2024년과 2025년에는 생성형 AI(GenAI)가 대규모로 텍스트, 이미지, 코드를 생성하여 주목을 받았습니다. 하지만 2026년을 맞이하여 경영진은 더욱 날카로운 질문을 던집니다. AI는 어떻게 콘텐츠 제작에서 비즈니스 의사 결정으로 이동할 수 있습니까?

그 답은 GenAI의 창의적인 결과물을 목표 중심의 자율적인 의사 결정 시스템으로 전환하는 계층인 Agentic AI에 있습니다. 기업은 Agentic AI와 GenAI를 함께 사용하여 수동적인 도구를 넘어 적응력 있는 의사 결정 엔진으로 전환할 수 있습니다.

• 생성형 AI = 창조 텍스트와 이미지, 추천을 생성합니다.
• 상담원형 AI = 오케스트레이션 + 조치 여러 워크플로에 걸쳐 목표를 계획하고 세분화하며 실행합니다.
• 이들은 함께 의사 결정 파이프라인을 형성합니다. GenAI는 옵션을 제공합니다. Agentic AI가 평가하고 선정하며 실행합니다.

이러한 역량의 조합을 통해 기업은 수동적인 결과에서 선제적 전략으로 전환할 수 있습니다.

Agentic AI에는 GenAI에 없는 조정 계층이 도입되었습니다.

• 작업 분해 - 전략적 목표를 하위 목표로 나눕니다.
• 피드백 루프 — 선호도 데이터, 나란히 비교, 합의 라벨링을 통해 GenAI 결과를 평가합니다.
• 실시간 적응력 — 입력이나 상황이 변경되면 경로를 변경합니다.
• 다중 상담원 협업 — 전문 상담원의 추론, 평가, 실행

GenAI를 '무엇'을 생성하는 것으로 간주하면 Agentic AI가 '방법'과 '이유'를 결정합니다.

기업에 도입하려면 다음을 통합하는 스택형 아키텍처가 필요합니다.

• 콘텐츠 생성을 위한 LLM(대형 언어 모델)
• 선호도 최적화를 위한 RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)
• 복합 데이터(문자, 오디오, 동영상, 센서 데이터)입니다.
• 평가 프레임워크: 병행 검토, 편견 감지, 합의 라벨링
• 견고성 및 보안 테스트를 위해 팀을 구성합니다.

이러한 조합을 통해 창의적일 뿐만 아니라 정확하고 설명 가능하며 신뢰할 수 있는 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

• 속도: 의사결정이 실시간으로 이루어지며, 수동으로 분석하는 데 며칠이 소요됩니다.
• 정확도: 상담원은 품질 지표로 결과물을 지속적으로 개선합니다.
• 확장성: 기업은 다중 상담원 조정을 통해 수천 개의 워크플로를 동시에 처리할 수 있습니다.
• 신뢰: 투명한 평가 체계는 환각과 편견을 줄입니다.

Uber AI 솔루션은 기업이 GenAI와 연결하는 데 필요한 인프라, 긱 인력, 거버넌스 모델을 제공합니다

상담원 AI:

• 200개 이상의 언어와 30개 이상의 도메인(금융, 의료, STEM)에서 데이터를 수집하고 분석합니다.
• 나란히 비교, 선호도 순위, 골든 데이터 세트 등을 통해 대규모 평가를 모델로 삼습니다.
• uLabel 및 uTask와 같은 플랫폼으로 AI 워크플로의 조정, 선별, 거버넌스를 지원합니다.
• 전 세계 인력(880만 명 이상) - 시스템상의 편견을 줄이기 위해 다양한 피드백 루프를 보장합니다.

1. 콘텐츠 결과물 그 이상: 초안이 아닌 AI가 어떻게 의사결정을 내릴 수 있는지 물어보세요.
2. 조정 계층에 대한 투자: GenAI가 상담원의 감독과 짝을 이루도록 합니다.
3. 지속적인 평가 도입: 선호도 데이터, 편견 대시보드, SLA 준수 여부는 협상 대상이 아닙니다.
4. 신뢰할 수 있는 제공업체와 파트너십을 맺으세요. 검증된 플랫폼과 다양한 인력을 대규모로 배치하세요.

2024년은 AI가 창출할 수 있음을 증명하는 해였습니다. 2025년은 성과를 확장하는 한 해였습니다. 2026년은 신뢰할 수 있는 AI가 대규모로 의사결정을 내리는 것이 중요합니다.

GenAI의 창의력과 Agentic AI의 조정 기능을 결합한 기업은 적응력이 높고 자율적이며 설명이 가능한 의사결정 시스템을 구축하여 실질적인 비즈니스 성과를 이끌어낼 수 있습니다.

그리고 글로벌 규모의 데이터와 플랫폼을 제공하는 Uber AI 솔루션을 통해 기업은 새로운 영역으로 자신 있게 진출할 수 있습니다.