요약생성
바쁠 때는 리얼라이즈가 내용을 요약해 드려요.
오늘날 대부분의 사람들은 일련의 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 소프트웨어인 AI 에이전트에 대해 들어봤을 것입니다. 하지만 아사나는 AI와 관련하여 다른 접근 방식을 취하기로 했습니다. 이 회사는 수요일에 조직 내에서 업무를 진행하는 데 도움이 되는 'AI 팀원'이라는 베타 버전을 공개했습니다.
아사나의 AI 책임자인 페이지 코스텔로는 사람들이 직장에서 AI와 상호 작용하는 방식에 대한 사고방식의 전환을 위해 회사에서 의도적으로 이러한 이름을 선택했다고 말했습니다. 코스텔로는 TechCrunch에 “우리는 미래의 업무는 인간이 인간과만 일하는 것이 아니라 인간이 AI와도 함께 일하는 것이라고 믿습니다.”라고 말했습니다.
“그리고 우리는 그러한 세상에서 AI에게 무엇을 요청했는지, AI가 무엇을 했는지, 그리고 그것을 실현하는 데 비용이 얼마나 들었는지 이해하는 것이 마찬가지로 중요할 것이라고 믿습니다.”
코스텔로는 기업이 워크플로우의 핵심 부분을 실행하기 위해 맞춤형 비서를 지정하고 생성할 수 있도록 AI를 중심으로 투명성과 구조를 만드는 것이 중요하다고 말했습니다.
듣기에는 좋지만, 실제로는 어떤 모습일까요? 코스텔로에 따르면 이전 세대의 워크플로우 도구는 엄격하게 정의되었으며, 오늘 발표(및 일반적으로 생성형 AI)와 다른 점은 회사 내에서 업무를 이동할 수 있는 보다 유연한 방법을 제공한다는 것입니다.
따라서 업무가 들어오면 AI는 현재 상태를 평가하여 다음 단계로 이동할 준비가 되었는지 또는 계속 진행하기 전에 사람에게 다시 보내 더 많은 정보를 추가해야 하는지 여부를 결정할 수 있습니다. 예를 들어, 설명이 누락되었거나 부적절한 지원 티켓이 접수되면 AI 팀원은 티켓을 제출한 사람에게 다시 보내 무엇이 필요한지 물어볼 수 있습니다. 여기에는 생성형 AI를 사용하여 사람 직원이 AI 팀원에게 보내기 전에 티켓을 작성하도록 지원하는 것이 포함될 수 있으며, 그러면 티켓을 해결할 적절한 사람에게 전달할 수 있습니다.
아사나는 개인과 부서 간의 업무 연결 방식을 모델링하는 업무 그래프 덕분에 모델을 학습시키기 위한 회사 내 업무 이동 방식과 관련된 풍부한 데이터를 보유하고 있습니다. 하지만 이 모든 것이 듣기에는 좋지만, 우리는 AI 에이전트가 여전히 환각을 일으킬 수 있으며, 항상 활동의 본질을 이해하지 못한다는 것을 알고 있습니다.
“업무 그래프를 통해 AI에 업무가 어떻게 발생하는지뿐만 아니라 이러한 특정 상황에서 업무가 어떻게 발생하는지도 알려줄 수 있습니다. 따라서 특정 워크플로우에 AI 팀원을 포함하면 AI 팀원에게는 수행할 특정 작업이 주어집니다. 특정 작업이 있고 어떤 정보를 읽어야 하는지 알면 AI 팀원은 올바른 일을 할 가능성이 훨씬 더 높습니다.”라고 코스텔로는 말했습니다.
하지만 코스텔로는 AI가 항상 올바르게 작동하는 것은 아니라는 것을 알고 있기 때문에 고객에게 사람을 계속 참여시키도록 권장하고 있다고 인정했습니다. “아사나의 AI에 대한 핵심 원칙 중 하나는 ‘인간 개입'이라고 말씀드리고 싶습니다. 우리는 궁극적으로 인간이 결정에 대한 책임이 있고 결과에 대한 책임이 있다고 믿습니다.”라고 그녀는 말했습니다.
즉, 사람은 회사의 가치와 업무 방식에 따라 AI가 합리적인 권장 사항을 제시하는지 확인하기 위해 AI를 감독하고 검사할 수 있어야 합니다.
이를 해결하기 위해 아사나는 높은 수준의 정확도를 달성할 수 있었던 워크플로우를 찾고 있었습니다. “우리는 AI 팀원을 포함하여 이러한 시스템 내에서 많은 관리 작업과 추적 작업을 매우 빠르게 제거할 수 있으며 높은 성공률을 보이고 있다는 것을 발견했습니다. 우리가 발견한 또 다른 사항은 동적 변수를 효과적으로 사용하여 매우 유용한 작업 컨텍스트에서 작업 및 시스템에 대한 정보를 검색할 수 있다는 것입니다.”라고 그녀는 말했습니다.
이 모든 것은 아직 베타 버전이며, 특히 기업이 실험을 넘어 규모에 맞게 구현하려고 할 때 어려움을 겪을 수 있습니다. 하지만 데이터가 보다 정확한 모델을 구축하는 데 핵심이라면 아사나처럼 회사의 업무 방식에 대한 통찰력을 가진 조직은 일련의 단계를 통해 보다 지능적인 방식으로 업무를 진행하도록 성공적으로 지원할 가능성이 더 높습니다.