작년 11월, Microsoft는 사용자가 자신만의 Copilot을 디자인하고 Microsoft 365에 맞게 사용자 지정할 수 있도록 설계된 플랫폼인 Copilot Studio를 발표했습니다. 이제 회사는 플랫폼을 업데이트하고 새로운 기능을 추가하여 사용자가 맞춤형 부조종사를 만들 수 있도록 하고 있습니다. 에이전트 역할을 하며 그들에게 할당된 다양한 기능을 독립적으로 수행합니다.
맞춤형 Copilot 에이전트는 일상적인 작업을 처리하여 사용자가 많은 시간을 절약하고 더 중요한 작업에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 이는 지금까지 AI 에이전트의 행동 방식에 큰 변화를 가져오며 활용도가 크게 향상될 것으로 예상됩니다.
부조종사 요원 – 그들은 무엇을 할 수 있나요?
Copilot과 같은 최신 AI 챗봇의 대화 기능은 Google Assistant 및 Siri와 같은 기존 가상 비서와 차별화되는 큰 구성 요소입니다. 그러나 Microsoft는 Copilot Agent를 통해 더욱 뚜렷한 ID를 만드는 데 한 단계 더 나아갔습니다.
코파일럿 에이전트는 기존 AI 비서와 달리 사용자가 대화하고 명령을 내릴 때까지 기다리지 않습니다. 그들은 데이터 입력, 여유 시간 확보, 다른 작업 수행 등 백그라운드에서 반복적이고 일상적인 작업을 적극적으로 수행합니다.
예를 들어, 기업에서는 직원 온보딩, IT 헬프데스크 작업 등과 같은 작업을 처리하기 위해 Copilot 에이전트를 만들 수 있습니다. 또한 대화 능력에만 의존하는 대신 특정 이벤트를 통해 Copilot 에이전트를 트리거하고 많이 필요하지 않은 작업을 자동화할 수도 있습니다. 기술의.
그러나 이것이 Copilot 에이전트가 단순한 작업으로만 제한되어야 한다는 의미는 아닙니다. 또한 사람의 개입을 줄이고 자율성을 높여 복잡한 비즈니스 기능을 시작하고 수행할 수도 있습니다. 예를 들어, 부조종사 에이전트는 이메일이 도착하면 반응하고 보낸 사람의 세부 정보를 찾아 필요한 조치를 취할 수 있습니다.
재무, 고객 처리, 영업, 마케팅, IT 등과 같은 특정 기능이나 역할을 Copilot 상담원에게 할당할 수 있습니다. 따라서 이들은 조직에서 가상 직원 역할을 할 수 있습니다.
사용자가 구축할 수 있는 부조종사 유형
Copilot Studio를 사용하면 다양한 기능에 대해 다양한 유형의 Copilot을 만들 수 있습니다. 다음은 Copilot 및 더 나아가 Copilot 에이전트를 설계할 수 있는 가장 일반적인 목적 중 일부입니다.
IT 헬프데스크
IT 지원은 때로는 며칠이 걸릴 수 있는 매우 복잡한 작업입니다. Copilot을 사용하면 이 프로세스를 자동화할 수 있으며 AI는 구매 주문 생성, 승인 받기, 티켓 해결 등의 작업을 처리합니다.
직원 온보딩
직원 온보딩을 위한 Copilot을 설계하여 프로세스를 더 빠르고 비용 효율적으로 만들 수도 있습니다. Copilot은 신입 사원과 상호 작용하고, 질문에 답변하고, 교육을 제공하고, 기타 온보딩 기능을 수행할 수 있습니다.
판매 및 서비스를 위한 개인 컨시어지
Copilot이 도움을 줄 수 있는 또 다른 사례는 과거 대화의 기억에 의존하여 손님에게 음식을 제공하는 것입니다. 이를 통해 선호도와 불만 사항을 기억하고 다양한 상호 작용을 통해 배우면서 질문에 답할 수도 있습니다.
Copilot Agent는 언제부터 사용할 수 있나요? 현재 Microsoft는 소규모 테스터 그룹이 Copilot Studio 내에서 Copilot 에이전트를 사용해 볼 수 있도록 허용했습니다. 언제 공개적으로 제공될지는 알 수 없지만, 공개 출시는 올해 중이 될 것입니다.
Copilot 에이전트는 AI 보조원 진화의 다음 주요 단계로 보이며, 이는 우리가 AI 보조자와 상호 작용하는 방식을 변화시킬 것입니다. Copilot 에이전트는 사용자 명령이 필요 없고 스스로 작업을 수행할 수 있으므로 모든 비즈니스의 효율성과 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
또한 Microsoft는 이러한 에이전트가 악의적으로 작동하지 않도록 특정 컨트롤을 구축했으며 사용자가 제공한 지침에 따라 미리 설정된 특정 범위 내에서만 작동할 수 있습니다. 하지만 이 모든 것이 실제 세계에서 테스트되지 않았기 때문에 AI가 어느 정도 자율성을 가지고 다양한 기능을 수행할 수 있는지 알아볼 수 있는 절호의 기회입니다.
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