‘로보틱 프로세스 자동화(Robotic Process Automation 이하 RPA)’는 업무 자동화 트렌드의 지평을 연 기술로 평가받는다. 그동안 다양한 산업 안에서 수많은 레퍼런스를 축적했다. 단순 반복을 요구하는 업무에 자동화(Automation) 요소를 이식해 업무 효율성을 극대화하고, 비즈니스 혁신에 기여한 핵심적인 기술이다. RPA가 활용성을 극대화하던 2010년 대 중반, 인공지능(AI)이 새로운 먹거리 기술로 급부상하면서 프로세스에 AI를 이식하는 차세대 방법론이 등장했다. 1차원적인 자동화에 그쳤던 RPA에 ‘지능화’를 불어넣는 신기법이 주목받기 시작한 것이다. 이러한 경향은 거대언어모델(Large Language Model 이하 LLM) 기반 생성형 AI(Generative AI)가 탄생하면서 가속화됐다. 이 같은 개념에 정점을 찍은 것이 바로 ‘AI 에이전트(AI Agent)’다. 시키던 업무만 하던 RPA에서 벗어나, 학습된 자율적 판단에 의해 규칙적이지 않은 ‘비정형’ 업무를 수행하고, 효율적 의사결정을 지원하는 비즈니스 비서 혹은 동료다. AI 에이전트는 각종 업무에서 발생하는 변수를 파악·차단하고, 비즈니스 목표에 최적화된 결정·
옵스나우(OpsNow)가 생성형 AI 기술을 활용해 클라우드 데이터부터 그래프와 도표를 포함한 분석까지 채팅으로 쉽고 빠르게 확인할 수 있도록 지원하는 서비스 '옵스나우 인사이트'를 18일 공개했다. 옵스나우 인사이트는 사용자가 채팅을 통해 클라우드 비용 및 자산 사용량과 관련된 다양한 데이터를 손쉽게 확인하고 분석할 수 있도록 지원한다. 사용자가 클라우드 비용 및 자산 사용량에 대해 질문하면 이를 생성형 AI를 통해 분석해 사용자의 요구에 최적화된 맞춤형 정보를 빠르고 이해하기 쉽게 제공한다. 이로써 사용자는 클라우드 리소스 배정과 지출에 대한 정보를 신속하게 확인해 불필요한 비용을 줄이고 리소스를 최적화할 수 있다. 클라우드 지출과 자산 사용량의 효과적인 관리 방법을 제안해줄 뿐 아니라 더욱 빠르고 직관적인 이해가 가능하도록 데이터를 표, 그래프 등으로 시각화해 제시하는 것도 가능하다. 기존 생성형 AI 모델을 통해 데이터를 생성할 경우 환각 현상(Hallucination)에 대한 우려가 발생한다. 하지만 옵스나우 인사이트는 실제 데이터 분석 프레임워크와 LLM, 내부 데이터셋, 그리고 데이터 분석 엔진을 조합한 하이브리드 구조로 개발돼 환각 현상에 대한
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