인공지능(AI)의 역사는 1950년대로 거슬러 올라가서 상당히 진화해 왔으며, 오늘날 인공지능은 개인과 조직 모두에게 중요한 역할을 하고 있다. 2014년보다 13배 증가한 수요는 높고, 모두가 수익 성장과 비용 절감에 굶주리고 있다. $252.3 billion 252.3 억 달러 가장 최근에 Generative AI는 산업에 걸쳐 홍수파를 만들었습니다.Based on 응답자의 74 %는 GenAI 투자에 대한 ROI를 보고했다.그러나 진화는 거기서 멈추지 않았으며, 다음 점프는 AI 에이전트의 상승입니다.아직도 AI 에이전트의 능력은 아직 완전히 탐구되지 않았습니다.그래서,이 기술은 보이는 것처럼 유망합니까? 구글 클라우드(Google Cloud)에 의한 조사 결과 구글 클라우드(Google Cloud)에 의한 조사 결과 Generative AI vs. Agentic AI : 차이점은 무엇입니까? Generative AI vs. Agentic AI : 차이점은 무엇입니까? 반면에, AI 에이전트는 사전 정의된 목표를 달성하기 위해 독립적으로 배우고 행동하도록 설계되었습니다.예를 들어, 은행사는 GenAI에 데이터를 제공하고 보고서를 생성하도록 요청할 수 있습니다. AI 에이전트는 단순히 규칙을 따르기보다는 각 사례를 해석하고 제안을하거나 인간의 개입없이 결정을 내릴 수 있습니다.정의된 규제 및 위험 통제 프레임 워크 내에서 기술이 수동적인 콘텐츠 생성에서 자율적인 에이전트 솔루션으로 발전했으며 투자 수익을위한 새로운 기회를 창출했습니다. 이 다음 세대 지능이 산업에 어떻게 영향을 미칠 수 있습니까? 이 다음 세대 지능이 산업에 어떻게 영향을 미칠 수 있습니까? 다음은 AI 에이전트가 적절하게 훈련 될 때 처리 할 수있는 몇 가지 작업입니다. 
 
 
 
 
 
 
 고객 서비스: 예를 들어 계정을 관리하고, 대출 신청서를 처리하고, 고객 문제를 해결합니다. 백엔드 운영: 거래 전략을 최적화하고 지불을 관리하는 것과 같은 인간의 개입을 필요로하는 복잡한 작업을 처리합니다. 흥미롭게도, 포레스터의 설문 조사에 따르면, 응답자의 70 %는 Agentic AI를 사용하여 높은 순 가치가있는 개인에게만 사용할 수있는 맞춤형 재무 조언을 제공 할 것으로 예상하며, 이는 궁극적으로 전통적인 독점 모델을 방해 할 것입니다. 사기 탐지 및 예방 : 다양한 유형의 사기 패턴을 배우고 식별하고, 불규칙성을 표시하고, 의심스러운 거래를 냉동합니다. 규제 모니터링: 정책 업데이트를 검색하고 프로세스를 적절하게 조정합니다. 신용 점수 : 전통적인 신용 보고서 이외의 다른 데이터 원본을 살펴보면서 신용성 평가의 비율을 가속화하고 대출을받는 사람들에게 기회를 제공합니다. Forrester 조사 현실 세계 응용 프로그램 : 입양의 초기 징후 현실 세계 응용 프로그램 : 입양의 초기 징후 예를 들어, BNY는 BNY 직원들을 위해 선도적 인 공급 업체로부터 여러 AI 모델을 제공하는 Eliza라는 자신의 기업 AI 플랫폼을 보유하고 있습니다. BNY의 "디지털 노동자"는 새로운 비즈니스 리드, 코드를 작성, 지불 프로세스 및 클라이언트 온보딩을 처리하고 조화를 처리합니다. 또한, JPMorgan Chase의 에이전트 배포는 그 능력을 실험적으로 증명합니다. 그들은 합법적 인 영역에서 복잡한 법적 문의에 응답하는 여러 전문 에이전트로 구성된 LAW를 도입했습니다. 연구의 실험적 벤치마크는 720 개의 쿼리 데이터 세트로 구성됩니다. 따라서, LAW는 GPT-3.5-turbo 인 기본 라인에 비해 복잡한 작업에 우수했습니다. 예를 들어, 계약 종료 날짜를 계산할 때 LAW는 기본 기준보다 92.9% 더 나은 성과를 보였습니다. (그리고 유전) 투자자 체크리스트: Key Considerations 투자자 체크리스트: Key Considerations 실제로, 우리는 AI 에이전트를 성공적으로 구현하는 회사에 대한 투자 성장을 예상합니다.그러나 투자자가 기업의 AI 접근 방식을 평가할 때 고려해야 할 몇 가지 도전 사항이 있습니다. 
 
 
 
 
 
 
 The proper deployment of AI Agents In general, across different AI initiatives, extracting value from these models remains a challenging process. An   of 2,000 CEOs found that only 25% of AI initiatives delivered the expected ROI over the past three years, and just 16% scaled at the enterprise level.  IBM survey So, for companies, having a budget isn’t enough. Moreover, history shows that technological potential alone isn’t enough and that it requires proper deployment. According to an  , this was evident with GenAI implementations, which were often fragmented or poorly launched. Based on executive interviews, this study found that 95% of organizations with GenAI models are getting zero return, while a small portion is “extracting millions in value.” Although this study has its limitations, as it only measured ROI six months post-pilot, it highlights the issue: misapplication rather than technological failure. MIT study 
 
 
 “Agentic washing” This occurs when companies or vendors claim their AI systems have agentic qualities, but in reality, they do not. After analyzing thousands of “supposedly” Agentic AI vendors,  Accordingly, Gartner projects that over 40% of agentic projects will be canceled by the end of 2027 due to factors such as “unclear business value, inadequate risk controls, or escalating costs.” Therefore, as investors, it is important to look beyond marketing claims.   Gartner analysts report that only around 130 products exhibit agentic traits. 
 
 
 First movers gaining an edge  highlights a clear performance gap between AI-first organizations and those with gradual implementations (see Figure 1). IBM research AI 에이전트의 적절한 배포 ‘사무실 세탁’ Gartner 분석가들은 약 130개의 제품만이 에이전틱 특성을 나타내고 있다고 보고합니다. 첫 번째 움직이는 사람들은 edge를 얻는다 따라서 AI-first 조직은 다른 AI 이니셔티브와 비교하여 수익과 운영 이익을 향상시킵니다.They are more likely to realize measurable ROI. 비슷한 발견을 보고하여 초기 전략적 헌신과 실현된 ROI 사이의 연관성을 강화합니다. Google Cloud 구글 클라우드 히프는 현실적이지만 올바른 평가는 현실적이다. 히프는 현실적이지만 올바른 평가는 현실적이다. 조사와 2,000명 이상의 응답자와의 인터뷰를 바탕으로 MIT Sloan 보고서는 회사의 35%가 이미 Agentic AI를 사용하고 있으며 44%가 조만간 그것을 채택할 계획이라고 말합니다. 
 
 
 
 
 
 회사의 실행 계획 및 진행 상황을 확인하십시오. 그것이 충분하다는 것을 확인하기 위해 예산을 검토합니다. 획득되는 에이전트 능력의 진정성을 평가합니다.Evaluate the authenticity of the agenttic capabilities being pitched. 파일럿 단계의 약속보다는 에이전트 결과에 대한 실험적 증거를 찾으십시오. 새로운 에이전트 개발 및 혁신에 적응하는 속도를 추적하십시오. 위의 모든 기준이 충족되면 Agentic AI는 실현 된 ROI를 제공하고 주식 성과를 향상시킬 수있는 진정한 잠재력을 가지고 있습니다.

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