AI 에이전트의 시대: 지능이 응답을 멈추고 결정을 시작할 때

인공 지능에 대한 대화는 지난 2 년 동안 기하 급수적으로 증가했습니다. 그러나 열정 뒤에는 논쟁의 여지가 적은 현실이 있습니다. 우리가 수행 한 내부 연구는 고객과의 디지털 상호 작용의 70% 이상이 이미 어느 정도의 자동화를 포함하고 있지만 15% 미만이 수익,운영 효율성 또는 관련 비즈니스 결정에 직접적인 영향을 미치는 데이터를 제공합니다. 이유는 간단하고 구조적입니다: 자동화는 결정하는 것과 같지 않습니다. 

수년 동안 작업 가속화,마찰 감소 및 작업 확장에 중점을 두었습니다. 먼저 규칙,다음에는 봇,그리고 격리 된 프로세스에 AI 를 적용했습니다.이 진화는 필요했지만 명확한 한계를 드러 냈습니다. 회사는 그 어느 때보 다 빠르게 실행되지만 압박감 속에서 인간의 해석에 따라 늦게 단편화되고 의존적으로 중요한 결정을 계속합니다. 실행이 자동화되었습니다. 

2026 년에 들어서면 문제는 더 이상 AI 를 사용해야 하는지가 아니라 의사 결정의 질을 향상시키기 위해 어디에 있어야 하는가입니다. 실제 비즈니스는 예측할 수 없는 환경에서 운영되며,고객이 마음을 바꾸고,주제를 혼합하고,며칠 후에 다시 돌아오고,연속성을 기대하는 결정에만 의존하지 않고 역사,순간, 채널 및 상호 작용의 목표에 의존합니다. 이러한 맥락에서 고정된 흐름과 미리 정의된 답변을 기반으로 하는 캐스팅 시스템은 규모를 멈춥니다. 기술적 실패 때문이 아니라 올바르게 답변하는 것으로 충분한 세상을 위해 설계되었기 때문입니다. 

AI 의 진정한 도약은 단 하나의 혁신이 아니라 구체적인 진보의 융합에서 비롯되었다: 더 유능한 모델,맥락에 대한 더 나은 이해,시간이 지남에 따라 기억,목표 및 상태를 유지하는 능력. AI 는 순전히 반응적인 것에서 더 자율적으로 작동하는 것으로 옮겨졌다. 더 이상 고립된 질문에 대답하는 데 국한되지 않는다. 완전한 대화를 해석하고,패턴을 인식하고,여러 소스의 신호를 연결하고,키워드뿐만 아니라 의도에 따라 결정을 내릴 수 있다. 

AI Agent 가 발생하는 곳입니다. AI Agent 는 스크립트에서 작동하는 것이 아니라 목표에서 작동합니다. 대화의 맥락을 이해하고 이전 상호 작용을 고려하며 명확한 비즈니스 목표를 유지하고 다음으로 가장 적절한 단계가 무엇인지 결정합니다. 또한 회사의 시스템 내에서 실제 작업을 수행하고 각 상호 작용의 결과로부터 학습합니다. AI 는 더 이상 단순한 인터페이스가 아니며 프로덕션에서 의사 결정 시스템이됩니다. 

비즈니스에서 가장 영향력 있는 결정은 위원회나 대시보드에서 이루어지지 않기 때문에 이러한 변화는 관련이 있습니다. 매일 수백만 번,운영의 최전선에서 발생합니다. 특정 고객에게 무엇을 말해야 할지,그 순간에 무엇을 제공해야 할지,언제 주장해야 할지,언제 기다려야 할지,언제 등반해야 할지 결정합니다. 이는 외관상 작아 보이지만 규모에 따라 반복될 때 영향력이 큰 결정입니다. 이러한 유형의 결정은 대화,약한 신호,음조의 변화,주저, 행동의 미묘한 편차,축적된 규칙에서는 작동하지 않습니다. 

AI Agents 가 더 이상 약속이 되지 않고 불가피하게 되는 것은 바로 이 영역입니다. 그들은 지시를 실행하지 않습니다. 그들은 운영 기준을 행사합니다. 이전에는 사람,개인의 경험 및 인간의 판단에만 의존했던 기준이며 이제는 시스템 내에서 설계,훈련, 관리 및 복제될 수 있습니다. 

Yalo 에서 이러한 접근 방식은 WhatsApp,음성 통화,애플리케이션 및 웹과 같은 채널 간에 분산된 다양한 상황,판매, 결제,신용, 청구,보존 및 서비스에서 수백만 건의 대화 및 비즈니스 의사 결정이 지속적으로 운영되면서 10 년 이상 구축되었습니다. 이러한 경험을 통해 실제로 대규모 의사 결정은 스크립트나 엄격한 자동화로 해결되는 것이 아니라 역사적 맥락,트랜잭션 데이터,비즈니스 규칙 및 지속적인 학습을 결합하여 상호 작용 시 이루어져야 한다는 사실이 드러났습니다. 이로부터 대화 에이전트는 인터페이스뿐만 아니라 시스템 내의 의사 결정 운영 단위로 취급되게 되었습니다. 

2026 년을 바라보는 것은 예측을 하는 것이 아닙니다. 이미 진행 중인 변화를 명명하는 것입니다. 을 이해하는 조직 에이전트 시대 그들은 더 나은,더 빠른 그리고 일관성 있게 결정할 수 있는 구조들을 설계할 것이다. 이해하지 못하는 것들은 자동화에 둘러싸여 계속 진행되어 규모에 맞는 작업을 수행하지만 동일한 결정 병목 현상을 고수할 것이다: 고정된 규칙,맥락의 결여,인간의 개입에 대한 끊임없는 의존이 문제인 것은 더 많은 AI 를 추가하는 것이 아니라 기술이 수행하는 모델을 극복하는 것이지만 결정하지 않기 때문에 이러한 전환은 명확성을 필요로 한다. 자동화는 첫 번째 단계였다. 에이전트와 함께 결정하는 것이 경쟁 우위가 될 것이다. 

*Yalo의 COO인 Andres Stella가 작성했습니다.