인공지능(AI)은 더 이상 우리의 다음 비즈니스 전략을 예측하거나, 챗봇을 구동하거나, 설득력 있는 이메일 문구를 작성할 수 있는 단순한 도구 그 이상입니다. 이제는 자율적으로 결정적인 조치를 취하고 있습니다. ‘에이전트형 AI’의 시대에 오신 것을 환영합니다. 이는 AI 솔루션을 인간의 지속적인 감독 없이도 복잡한 작업을 수행할 수 있는 능동적인 문제 해결사로 탈바꿈시키는 획기적인 발전입니다.
에이전트형 AI는 산업 전반에 걸쳐 더욱 스마트하고 역동적인 비즈니스 프로세스의 중추로 빠르게 자리 잡고 있습니다. 이는 수동적이고 반복적인 작업을 대본에 따라 결정론적으로 자동화하는 수준을 훨씬 뛰어넘는 것입니다. 에이전트형 AI는 복잡한 문제를 이해하고, 상황을 추론하며, 해결책을 계획하고, 변화하는 환경에 실시간으로 적응할 수 있는 지능형 에이전트를 생성합니다.
이 포괄적인 가이드에서는 에이전트형 AI의 신비로운 면모를 파헤치고, 생성형 AI(GenAI)와 같은 기존 AI 유형과 에이전트형 AI의 기능이 어떻게 다른지 살펴보며, 지능형 자율성의 작동 원리를 규명하고, 실제 적용 사례를 통해 전례 없는 변화를 가져올 수 있는 잠재력을 보여드리겠습니다.
이 강의를 마치면, 의료부터 금융에 이르기까지 모든 분야의 조직들이 혁신을 주도하고 업무 프로세스를 더욱 효율적으로 개선하기 위해 왜 에이전트형 AI를 서둘러 도입하고 있는지 이해하게 될 것입니다.
에이전트형 AI의 정의
에이전트형 AI(자율형 AI라고도 함)는 AI 에이전트가 주변 환경, 기억, 맥락의 변화하는 실시간 상황에 따라 관찰하고, 계획을 세우며, 행동하는 프레임워크입니다.
이러한 AI 에이전트는 지속적으로 학습하고 적응하기 때문에, 미리 정의되지 않은 환경에서도 작동할 수 있으며 동적인 의사결정을 통해 문제를 해결할 수 있습니다. 이러한 지속적인 학습과 적응력은 운영 효율성을 높이고, 의사결정을 개선하며, 수작업으로 인한 실수를 줄이는 데 매우 중요합니다.
에이전트형 AI는 API, 커넥터 또는 기타 통합 방식을 통해 기존 도구, 생태계 및 워크플로우와 원활하게 통합됨으로써, 다양한 애플리케이션 전반에 걸쳐 성능과 효율성을 높여줍니다. 이 시스템의 작동 방식은 다양한 출처에서 수집된 방대한 양의 데이터를 활용해 정보를 분석하고 맥락을 해석하기 위해, 첨단 알고리즘, 기계 학습 및 실시간 데이터 처리 기술을 통해 독립적으로 추론하고 행동을 실행하는 능력에 기반을 두고 있습니다. 실시간 데이터는 AI 에이전트가 적시에 정확한 결정을 내릴 수 있도록 하는 데 특히 중요합니다.
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에이전트형 AI가 무엇인지에 대한 이해를 바탕으로, 이제 에이전트형 AI와 기존 AI의 주요 차이점을 자세히 살펴보겠습니다. 이번 비교를 통해, 에이전트형 AI의 능력과 기능이 여러분이 이미 알고 계실지도 모르는 기존의 AI 시스템과 어떻게 차별화되는지 살펴보겠습니다.
행위 주체적 AI와 기존 AI의 차이점은 무엇인가요?
기존의 AI는 대체로 반응적이며, 미리 정의된 규칙과 인간의 입력에 의존하여 작업을 수행합니다. 또 다른 인기 있는 하위 분야인 생성형 AI 애플리케이션은 방대한 데이터 세트 내의 패턴을 바탕으로 텍스트, 이미지, 코드 등 다양한 형식의 콘텐츠를 생성하는 데 중점을 둡니다. 그러나 에이전트형 AI는 자율성을 한 단계 더 발전시켜, 미리 정의된 목표를 달성하기 위해 행동을 조율하고 동적으로 적응합니다.
“ 2025년에는 챗봇과 이미지 생성기에서 벗어나, 단순히 질문에 답하는 것을 넘어 자율적으로 행동하여 작업을 수행할 수 있는 ‘에이전트형’ 시스템으로의 전환이 시작될 것입니다.1”AI 미래학자 레이 커즈와일
명시적인 인간의 명령에 크게 의존하는 기존의 AI 도구와 달리, 에이전트형 AI 시스템은 인간의 개입을 최소화하면서도 합리적이고 정보에 입각한 결정을 자율적으로 내릴 수 있으며, 동시에 상세한 로깅 및 보고 메커니즘을 통해 필요할 때 투명성과 실행 가능한 통찰력을 제공함으로써 사용자가 AI 에이전트가 내린 결정을 이해할 수 있도록 합니다.
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행위자형 AI와 기존 AI의 근본적인 차이점을 살펴본 만큼, 이제 행위자형 AI가 어떻게 작동하는지 이해하는 데 초점을 맞춰 보겠습니다. 다음 섹션에서는 에이전트형 AI의 내부 작동 원리를 파헤쳐, 이 AI가 놀라운 자율성과 지능을 바탕으로 작업을 수행할 수 있게 해주는 메커니즘과 과정을 조명할 것입니다.
주체성 기반 AI는 어떻게 작동하나요?
에이전트형 AI는 대규모 언어 모델(LLM), 자연어 처리(NLP), 기계 학습(ML), 강화 학습의 예측 정확도를 결합하여 독자적으로 의사결정을 도출합니다.
에이전트형 AI는 정교한 다단계 과정을 통해 작동하며, 이는 다음 네 가지 주요 영역으로 요약할 수 있습니다:
- 인식: 에이전트 기반 시스템은 센서, 데이터베이스 및 기타 디지털 인터페이스에서 수집된 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석합니다. 이들은 보다 합리적인 의사결정을 내리는 데 필수적인 관련 패턴과 특징을 파악합니다.
- 추론: 이러한 시스템은 자연어 이해 및 생성을 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여, 주어진 과제를 해석하고, 시각 처리나 데이터 검색과 같은 특정 과제를 수행하기 위해 전문 모델과 협업하며, 실행 계획을 수립합니다.
- 동작: 에이전트형 AI는 API를 통해 외부 소프트웨어 및 도구와 연동하여 작업을 신속하게 수행합니다. 특히, 이러한 시스템은 인간 운영자가 설정한 명확한 범위 내에서 작동함으로써, 신뢰할 수 있고 윤리적이며 안전한 의사결정을 보장합니다.
“에이전트 기반 자동화는 ‘인간 개입 루프(human in the loop)’를 유지합니다. 즉, 에이전트는 인간의 개입이 필요한 특정 조치를 취할 수 있는 능력이 의도적으로 제한되어 있습니다.2”UiPath 2025 에이전트 기반 AI 보고서
- 학습: 지속적인 피드백 루프를 통해, 에이전트형 AI 시스템은 시간이 지남에 따라 개선되며, 지속적인 데이터 기반의 정교화 및 적응을 통해 그 효율성을 높여갑니다.
이러한 순환적 접근 방식은 주체적 AI에 강력한 의사결정 능력을 부여하여, 점점 더 높은 수준의 자율성과 정밀도로 복잡한 작업을 처리할 수 있게 해줍니다.
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에이전트형 AI의 작동 원리를 자세히 살펴본 후, 이제 이 기술을 실제로 구현하는 다양한 AI 에이전트들을 만나볼 차례입니다.
다음 섹션에서는 다양한 유형의 AI 에이전트와 각 에이전트가 가진 고유한 역할 및 기능을 살펴봄으로써, 에이전트형 AI가 어떻게 그토록 다재다능하고 복잡한 방식으로 광범위한 과제와 도전을 해결해 나가는지에 대한 이해를 더욱 심화해 보겠습니다.
AI 에이전트의 유형
에이전트형 AI ‘에이전트’는 특정 작업을 자율적으로 수행하는, AI 기반의 특화된 프로그램입니다. AI 에이전트는 지능 수준, 의사결정 과정, 그리고 원하는 결과를 달성하기 위해 주변 환경과 상호작용하는 방식에 따라 분류됩니다.
에이전트에는 여러 종류가 있으며, 각각 고유한 기능과 목적을 가지고 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:
- 반사 에이전트 는 특정 자극에 대해 미리 정의된 동작으로 반응하므로, 단순하고 반응적인 작업에 이상적입니다. 이들은 과거의 경험이나 미래의 결과를 고려하지 않고, 미리 정의된 규칙에 따라 환경 조건에 직접 반응하는 방식으로 작동합니다.
- 목표 지향적 에이전트 는 원하는 결과를 이끌어내는 행동을 계획하고 실행함으로써 구체적인 목표를 달성합니다. 그들은 다양한 전략을 평가하고 목표를 달성하기 위한 최선의 방안을 선택할 수 있습니다.
- 학습형 에이전트 는 경험과 적응을 통해 지속적으로 성능을 향상시키며, 과거의 상호작용에서 배워 그에 따라 행동을 조정함으로써 더욱 복잡하고 역동적인 환경을 처리할 수 있게 됩니다.
- 대화형 에이전트 는 사용자나 다른 시스템과 동적이고 신속하게 상호작용합니다. 이들은 대화를 나누고, 추천을 제공하며, 사용자의 피드백과 고객 문의에 따라 행동을 조정할 수 있습니다. 대화형 에이전트는 고객 서비스, 가상 비서, 대화형 학습 환경 등에서 널리 사용됩니다.
- 협업 에이전트 는 공동의 목표를 달성하기 위해 다른 에이전트나 사람과 협력합니다. 그들은 의사소통하고, 협상하며, 행동을 조율하여 집단적 성과를 극대화할 수 있다. 협업 에이전트는 팀워크와 협력이 필요한 다중 에이전트 시스템에서 필수적입니다.
AI 에이전트는 AI 기술의 획기적인 발전을 상징하며, 다양한 작업을 자동화할 수 있는 다재다능하고 강력한 도구를 제공합니다. 조직은 이러한 다양한 유형의 에이전트를 활용함으로써 운영 효율성을 높이고, 의사결정 능력을 향상시키며, 수동적인 감독의 필요성을 줄일 수 있습니다.
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각 에이전트 유형이 에이전트형 AI의 사명에 어떻게 기여하는지 알 수 있지만, 이야기는 여기서 끝나지 않습니다.
이 에이전트들이 조화를 이루며 함께 작동함으로써, 개별 및 공동의 목표를 달성하기 위해 협력하는 여러 지능형 에이전트로 구성된 시스템을 통해 그 이점을 배가시키는 힘을 상상해 보십시오.
다음으로, 다중 에이전트 시스템의 개념을 자세히 살펴보며, 서로 연결된 이러한 에이전트들이 에이전트 기반 AI의 역량과 효율성을 어떻게 향상시키는지 알아보겠습니다. 다중 에이전트 시스템의 역학을 이해함으로써, 우리는 혁신적인 해결책과 복잡한 문제 해결을 이끌어내는 강력한 시너지 효과를 파악할 수 있습니다.
다중 에이전트 AI 시스템이란 무엇인가요?
다중 AI 에이전트(멀티 에이전트라고도 함)는 데이터 집계, 특정 조건 모니터링, 미리 정의된 작업 실행 등 다양한 기능을 수행할 수 있습니다. AI 에이전트의 주요 목표는 인간의 개입을 최소화하면서 효과적으로 협력하고 소통하는 동시에, 자율적으로 운영되고 의사결정을 내리며 행동을 취하는 것입니다.
에이전트 기반 AI에서 다양한 유형의 에이전트가 결합되고, 다중 에이전트 AI 시스템의 협업적 특성이 더해지면, 조직이 효율적으로 운영되고, 정보에 입각한 의사결정을 내리며, 수동적인 감독의 필요성을 줄일 수 있는 능력이 크게 향상될 수 있다. 이러한 접근 방식은 개별 에이전트의 강점을 활용하는 동시에 협업과 적응력을 촉진함으로써, 궁극적으로 더욱 견고하고 효과적인 AI 기반 솔루션을 이끌어 냅니다.
다중 에이전트 시스템의 각 에이전트는 특정한 역할과 능력 세트를 갖추고 있어, 의사결정을 내리고 신중하게 계산된 행동을 취함으로써 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 이러한 협업 방식은 개별 에이전트에게 전문적인 임무를 할당하고, 전반적인 목표를 달성하기 위해 원활한 의사소통을 도모하는 인간의 팀워크를 본뜬 것입니다.
서로 다른 기능을 가진 여러 에이전트를 통합함으로써, 이러한 확장성이 뛰어나고 유연한 AI 시스템은 교통, 조직과 고객 간의 상호작용, 심지어 의료 분야에 이르기까지 다양한 실제 시나리오와 응용 분야를 혁신할 잠재력을 지니고 있습니다. 그러나 이러한 변혁적 잠재력은 단순한 이론에 그치는 것이 아니라, 이미 여러 주요 분야에서 실현되고 있다.
이제 이러한 일상적인 활용 사례를 좀 더 자세히 살펴보며, 주체성을 지닌 AI 시스템이 다양한 산업에 어떻게 혁신을 일으키고, 더 지능적이고 상호 연결된 미래를 향해 길을 열어가고 있는지 살펴보겠습니다.
의지적 AI 시스템의 일반적인 활용 사례
에이전트형 AI는 전통적으로 상당한 인력과 감독이 필요했던 업무를 처리함으로써 물류에서 의료에 이르기까지 다양한 산업을 재편하고 있습니다. 행위 주체적 AI의 예로는 다음과 같은 것들이 있습니다:
- 자율주행 차량: 에이전트형 AI 시스템은 실시간 데이터를 분석하여 복잡한 교통 환경을 스스로 주행하며, 새로운 정보에 동적으로 적응함으로써 안전성과 효율성을 보장합니다.
- 로봇 프로세스 자동화(RPA): 기존의 RPA와 달리, 에이전트 기반 자동화는 동적이고 비정형적인 프로세스를 처리하여 지능형 의사결정 기능을 통해 복잡한 워크플로를 최적화하고 자동화합니다.
- 스마트 어시스턴트: 인공지능 기반 에이전트는 고객 서비스에서 미묘한 뉘앙스가 담긴 상호작용을 처리하며, 맞춤형 응답을 제공하고 작업을 자율적으로 수행함으로써 고객 경험을 획기적으로 향상시킵니다.
- 금융 로보어드바이저: 금융 기관들은 에이전트형 AI를 활용해 투자 포트폴리오를 자율적으로 관리하며, 실시간 분석을 통해 맞춤형 투자 전략을 제시하고 규제 준수를 보장합니다.
- 환자 모니터링: Agentic AI는 환자 데이터를 지속적으로 모니터링하여 치료법을 제안하고 치료 계획을 자율적으로 조정함으로써, 환자의 치료 결과를 크게 향상시킵니다.
- 워크플로우 관리: 워크플로우 관리의 핵심은 운영 효율성을 달성하기 위해 부서 간 프로세스와 업무를 조정하고 최적화하는 것입니다. 에이전트형 AI는 복잡하고 동적인 워크플로를 자율적으로 관리함으로써 이러한 업무 방식을 획기적으로 향상시킵니다.
- 사이버 보안: Agentic AI는 잠재적 위협을 식별하고 완화하기 위한 실시간 통찰력과 예측 분석을 제공함으로써 사이버 보안 분야를 혁신하고 있습니다. 이러한 AI 시스템은 엔드포인트 데이터를 지속적으로 모니터링하고 분석하여 이상 징후와 취약점을 탐지함으로써, 보안 사고에 선제적으로 대응할 수 있게 해줍니다. 또한, 에이전트형 AI는 보안 문제 탐지 및 해결을 자동화함으로써 사고 대응 을 강화하여, 수동 개입에 소요되는 시간과 노력을 줄여줍니다. 이를 통해 더욱 탄력적이고 안전한 IT 환경이 조성되어, 조직이 끊임없이 진화하는 사이버 위협으로부터 보호받을 수 있습니다.
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주체적 AI 시스템은 이미 다양한 산업 분야에서 상당한 영향을 미치고 있다. 사이버 보안 강화부터 고객 서비스 최적화에 이르기까지, 에이전트형 AI의 다재다능함과 효과성은 부인할 수 없습니다.
이제 에이전트형 AI가 지능형 자동화를 통해 IT 운영을 어떻게 재정의하고 있는지 더 자세히 살펴보겠습니다.
조직은 첨단 AI 기능을 활용함으로써 복잡한 프로세스를 간소화하고, 의사결정 능력을 향상시키며, 변화하는 상황에 신속하게 대응할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 에이전트형 AI가 지능형 IT 자동화를 어떻게 지원하여 디지털 환경에서 효율성과 혁신을 주도하는지 살펴보겠습니다.
주체성 기반 AI는 지능형 IT 자동화를 어떻게 지원합니까?
자동화는 미리 정의된 단계를 따르는 데 중점을 두는 반면, 에이전트는 사용자 입력의 유무와 관계없이 스스로 경로를 설정하고 작업을 수행할 수 있는 자율성을 갖추고 있습니다.
예를 들어, 엔드포인트 관리 및 보안에 수반되는 수많은 수동 단계를 생각해 보십시오. 이 업무가 항상 간단한 것만은 아닙니다. 보안 운영 센터(SOC)로 쏟아져 들어오는 수백 건의 경보를 우선순위에 따라 분류해야 하기 때문입니다. 이러한 작업 전부를 자동화할 수는 없기 때문에, 조직은 대규모 SOC를 운영하고 많은 인력을 투입하여 경보를 분석하고, 추가적인 맥락을 파악하며, 결정을 내리고, 조치를 취해야 합니다. 이는 수많은 잡음과 수작업, 비용을 수반할 뿐만 아니라 오류 발생 가능성도 매우 높습니다.
[다가올 미래에 대비해 SOC를 준비하세요 — 에이전트형 AI를 확장하는 데 따른 장단점과 실질적인 단계 알아보기]
AI 에이전트는 경보를 세분화하고, 관련 정보를 분석하며, (필요한 경우) 추가 데이터를 수집하여 향후 조치 방안을 포함한 평가 결과를 제공함으로써 수동적인 우선순위 분류 과정을 없애줄 수 있습니다.
IT 운영 분야에서, 에이전트형 AI는 사이버 보안 위협 대응, 소프트웨어 개발, 공급망 관리와 같은 복잡한 업무를 효율화하는 데 특히 큰 영향을 미칩니다.. 이러한 지능형 시스템은 이상 현상을 스스로 식별하고, 해결책을 실행하며, 상호 작용을 통해 학습함으로써 향후 발생할 수 있는 장애를 선제적으로 방지합니다.
에이전트형 AI는 사람의 지시 없이도 실시간 변화에 신속하게 대응함으로써 소프트웨어 배포, 시스템 업데이트, 보안 모니터링 및 사고 대응을 자동화합니다. 이를 통해 오류를 줄이고 민첩성을 높이며, IT 팀이 더 높은 수준의 전략적 과제에 집중할 수 있도록 지원합니다.
IT 분야에서 에이전트형 AI의 장점은 무엇인가요?
에이전트형 AI는 복잡하고 끊임없이 변화하는 과제를 기존 방식보다 더 효과적으로 해결함으로써 IT 분야에 다음과 같은 탁월한 이점을 제공합니다:
- 효율성 최적화: 복잡하고 여러 단계로 이루어진 프로세스를 자동화함으로써, 기업은 일상적인 유지보수 및 수동 개입에 소요되는 시간을 대폭 줄일 수 있습니다.
- 의사결정 능력 강화: 에이전트 기반 AI 시스템을 활용하면 보다 정확하고 정보에 입각한 의사결정을 자율적으로 내릴 수 있어, IT 대응의 전반적인 속도와 품질을 향상시킬 수 있습니다.
- 적응력 향상: 변화하는 상황에 실시간으로 신속하게 대응하여, 수동적인 감독 없이도 예기치 못한 차질과 변화하는 요구 사항을 효과적으로 관리합니다.
- 예측적 통찰력 제공: 잠재적인 장애, 보안 침해 및 규정 준수 위험을 실제 발생하기 전에 파악하여 선제적인 조치를 취하고 운영 중단 시간을 최소화합니다.
- 의 사이버 복원력 확보: 적응형 학습을 통해 방어 체계를 지속적으로 강화하는 기능을 바탕으로, 사이버 보안 위협을 신속하게 탐지하고 완화합니다.
- 위협 탐지 가속화: 보안 이상 현상을 신속하게 탐지하고 대응하여 대응 시간을 대폭 단축하고 잠재적인 피해를 최소화합니다.
- 오경보 감소: 실제 위협과 무해한 사건을 정확하게 구분하여 IT 및 보안 팀의 업무 부담을 줄이고 경보 피로도를 완화합니다..
- 증거 수집 간소화: 사고 발생 시 데이터 수집 및 분석을 자동화하여 조사 및 대응 시간을 단축합니다.
- 실수 최소화: 일상적이고 복잡한 작업을 자동화하면 인적 오류를 줄이고, IT 운영 전반에 걸쳐 일관성, 정확성 및 신뢰성을 높일 수 있습니다.
에이전트형 AI가 IT 운영에 미치는 혁신적인 영향은 부인할 수 없으며, 에이전트형 AI의 도입은 경쟁 우위와 운영 우수성을 유지하는 데 필수적인 요소가 될 것으로 보입니다. 과거 전기가 산업에 혁명을 일으켰던 것처럼, 에이전트형 AI는 현대 IT 혁신의 원동력이 될 준비가 되어 있습니다.
효율성을 높이고, 의사결정을 개선하며, 사이버 보안 조치를 강화하는 이 기술은 산업 시대에 전기가 그랬던 것처럼 오늘날의 조직에 없어서는 안 될 존재가 되었습니다.
다음 섹션에서는, 에이전트형 AI가 귀사를 지능형 자동화의 미래와 유례없는 성공으로 이끌 수 있는 방법을 살펴봄으로써, 귀사가 이러한 변화를 효과적으로 수용할 수 있는 방안에 대해 논의해 보겠습니다.
왜 행위자형 AI가 차세대 유망 기술인가
에이전트형 AI는 자율적인 지능형 워크플로우를 비즈니스 혁신의 최전선에 도입함으로써 조직의 운영 방식을 근본적으로 재편할 것으로 기대됩니다. 실시간 데이터와 첨단 AI 기능을 활용함으로써, 에이전트형 AI 시스템은 복잡하고 여러 단계로 구성된 문제를 자율적으로 해결할 수 있으며, 이를 통해 다양한 분야에서 효율성과 의사결정 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다.
이러한 시스템은 사고 해결 속도를 높이고, 선제적인 위험 관리 및 원활한 자동화를 가능하게 하여, 다양한 IT, 보안 및 위험 관리 운영을 가속화합니다. 변화하는 상황에 실시간으로 적응하고 예측 가능한 통찰력을 제공할 수 있는 능력 덕분에, 에이전트형 AI는 현대 기업에 없어서는 안 될 존재가 되었습니다. 지능형 자율 시스템을 도입하는 조직은 기존 방식으로는 따라올 수 없는 속도와 정확성으로 복잡하고 적응성이 높은 프로세스를 효율적으로 처리함으로써 결정적인 우위를 점하게 될 것입니다.
조직들이 에이전트형 AI를 도입함에 따라, 에이전트형 AI의 무분별한 확산 이 대규모로 드러나기 시작하고 있음에도 불구하고, 혁신과 성장을 위한 새로운 기회를 열어가고 있다.
[에이전트형 AI의 발전 속도가 기업 거버넌스를 앞지르고 있는 현황, 새롭게 대두되고 있는 공격 경로, 그리고 IT 팀이 우선적으로 집중해야 할 부분이 무엇인지 알아보세요]
적절한 안전장치와 책임 체계가 마련된다면, 에이전트형 AI는 속도와 자율성을 부담 요소가 아닌 강점으로 삼아 효율성을 높이고, 위험을 줄이며, 더 스마트하고 회복탄력성이 뛰어나며 점차 자율성이 강화되는 미래를 열어갈 수 있습니다.
Tanium은 AI와 지능형 자동화를 통해 강력한 실시간 데이터 처리 및 실행 능력을 구축했으며, 이를 통해 새로운 패치 업데이트를 배포할지, 레지스트리 키 값을 변경할지 결정하는 등 복잡한 문제를 해결하기 위한 최적의 접근 방식을 동적으로 선택할 수 있습니다.
ServiceNow 의 에이전트형 AI인 ‘ ’와의 통합을 비롯한 이러한 AI 기반 자동화 기능은 실시간 데이터를 활용하여 업무를 해석하고, 보안 사고 분석 및 위험 평가 업무를 수행하기 위해 전문 모델과 협업합니다. 지속적인 피드백 루프 역시 핵심 요소로, 이를 통해 이러한 솔루션은 지속적인 데이터 기반의 개선을 거쳐 시간이 지남에 따라 더욱 발전할 수 있습니다.
또한, Microsoft Security Copilot( )용 ‘ ’ AI 에이전트 통합 기능은 대량의 보안 작업을 자율적으로 관리하고 원활하게 통합함으로써 사이버 보안 환경을 혁신하고 있습니다. 이 혁신적인 접근 방식은 엔드포인트에 동적으로 연결하고, 실시간 및 과거 텔레메트리 데이터를 지능적으로 분석하여 자동화된 분석을 수행함으로써, 보안 사고 분석 및 위험 평가에 활용 가능한 통찰력을 제공합니다.
[프롬프트 주입부터 공급망 침해에 이르기까지, 자율적 AI 시스템에 특화된 위협 경로와 각 위협에 대응하는 통제 수단을 살펴보세요]
또한 당사의 에이전트 기반 우선순위 결정 프로세스는 추가 데이터를 수집하고, 사고를 요약하며, 해결 조치를 제안함으로써 수동 개입에 소요되는 시간을 대폭 단축할 수 있습니다. 분석가들은 Tanium을 활용하여 오탐을 신속하게 걸러내고 실제 위협에 집중할 수 있어, 수동적인 우선순위 분류에 소요되는 시간을 줄이고 경보 과부하를 방지할 수 있습니다.
의 Tanium Autonomous IT 플랫폼( )은 IT 자동화를 위한 AI의 실질적인 적용 사례를 잘 보여줍니다. Tanium은 실시간 데이터와 자율적인 워크플로를 활용하여, 팀이 IT 및 보안 사고를 더 신속하게 탐지, 분석 및 해결할 수 있도록 지원하도록 설계되었습니다. 당사의 플랫폼은 엔드포인트에 대한 심층적인 가시성을 제공하며, 잠재적인 IT 장애, 보안 침해 및 규정 준수 문제를 상황이 악화되기 전에 사전에 파악할 수 있는 예측 기능을 통해 IT 및 보안 위험을 실시간으로 완화하고 해결하는 데 도움이 되는 선제적인 통찰력을 제공합니다. 이를 통해 관리 업무의 초점을 사후 대응에서 보다 선제적이고 탄력적인 운영으로 전환할 수 있습니다.
지금 바로 데모를 예약하세요( ). Tanium이 귀사의 운영을 한 단계 끌어올리고, 보안을 강화하며, 조직 전반에 걸쳐 혁신을 주도하는 방법을 확인해 보세요.
