Oracle은 재무, HR, 공급망 관리, 품질 관리, 영업, 고객 서비스 분야에서 Fusion Cloud 비즈니스 애플리케이션 제품군에 포함된 50개 이상의 AI 에이전트를 배송할 것이라고 밝혔습니다.

키워드 트리거 또는 사전 코딩된 비즈니스 규칙과 워크플로에 의존하는 대신 대규모 언어 모델을 기반으로 하는 에이전트는 소프트웨어 도구에 걸친 다단계 프로세스를 수행하고, 새로운 시나리오에 적응하고, 조직의 사용자 역할을 이해하고, 코드 대신 자연어 프롬프트에 응답할 수 있습니다. 이렇게 하면 이전 시스템보다 유연성이 높고 오류가 덜 발생하기 쉬우며 들어오는 정보를 덜 인식할 수 있습니다. 또한 AI 에이전트는 기업의 자체 문서에서 데이터를 추출하여 워크플로 관련성을 유지할 수 있습니다.

한 가지 예로, Oracle의 문서 에이전트는 영업 담당자가 해외 공급업체의 가격 견적에 사진을 찍고, 관련 정보를 추출하여 일본어로 번역한 다음, 구매 요청을 생성하는 등의 기능을 활용할 수 있도록 지원합니다. 나중에 소프트웨어는 지불 관리자가 검토할 수 있도록 공급업체의 송장을 자동으로 처리할 수 있도록 지원합니다.

라스베이거스의 고객 및 업계 파트너를 위한 CloudWorld 컨퍼런스에서 연설하는 동안 Oracle의 Steve Miranda 총괄 부사장은 "이전에는 제공할 수 없었던 모든 것을 해소했습니다."라면서 "그것은 보드에 걸쳐 우리의 응용 프로그램에서 입력 및 출력의 측면에서 엄청난 변화입니다."

최신 사례에 불과한 AI의 개선 속도는 더 많은 기업이 자사의 애플리케이션 및 데이터를 서비스형 소프트웨어 구독 및 온라인 플랫폼으로 이전하도록 유도할 수 있습니다.

Miranda Nash의 Oracle Group Vice President for Applications Development and Strategy는 "클라우드로 더 많은 고객을 확보하고 있지만, 이전하지 않은 고객들은 여전히 뒤처져 있습니다."라면서 "새로운 혁신으로 분기별 업데이트를 받는 데 인센티브가 있다면 AI가 되어야 합니다. "너희는 어찌하여 굳세게 서 있느뇨?"

Oracle은 향후 12개월 이내에 추가 비용 없이 Fusion Cloud 애플리케이션의 AI 에이전트를 제공할 계획입니다. 이 에이전트는 Oracle이 퍼블릭 클라우드에서 호스팅하는 대규모 언어 모델과 회사 고유의 문서에서 정보를 추출하고, 컴퓨터 사용자가 수행한 작업에 대한 지속적인 이력을 LLM에 제공하는 검색 증강 생성(RAG)이라는 기술을 결합하여 더 많은 답변 컨텍스트를 제공합니다. Nash는 "이러한 LLM에서 일관되고 신뢰할 수 있는 결과를 얻는 것은 쉽지 않습니다."라고 말합니다. "그건 고객이 가볍게 받아 들여야하는 것이 아닙니다."

AI ROI 검색

비즈니스 프로세스에 바로 내장되어 있고, 누가 이를 사용하고 있으며, 시간이 많이 걸리는 작업을 정확하게 자동화할 수 있는 AI는 기업과 투자자들이 AI에 대한 막대한 투자가 갚을 것이라는 증거를 찾고 있는 시점에 도움이 될 수 있습니다. Goldman Sachs에 따르면 기술 기업과 유틸리티는 데이터 센터와 칩을 포함하여 향후 몇 년간 AI 인프라에 1조 달러 이상을 지출할 것으로 예상됩니다. 지금까지 다운스트림 생산성 향상은 투자와 일치하지 않았습니다.

7월에 발표된 북미 및 유럽 IT 구매자 330명을 대상으로 한 Boston Consulting Group의 설문 조사에 따르면 기업들은 2024년 AI에 대한 지출이 30% 증가할 것으로 예상하고 있습니다. 이는 전체 IT 예산의 평균 3.3% 증가율과 비교했을 때입니다. 응답자 BCG의 30% 이상이 "고도 성숙도" AI 구현자는 향후 3년 동안 투자 수익률이 10%를 넘지 않을 것으로 예상하며, 기술을 덜 채택한 회사에서는 비관적인 예상을 더욱 많이 합니다.

작업 과정을 안내하고, 웹을 검색하고, 직원 피드백을 컴파일하고, 프로세스 전반에 걸쳐 정보를 유지하는 에이전트를 통해 기업은 사용자가 LLM에 전송하는 1-shot 쿼리보다 데이터에서 더 많은 가치를 얻을 수 있습니다. 또한 기술 기업이 오랫동안 응용 프로그램, PC 운영 체제 및 전화에 내장되어 온 비즈니스 소프트웨어 자동화 도구 및 생산성 도우미에 대한 정교한 업데이트를 제공할 수 있습니다. McKinsey & Co.의 컨설팅은 7월 보고서에서 "기초 모델이 없다면 시스템을 통합하기 위한 광범위한 수동 작업이나 여러 소프트웨어 시스템의 출력을 조합하기 위한 지루한 수동 작업이 필요할 것입니다."라고 말했습니다.

McKinsey에 따르면 생성형 AI 에이전트는 생산성 향상의 한 예로 은행의 여러 주 프로세스를 줄여 신용 위험 메모를 20%~60%까지 생성할 수 있습니다. AI 에이전트 소프트웨어는 "전통적으로 구현하기가 어렵다고요한 규칙 기반 프로그래밍 또는 머신 러닝 모델의 매우 구체적인 교육이 필요했다. GenAI가 이를 바꿉니다."

다양한 데이터

기술 기업은 비즈니스 소프트웨어를 자체 감독 에이전트에 주입하고 있습니다. Microsoft는 의제를 관리하고 후속 조치를 추적하며 동료가 입력이 필요할 때 작업자에게 알릴 수 있는 Teams 회의 소프트웨어용 공동 파일럿을 포함하여 생산성 애플리케이션에 에이전트를 내장했습니다. Google은 카메라를 통해 볼 수 있는 객체 및 도면에 대한 질문에 답변할 수 있는 스마트폰 어시스턴트를 시연했습니다.

Nash에 따르면 Oracle은 재무 관리, HR, 마케팅, 영업, 고객 서비스 및 공급망 관리를 위해 Fusion 애플리케이션에 저장된 광범위한 엔터프라이즈 데이터를 활용하여 자사의 오퍼링을 차별화하고 있습니다. 또한 Oracle Cloud Infrastructure(OCI)에서 애플리케이션을 실행하므로 고객은 에이전트 강화 비즈니스 앱, 클라우드 인프라 및 데이터베이스를 한 벤더에서 소싱할 수 있습니다. 이 회사는 파트너 Cohere for Fusion 에이전트의 LLM을 호스팅하고 있으며, 사용자가 적절한 언어를 사용하고 시스템이 달성하려는 것과 일치하는 결과를 얻을 수 있도록 고객에게 온라인 서비스를 제공합니다.

예를 들어 Fusion 에이전트는 재무 부서가 예측을 생성 및 추적하거나, HR 부서를 위한 채용 공고 및 오퍼 레터 작성을 지원하거나, 영업 담당자를 위한 계정 정보 및 상향 판매 기회를 요약하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 앞으로는 HR이 인재 검토를 수행하고 직원 회의를 설정하거나 필요한 장비 수리를 위해 공급업체 견적을 조달할 수 있습니다. 에이전트 자체를 구축하려는 기업은 Oracle의 OCI GenAI에이전트 기술을 사용할 수 있습니다.

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