[아이티데일리] 생성형 AI와 대규모언어모델(LLM)로 인해 비즈니스 환경이 급변하고 있다. 이를 통해 혁신을 일으키거나 효율성을 향상시키고, 경쟁 우위를 점할 수 있는 새로운 기회가 생기고 있는 것이다. 그러면서 챗봇, AI어시스턴트, AI에이전트라는 용어가 국내외 여러 보고서와 솔루션에 등장하고 있다. 경우에 따라 달리 쓰이지만 혼용돼 사용되기도 한다. 사용자 입장에서는 구분이 모호해 혼란을 일으키기도 한다. 세 가지의 개념과 그 차이를 이해할 필요가 있다.

1. 챗봇

챗봇은 텍스트나 음성 인터페이스를 통해 인간 사용자와 대화하기 위해 AI 기술로 설계된 컴퓨터 프로그램이다. 통상적으로 자연어 처리와 기계학습을 기반으로 사용자가 입력한 내용을 이해하고 이에 대응한다.

LLM이 대두함에 따라 챗봇은 혁명적인 변화를 이루며 폭넓은 주제에 관한 질문에 답할 수 있게 됐다. 챗봇이 가진 지식은 일반적으로 훈련 데이터의 내용과 정보의 최종 수집일에 따라 한정되어 있다.

챗봇은 컨텍스트화된 데이터와 통합함으로써 '자주 묻는 질문'에 답할 수 있기 때문에 고객 지원에 제격이다. 챗봇은 보통 웹사이트나 메시지 앱, 모바일 앱에 내장돼 있어 인터페이스 상에서 사용자와 대화하는 식으로 주고받을 수 있다.

챗봇의 전형적인 용도로는 연중무휴로 대응하는 고객서비스, 자주 묻는 질의(FAQ)에 대한 답변, 주문한 제품의 추적이나 예약접수 등의 단순한 대응이 있다.

챗봇을 웹사이트에 포함시킴으로써 사이트 방문자에 대응하거나 잠재 고객을 확보하거나 사용자의 행동이나 취향에 따라 개별적인 마케팅 메시지를 송신하는 것이 가능하다.

2. AI어시스턴트

AI어시스턴트는 챗봇보다 고도의 성능에 용도도 넓다. 문자와 음성 모두 주고받을 수 있어 다양한 장비와 서비스에 통합함으로써 광범위한 사용자 경험을 제공할 수 있다. AI어시스턴트는 핸즈프리 조작에 대응할 수 있기 때문에 멀티태스킹이나 접근성 요구에 대응할 때 특히 도움이 된다.

AI어시스턴트는 사용자와의 쌍방향 대화를 통해 학습하고 사용자의 취향에 서서히 적응하기 때문에, 소유한 사용자에게 적합한 물건이나 서비스를 제공하고 권하며 통지할 수 있게 된다. 나아가 서로 다른 데이터 소스 및 시스템과 연결도 가능하며, 서로 다른 플랫폼 상에서 문맥에 따른 고도의 사용자 경험을 제공할 수도 있다.

AI어시스턴트는 음성에 의한 고객 서비스로 고객 대응 기능을 개선하거나, 고객의 복잡한 문의를 처리할 수도 있다. 상대에게 맞는 상품을 추천할 수도 있을 것이다. 정해진 순서로 실시하는 작업의 자동화, 스케줄 관리, 데이터 분석에 근거한 의사결정 지원 등도 가능하기 때문에 사업의 효율화를 도모할 수 있다.

AI어시스턴트는 챗봇과 달리 폭넓은 데이터 소스를 활용해 추가 인사이트와 문맥을 제공하고 지적인 교류를 할 수 있다. 과거의 대화를 기억해, 그에 응해 대응하는 것도 가능하다.

3. AI에이전트

AI에이전트는 복잡한 의사결정을 하거나 환경에서 학습할 수 있는 고도의 자율형 시스템이다. 생성형 AI 알고리즘과 실시간 데이터 처리를 조합해 활용하면서 작업을 실행하므로 인간의 개입은 최소한으로 끝난다. AI에이전트는 백그라운드에서도 기능하기 때문에 이벤트 발생에 대비하거나 작업 완료까지 대기하는 것도 가능하다.

AI에이전트의 개념은 아직은 새롭고 현재도 진화 중이다. AI어시스턴트에 장기 기억이나 실시간 데이터 접근, 다양한 도구를 탑재해 고도화시킨 것이라고 할 수 있다.

AI에이전트는 고성능 언어 모델을 활용해 특정 작업에 대해 추론, 관찰, 대응한다. 인간을 대신해 반복적인 작업이나, 지식 기반의 데이터 추출을 담당할 가능성도 내포하고 있다.

AI어시스턴트와 AI에이전트의 결정적인 차이는 학습 능력과 자율적인 실행 능력에 있다. AI어시스턴트는 보통 인간의 간섭을 필요로 한다. 반면 뛰어난 설계의 AI에이전트는 자력으로 작업을 실행하며 인간의 개입은 최소화한다.

LLM의 성능이 향상되면 그에 따라 AI에이전트의 성능도 좋아진다. 입증된 자동화와 통합 기술을 LLM의 추론 능력과 결합함으로써 AI에이전트는 새로운 능력을 발휘할 가능성이 있다.

챗봇, AI어시스턴트, AI에이전트의 차이를 이해하는 것은 각각의 강점을 살려 비즈니스를 성장시키고 효율성을 향상시켜 나가는데 중요하다.