Celonis 데번라트 샤: 에이전트에 운영 컨텍스트가 없으면 엔터프라이즈 AI 의사결정이 어긋난다

Making the case for context-aware AI

Celonis의 엔터프라이즈 AI 수석 과학자 Devavrat Shah는 AI 에이전트가 업무 프로세스 안에서 각 작업의 역할과 주변 비즈니스 조건을 이해해야 한다고 주장한다. 그렇지 않으면 중요한 제약을 놓치고 비용이 드는 실수를 하거나 불필요한 컴퓨팅 자원을 소모할 수 있다. 해법은 기업이 이미 쓰는 프로세스와 데이터에 AI를 연결하는 데서 출발한다. 기사에 따르면 컨텍스트 계층은 에이전트가 워크플로를 이해하고 정의된 가드레일 안에서 작동하며, 사람이 검토하고 승인할 수 있는 권고안을 만들도록 돕는다. Shah는 특정 비즈니스 의사결정 하나를 정하고, 가장 어려운 단계를 찾아 AI가 그 단계를 개선하는지 시험한 뒤, 속도와 가치의 향상을 측정해 확장 여부를 판단하라고 조언한다. 기사는 반복적이고 수작업적인 업무를 자동화하고 팀 간 작업을 조율하면 직원이 더 복잡한 전략적 의사결정에 집중할 수 있다고 본다. 다만 이 이점을 실현하려면 직원이 AI 결과물과 그 함의를 이해하도록 교육에 투자해야 한다고 강조한다. Shah는 일상 운영 업무에서 재무, 인력 관리, 마케팅, 영업 등 전사 계획으로 기회가 확장될 것으로 보며, 적절한 컨텍스트가 있으면 조직이 옵션을 평가하고 중요한 결정을 더 빨리 내릴 수 있다고 말한다.