Agentic AI, Generative AI, Agents의 차이와 적용 사례

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인공지능

대상자

• 대상자: 인공지능 기초 개념을 이해하고자 하는 초보자, 다양한 AI 기술의 실무 적용 사례를 탐구하는 개발자 및 기획자
• 난이도: 중간 (기초 용어 설명과 실무 예시 포함)

핵심 요약

• Generative AI는 기존 데이터에서 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 기술로, GPT-3와 같은 모델이 대표적입니다.
• Agentic AI는 환경 변화에 실시간으로 대응하며 복잡한 문제를 자율적으로 해결하는 시스템으로, 자율주행차나 공급망 최적화에 활용됩니다.
• AI Agents는 Generative AI와 Agentic AI의 기능을 결합하여 사용자 대신 작업을 수행하는 시스템으로, 고객센터 자동응답 등에서 활용됩니다.
• 각 AI 기술의 구분은 산업별 혁신 전략 수립에 핵심적입니다.

섹션별 세부 요약

1. Generative AI의 정의 및 예시

• 기존 데이터에서 텍스트, 이미지, 오디오 생성
• GPT-3는 사용자 입력에 따라 에세이, 시, 코드 생성 가능
• 마케팅 팀은 소비자 데이터를 입력해 맞춤형 광고 생성 가능

2. Agentic AI의 특징 및 적용

• 자율적 의사결정과 문제 해결
• 자율주행차는 주변 환경 분석 후 속도/방향 결정
• 공급망 최적화에 실시간 수요 데이터 분석을 통한 재고 관리 자동화

3. AI Agents의 범위 및 기능

• Generative AI와 Agentic AI의 기능을 통합
• Alexa/Siri는 사용자 요청에 따라 알람 설정, 음악 재생, 날씨 제공
• 고객센터 자동응답 시스템은 문의 처리 및 복잡한 문제 인력 전달

4. 산업별 적용 사례

• 마케팅: 콘텐츠 자동 생성으로 콘텐츠 생산량 확대
• 물류: 자율 드론을 통한 배송 경로 최적화
• 의료: 환자 데이터 분석을 통한 질병 진단 및 치료 계획 제안

결론

• Generative AI는 창작, Agentic AI는 자율성, AI Agents는 효율성에 초점을 맞추는 기술로, 각 산업의 특성에 맞는 AI 기술 선택이 중요합니다.
• 2025년 이후 AI 기술의 융합은 산업 전반의 혁신을 가속화할 것으로 예상되며, 실무 적용 시 기술별 강점 분석이 필수적입니다.