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🚀 AI 에이전트 시대가 온다: 업무 환경의 혁명적 변화와 인간의 새로운 역할

AgentAIHub 2025. 3. 26. 18:43

AI 기술이 급속도로 발전하면서 단순 챗봇을 넘어 AI 에이전트라는 새로운 개념이 주목받고 있습니다. 이 강력한 기술은 기업과 개인의 업무 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 오늘은 AI 에이전트가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 인간과의 협업을 통해 어떤 가치를 창출할 수 있는지 심층적으로 알아보겠습니다. AI 에이전트는 단순히 반복적인 작업을 대체하는 것을 넘어 인간의 생산성을 높이고 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있게 도와주는 '디지털 동료'로 진화하고 있습니다.

AI 에이전트 시대가 온다: 업무 환경의 혁명적 변화와 인간의 새로운 역할

이 영상은 AI 에이전트가 업무 환경에 가져올 변화와 그에 따른 인간의 역할 변화에 대해 심도 있게 다룹니다. AI 에이전트는 단순 챗봇을 넘어 **런어블 메모리, 추론 능력, 액션 수행 능력**을 갖

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AI 에이전트와 인간 업무의 미래

최근 많은 전문가들은 AI 기술이 현재 업무의 약 70%를 대체할 수 있다고 예측합니다. 하지만 이것이 일자리의 70%가 사라진다는 의미는 아닙니다. 오히려 인간은 더 본질적이고 가치 있는 업무에 집중할 수 있게 되어 업무의 질적 전환이 이루어질 것입니다.

"인공지능 기술의 발달로 단순 반복적인 업무는 AI가 담당하고, 인간은 창의적이고 전략적인 의사결정에 집중하게 될 것입니다. 이는 업무 효율성 향상뿐만 아니라 인간 노동의 질적 향상을 가져올 것입니다."

AI 에이전트는 기존의 단순 챗봇과는 차원이 다릅니다. 단순히 질문에 답하는 것을 넘어 실제 작업을 수행하고 의사결정을 지원하는 시스템 파워를 갖추고 있습니다. 이러한 에이전트와 효과적으로 협업하기 위해서는 문제를 정의하고 해결책을 찾는 인간의 능력이 더욱 중요해질 것입니다.

AI 에이전트가 가져올 업무 환경의 변화

AI 에이전트의 등장으로 업무 환경은 다음과 같이 변화할 것으로 예상됩니다:

업무 자동화의 고도화: 단순 반복 작업뿐만 아니라 복잡한 의사결정 과정도 부분적으로 자동화
개인화된 업무 지원: 각 직원의 업무 스타일과 요구에 맞춤화된 지원 제공
데이터 기반 의사결정 강화: 방대한 데이터 분석을 통한 인사이트 제공
업무 경계의 재정의: 기존의 직무 구분이 흐려지고 새로운 형태의 협업 모델 등장

이러한 변화에 적응하기 위해서는 AI와 효과적으로 소통하고 협업하는 능력이 필수적이 될 것입니다.

AI 에이전트의 정의와 기능

AI 에이전트는 무엇이며, 어떤 특별한 기능을 가지고 있을까요? 기존의 AI 시스템과는 어떻게 다를까요?

런어블 메모리와 추론 능력

AI 에이전트의 핵심 특징은 **런어블 메모리(Runnable Memory)**입니다. 이는 단순히 정적인 데이터베이스를 참조하는 것이 아니라, 주변 환경을 인식하고 실시간으로 데이터를 동적으로 처리하는 능력을 말합니다.

"런어블 메모리는 AI 에이전트가 과거 학습된 데이터에만 의존하지 않고, 실시간으로 변화하는 상황에 적응하여 보다 정확하고 맥락에 맞는 응답을 생성할 수 있게 합니다."

이러한 메모리를 바탕으로 AI 에이전트는 추론 능력을 발휘하여 기존 데이터의 한계(데이터 갭)를 뛰어넘을 수 있습니다. 이는 마치 인간이 제한된 정보를 바탕으로 논리적 추론을 통해 결론을 도출하는 것과 유사합니다.

Function Calling: 행동하는 AI

AI 에이전트의 또 다른 핵심 기능은 Function Calling입니다. 이는 AI가 API를 통해 실제 행동을 취할 수 있게 하는 기술입니다. 단순히 "이렇게 하면 좋을 것 같아요"라는 제안을 넘어, 실제로 작업을 수행할 수 있는 것이죠.

Function Calling을 통해 AI 에이전트는:

일정 관리 시스템에 접근하여 미팅 일정을 조정
프로젝트 관리 도구에서 작업 상태를 확인하고 업데이트
데이터베이스에서 정보를 검색하고 분석
이메일이나 메시지 발송 등의 커뮤니케이션 작업 수행

이 기능은 최근 연구에서도 주목받고 있으며, 다양한 접근 방식을 통해 그 능력을 향상시키는 연구가 진행 중입니다45.

AI 에이전트의 시스템적 특성

AI 에이전트는 자동차에 비유하자면 단순한 엔진(LLM)이 아니라 전체 시스템입니다. 엔진, 바퀴, 내비게이션, 연료 시스템 등이 유기적으로 결합된 하나의 완전한 시스템인 것이죠.

"LLM은 단지 인프라 기술에 불과하며, 진정한 AI 에이전트는 사용자의 다양한 요구를 충족시키는 종합적인 시스템으로 발전하고 있습니다."

이러한 시스템을 구축하기 위해서는 다양한 API와의 상호작용이 필수적이며, 이는 복잡한 업무 환경에서 효율적인 워크플로우를 가능하게 합니다.

멀티 에이전트 시스템과 개인화

현실 세계의 복잡한 업무 환경에서는 단일 에이전트로는 한계가 있습니다. 이에 등장한 개념이 멀티 에이전트 시스템입니다.

멀티 에이전트 시스템의 구조와 중요성

멀티 에이전트 시스템은 여러 특화된 에이전트들이 협업하여 복잡한 문제를 해결하는 구조입니다. 이는 마치 다양한 전문가로 구성된 팀이 함께 문제를 해결하는 것과 유사합니다12.

"멀티 에이전트 시스템에서는 각 에이전트가 특정 도메인이나 기능에 특화되어 있으며, 이들이 상호작용하여 보다 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다."

이러한 시스템에서는:

에이전트 간의 커뮤니케이션 프로토콜이 중요
각 에이전트의 역할과 책임이 명확히 정의되어야 함
에이전트 간의 협업과 조정 메커니즘이 필요

멀티 에이전트 시스템은 도로 교통 시스템과 유사하게, 다양한 '차량'(에이전트)이 효율적으로 이동하기 위한 규칙과 신호 체계가 필요합니다.

개인화된 에이전트 서비스

효과적인 AI 에이전트 시스템을 위해서는 개인화가 필수적입니다. 개인화란 단순히 사용자 선호도를 반영하는 것을 넘어, 사용자가 접근할 수 있는 데이터와 시스템에 대한 권한 제한을 의미합니다.

개인화된 에이전트는:

사용자의 역할과 권한에 맞는 데이터에만 접근
사용자의 업무 패턴과 선호도를 학습하여 맞춤형 지원 제공
사용자가 함께 일하는 동료 및 팀과의 협업 패턴 반영

"개인화 에이전트가 없으면 접근 권한 문제로 인해 정보 관리에 어려움이 발생할 수 있으며, 이는 결국 AI 에이전트의 유용성을 크게 제한하게 됩니다."

여러 에이전트 간의 관계는 하이라키(계층), 경쟁, 협업 등 다양한 형태로 나타날 수 있으며, 필요에 따라 메모리를 공유하거나 격리할 수 있습니다.

인간과 AI의 협업: 새로운 업무 방식

AI 에이전트의 등장으로 인간의 업무 방식도 근본적으로 변화하고 있습니다. 기존의 인간-인간 협업에서 인간-AI 협업이라는 새로운 차원이 추가된 것입니다.

새로운 협업 프레임워크의 필요성

기존의 협업 방법론을 AI 시대에 그대로 적용하기는 어렵습니다. 이에 AI 에이전트와 인간이 효과적으로 협업할 수 있는 새로운 프레임워크가 필요합니다.

"AI와 인간의 효과적인 협업을 위해서는 각자의 강점을 이해하고, 이를 바탕으로 업무를 분담하는 새로운 접근 방식이 필요합니다."

이러한 프레임워크는:

AI와 인간의 역할과 책임을 명확히 정의
효과적인 커뮤니케이션 채널과 방식 확립
의사결정 권한과 프로세스의 재설계
협업 결과에 대한 평가와 피드백 메커니즘 구축

AI 도입의 실질적 문제와 해결 방안

AI 에이전트 도입 시 많은 조직이 직면하는 실질적인 문제들이 있습니다:

시스템 중복과 사일로화: 기존 시스템과 AI 시스템이 별도로 운영되어 효율성 저하
API 연동의 어려움: 레거시 시스템과의 연동 문제
실시간성 부족: 데이터 업데이트 지연으로 인한 정확도 저하
조직 문화적 저항: AI 사용에 대한 부정적 인식

이러한 문제를 해결하기 위해서는:

통합적 접근: DX(디지털 전환)와 AIX(AI 전환)의 통합
데이터 파이프라인 개선: 실시간 데이터 업데이트 체계 구축
조직 문화 변화: AI를 부끄러움 없이 활용하는 문화 조성
교육과 역량 강화: 직원들의 AI 리터러시 향상

"AI 도입은 단순한 기술 도입이 아니라, 조직 문화와 업무 방식의 전반적인 변화를 수반하는 '전환'입니다."

AI와 디지털 전환의 시너지

많은 조직이 디지털 전환을 완료한 후 AI 전환을 시작하려고 계획하지만, 이 두 과정은 동시에 진행되어야 합니다.

"데이터가 완벽하게 정리된 후에 AI를 도입하겠다는 접근은 현실적이지 않습니다. AI는 오히려 불완전한 데이터 환경에서도 가치를 창출할 수 있으며, 데이터 정리 과정 자체를 효율화할 수 있습니다."

AI 에이전트는:

필요한 데이터가 부족할 때 사용자에게 컨텍스트 입력 요청
데이터 패턴을 분석하여 개선 방향 제안
알림 서비스를 통해 중요한 데이터 입력 타이밍 안내

이처럼 AI와 디지털 전환은 상호 보완적이며, 함께 진행될 때 최대의 효과를 발휘할 수 있습니다.

B2B와 컨슈머 AI의 차이점

AI 에이전트는 비즈니스(B2B) 환경과 소비자(컨슈머) 환경에서 다르게 작동합니다. 이 차이를 이해하는 것은 효과적인 AI 에이전트 활용을 위해 중요합니다.

API 활용의 차이

B2B와 컨슈머 AI의 가장 큰 차이점은 API 활용 여부입니다. 비즈니스 환경에서는 다양한 시스템과 도구가 API를 통해 연결되어 있어 AI 에이전트가 실질적인 작업을 수행할 수 있습니다.

"컨슈머 앱들은 대부분 API가 제한적이거나 없기 때문에, 소비자 대상 AI 에이전트의 기능은 상대적으로 제한적일 수밖에 없습니다."

B2B 환경에서 AI 에이전트는:

API 엑시큐션을 통한 이벤트 자동화
조건이 만족되면 자동으로 특정 앱의 API 실행
복잡한 워크플로우 조정 및 관리

이러한 기능은 Function Calling 기술의 발전에 크게 의존하며, 이 분야는 최근 활발한 연구가 진행되고 있습니다6 89.

워크플로우 자동화와 프로세스 개선

B2B 환경의 AI 에이전트는 단순 작업 자동화를 넘어 비즈니스 프로세스 전반을 개선하는 방향으로 발전하고 있습니다.

"AI 에이전트는 업무 간의 관계를 정의하고, 특정 결과가 나와야 다음 단계로 넘어갈 수 있는 프로세스를 구현할 수 있습니다. 이는 단순한 챗봇 수준을 넘어서는 기능입니다."

이를 통해:

부서 간 협업 효율성 향상
병목 현상 감지 및 해결
실시간 업무 모니터링 및 개선 제안
데이터 기반 의사결정 지원

AI 에이전트 시대의 인간의 역할

AI 에이전트가 많은 업무를 자동화함에 따라, 인간의 역할도 변화하고 있습니다. 이러한 변화를 이해하고 준비하는 것이 중요합니다.

AI가 대체할 수 없는 인간의 역량

AI가 발전함에 따라 인간은 AI가 잘 수행하지 못하는 영역에 집중해야 합니다:

창의적 사고와 혁신: 완전히 새로운 아이디어 창출
공감과 감성 지능: 감정적 맥락 이해와 공감 능력
윤리적 판단과 가치 기반 의사결정: 복잡한 윤리적 상황에서의 판단
모호성과 불확실성 다루기: 불완전한 정보 속에서의 의사결정
전략적 사고와 장기 비전 설정: 장기적 관점에서의 방향 설정

"AI 에이전트가 데이터 분석과 패턴 인식에 뛰어나다면, 인간은 그 결과를 해석하고 의미를 부여하는 데 집중해야 합니다."

인간-AI 협업을 위한 역량 개발

AI와 효과적으로 협업하기 위해 인간이 개발해야 할 역량은:

AI 리터러시: AI의 기본 원리와 한계 이해
프롬프트 엔지니어링: AI에게 효과적으로 지시하고 소통하는 능력
비판적 사고: AI 결과를 평가하고 검증하는 능력
융합적 사고: 다양한 분야의 지식을 통합하는 능력
적응성과 지속적 학습: 빠르게 변화하는 환경에 적응하는 능력

"AI 시대에는 단순히 AI를 사용하는 것을 넘어, AI와 효과적으로 협업할 수 있는 '메타 역량'이 중요해집니다."

조직 문화와 인식의 변화

AI 에이전트 도입의 성공을 위해서는 조직 문화와 인식의 변화도 필요합니다:

AI를 위협이 아닌 동반자로 인식
AI 사용을 부끄러워하지 않는 문화 조성
실패와 학습을 용인하는 환경 구축
지속적인 교육과 역량 개발 지원

"마이크로소프트의 보고서에 따르면, 직장인 96%가 AI를 사용하고 있지만, 80% 이상은 스스로 AI를 사용한다고 인정하지 않습니다. 이러한 인식의 차이를 극복하는 것이 중요합니다."

결론: AI 에이전트 시대의 성공적인 적응

AI 에이전트의 등장은 업무 환경에 혁명적인 변화를 가져오고 있습니다. 이 변화 속에서 성공적으로 적응하기 위해서는 다음과 같은 준비가 필요합니다:

AI 에이전트의 특성과 가능성 이해: 런어블 메모리, 추론 능력, Function Calling 등 AI 에이전트의 핵심 개념 이해
통합적인 디지털-AI 전환 추진: 디지털 전환과 AI 전환을 동시에 진행
데이터 관리 전략 수립: 실시간 데이터 업데이트와 품질 관리
인간-AI 협업 프레임워크 구축: 효과적인 협업을 위한 새로운 방법론 개발
조직 문화와 역량 개발: AI 친화적 문화 조성과 지속적인 역량 개발

"AI 에이전트는 업무 효율성을 높이고 새로운 가치를 창출하는 강력한 도구입니다. 하지만 이를 최대한 활용하기 위해서는 기술적 측면뿐만 아니라 인간, 조직, 문화적 측면에서의 준비가 필요합니다."

AI 에이전트는 우리의 일을 빼앗는 것이 아니라, 우리가 더 가치 있는 일에 집중할 수 있도록 도와주는 '디지털 동료'입니다. 이들과 함께 일하는 방법을 배우고 발전시켜 나간다면, 우리는 더 창의적이고 혁신적인 미래를 만들어 나갈 수 있을 것입니다.

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🚀 The Era of AI Agents: Revolutionary Changes in Work Environments and New Human Roles

As AI technology rapidly advances, a new concept beyond simple chatbots—AI agents—is gaining attention. This powerful technology is fundamentally changing how businesses and individuals work. Today, we'll delve deeply into what AI agents are, how they function, and what value they can create through collaboration with humans. AI agents are evolving beyond simply replacing repetitive tasks to become "digital colleagues" that enhance human productivity and help us focus on creative problem-solving.

The Future of AI Agents and Human Work

Recently, many experts predict that AI technology can replace approximately 70% of current work tasks. However, this doesn't mean that 70% of jobs will disappear. Rather, humans will be able to focus on more essential and valuable work, leading to a qualitative transformation of work.

"With the development of artificial intelligence technology, AI will handle simple repetitive tasks, while humans will focus on creative and strategic decision-making. This will not only improve work efficiency but also enhance the quality of human labor."

AI agents are fundamentally different from existing simple chatbots. Beyond simply answering questions, they have the system power to perform actual tasks and support decision-making. To effectively collaborate with such agents, the human ability to define problems and find solutions will become even more important.

Changes in Work Environment Brought by AI Agents

With the emergence of AI agents, work environments are expected to change as follows:

Advanced work automation: Partial automation of not only simple repetitive tasks but also complex decision-making processes
Personalized work support: Providing customized support for each employee's work style and requirements
Strengthened data-based decision making: Providing insights through extensive data analysis
Redefinition of work boundaries: Blurring of existing job distinctions and emergence of new forms of collaboration models

To adapt to these changes, the ability to effectively communicate and collaborate with AI will become essential.

Definition and Functions of AI Agents

What are AI agents, and what special functions do they have? How are they different from existing AI systems?

Runnable Memory and Reasoning Ability

The core feature of AI agents is Runnable Memory. This refers to the ability to not simply reference a static database, but to recognize the surrounding environment and dynamically process data in real-time.

"Runnable memory allows AI agents to not rely solely on previously learned data, but to adapt to real-time changing situations and generate more accurate and contextually appropriate responses."

Based on this memory, AI agents can exercise reasoning ability to overcome the limitations (data gaps) of existing data. This is similar to how humans draw conclusions through logical reasoning based on limited information.

Function Calling: AI That Takes Action

Another core capability of AI agents is Function Calling. This is a technology that allows AI to take real actions through APIs. It goes beyond simply suggesting "this might be good," to actually performing tasks.

Through Function Calling, AI agents can:

Access calendar management systems to adjust meeting schedules
Check and update task status in project management tools
Search for and analyze information in databases
Perform communication tasks such as sending emails or messages

This functionality is also gaining attention in recent research, with studies underway to enhance its capabilities through various approaches45.

Systemic Characteristics of AI Agents

If we compare an AI agent to a car, it is not simply an engine (LLM) but an entire system. It's a complete system where the engine, wheels, navigation, fuel system, etc. are organically combined.

"LLM is merely infrastructure technology, and true AI agents are evolving into comprehensive systems that meet a variety of user needs."

Building such a system requires interaction with various APIs, which enables efficient workflows in complex work environments.

Multi-Agent Systems and Personalization

In the complex work environments of the real world, there are limitations to single agents. This is where the concept of multi-agent systems comes in.

Structure and Importance of Multi-Agent Systems

A multi-agent system is a structure where multiple specialized agents collaborate to solve complex problems. This is similar to a team of diverse experts working together to solve problems12.

"In a multi-agent system, each agent specializes in a specific domain or function, and they interact to perform more complex tasks."

In such systems:

Communication protocols between agents are important
Roles and responsibilities of each agent must be clearly defined
Collaboration and coordination mechanisms between agents are necessary

Multi-agent systems, similar to road traffic systems, require rules and signal systems for various 'vehicles' (agents) to move efficiently.

Personalized Agent Services

Personalization is essential for an effective AI agent system. Personalization goes beyond simply reflecting user preferences to mean restricting access to data and systems that users can access.

Personalized agents:

Access only data appropriate to the user's role and permissions
Provide customized support by learning the user's work patterns and preferences
Reflect collaboration patterns with colleagues and teams the user works with

"Without personalized agents, information management can be difficult due to access rights issues, which ultimately greatly limits the usefulness of AI agents."

Relationships between multiple agents can take various forms such as hierarchy, competition, collaboration, etc., and can share or isolate memory as needed.

Human-AI Collaboration: New Ways of Working

The emergence of AI agents is fundamentally changing human work methods. A new dimension of human-AI collaboration has been added to the existing human-human collaboration.

Need for a New Collaboration Framework

It is difficult to directly apply existing collaboration methodologies in the AI era. This necessitates a new framework for effective collaboration between AI agents and humans.

"For effective collaboration between AI and humans, a new approach is needed that understands each other's strengths and divides work based on them."

Such a framework:

Clearly defines roles and responsibilities of AI and humans
Establishes effective communication channels and methods
Redesigns decision-making authority and processes
Builds evaluation and feedback mechanisms for collaboration results

Practical Problems with AI Adoption and Solutions

There are practical problems many organizations face when adopting AI agents:

System duplication and silos: Reduced efficiency due to separate operation of existing systems and AI systems
Difficulties in API integration: Integration problems with legacy systems
Lack of real-time capability: Reduced accuracy due to data update delays
Organizational cultural resistance: Negative perceptions about using AI

To solve these problems:

Integrated approach: Integration of DX (Digital Transformation) and AIX (AI Transformation)
Improved data pipelines: Building real-time data update systems
Organizational culture change: Creating a culture where AI is used without embarrassment
Education and capacity building: Enhancing employees' AI literacy

"AI adoption is not simply technology adoption, but a 'transformation' that involves overall changes in organizational culture and work methods."

Synergy between AI and Digital Transformation

Many organizations plan to start AI transformation after completing digital transformation, but these two processes should be carried out simultaneously.

"The approach of adopting AI after data is perfectly organized is not realistic. AI can create value even in incomplete data environments and can streamline the data organization process itself."

AI agents:

Request context input from users when necessary data is insufficient
Suggest improvement directions by analyzing data patterns
Guide important data input timing through notification services

Thus, AI and digital transformation are complementary and can maximize their effects when carried out together.

Differences between B2B and Consumer AI

AI agents operate differently in business (B2B) and consumer environments. Understanding this difference is important for effective utilization of AI agents.

Differences in API Utilization

The biggest difference between B2B and consumer AI is whether APIs are utilized. In business environments, various systems and tools are connected through APIs, allowing AI agents to perform substantial tasks.

"Most consumer apps have limited or no APIs, so the functionality of consumer-oriented AI agents is relatively limited."

In B2B environments, AI agents:

Automate events through API execution
Automatically execute specific app APIs when conditions are met
Coordinate and manage complex workflows

These functions heavily depend on the development of Function Calling technology, an area where active research is currently underway6 89.

Workflow Automation and Process Improvement

AI agents in B2B environments are evolving beyond simple task automation to improve overall business processes.

"AI agents can define relationships between tasks and implement processes where specific results are needed to move to the next step. This is functionality that goes beyond the level of simple chatbots."

Through this:

Improved efficiency in interdepartmental collaboration
Detection and resolution of bottlenecks
Real-time work monitoring and improvement suggestions
Data-based decision-making support

The Role of Humans in the AI Agent Era

As AI agents automate many tasks, the role of humans is also changing. It's important to understand and prepare for these changes.

Human Capabilities That AI Cannot Replace

As AI advances, humans should focus on areas where AI does not perform well:

Creative thinking and innovation: Creating completely new ideas
Empathy and emotional intelligence: Understanding and empathizing with emotional contexts
Ethical judgment and value-based decision making: Judgment in complex ethical situations
Handling ambiguity and uncertainty: Decision-making with incomplete information
Strategic thinking and long-term vision setting: Setting direction from a long-term perspective

"If AI agents excel at data analysis and pattern recognition, humans should focus on interpreting those results and giving them meaning."

Developing Capabilities for Human-AI Collaboration

Capabilities humans need to develop to effectively collaborate with AI:

AI literacy: Understanding the basic principles and limitations of AI
Prompt engineering: Ability to effectively instruct and communicate with AI
Critical thinking: Ability to evaluate and verify AI results
Convergent thinking: Ability to integrate knowledge from various fields
Adaptability and continuous learning: Ability to adapt to rapidly changing environments

"In the AI era, beyond simply using AI, 'meta capabilities' for effective collaboration with AI become important."

Changes in Organizational Culture and Perception

Changes in organizational culture and perception are also necessary for successful adoption of AI agents:

Perceiving AI as a partner, not a threat
Creating a culture where using AI is not embarrassing
Building an environment that tolerates failure and learning
Supporting continuous education and capability development

"According to Microsoft's report, 96% of office workers use AI, but more than 80% do not admit they use AI themselves. Overcoming this perceptual gap is important."

Conclusion: Successful Adaptation to the AI Agent Era

The emergence of AI agents is bringing revolutionary changes to work environments. To successfully adapt to these changes, the following preparations are necessary:

Understanding the characteristics and possibilities of AI agents: Understanding core concepts of AI agents such as runnable memory, reasoning ability, Function Calling, etc.
Promoting integrated digital-AI transformation: Simultaneously conducting digital transformation and AI transformation
Establishing data management strategies: Real-time data updates and quality management
Building human-AI collaboration frameworks: Developing new methodologies for effective collaboration
Developing organizational culture and capabilities: Creating AI-friendly culture and continuous capability development

"AI agents are powerful tools that increase work efficiency and create new value. However, to maximize their use, preparation is needed not only in technical aspects but also in human, organizational, and cultural aspects."

AI agents are not taking away our jobs, but are 'digital colleagues' helping us focus on more valuable work. If we learn and develop ways to work with them, we can create a more creative and innovative future.

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Citations:

저작자표시 비영리 동일조건

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