사용되는 것의 승리 : 직관적 인 인터페이스가 에이전트 AI ROI를 주도하는 이유
게시 됨: 2025-07-21지금, 우리는 AI 포화의 팁 지점에 있습니다. AI는 이제“항상 포함되어 있습니다. 모든 소프트웨어 플랫폼은 AI 챗봇, 어시스턴트 또는 에이전트 버전을 출시하기 위해 경주하고 있습니다. 많은 사람들이 과도하게 제공 할 것입니다. 일부는 언더 러버가 될 것입니다. 그리고 대부분은 이미 혼잡 한 엔터프라이즈 스택에서 관심을 끌기 위해 싸울 것입니다. 그러나 모든 AI 구동 도구가 동일하게 생성되는 것은 아닙니다.
- 챗봇은 프롬프트에 응답하고 좁은 쿼리를 처리합니다.
- AI 보조원은 특정 상황에서 단일 작업을 지원합니다. 메모를 제공하거나 문법 수정 또는 회의 일정을 잡습니다.
- 에이전트는 더 나아갑니다. 그들은 상황을 이해하고 미리 계획하며, 종종 여러 시스템에서, 때로는 명백한 지시 없이도 행동을 취합니다.
이 모든 도구는 시장에 범람하고 있습니다. 그런 종류의 시끄러운 환경에서 활용은 가장 진정한 가치의 신호가됩니다. 아무도 실제로 그것을 사용하지 않거나 행동을 취하기 위해 어느 정도의 자율성을 제공하는 경우 AI 에이전트가 얼마나 정교했는지는 중요하지 않습니다. 하루가 끝날 무렵, ROI를 이끌고 경쟁 우위를 창출하는 것은 기술의 힘이 아닙니다. 실제로 팀의 일일 워크 플로에 실제로 통합하고 전체 조직 전체를 더 빨리 움직일 수 있습니다.
AI의 미래는 마찰이 없습니다
직관적 인 인터페이스에도 불구하고 가장 인기있는 AI 도구는 여전히 사용자가 무거운 리프팅을 수행해야합니다. 새 탭에서 챗봇을 열고, 할 수 있고 할 수없는 일을 파악하고, 올바른 프롬프트를 만들고, 작업 중 어디에서나 다시 탐색해야합니다. 조수 및 챗봇 사용자에게는 해당 수준의 마찰이 허용 될 수 있습니다. 그러나 요원들은 더 높은 수익을 얻기 위해 구축되었으며 기대는 더 높습니다.
에이전트의 경우 부담이 바뀌어야합니다. 이 시스템은 사람들이 자신의 적응을 강요하지 않고 사람들의 일 방식에 적응해야합니다. 목표를 표현하고, 컨텍스트를 제공하고, 가드 레일을 정의하고, 브라우저 창이 아니라 실제 세계에서 결과를보십시오.
진정한 에이전트는 단지 제안이나 내용으로 반응하지 않고 관찰, 이해 및 행동. 그들은 당신이 완료하려는 과제를 인식하고, 어떤 시스템을 활용할 수 있는지 알고, 앞으로 나아가는 단계를 적극적으로 수행합니다. 그들은 결정 지능을 가지고 있으며, 이는 이전 AI와 분리시킵니다. 그리고 결정적으로, 그들은 이미 사용하고있는 도구와 앱을 바탕으로 백그라운드에서 수행합니다.
- 별도의 대시 보드 나 독립형 앱이 아닌 작업이 발생하는 곳에 나타납니다.
- 그들은 모든 사용자를 동일한 경험으로 만들기보다는 개별 워크 플로와 역할에 적응할 것입니다.
- 그들은 질문 할 때뿐만 아니라 명시된 목표와 맥락에 따라 지능적으로 트리거 될 것입니다.
문서, 대시 보드 또는 메시지 스레드 내부에 사는 에이전트를 상상하십시오. 프로젝트 업데이트를 작성하고 관련 메트릭을 가져옵니다. 청중을 알고 톤을 조정합니다. 고객 정서에 따라 위험을 표시합니다. 당신은 묻지 않아도되었습니다. 단지 도움이되었습니다. 당신이 가진 가장 신뢰할 수있는 직원처럼.
이것은 실제 에이전트 가치가 보이는 것입니다. 마찰을 줄이고 이미 매일 사용하는 인터페이스의 영향을 가속화하는 지능적이고 적응 형 지원입니다. AI 구동 기업에서는 승리하는 도구가 가장 화려하지는 않습니다. 그들은 사람들이 이미하는 방식으로 일하기 위해 지어 졌기 때문에 쉽게 느끼는 사람들이 될 것입니다.
지도자는 에이전트 AI의 첫 번째 학생이어야합니다.
인터넷이 시작되면 가장 미래 지향적 인 CEO는 실제로 웹을 서핑하는 CEO였습니다. 그들은 브라우저를 열고 링크를 클릭했으며 기회를 직접 보았습니다. 그들은 디지털의 모든 것에 관한 책을 읽고 시장에서보고있는 것에 대해 동료들과 이야기했습니다. Chatgpt가 바이러스에 빠졌을 때, 가장 적응력있는 execs는 헤드 라인을 읽는 것이 아니라 도구에 있었고, 프롬프트 테스트, 한계를 배우고, 획기적인 사용 사례를 발견했습니다. 그들은 공동 지수와 같은 책을 삼켜서 AI 시대에 경쟁했습니다.
에이전트 AI는 다르지 않습니다.
이 공간에 투자하는 리더라면, 유혹은 대리인이 할 수있는 기능에 초점을 맞추는 것입니다. 그러나 해당 에이전트를 찾거나 활성화하거나 신뢰할 수 없다면 해당 기능은 중요하지 않습니다. 기술을 사용하지 않으면 팀도하지 않기 때문입니다.
어려운 진실은 다음과 같습니다. 이해를 위임 할 수는 없습니다. 학생에 투자해야합니다. AI에 대해 읽고 도구를 사용하여 AI 유창성을 적극적으로 구축해야합니다. 에이전트 AI의 개발에 중점을 둔 AI를 공부하는 일주일에 4 시간을 보내십시오. 새로운 책 (이와 같은)은 좋은 출발입니다. <
일주일에 4 시간을 더 키보드로 보내고 사용하십시오. 당신이 아직하지 않았다면, 챗봇 근육을 쌓아서 프롬프트를 얻으십시오. 그런 다음 자신의 에이전트를 구축하여 시간이 많이 걸리는 작업을 해결하십시오. 실제 워크 플로를 설정하십시오. 자신의 환경에서 테스트에 넣으십시오. 직관적 인 것이 무엇인지, 무엇이 클라운 지 배우십시오. 신뢰가 클릭하기 전에 얼마나 걸리는지 확인하십시오.
왜? 신뢰는 단순한 기술 문제가 아니기 때문입니다. 그것은 인간입니다. 우리는 우리가 이해하지 못하는 것을 믿지 않습니다. 이러한 도구를 더 많이 사용할수록 잠재력과 한계를 더 많이 볼 수 있습니다. 그리고 그 이해는 과대 광고를 실제 변화와 분리시키는 것입니다.
자율 주행 자동차에 대해 생각하십시오. 샌프란시스코의 블록 아래로 모든 점진적인 길모 여행은 고속도로에 데려다 줄 수있는 신뢰를 구축합니다. 이것이 바로 에이전트의 작동 방식입니다. 작게 시작하고 자신감을 키 웁니다.
웹과 마찬가지로 에이전트 AI는 워크 플로, 역할 및 기대치를 재구성합니다. 그것은 가치 창출 능력 측면에서 10 배의 리더로 이어질 것입니다. 그러나 그들이 도구에 직접 참여하고, 자신의 전문 지식과 직관을 개발하고, 확장 할 가치가있는 것에 대한 정보에 근거한 결정을 내리는 경우에만.
결론? 적응하는 신뢰할 수있는 에이전트는 입양에 가속화 될 것입니다. 결과를 창출하기 위해 사용자로부터 너무 많이 요구하는 에이전트가 사라집니다. 활용은 성공을 측정하는 것이 아니라 정의 할 것입니다. 그리고 경험을 통해 진정한 직관을 개발하는 지도자들은 스케일링의 가치가 무엇인지 알고 그 때문에 승리하는 사람들이 될 것입니다.
- Tim Sanders, G2의 연구 통찰력 부사장