DeepSeek-R1은 여러 벤치마크에서 뛰어난 성능을 기록하며 전 세계적으로 주목받고 있습니다. 특히 일부 지표에서는 GPT-o1보다 높은 점수를 기록했으며, 상대적으로 저렴한 학습 비용에 대한 논의가 활발하게 이루어지고 있습니다. 하지만 단순히 성능이나 비용에만 초점을 맞추는 것은 이 모델이 진정으로 의미하는 바를 놓칠 위험이 있습니다.
본질적으로 중요한 점은 DeepSeek-R1이 AI 패러다임 전환의 흐름을 보여주는 하나의 사례라는 것입니다. AI 기술은 이제 데이터 기반의 대규모 사전학습에서 벗어나, 지속적인 추론과 문제 해결 능력을 강화하는 방향으로 나아가고 있습니다. DeepSeek-R1은 이러한 시대적 흐름을 반영한 여러 모델 중 하나에 불과합니다. GPT-o1, Claude-Sonnet 3.5와 같은 최신 AI 모델들 또한 사후 학습(Post-Training)과 강화학습(Reinforcement Learning)을 통해 실시간 추론 능력을 최적화하고 있으며, 이는 향후 AI 발전의 핵심 동력이 될 것입니다.
따라서 우리는 개별 모델의 성능 지표나 비용 문제에만 국한되지 않고, 추론 중심 패러다임이 가져올 더 큰 변화를 주목해야 합니다. 이들 추론 기반 AI 모델은 앞으로 인간의 삶과 업무 방식에 심대한 영향을 미칠 것입니다. 이러한 변화는 단순한 학습 효율성 향상을 넘어, AI의 자율적 문제 해결 능력 확장을 의미합니다.
추론 중심 AI의 진화는 Agent AI로 대표되는 새로운 기술 흐름과 깊이 연결되어 있습니다. Agent AI는 단순한 정보 제공자가 아닌, 특정 목표를 달성하기 위해 스스로 계획하고 실행하는 자율 시스템입니다. 이러한 에이전트는 계획(Planning), 도구 활용(Tooling), 의사결정(Decision Making) 능력을 통해 복잡한 문제를 해결하며, 필요에 따라 외부 시스템과 상호작용하는 기능을 갖추고 있습니다.
Agent AI는 추론 과정을 통해 얻은 정보와 판단을 토대로 연속적인 작업을 수행함으로써, 인간의 삶과 업무 방식을 혁신할 잠재력을 가지고 있습니다. 예를 들어, 고객의 문제를 심층 분석하여 적합한 솔루션을 제시하고, 추가 작업을 스스로 결정하는 기능은 Agent AI의 대표적인 응용 사례입니다.
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Agent AI는 외부 API 및 플러그인을 호출하여 다양한 시스템과 상호작용할 수 있습니다. 이를 통해 사용자에게 실시간으로 데이터를 제공하고, 작업의 연속성을 유지할 수 있습니다.
응용 사례:
Agent AI는 작업 중 필요한 외부 도구를 자동으로 호출하여 작업을 지원합니다. 이를 통해 작업 속도와 효율성이 향상됩니다.
응용 사례:
Agent AI는 복잡한 작업을 체계적으로 관리하여 작업의 우선순위를 조정하고, 단계별로 실행합니다.
응용 사례:
Agent AI는 작업 중 새로운 패턴을 학습하여 점진적으로 성능을 개선합니다. 특히 강화학습을 통해 작업의 효율성을 지속적으로 최적화합니다.
응용 사례:
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Allganize는 다양한 비즈니스 환경에서 활용 가능한 Agent AI 기능을 포괄적으로 개발하고 있습니다. 이 Agent AI 기술은 사용자가 직면한 문제를 심층적으로 분석하고, 필요한 데이터를 스스로 판단하여 외부 소스에 접근한 후, 작업을 자동화하여 최적의 솔루션을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 그 일례로 Agent 기반 Generative BI 솔루션이 있습니다.
Generative Business intelligence (Generative BI)
Generative BI는 재무 및 경영 데이터를 실시간으로 분석하여 자동화된 리포트를 제공하는 솔루션입니다. 이 시스템은 데이터베이스같은 외부 소스에 AI가 스스로 판단하여 접근하고, 적절한 응답을 사용자에게 즉시 제공하는 것이 특징입니다. 사용자는 개발자의 도움 없이도 자연어 명령만으로 데이터를 조회하고, 필요한 보고서를 생성할 수 있습니다.
Generative BI 기능
1) 실시간 인사이트 제공
Generative BI는 사용자의 요청에 즉각 응답하여 주요 비즈니스 데이터를 빠르게 분석합니다. AI는 사용자의 요청에 따라 어떤 외부 소스에 접근해야 하는지 스스로 판단하여 필요한 데이터를 가져옵니다. 예를 들어, “지난 회계연도의 현금 흐름표에서 예산 대비 실제 성과를 분석해라”이라는 요청에 대해 데이터베이스의 다양한 테이블에서 즉시 정보를 추출하고, 예산 대비 실제 성과를 분석하여 응답합니다.
Generative BI는 실시간 데이터 접근과 분석 자동화를 통해 경영진은 신속한 의사결정과 즉각적 대응이 가능해집니다.
2) 반복 작업 자동화
Generative BI는 월별·분기별 재무 보고서 작성과 같은 반복 작업을 자동화하여 기업의 생산성을 크게 향상시킵니다. 사용자는 단순히 “2023년 현금흐름 보고서를 작성해줘”와 같은 명령을 입력하는 것만으로도 손쉽게 리포트를 받을 수 있습니다. 나아가 보고서의 컨셉을 원하는대로 간편하게 추가하여 보고서를 커스터마이즈 할 수 있습니다.
이를 통해 데이터 처리에 소요되는 시간을 절감하고, 직원들이 보다 핵심적인 업무에 집중할 수 있도록 돕습니다.
3) 사용자 맞춤형 리포트 및 시각화 제공
Generative BI는 각 기업의 요구에 맞춘 리포트 템플릿과 대시보드를 제공합니다. 보고서는 주요 지표를 차트나 표로 시각화하여 이해도를 높이며, 경영진이 신속히 핵심 정보를 파악할 수 있도록 합니다. 특히, 이 모든 과정은 유저가 간단한 자연어 형태로 사전에 지정해놓은 대로 정확하게 커스텀화되어 제공됩니다.
Generative BI는 자연어 이해, 데이터 분석 자동화, 외부 시스템 연동과 같은 Agent AI의 핵심 기능을 종합적으로 보여주는 솔루션입니다. 특히, AI가 요청에 따라 스스로 판단하여 적절한 외부 소스에 접근하고 데이터를 가져오는 능력은 Agent AI 기술의 강력함을 잘 나타냅니다.
이를 통해 기업은 실시간 인사이트와 데이터 기반 의사결정을 강화하고, 반복적인 작업을 자동화하여 업무 효율을 극대화할 수 있습니다. 이처럼 Allganize의 Generative BI는 Agent AI 기술이 기업의 경쟁력 향상에 어떻게 기여할 수 있는지를 잘 보여주는 대표 사례로 자리 잡고 있습니다.
Allganize Agent AI 기대효과
이처럼 Agent AI 솔루션은 사무직 노동자들의 업무 부담을 경감시키고, 효율적인 작업 환경을 구축함으로써 생산성과 만족도를 높이는 데 기여하고 있습니다.
DeepSeek-R1 사례는 AI 패러다임이 사전 학습에서 추론 중심 접근으로 전환되고 있음을 보여줍니다. 이러한 변화는 AI가 단순한 정보 제공자에서 벗어나, 문제 해결과 의사결정을 지원하는 자율적 시스템으로 발전하는 과정에 있습니다.
Allganize는 이러한 변화에 발맞추어 Agent AI 솔루션을 통해 고객사의 경쟁력을 강화하고 있습니다. 우리는 고객 맞춤형 서비스를 지속적으로 제공하며, AI 기술 발전에 따른 시장 요구에 신속히 대응할 것입니다. 추론 중심 AI 시대가 본격화됨에 따라, 우리의 솔루션은 고객 성공을 위한 핵심 동반자가 될 것입니다.
(DeepSeek-R1의 등장배경과 모델에 대한 자세한 설명은 이전 블로그 글에서)
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