AI부조종사 (AICopilot )는 실시간 안내를 제공하고 문제 해결 제안을 제공하는 지능형 디지털 비서다. AI 에이전트 는 데이터를 분석하여 프로세스 매개변수를 자동으로 조정함으로써 훨씬 더 많은 자율성을 가지고 작동한다. 제조업체는 운영을 최적화하기 위한 가장 가치 있는 경로를 평가할 수 있다.

 

제조 작업에 가장 적합한 접근 방식을 결정할 때 프로세스 복잡성 및 가변성을 포함한 여러 요소를 고려해야 한다. 위험 허용 및 안전; 인력 기술 및 준비; 및 통합 요구 사항.

인공 지능은 더 이상 단순한 과대 광고가 아니라 제조를 포함한 거의 모든 산업을 빠르게 변화시키고 일선 운영 기능을 재편하고 있다. 제조업체가 디지털 혁신 여정을 탐색하면서 "AI 부조종사", "AI 에이전트" 및 "AI 비서"와 같은 용어를 점점 더 많이 접하게 된다. 이러한 기술은 공통된 AI 기반을 공유하지만 뚜렷하게 다른 기능을 수행하며 운영 효율성, 인력 생산성 및 수익 결과에 큰 영향을 미칠 수 있는 고유한 가치 제안을 제공한다.

 

 

출처: Augmentir

 

 

AI 에이전트와 AI Copilot은 AI 기술이 제조 운영을 지원하는 방법에 대한 근본적으로 다른 접근 방식 제시

 

AI 에이전트와 AI 부조종사의 차이는 단순히 의미론적인 것이 아니라 AI 기술이 제조 운영을 지원하는 방법에 대한 근본적으로 다른 접근 방식을 나타낸다.

 

AI 부조종사는 이름에서 알 수 있듯이 자신의 능력과 효율성을 증폭시키려는 인간 작업자를 위한 리소스 역할을 한다. 이러한 부조종사는 생성형 AI와 수직적으로 훈련된 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 의사 결정 지원을 강화하고 성능과 생산성을 최적화하기 위한 사전 예방적 통찰력을 제공한다. 지침, 지원, 통찰력 및 권장 사항을 제공하는 지능형 디지털 비서라고 생각하고 최종 결정과 조치는 인간 운영자에게 맡긴다.

 

제조 환경에서 Copilot은 일반적으로 복잡한 작업 절차 중에 실시간 지침을 제공하고, 과거 데이터 및 모범 사례를 기반으로 문제 해결 제안을 제공하고, 콘텐츠를 모국어로 번역하고, 작업 절차 또는 교육 콘텐츠에 대한 콘텐츠 생성을 지원하고, 통제하지 않고도 인간의 문제 해결을 향상시킨다.

 

AI 부조종사의 주요 특징은 협업적인 성격이다. 그들은 인간의 승인 없이 독립적인 결정을 내리거나 조치를 취하지 않는다. 대신, 인지 부하를 줄이고 오류를 최소화하며 작업자가 최상의 성과를 낼 수 있도록 도와줌으로써 인간 지능을 강화한다.

 

대조적으로, AI 에이전트는 훨씬 더 많은 자율성을 가지고 작동한다. 이러한 시스템은 사전 정의된 목표, 매개변수 및 데이터를 기반으로 독립적으로 결정을 내리고 조치를 취하도록 설계되었다. 중요한 결정을 위한 승인 워크플로에 여전히 사람이 참여할 수 있지만 에이전트는 사람의 직접적인 감독 없이 지속적으로 운영할 수 있다.

 

제조 상황에서 AI 에이전트는 장비 상태를 자율적으로 모니터링하고 유지 관리 워크플로를 트리거하고, 일선 작업자에 대한 교육 요구 사항을 사전에 식별하고, 생산 데이터를 분석하여 프로세스 매개변수를 자동으로 조정하고, 사용 패턴에 따라 재고 보충을 독립적으로 관리하고, 품질 문제를 식별하고, 시정 조치를 시작하거나, 여러 시스템에서 복잡한 워크플로를 조율할 수 있다.

 

AI 에이전트는 자율적으로 행동하는 능력으로 정의된다. 단순히 정보나 권장 사항을 제공하는 것이 아니라 지속적인 사람의 지시 없이도 작업을 실행하고, 결정을 내리고, 프로세스를 추진할 수 있다.

 

AI 에이전트 및 Copilot을 구현할 때 주요 고려 사항

 

제조업은 흥미로운 기술 기로에 서 있다. 업계는 지능형 기술 채택을 통해 운영을 향상시킬 수 있는 중요한 기회를 통해 빠르게 발전하고 있다. 제조업체가 제조 부문에서 상당한 수의 공석을 보여주는 데이터를 통해 인력 전환을 탐색하는 동안 AI 구현은 기존 인재를 보강하고 운영을 최적화할 수 있는 귀중한 경로를 제시한다.

 

미래 지향적인 제조업체의 경우 어떤 형태의 AI가 특정 운영에 가장 큰 가치를 제공할 것인지 결정하는 데 초점이 옮겨졌다. 제조 작업에 가장 적합한 접근 방식을 결정할 때 몇 가지 요소가 의사 결정 프로세스를 안내해야 한다.

 

프로세스의 복잡성과 가변성은 이 결정에 중요한 역할을 한다. 상당한 인간의 판단이 필요한 매우 가변적인 프로세스의 경우 AI 부조종사는 복잡한 의사 결정에 필요한 대체할 수 없는 인간의 전문 지식과 적응성을 유지하면서 지침 및 문제 해결 지원을 제공하는 이상적인 균형을 제공하는 경우가 많다. 명확한 규칙과 매개변수가 있는 표준화되고 반복 가능한 프로세스의 경우 자율 AI 에이전트는 사람의 개입 없이 일상적인 결정과 조치를 처리하여 상당한 효율성 향상을 가져올 수 있다.

 

위험 허용 범위와 안전 고려 사항은 또 다른 중요한 고려 사항이다. 오류로 인해 안전 사고나 심각한 품질 문제가 발생할 수 있는 고위험 작업에서는 AI 이점을 제공하면서 인간의 감독을 유지하므로 부조종사가 선호될 수 있다. 위험이 낮고 대용량 프로세스의 경우 상담원은 일상적인 작업과 의사 결정을 안전하게 자동화하여 작업자가 더 높은 가치의 활동에 집중할 수 있도록 한다.

 

인력 기술과 준비 태도는 제조업체의 접근 방식에도 영향을 미쳐야 한다. 전환 중이거나 다양한 기술 수준을 가진 인력의 경우 부조종사는 상황별 학습을 통해 직원의 기술을 향상시키는 동시에 지식 격차를 해소하는 데 도움이 되는 적응형 지원을 제공할 수 있다. 잘 정의된 절차로 고도로 표준화된 운영의 경우 상담원은 운영자 경험 수준에 관계없이 일관성을 유지하고 차이를 줄일 수 있다.

 

통합 요구 사항은 또 다른 중요한 요소를 제시한다. 두 경우 모두 올바르게 구현되면 AI 에이전트와 AI 부조종사는 여러 플랫폼에서 작동할 수 있는 능력을 통해 이점을 제공한다. 연결된 작업자 기술과 함께 사용하면 이 두 AI 솔루션 모두 강력한 일선 운영 성과 지원 시스템을 제공한다.

 

AI 에이전트와 부조종사 모두 효과적으로 작동하려면 양질의 데이터가 필요

 

성공적인 구현은 AI 자체를 구현하기보다는 특정 비즈니스 결과와 보안 매개변수를 정의하는 명확한 목표에서 시작된다. 품질 지표 개선, 가동 중지 시간 감소, 교육 가속화 등 명확한 목표는 기술 선택을 주도해야 한다.

 

AI 에이전트, 부조종사 또는 둘 다에 관계없이 AI 시스템의 도입은 일선 작업자에게 중요한 변화를 의미한다. 이러한 이유로 우려 사항을 해결하고, 이점을 입증하고, 적절한 교육을 제공하는 포괄적인 변경 관리 전략은 채택 성공에 필수적이다.

 

AI 에이전트와 부조종사 모두 효과적으로 작동하려면 양질의 데이터가 필요하다. 최적의 성능을 보장하려면 계획 프로세스 초기에 데이터 인프라, 연결 및 거버넌스를 평가해야 한다. 이러한 준비를 통해 AI 시스템은 필요한 정보에 안정적으로 액세스할 수 있다.

 

AI 시스템은 민감한 운영 데이터 및 중요한 생산 시스템과 상호 작용하는 경우가 많다. 구현 계획 중에 보안 및 규정 준수 요구 사항을 간과하면 안 된다. 성공적인 배포 전략은 운영과 데이터 무결성을 모두 보호하기 위해 관련 보안 문제 및 규제 요구 사항을 해결해야 한다.

 

기본 생성형 AI 및 LLM 기술을 활용하는 Copilot 및 에이전트를 사용할 때 가장 좋은 방법은 엔터프라이즈 데이터를 비공개로 유지하는 것이 중요하며, 쿼리 및 응답을 외부 AI 모델에서 사용할 수 없거나 타사 언어 모델 또는 서비스를 훈련 또는 개선하는 데 사용해서는 안 된다. 에이전트와 Copilot은 엔터프라이즈 보안 정책을 준수해야 Copilot에서 반환된 정보가 특정 액세스 및 권한이 부여된 사용자에게만 표시된다.

 

제조업의 AI 진화

 

AI 기술이 계속 성숙해짐에 따라 상담원과 부조종사 사이의 경계는 점점 더 유동화될 수 있다. 일부 시나리오에서는 부조종사 역할을 하고 다른 시나리오에서는 자율 에이전트로 기능할 수 있는 상황 적응 시스템의 출현이 이미 발생하고 있으며, 특정 작업 사용자와 컨텍스트에 따라 자율성 수준을 조정하고 있다.

 

이러한 진화는 위에서 설명한 근본적인 고려 사항을 변경하지는 않지만 운영 요구 사항 및 AI 기술의 발전 기능과 함께 발전할 수 있는 유연성을 갖춘 플랫폼을 선택하는 것의 중요성을 강조한다.

 

AI 에이전트와 AI 부조종사 사이의 선택은 단순히 기술에 관한 것이 아니라, 디지털 혁신 전략을 운영 현실, 인력 요구 사항 및 비즈니스 목표에 맞추는 것이다. 제조업체는 각 접근 방식의 고유한 특성과 적용을 이해함으로써 효율성, 품질 및 인력 생산성의 지속 가능한 개선을 이끄는 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있다.

 

작성: Augmentir 전략 운영 부사장 Chris Kuntz