[헬로티] “챗봇은 실질적으로 일하지 않아”…실제 업무 완결하는 ‘실행형 AI’가 대안으로

인공지능(AI) 분야 석학 앤드류 응(Andrew Ng) 스탠퍼드대학교 교수는 최근 “개별 거대언어모델(LLM)의 성능 향상보다 AI 에이전트 워크플로우를 구축하는 것이 훨씬 더 큰 진보를 가져올 것”이라고 단언했다.

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기업들은 더 이상 멈춰버린 자동화 로직을 수리하는 데 시간을 허비할 여유가 없다. 중요한 것은 AI가 실제 업무 환경의 변화를 인간처럼 유연하게 받아내며 끝까지 실행하는 법이다. 제논의 등장은 바로 이 지능과 실행 사이의 끊어진 고리를 연결했다는 점에서 인사이트를 제공하고 있다.

이강산 제논 이사는 “RPA가 가진 수동적인 실행 구조를 깨뜨리는 것이 제논 기술의 핵심”이라고 내세웠다. 기존 RPA는 사람이 직접 워크플로우를 디자인하고 좌표를 하드코딩해야 하는 디자인 타임(Design Time)의 노역이 필수적이었다는 한계점을 지적한 것.

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