제조 AX의 관점에서 살펴보는 신뢰할 수 있는 AI 에이전트의 6가지 원칙 AI가 할 수 있는 일이 늘어날수록, 우리는 무엇을 고민해야 할까요? 최근 AI 기술의 발전 방향을 보면 흥미로운 변화가 나타나고 있습니다. 과거에는 AI 모델이 얼마나 정확하게 답변하는지, 이미지를 얼마나 잘 인식하는지, 복잡한 문제를 얼마나 잘 해결하는지가 중요한 경쟁력이었습니다. 이제는 한 단계 더 나아가고 있습니다. AI가 스스로 목표를 해석하고, 필요한 정보를 수집하고, 작업 순서를 계획하며, 실제 시스템에 접속해 업무를 수행하는 AI 에이전트(AI Agent) 가 주목받고 있습니다. 단순히 질문에 답하는 AI와 업무를 직접 처리하는 AI의 차이는 생각보다 큽니다. 답변이 틀렸다면 다시 질문할 수 있지만, 실제 업무에서 잘못된 판단을 실행했다면 데이터가 변경되거나 설비 운영에 영향을 주거나, 돌이키기 어려운 결과가 발생할 수도 있기 때문입니다. 제조 현장을 예로 들