AI 에이전트, 현업 적용 노하우 공개!

영상에서는 AI 에이전트가 기존 크롤링이나 RPA 방식 대비 비용 효율성과 개발 생산성을 크게 향상시킨다고 강조합니다. 특히, 컴퓨터 비전 기반의 UI 자동화는 사람이 직접 화면을 보고 조작하는 것처럼 AI가 웹사이트를 탐색하고 데이터를 추출하거나 수정하는 작업을 수행하여, 복잡한 B2B 업무 자동화에 효과적임을 설명합니다. 이는 개발자 리소스 절감과 업무 처리 속도 향상이라는 두 마리 토끼를 잡는 전략으로 제시됩니다.

인핸스에서 개발한 AI 에이전트는 단순히 정해진 스크립트를 따르는 것이 아니라, 온톨로지(Ontology)를 기반으로 실제 세계의 환경과 지식을 이해하고 이를 바탕으로 작업을 수행합니다. 이는 개발자가 명시적으로 정의한 규칙 외에도, AI가 상황에 맞는 추론을 통해 유연하게 대처할 수 있게 합니다. 예를 들어, 가격 변동이나 프로모션 변경 같은 예상치 못한 상황에서도 자연어 처리(NLP)와 추론 능력을 활용하여 적절한 대응을 할 수 있다고 설명합니다.

이승현 대표는 B2B SaaS 기업이 AI 에이전트를 도입할 때 고객사의 비즈니스 로직과 요구사항을 정확히 이해하는 것이 중요하다고 말합니다. 인핸스는 이를 위해 데이터 격리 아키텍처(Data Isolation Architecture)를 적용하여 고객사별 데이터를 안전하게 관리하며, 온톨로지 모델을 통해 각 고객사의 특성에 맞는 에이전트를 구축합니다. 또한, B2B 특화된 보안 요구사항을 충족시키기 위한 노력도 강조됩니다.

영상에서는 Microsoft Azure AI 플랫폼과의 협력이 인핸스 AI 에이전트의 성능을 극대화하는 데 중요한 역할을 한다고 언급합니다. Azure AI 파운데이션 모델을 활용하여 다양한 AI 기능을 쉽게 통합하고, Microsoft의 글로벌 네트워크와 파트너십 프로그램을 통해 기술 지원 및 시장 확장에 유리한 고지를 점하고 있음을 시사합니다. 이는 스타트업이 대규모 인프라와 기술 지원을 활용하여 빠르게 성장할 수 있는 좋은 사례로 제시됩니다.

구체적인 사례로 LG전자와의 협력을 소개합니다. 인핸스는 LG전자의 내부 시스템에 AI 에이전트를 적용하여, 다양한 글로벌 엔터프라이즈 환경에서의 업무 협업을 지원했습니다. 특히, 온톨로지 기반의 에이전트가 실제 업무 흐름을 이해하고, 기술적 제약 없이 작업을 수행할 수 있도록 지원함으로써, 고객사의 성공적인 AI 도입을 이끌어냈다고 설명합니다. 이는 AI 에이전트가 단순 반복 업무를 넘어 복잡한 비즈니스 프로세스에 통합될 수 있음을 보여줍니다.