2026년에 기업들이 실제로 활용하는 에이전틱 AI 워크플로우 설명

AI 에이전트가 채팅 상자를 넘어 발전하고 있습니다

시장이 AI 도구를 설명하기 위해 유사한 용어를 과도하게 사용하여 혼란을 초래하고 있습니다 AI 코파일럿, 에이전트, 자동화, 워크플로우 및 어시스턴트는 종종 상호 교환적으로 사용됩니다 그렇지 않습니다 챗봇은 일반적으로 메시지를 받습니다

AI 에이전트 워크플로우는 여러 단계를 통해 작업을 완료할 수 있게 합니다 목표를 이해하고, 도구 네트워크에 접근하며, 프로세스를 완료하고, 인간이 검토할 수 있는 결과를 생성할 수 있습니다 그래서 에이전트형 AI 워크플로우가 중요합니다 단순히 더 나은 답변을 제공하는 것만이 아닙니다 팀이 더 체계적이고 덜 지루한 방식으로 가치 있는 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 것에 관한 내용입니다.

AI가 프로세스에 통합되고 있기 때문에 이는 기업에 중요합니다. 서비스 담당자는 티켓을 더 빠르게 처리하길 원합니다. 개발자는 코드 검토를 돕는 지원을 원합니다. 보안 팀은 더 나은 경고 분류를 원합니다. 마케터는 콘텐츠를 더 빠르게 생성, 업데이트 및 게시하길 원합니다.

질문은 더 이상 "AI가 글을 작성할 수 있는가?"가 아닙니다. 이제는 "AI가 워크플로를 완성하는 데 도움을 줄 수 있는가?"입니다.

단순한 프롬프트 하나에서 전체 프로세스까지: 2026년에 무엇이 바뀌었는가

과거의 모델은 입력 하나, 출력 하나였습니다.

초기 AI 애플리케이션은 기본적인 수준이었다. 누군가가 무언가를 입력하면, 응답을 받고 나머지는 수작업으로 처리해야 했다. 이것은 글쓰기, 아이디어 생성, 요약 및 편집에 유용했다. 그러나 그것은 주변 작업에서는 벗어나게 해주지 못했다.

마케터는 여전히 카피를 디자인 도구로 내보내야 했다. 고객 서비스 담당자는 여전히 CRM을 조회해야 했다. 크리에이터는 여전히 동영상에 자막을 추가하고, 내보내며, 게시해야 했다. AI는 유용했지만 통합되지는 않았다.

새로운 모델은 단계를 연결한다.

새로운 AI 에이전트는 이제 애플리케이션, 문서, 데이터 및 승인을 넘나들며 작업을 시작하고 있다. 단순히 결과를 생성하는 것이 아니라 일련의 단계를 가능하게 합니다. 여기서 에이전틱 AI 워크플로우가 등장합니다. 입력, 컨텍스트, 도구, 검토, 출력 단계를 연결할 수 있습니다.

창의적인 워크플로우는 URL로 시작하여 비디오 초안을 작성하고, 스크립트를 편집하고, 자막을 추가하고, 시각 자료를 편집한 후 최종 비디오를 내보내는 과정을 포함할 수 있습니다. 사용자가 여전히 주도권을 가지고 있지만, 작업이 도구 간을 오가며 이동할 필요는 없습니다.

기업은 이제 단순한 결과물이 아니라 성과를 원합니다.

협업 팀은 단순한 초안을 원하지 않습니다. 그들은 검토를 위한 지원 티켓 응답, 편집 준비가 된 제품 비디오, 출판 준비가 된 보고서, 또는 우선 처리 준비가 된 보안 사고를 원합니다.

이것이 기능으로서의 AI와 워크플로우로서의 AI의 차이점입니다. Pippit 스타일 콘텐츠 생성으로 사용자는 프롬프트를 입력하거나 제품에 대한 링크를 추가하여 자산을 생성하고, 편집 후 최종 영상을 내보낸 다음 게시할 수 있습니다. 이는 콘텐츠를 더 빠르게 생성하는 방법만이 아닙니다. 창작자들 간의 작업 전달이 더욱 줄어듭니다.

Copilot, 에이전트, 자동화 또는 워크플로우? 여기 간단한 차이가 있습니다

Copilots는 업무를 더 빠르게 진행하도록 도와줍니다

Copilot은 사용자가 작업을 완료할 수 있도록 돕습니다. 텍스트 제안 제공, 텍스트 요약, 코드 완성 또는 콘텐츠 생성 지원을 제공할 수 있습니다. 사용자는 여전히 통제권을 가집니다. 코파일럿은 도움을 주지만, 일반적으로 주도하지는 않습니다. 이것은 빠르지만 능동적인 AI는 아닙니다.

자동화는 고정된 규칙을 따릅니다.

자동화는 일반적인 작업에 유용합니다. 양식이 제출되면 자동화 기능이 이메일을 보냅니다. CRM에서 리드를 단계에 추가할 수 있습니다. 예약된 트윗을 게시할 수 있습니다. 문제는 자동화가 규칙 기반으로 작동하는 경향이 있다는 것입니다. 이들은 AI 에이전트만큼 상황을 인지하지 못합니다.

에이전트는 제한된 결정을 내릴 수 있습니다.

AI 에이전트는 목표를 이해하고, 문맥을 파악하며, 단계를 결정하고, 한계를 준수하며 도구를 사용할 수 있습니다. 에이전트는 고객 문의를 읽고, 주문을 조회하며, 이메일 응답을 작성하고, 문제가 추가 조치가 필요한지 판단할 수 있습니다. 하지만 이것이 에이전트가 자유롭게 행동할 수 있다는 것을 의미하지는 않습니다. 강력한 AI 에이전트 워크플로는 여전히 권한, 검토, 경계가 필요합니다.

워크플로는 전체 과정을 연결합니다.

워크플로는 작업, 도구, 데이터, 검토 및 결과를 결합합니다. 그렇기 때문에 에이전틱 AI 워크플로가 AI 기능보다 더 유용합니다. AI는 단순히 답을 제공하는 것이 아닙니다. 또한 과정을 진전시키는 데 도움을 줍니다. 워크플로는 이름이 붙은 버튼 이상입니다. 사용자가 실제 작업을 수행하는 데 도움을 줘야 합니다.

기업들이 다른 AI 도구를 구매하기 전에 신경 쓰는 이유

잘못된 라벨은 잘못된 구매로 이어집니다.

단어 "에이전트"는 미래 지향적인 느낌을 주기 때문에 사용되었습니다. 그러나 이러한 도구들 중 일부는 단순한 규칙 기반 시스템에 불과합니다.

이것은 팀에게 문제가 될 수 있습니다. 그들은 AI의 지원을 받는 도구를 구매한다고 믿지만, 실제로는 엄격한 규칙만 따를 수 있는 도구를 구매할 수 있습니다.

AI 도구를 구매할 때, 팀은 도구가 할 수 있는 일을 고려해야 합니다. 도구를 연결할 수 있습니까? 맥락을 검토할 수 있습니까? 작업을 유발할 수 있습니까? 필요할 때 작업을 인간에게 다시 넘길 수 있습니까?

실제 가치는 운영에 있습니다.

AI는 작업에 통합될 때 더 유용합니다. 고객 서비스에서는 티켓을 더 빠르게 분류할 수 있습니다. 마케팅에서는 콘텐츠 제작 속도를 더 빠르게 할 수 있습니다. 소프트웨어 개발에서는 코드 리뷰 지원을 의미할 수 있습니다. 보안 분야에서는 알림 요약을 의미할 수 있습니다.

AI를 반드시 사용하려는 것이 아닙니다. 단계별 작업을 제거하고 작업을 완료하려는 것입니다. 효율적인 AI 에이전트 워크플로우는 사용 중인 도구를 더 멋지게 만들 필요 없이 과정을 완료할 수 있도록 도와줘야 합니다.

인간의 통제는 여전히 중요합니다.

에이전트 중심의 AI 워크플로우는 자유방임형 AI가 되어서는 안 됩니다. 팀은 승인, 할당, 감사 및 검토를 해야 합니다. AI 시스템이 더욱 능력이 있을수록 더욱 많은 통제가 필요합니다. 그것은 나쁜 것이 아닙니다. 이는 기업이 위험을 감수하지 않고 AI를 활용하는 방법입니다.

실제 팀에서의 에이전틱 AI 워크플로는 어떤 모습일까요?

고객 서비스 워크플로우

고객 서비스 워크플로우 AI에서는 상담원이 지원 티켓을 읽고, 주문 내역을 조회하며, 응답을 생성하고, 환불 정책을 추천하며, 어려운 티켓을 상급자로 전달할 수 있습니다. 인간 상담원이 여전히 응답을 검토합니다. 이점은 판단을 제거하는 것이 아니라 효율성과 일관성입니다. 이러한 워크플로우는 고객 관계 관리(CRM) 데이터베이스에 메모를 추가하고, 티켓을 배분하며, 특별한 사례를 강조할 수도 있습니다.

창의력 및 마케팅 워크플로우

창의적인 팀의 경우, AI가 프롬프트에서 애셋 워크플로우를 지원할 수 있습니다. 사용자는 제품 URL 또는 프롬프트를 제출하고, 짧은 동영상을 생성하며, 자막과 스크립트를 편집하고, 음성을 추가한 후, 애셋을 내보내고 게시할 수 있습니다.

Pippit은 프롬프트 입력, AI 생성, 편집, 고급 편집, 내보내기 및 게시를 지원하므로 이에 적합한 사례입니다. 이것은 콘텐츠를 위한 주체적 AI 워크플로우의 예시입니다.

코딩 워크플로우

예를 들어, 소프트웨어 개발에서 AI 에이전트는 이슈와 관련 파일을 읽고 변경 사항을 제안하며, 테스트를 실행하고 최종 병합 커밋을 요청할 수 있습니다. 이것은 자동완성이 아닙니다. 더 넓은 개발 프로세스를 지원합니다. 개발자가 최종 결정을 내리지만, 워크플로우는 반복적인 리뷰와 테스트를 제거할 수 있습니다.

보안 워크플로우

보안을 위해, 에이전트는 경고를 검토하고, 로그를 확인하며, 위험도를 평가하고, 경고를 요약하고, 필요한 경우 문제를 상위로 에스컬레이션할 수 있습니다. 이로 인해 경고 피로를 피할 수 있습니다. 모든 경고를 동일하게 처리하기보다는, 워크플로우가 우선순위를 부여할 수 있습니다. 위험한 행동은 반드시 사람이 승인해야 합니다.

내부 운영 워크플로우

AI 워크플로우는 내부 팀이 회의 요약, 보고서 생성, 송장 검토, 신입 채용 관리 및 내부 지식을 위해 사용할 수 있습니다. AI는 연구를 수행하고 초안을 생성한 뒤 다음 작업으로 이동할 수 있습니다. 이는 반복적인 작업에 이상적입니다.

단순한 AI 브랜딩이 아닌 실제 주도적인 워크플로우를 발견하는 방법

명확한 목표에서 시작됩니다

주도적인 AI 워크플로우의 시작점은 항상 목표입니다. 이것은 헬프데스크 티켓 처리 완료부터 제품 비디오 생성, 보안 위협 요약까지 다양할 수 있습니다. 결과가 너무 모호하면 “AI를 사용하여 생산성을 향상시키기”와 같은 내용을 포함할 수 있습니다. 좋은 워크플로우는 태스크에서 시작됩니다.

적합한 도구와 연결됩니다.

워크플로우는 작업을 완료하는 데 필요한 도구와 데이터에 접근해야 합니다. 이는 고객 관계 관리 시스템, 헬프 데스크, 코드 저장소, 디자인 도구, 제품 카탈로그, 편집 도구 또는 출판 도구일 수 있습니다. 접근은 제어되어야 합니다. AI는 필요한 것만 사용해야 합니다.

검토 및 승인이 포함됩니다.

좋은 워크플로우에는 인간의 승인이 포함됩니다. 누군가는 고객 응답에 서명하거나, 변경 사항을 승인하거나, 코드를 검토하거나, 보고서에 서명하거나, 콘텐츠를 게시할 시점을 결정할 수 있습니다. 이는 품질 워크플로를 보장하며 오류를 최소화합니다.

측정 가능한 결과를 제공합니다.

진정한 AI 에이전트 워크플로는 단순히 멋져 보이는 것만이 아니라 비즈니스에 영향을 미쳐야 합니다. 팀은 절약된 시간, 감소된 실수, 작업 품질, 처리 시간, 시간당 발행물 또는 일일 작업량 등을 측정해야 합니다. 가치가 없다면 확장할 필요가 없을 수도 있습니다.

왜 Pippit 스타일의 AI 생성이 워크플로 변화에 적합한가

아이디어에서 완성된 자산으로 이동합니다.

크리에이티브 팀은 단순히 텍스트 응답만을 원하는 것이 아닙니다. 그들은 생성, 편집, 형식 조정, 내보내기 및 출판이 가능한 자산이 필요합니다. Pippit은 프롬프트나 제품 링크에서 동영상으로 사용자 여정을 지원함으로써 이를 수행합니다. 그들은 스크립트를 편집하고, 아바타 및/또는 목소리를 추가하고, 비주얼을 편집하고, 자막을 추가하고, 에셋을 내보낼 수 있습니다. 이는 AI가 콘텐츠를 제안하는 것에 그치지 않고, 프로세스를 간소화하도록 도울 수 있음을 보여줍니다.

도구 간 전환을 줄여줍니다.

저자들은 글쓰기 앱에서 편집기, 자막 도구, 오디오 편집기, 디자인 도구, 출판 도구로 이동할 수 있습니다. 이는 마찰을 발생시킵니다. 이 모든 과정은 시간이 걸리고, 오류의 위험을 증가시킵니다. AI 에이전트 워크플로를 사용하면 이러한 단계를 많이 결합하여 더욱 명확한 워크플로로 콘텐츠를 생성하고 완성할 수 있습니다.

반복 가능한 콘텐츠 제작을 지원합니다.

비즈니스에서는 콘텐츠가 반복 가능해야 합니다. Pippit 스타일 워크플로는 제품 쇼, 마이크로 광고, 소셜 미디어 게시물, 캠페인 동영상, 교육 콘텐츠 및 브랜딩 동영상을 제작하는 데 사용할 수 있습니다.

사용자는 유사한 결과를 생성하기 위해 프롬프트, 템플릿, 제품 자산, 캡션, 음성, 내보내기 옵션 등을 공유하고 저장할 수 있습니다. 여기에서 AI 에이전틱 워크플로는 콘텐츠 제작을 도울 수 있습니다.

피핏이 AI 에이전틱 워크플로로 비디오 제작을 전환하는 방식

피핏은 에이전틱 AI 워크플로가 실제 콘텐츠 제작에서 어떻게 작동하는지 보여주는 유용한 사례입니다. 스크립팅, 편집, 캡션, 형식 지정, 게시를 위한 개별 도구를 사용하는 대신, 사용자는 프롬프트, 제품 링크, 업로드된 미디어 또는 문서를 통해 하나의 연결된 워크플로에서 완성된 비디오를 제작할 수 있습니다. 이 개념은 AI가 단순히 질문에 답하는 것이 아님을 보여주어 이해하기 더 쉽습니다. 이는 실질적인 창의적 과정을 완료하는 데 도움을 줍니다.

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1. 명확한 비디오 목표 하나로 시작하세요.

\"Pippit\"을 실행하고 왼쪽 메뉴에서 \"Video generator\"를 클릭하세요. 명확한 목표를 하나 정하세요. 그 목표는 제품 홍보 영상, 소셜 영상, 설명 영상, 캠페인 영상 또는 마이크로 마케팅 영상일 수 있습니다. 이 작업은 텍스트 프롬프트, 제품 링크, 이미지 또는 비디오 업로드, 문서 업로드를 통해 수행할 수 있습니다. AI에 하나의 스크립트 나 아이디어를 요청하는 대신, Pippit에게 작업을 지시하면 첫 번째 영상 초안을 조직화합니다.

단계 2
1. 적합한 AI 생성 모드를 선택하세요.

Pippit은 사용자가 프로젝트에 적합한 생성 모드를 선택할 수 있도록 지원합니다. 사용자는 초안 작성을 위한 더 빠른 모드를 선택할 수 있습니다. 사용자는 더 실감나는 동영상을 선택하고 "Dreamina Seedance 2.0"과 같은 다른 생성 모드를 선택할 수 있습니다

사용자는 화면비, 길이, 언어, 아바타, 음성 및 비디오 유형과 같은 비디오 변수를 정의할 수도 있습니다 이것은 팀이 TikTok, Instagram, Facebook, YouTube Shorts, Facebook 광고 및 제품 비디오용 동영상을 제작할 수 있는 방식입니다

단계 3
1. 동영상에 맞는 입력 추가

그런 다음, 동영상에 대한 입력을 제공합니다 프롬프트를 제공하고, 참조 이미지나 동영상을 업로드하거나, 제품 링크 또는 문서를 가져옵니다 예를 들어, 다음과 같은 프롬프트를 사용할 수 있습니다: "스킨케어 제품 출시를 위한 20초짜리 제품 비디오를 제작하세요. 깨끗한 흰색 배경, 밝은 음악, 캡션을 포함하여." 이미지는 스타일, 톤, 외관 및 서사를 설정하는 데 사용할 수 있습니다

단계 4
1. 첫 번째 동영상 초안을 생성

매개변수를 설정한 후, 생성 버튼을 클릭하세요. Pippit은 동영상의 첫 번째 초안을 생성하며, 다양한 버전을 제공할 수도 있습니다. 사용자는 자신의 콘텐츠나 캠페인에 가장 적합한 것을 선택할 수 있습니다.

원하는 결과물이 아닐 경우, 사용자는 프롬프트를 수정하거나 모델을 교체하거나 새로운 대안을 배치하여 개발할 수 있습니다. 이것은 능동적인 AI 작업 흐름의 예 중 하나입니다. 사용자가 통제하고, AI가 초기 초안을 생성합니다.

단계 5
1. Quick edit 또는 Edit more로 영상을 수정하세요

생성 후, 사용자는 영상을 검토하고 수정할 수 있습니다. Quick edit로 스크립트, 아바타, 음성, 미디어, 자막 및 텍스트 삽입을 편집할 수 있습니다. Edit는 정밀 조정을 위한 고급 편집기를 엽니다.

자르기, 전환, 효과 및 필터, 자막, 음악, 배경 제거, 소음 제거, 속도 및 스마트 도구가 포함되어 있습니다. 이것은 검토 단계입니다. AI가 초안을 생성하지만, 사용자가 게시 전에 해당 초안을 수정하고 교정하며 완성도를 높입니다.

단계 6
1. 완성된 영상을 내보내거나, 다운로드하거나, 게시하세요

비디오를 저장하려면 내보내기를 사용하세요. 품질과 해상도, 다운로드 또는 게시를 선택할 수 있습니다. Pippit은 사용자가 소셜 계정을 연결한 경우 Instagram, TikTok 및 Facebook에 직접 게시할 수도 있습니다. 여기에서 워크플로 AI 에이전트 패턴이 해결책으로 등장합니다. 몇 가지 도구 없이 아이디어를 바로 비디오로 진행합니다.

주요 메시지: 에이전틱 AI는 작업을 진행시킬 때 유용합니다.

AI 에이전트는 채팅봇이 아니라 워크플로가 되고 있습니다. 활동, 도구, 결정 및 결과는 에이전틱 AI 워크플로에서 연결될 수 있습니다. 실용적이고 제한적이며 비즈니스 작업 흐름과 관련된 것이 가장 적합한 사용 사례입니다.

이것이 팀이 쇼핑하는 방법입니다. AI를 에이전트나 조종사로 간주하지 마십시오. 대신, AI가 안전하게 완료할 수 있는 것을 기준으로 고려하십시오. AI가 사용자가 더 빠르게 작업하고, 전달 과정 없이 품질을 유지하며 통제할 수 있도록 돕는 만큼, 올바른 방향으로 나아가고 있는 것입니다.

결론

에이전트 AI 워크플로우는 모든 인간 결정에 관여하지 않습니다. 복잡한 작업을 지원하고, 도구 통합을 수행하며, 작업 제품을 구축하고, 프로세스 실행을 신속히 처리할 수 있도록 보호 장치와 함께 뛰어난 시스템 개발에 초점을 맞춥니다.

2026년에는 기업들이 단순한 채팅봇을 넘어, 가치를 제공하는 에이전트 AI 워크플로우에 집중해야 합니다. 올바른 시스템은 단순히 답을 제시하지 않습니다. 그들은 사용자가 의도에서 결과로 나아갈 수 있도록 도와주지만, 여전히 인간이 책임을 맡습니다.

자주 묻는 질문(FAQs)

AI 워크플로우를 "에이전틱"하게 만드는 것은 무엇인가요?

AI 워크플로우는 작업을 이해하고, 계획을 생성하며, 통합 도구를 호출하여 행동을 시작할 수 있을 때 에이전틱합니다. 단순히 질문에 대한 하나의 해결책만을 제공하지 않습니다. 상황을 확인하고, 몇 가지 결정을 내리고, 다음 단계를 구성할 수 있으며 - 단, 중요한 작업이나 위험한 작업은 인간의 검토 없이 확인하지 않습니다.

기업은 언제 기본 자동화 대신 AI 에이전트를 사용해야 하나요?

단순 자동화는 프로세스가 항상 동일할 때, 예를 들어 양식 제출 후 확인 이메일이 발송될 때 비즈니스에 적용되어야 합니다. 작업이 특정한 상황, 판단 또는 기타 적응 가능한 다음 단계를 요구할 때 AI 에이전트가 더 적합합니다. 예를 들어, Pippit에서는 사용자가 프롬프트나 제품 링크를 통해 생성된 비디오 초안으로 전환한 후, 편집, 캡션 및 내보내기 옵션 등을 통해 결과를 세부적으로 조정할 수 있습니다.

에이전트 AI 워크플로우는 어떤 도구와 연결해야 하나요?

팀이 작업에 사용하는 도구는 에이전트 AI 워크플로우와 통합되어야 합니다. 이 도구에는 고객 관계 관리(CRM) 시스템, 헬프 데스크 프로그램, 코드 관리, 제품 데이터베이스, 디자인 소프트웨어, 분석 프로그램, 퍼블리싱 서비스 등이 포함될 수 있습니다. Pippit은 AI 동영상 제작, 편집, 자막 작성, 내보내기 및 소셜 미디어 퍼블리싱을 하나의 워크플로우로 통합하여 창의적인 팀의 사례로 들 수 있습니다.

AI 에이전트를 배포하기 전에 팀이 확인해야 할 위험은 무엇인가요?

AI 에이전트의 사용은 데이터, 접근 권한, 승인, 승인 기록 및 감사 로그와 함께 검토되어야 합니다. 민감한 작업은 에이전트가 접근, 편집, 퍼블리싱, 전송 또는 상향 조정하는 것을 허용해서는 안 됩니다. Pippit은 동영상을 수동으로 검토하고, 스크립트를 편집하며, 자막을 정하고, 내보내거나 퍼블리싱할 시점을 정의할 수 있게 해주어 사용자가 제어권을 유지하는 데 매우 중요합니다.

기업은 에이전트 AI 워크플로우가 작동하는지 어떻게 측정할 수 있나요?

기업의 경우, AI 에이전트 워크플로우 측정은 도구가 아닌 수행되고 있는 작업을 기준으로 해야 합니다. 예를 들어, 더 빠른 응답, 적은 클릭 수, 적은 편집, 더 나은 품질 및 더 많은 작업 완료가 있습니다. Pippit 팀과 함께라면, 도구 간의 전환 없이 아이디어나 제품 URL을 최종 비디오로 빠르게 전환할 수 있습니다.