에이전트 AI 혁명을 이끌 4가지 새로운 역할 - 이들에게 필요한 것은 다음과 같습니다.

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ZDNET의 주요 시사점

• 전문가들은 AI 역할로 전환해야 하지만 어떤 역할을 해야 할까요?
• 네 가지 새로운 역할이 에이전트 AI 혁명을 이끌 것입니다.
• 에이전트 관리에는 비즈니스적 통찰력과 기술적 통찰력이 모두 필요합니다.

연구에 따라 모든 사람이 실질적으로 더 높은 소득과 더 큰 직업 안정성을 약속하는 인공 지능 및 에이전트 AI 열차에 탑승할 것을 촉구합니다. AI 지원 역할로 전환하려는 이러한 노력은 기술 및 비즈니스 전문가에게 다음과 같은 뜨거운 질문을 안겨줍니다. 그들이 준비해야 할 역할은 정확히 무엇입니까? 누가 대리인 혁명을 이끌 것인가?

기술 통찰력을 갖춘 전문가의 경우 특히 에이전트 AI의 등장으로 인해 최소 4가지의 새로운 직무가 등장하고 있습니다. 저는 최근 Creatio의 최고 성장 책임자인 Andie Dovgan과 함께 이러한 기회를 탐색했습니다. 그는 AI 리더, 에이전트 운영자, AI 노코드 생성자, 워크플로 설계자 등 새로운 역할을 식별했습니다.

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Dovgan은 "AI는 단순히 자동화의 또 다른 계층으로 추가되는 것이 아닙니다."라고 설명했습니다. "새로운 워크플로우 아키텍처를 구축해야 합니다. 작업 자체가 설계, 실행 및 관리되는 방식을 재편하고 있습니다."

동시에 그는 "이러한 역할은 하룻밤 사이에 나타나지 않을 것입니다. 기존 비즈니스, 운영 및 기술 역할에서 발전할 것"이라고 덧붙였습니다. 추구하는 기술에는 "비즈니스 전문 지식, AI 활용 능력 및 코드 없는 구성의 의도적인 혼합"이 필요합니다.

공통점은 소유권이다

이러한 새로운 역할에는 다음 네 가지가 포함됩니다.

1. AI 리더: 도브간은 AI 리더들은 “AI를 기술적 역량에서 비즈니스 가치로 전환하여 책임감 있고 전략적으로 사용되도록 하는 책임”을 맡고 있다고 말했습니다. "이 역할에는 정의된 경로가 없으며 혁신에 초점을 맞춘 변화 에이전트를 끌어들이고 있습니다. 그들은 조직에서 AI의 적용, 에이전트 사용 사례를 배포하기 위한 전략의 정의 및 실행을 감독합니다. 그들은 인간과 디지털 재능을 결합합니다."
2. 에이전트 운영자: 이러한 개인은 본질적으로 에이전트 워크플로의 "인간 감독자"입니다. Dovgan은 "실행을 모니터링하고 필요할 때 개입하며 정확성, 규정 준수 및 비즈니스 연속성을 보장합니다."라고 설명했습니다. "이러한 역할은 일반적으로 자동화되는 워크플로와 해당 워크플로가 제공해야 하는 결과에 대한 깊은 이해를 바탕으로 비즈니스 및 운영 측면에서 나타납니다."
3. AI 노코드 생성자: 이러한 전문가들은 코드 없는 도구를 사용하여 AI 에이전트를 설계, 테스트 및 배포합니다. Dovgan은 "이러한 역할은 조직 전체에서 작업이 어떻게 흘러야 하는지 이미 이해하고 있는 비즈니스 분석가, 프로세스 소유자, 자동화 책임자, 디지털 혁신 팀에서 발전합니다."라고 말했습니다. "노코드 AI 플랫폼을 사용하면 요구 사항을 문서화하는 것에서 벗어나 에이전트 목표, 제약 조건 및 행동을 적극적으로 형성합니다."
4. 워크플로우 분석가: 이러한 개인은 인간과 에이전트가 작업을 수행하기 위해 어떻게 협력하는지에 대한 전체적인 관점을 취합니다. "핵심에는 비즈니스 기능과 워크플로에 대한 깊은 이해가 있습니다."라고 그는 계속 말했습니다. "수동 또는 규칙 기반 프로세스를 단순히 복제하는 것이 아니라 에이전트 모델에 대한 작업을 재설계하려면 강력한 비즈니스 분석이 필수적입니다. 에이전트는 실제 운영 제약 내에서 작동하며 도메인 전문 지식이 없으면 잘못된 결과를 최적화합니다."

Dovgan은 이러한 모든 역할의 공통 스레드는 소유권, 즉 "결과의 소유권, 상담원 행동에 대한 책임, 비즈니스 조건 변화에 따른 지속적인 최적화"라고 덧붙였습니다.

초기에는 내부 팀이 전문 지식과 경험을 개발함에 따라 에이전트 AI를 시작하려면 외부 도움이 필요할 수 있습니다. Dovgan은 "이 변화로 인해 내부 IT 및 운영 팀이 향상됩니다."라고 예측했습니다. "이전 플레이북은 작동하지 않으므로 새로운 기술을 배우고 에이전트 자동화에 대한 다양한 접근 방식을 적용해야 합니다."

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외부 전문 지식 측면에서 보면, 시장의 현 단계에서 "생태계는 단일 플레이어 유형에 의해 지배되지 않고 하이브리드이고 유동적일 것"이라고 Dovgan은 예측했습니다. "AI 벤더들은 에이전트를 설계, 조정 및 운영하기 위해 고객과 직접 협력하는 전방 배치 엔지니어링 접근 방식을 점점 더 많이 적용할 것입니다. 이와 동시에 글로벌 컨설팅 회사는 에이전트 실무에 상당한 투자를 할 것입니다. 엔터프라이즈 프로세스, 거버넌스 및 규정 준수에 대한 심층적인 전문 지식을 갖추고 전문 부티크 회사가 등장하여 특정 도메인, 산업 또는 사용 사례에 초점을 맞춘 심층적인 AI 전문 지식을 제공할 것입니다."