Agentic AI 시대 조직을 움직이는 새로운 엔진
AI 에이전트 이해하고 실현하고 경영하라
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이제는 필연적으로 AI와 협업하는 시대가 온다!
세일즈포스가 제안하는, 가장 쉬운 ‘AI 에이전트 실전 가이드‘
AI 에이전트 도입, 조직 혁신의 새로운 기준
ChatGPT 열풍 이후, 현재 모든 기업이 AI 도입을 외치고 있다. 하지만 진짜 게임 체인저는 단순한 생성형 AI가 아니라 스스로 생각하고 행동하는 AI 에이전트다. AI 에이전트란 한마디로 ’상호작용이 가능한 디지털 동료‘라고 할 수 있다. 기존의 AI가 주로 정적인 작업(예: 질문에 답하기, 사진 인식 등)을 했다면, AI 에이전트는 사용자의 이메일을 스스로 정리하거나 정보를 수집해 보고서를 작성하고 복잡한 업무를 자동화하는 등, 조금 더 동적인 작업 수행이 가능하다. 이들은 더 이상 인간의 지시를 기다리지 않고, 스스로 상황을 판단하며 우선순위를 정하고 능동적으로 문제를 해결한다.
앞으로는 이러한 AI 에이전트들이 당신의 직장 동료가 되어, 함께 회의에 참석하고, 고객과 상담하며, 전략을 제안할 것이다. 그리고 이는 기술적인 진보뿐만 아니라, 인간과 기계의 협업 방식 자체를 재정의하는 흐름을 만들고 있다. 문제는 이런 변화에 당신의 조직이 준비되어 있느냐는 것이다. 그리고 미래를 대비한 조직만이 향후 AI 시대에서 살아남을 것이다.
조직의 미래를 그리는 혁명의 로드맵
『Agentic AI 시대 - 조직을 움직이는 새로운 엔진』은 이런 변화의 최전선에서 얻은 인사이트를 생생하게 담고 있다. 이 책은 8부에 걸쳐 AI의 발전부터 실전까지, AI 에이전트가 조직을 어떻게 변화시키는지 구체적으로 제시하고, 실적용 사례를 통해 당장 실행 가능한 전략을 제공한다. 또한 프리세일즈 현장에서 고객을 설득하는 AI부터 컨설팅 프로젝트를 주도하는 디지털 파트너까지, 다양한 AI 에이전트의 활용 사례를 보여주며, 이미 현실이 된 미래의 청사진을 함께 그려 나간다.
핵심은 명확하다. ’미래의 조직은 사람과 AI 에이전트가 완벽하게 협업하는 곳이라는 것‘. 그 미래는 필연적으로 올 것이며, 당신이 언제 그 변화를 맞이할지에 달렸다. 그리고 변화를 이끌고 싶다면, 능동적으로 그 변화를 이해하고, 실현하고, 경영하라!
세일즈포스가 제안하는, 가장 쉬운 ‘AI 에이전트 실전 가이드‘
AI 에이전트 도입, 조직 혁신의 새로운 기준
ChatGPT 열풍 이후, 현재 모든 기업이 AI 도입을 외치고 있다. 하지만 진짜 게임 체인저는 단순한 생성형 AI가 아니라 스스로 생각하고 행동하는 AI 에이전트다. AI 에이전트란 한마디로 ’상호작용이 가능한 디지털 동료‘라고 할 수 있다. 기존의 AI가 주로 정적인 작업(예: 질문에 답하기, 사진 인식 등)을 했다면, AI 에이전트는 사용자의 이메일을 스스로 정리하거나 정보를 수집해 보고서를 작성하고 복잡한 업무를 자동화하는 등, 조금 더 동적인 작업 수행이 가능하다. 이들은 더 이상 인간의 지시를 기다리지 않고, 스스로 상황을 판단하며 우선순위를 정하고 능동적으로 문제를 해결한다.
앞으로는 이러한 AI 에이전트들이 당신의 직장 동료가 되어, 함께 회의에 참석하고, 고객과 상담하며, 전략을 제안할 것이다. 그리고 이는 기술적인 진보뿐만 아니라, 인간과 기계의 협업 방식 자체를 재정의하는 흐름을 만들고 있다. 문제는 이런 변화에 당신의 조직이 준비되어 있느냐는 것이다. 그리고 미래를 대비한 조직만이 향후 AI 시대에서 살아남을 것이다.
조직의 미래를 그리는 혁명의 로드맵
『Agentic AI 시대 - 조직을 움직이는 새로운 엔진』은 이런 변화의 최전선에서 얻은 인사이트를 생생하게 담고 있다. 이 책은 8부에 걸쳐 AI의 발전부터 실전까지, AI 에이전트가 조직을 어떻게 변화시키는지 구체적으로 제시하고, 실적용 사례를 통해 당장 실행 가능한 전략을 제공한다. 또한 프리세일즈 현장에서 고객을 설득하는 AI부터 컨설팅 프로젝트를 주도하는 디지털 파트너까지, 다양한 AI 에이전트의 활용 사례를 보여주며, 이미 현실이 된 미래의 청사진을 함께 그려 나간다.
핵심은 명확하다. ’미래의 조직은 사람과 AI 에이전트가 완벽하게 협업하는 곳이라는 것‘. 그 미래는 필연적으로 올 것이며, 당신이 언제 그 변화를 맞이할지에 달렸다. 그리고 변화를 이끌고 싶다면, 능동적으로 그 변화를 이해하고, 실현하고, 경영하라!
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
목차
목차
제1부 FUTURE IS HERE
01 이미 시작된 미래
02 다시 반복되는 역사의 기시감
03생산성 저하의 숨은 복병
04 AI 에이전트 등장: Hello World
05 AI 라는 판도라의 상자
06 상자에 남겨진 사람만의 역할
07 협업을 넘어선 공존으로
Summary
제2부 생성형 AI와 비즈니스 혁신
01 인간처럼 생각하는 기계
02 데이터에서 사고로
03 소프트웨어의 신뢰성과 End-to-End Proof
Summary
제3부 AI 에이전트의 최종 지향점
01 AI 에이전트 산업의 진화방향성
02 AI 에이전트의 역량이 곧 회사의 역량과 가치가 된다
03 기업내부에서 AI 에이전트는 어떤 모습으로 일하는가?
04 AI 에이전트, 질의응답에서 행동으로
05 AI 에이전트 운영체계의 필요성
06 세일즈포스의 AI전략과 실행
Summary
제4부 에이전트포스 아키텍처의 개요와 핵심 구성
01 에이전트포스의 아키텍처와 핵심 기능
02 에이전트포스 에이전틱 워크플로우 애피타이저
03 에이전트포스 에이전틱 워크플로우 심층 분석
Summary
제5부 실시간 지능과 추론 아키텍처
01 아틀라스 추론 엔진
02 세일즈포스 데이터 클라우드와 아틀라스 추론 엔진의 결합
03 데이터 클라우드와 연계한 RAG 아키텍처의 실제 적용
04 LAM & xLAM
Summary
제6부 실행 보안 및 신뢰 아키텍처
01 아인슈타인 트러스트 레이어
02 LLM 위험 관리와 세일즈포스 Trust 전략
03 아인슈타인 트러스트 레이어 구조와 에이전트포스 적용 사례
Summary
제7부 산업별 에이전트포스 활용 사례와 국내외 실제 적용 사례
01 금융 산업 Finance
02 전문 서비스 산업 Professional Service
03 헬스케어 산업 Healthcare
04 여행 산업 Travel
05 미디어 산업 Communication & Media
06 스포츠 및 엔터테인먼트 산업 Sports & Entertainment
07 항공 산업 Airline
08 리테일 산업 Retail
09 기술 산업 Technology
Summary
제8부 최신 생성형 AI 트렌드와 세일즈포스 에이전트포스의 기술 매핑
01 에이전트 프레임워크와 멀티 에이전트 생태계
02 세일즈포스 에이전트포스와 MCP
03 A2A(Agent to Agent Protocol)와 에이전트 협업의 미래
04 작업 지향에서 목표 지향형 에이전트로의 진화
Summary
부록 LLM 보안 체크리스트 및 산업별 가이드라인
01 이미 시작된 미래
02 다시 반복되는 역사의 기시감
03생산성 저하의 숨은 복병
04 AI 에이전트 등장: Hello World
05 AI 라는 판도라의 상자
06 상자에 남겨진 사람만의 역할
07 협업을 넘어선 공존으로
Summary
제2부 생성형 AI와 비즈니스 혁신
01 인간처럼 생각하는 기계
02 데이터에서 사고로
03 소프트웨어의 신뢰성과 End-to-End Proof
Summary
제3부 AI 에이전트의 최종 지향점
01 AI 에이전트 산업의 진화방향성
02 AI 에이전트의 역량이 곧 회사의 역량과 가치가 된다
03 기업내부에서 AI 에이전트는 어떤 모습으로 일하는가?
04 AI 에이전트, 질의응답에서 행동으로
05 AI 에이전트 운영체계의 필요성
06 세일즈포스의 AI전략과 실행
Summary
제4부 에이전트포스 아키텍처의 개요와 핵심 구성
01 에이전트포스의 아키텍처와 핵심 기능
02 에이전트포스 에이전틱 워크플로우 애피타이저
03 에이전트포스 에이전틱 워크플로우 심층 분석
Summary
제5부 실시간 지능과 추론 아키텍처
01 아틀라스 추론 엔진
02 세일즈포스 데이터 클라우드와 아틀라스 추론 엔진의 결합
03 데이터 클라우드와 연계한 RAG 아키텍처의 실제 적용
04 LAM & xLAM
Summary
제6부 실행 보안 및 신뢰 아키텍처
01 아인슈타인 트러스트 레이어
02 LLM 위험 관리와 세일즈포스 Trust 전략
03 아인슈타인 트러스트 레이어 구조와 에이전트포스 적용 사례
Summary
제7부 산업별 에이전트포스 활용 사례와 국내외 실제 적용 사례
01 금융 산업 Finance
02 전문 서비스 산업 Professional Service
03 헬스케어 산업 Healthcare
04 여행 산업 Travel
05 미디어 산업 Communication & Media
06 스포츠 및 엔터테인먼트 산업 Sports & Entertainment
07 항공 산업 Airline
08 리테일 산업 Retail
09 기술 산업 Technology
Summary
제8부 최신 생성형 AI 트렌드와 세일즈포스 에이전트포스의 기술 매핑
01 에이전트 프레임워크와 멀티 에이전트 생태계
02 세일즈포스 에이전트포스와 MCP
03 A2A(Agent to Agent Protocol)와 에이전트 협업의 미래
04 작업 지향에서 목표 지향형 에이전트로의 진화
Summary
부록 LLM 보안 체크리스트 및 산업별 가이드라인
저자
저자
김평호
세일즈포스 코리아 Industry Advisor 본부장
LG전자, HP, PwC, LS그룹에서 기업의 디지털 전환 컨설팅과 실무를 두루 경험한 23년차 컨설턴트다. 그는 컨설턴트로서 그리고 현업 실무 책임자로서 다수의 Digital Transformation 프로젝트를 수행하였으며, 현재는 세일즈포스에 재직하며 CRM 및 AI 분야에서 국내 대기업 중심으로 Advisory Service를 제공하고 있다. 이전 저서로는 '세일즈포스, 디지털혁신의 판을 뒤집다(2019, 베가북스)'가 있다.
LG전자, HP, PwC, LS그룹에서 기업의 디지털 전환 컨설팅과 실무를 두루 경험한 23년차 컨설턴트다. 그는 컨설턴트로서 그리고 현업 실무 책임자로서 다수의 Digital Transformation 프로젝트를 수행하였으며, 현재는 세일즈포스에 재직하며 CRM 및 AI 분야에서 국내 대기업 중심으로 Advisory Service를 제공하고 있다. 이전 저서로는 '세일즈포스, 디지털혁신의 판을 뒤집다(2019, 베가북스)'가 있다.
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