Research Preview: Agent

온톨로지 내 데이터를 분석하고, 원인을 찾고, 개선 대안을 제시하는 AI 에이전트를 Research Preview로 릴리즈했습니다.

데이터를 확인하는 건 시작일 뿐입니다. 원인을 파악하고, 대안을 고민하고, 보고서를 쓰고, 팀에 공유하는 일까지. 이 과정을 AI가 도울 수 있다고 생각했습니다.

더 빠르고 정확한 의사결정을 위해

기업에서 모든 사람은 의사결정을 내립니다. 그리고 이 의사결정에 드는 시간이 생각보다 많습니다.

의사결정은 보통 두 단계로 이루어집니다. 먼저 과거를 살핍니다. 데이터를 보고, 지표를 확인하고, 이상이 있으면 알림을 받습니다. 그 다음 미래를 바라봅니다. 원인이 무엇인지, 앞으로 어떻게 될지, 뭘 해야 할지 고민합니다.

온톨로지와 검색, 분석, 알림 기능은 과거를 더 빠르고 정확하게 파악하도록 도왔습니다. 에이전트는 여기서 한 발 더 나아갑니다. 과거를 살피는 시간을 크게 줄이고, 미래에 대한 방향까지 함께 제시합니다.

반복적인 분석과 문서 작업은 AI가 처리하고, 사람은 그 결과를 검토하고 피드백을 주면서 사람만이 할 수 있는 일에 집중할 수 있습니다.

에이전트가 할 수 있는 일

에이전트를 사용하면 ChatGPT나 Gemini처럼 채팅으로 업무를 지시할 수 있습니다. 다만 일반적인 대화와는 다릅니다. 에이전트는 데스크룸 온톨로지에 연결된 데이터를 직접 다루고, 결과물까지 만들어냅니다.

• 데이터 조회와 분석: "지난달 CS 문의가 왜 늘었는지 분석해줘", "이번 분기 고객 세그먼트별 이탈률 비교해줘"같은 복잡한 질문에도 답할 수 있습니다.

• 원인 분석: 지표에 변동이 생겼을 때, 가능한 원인을 데이터 기반으로 추론합니다.

• 대안 제시: 분석 결과를 바탕으로 개선 방향을 제안합니다. 현상을 보여주는 데 그치지 않고, 다음 액션에 대한 아이디어를 함께 제공합니다.

• 문서 초안 작성: 보고서 초안, 팀 내 공유 메시지 등 손이 많이 가는 문서 작업을 데이터 기반으로 자동 생성합니다.

에이전트의 설계 원칙

에이전트는 사람과 협업하도록 설계했습니다. 이번 Research Preview에는 3가지 핵심 원칙을 담았습니다.

• Planning: 요청을 받으면 어떤 단계로 수행할지 스스로 계획을 세웁니다. 복잡한 요청도 단계별로 나누어 처리합니다.

• Clarification: 요청이 모호하거나 추가 정보가 필요하면 먼저 질문합니다. 정확하게 이해한 뒤 작업을 시작합니다.

• Execution: 계획한 순서대로 작업을 수행하고, 완료된 결과를 제공합니다. 중간 과정도 투명하게 확인할 수 있습니다.

  
  

앞으로 에이전트에게 더 다양한 손과 발을 붙여 나갈 예정입니다. 반복 업무는 AI가 처리하고, 사람은 올바른 의사결정에 집중할 수 있도록. 기업이 더 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하겠습니다.