AI 에이전트 기술이 빠르게 다양한 산업에 침투함에 따라, 구글과 마이크로소프트와 같은 주요 기술 기업들이 이를 검색 경험에 통합하고 있습니다. 자동차, 은행, 보험업 등 여러 분야에서도 AI 고객 서비스와 프로세스 자동화 도구를 출시하고 있는데, 이러한 일련의 발전은 비즈니스에서 AI의 미래 가능성을 예고합니다.
시장 조사에 따르면, 글로벌 AI 에이전트 시장은 2024년 54억 달러에서 2030년에는 500억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 연평균 성장률은 45.8%에 이를 것으로 보입니다. 하지만 이러한 성장은 하나의 심각한 도전 과제를 숨기고 있습니다. 바로 데이터 품질 저하가 AI 에이전트 응용의 최대 장애물로 떠오르고 있다는 것입니다.
조사에 따르면, 전 세계적으로 78%의 기업이 AI 에이전트와 대규모 언어 모델의 실제 적용을 위한 준비가 부족한 상태입니다. 문제의 근본 원인은 알고리즘이나 모델 기술에 있는 것이 아니라, 고품질 데이터의 지원 부족에 있습니다. 이미 여러 기업들이 치명적인 대가를 치렀습니다. 예를 들어, 지난해 캐나다 항공은 챗봇이 존재하지 않는 할인 정보를 제공하여 환불을 강요받았고, 또 다른 기술 기업은 AI 고객 서비스의 잘못된 답변으로 인해 많은 구독자들이 이탈하는 사태가 발생했습니다.
많은 서비스 기관이 향후 서비스 효율성과 고객 경험을 개선할 계획이지만, AI 투자 열풍은 데이터 품질 문제라는 위협에 직면해 있습니다. 전문가들은 AI 시스템이 고품질 데이터에 매우 의존하고 있으며, 데이터의 정확성이 떨어지거나 구식이거나 불완전할 경우 오류를 확대하고 자동화 프로세스의 성과에 영향을 미친다고 지적하고 있습니다.
AI 에이전트를 효과적으로 활용하기 위해 AI 회원 데이터 관리에 집중하는 Amperity의 공동 창립자는 기업이 강력한 데이터 기반을 구축해야 하며 네 가지 주요 요구사항을 충족해야 한다고 제안합니다. 많은 기업들이 AI 에이전트를 도입하기 전에 겪는 주요 문제는 데이터가 다양한 플랫폼에 분산되어 있다는 점으로, 예를 들어 전자상거래, CRM, 고객 서비스, 매장 POS 시스템 등에서 고객 정보가 일관되지 않거나 중복 기록이 발생하는 상황입니다.
따라서 시스템 간의 데이터 장벽을 허물고 고객 데이터를 통합하는 것은 중요한 첫 걸음입니다. 이것은 AI가 다양한 플랫폼에서 데이터를 수집할 수 있도록 도와주며, 예를 들어 고객의 구매 이력이나 최근의 소셜 미디어 상호작용을 이해하여 더 나은 서비스와 추천을 제공할 수 있게 합니다.
전통 기업은 주로 매일 또는 매주 데이터를 업데이트하지만, AI 에이전트 환경에서는 시스템이 현재 상황에 즉시 반응해야 합니다. 예를 들어, 상품 추천이나 고객 서비스 처리와 같은 경우, 데이터 지연이 발생하면 효과에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다.
기업은 데이터의 출처와 흐름을 명확히 파악해야 하며, 동일 고객이 서로 다른 시스템에서 다른 코드로 인식되는 것을 피해야 합니다. 이는 AI의 이해 능력에 영향을 미칩니다. 점점 더 엄격해지는 개인정보 보호 규정 속에서 기업은 접근 권한, 감독 메커니즘 및 동의 추적 시스템을 구축해 모든 AI 응용 프로그램이 기준 및 규정을 준수하도록 해야 합니다.
AI 에이전트 기술이 기업의 경쟁력과 효율성을 크게 높일 수 있지만, 이는 정확하고 완전하며 시의적절하고 규정에 맞는 데이터 기반 위에서만 가능합니다. 그렇지 않으면 기업이 가장 앞선 AI 기술을 도입하더라도 데이터 오류로 인해 결국 손해를 볼 수 있습니다. 기업들이 AI의 물결에 뒤따르는 동시에, 자신의 데이터 기반의 견고함을 다시 한 번 되돌아보아야 합니다.
