AI 에이전트의 가치는 ‘검증된 지식’에서 나온다
이 로 코드를 만들고, 문서를 쓰고, 업무 판단을 맡기려면 결과가 실제로 맞았는지 확인할 방법이 필요하다. 결과물이 제대로 작동했는지, 나중에 다른 사람이 믿고 다시 쓸 수 있는지, 회사 안의 지식으로 쌓이는지까지 확인해야 한다. 이런 이 없으면 ‘’은 생산적인 이 아니라 을 더 많이 쓰는 과정이 될 수 있다.
중요한 기반은 AI가 더 많은 결과물을 뽑아내는 것이 아니라, 조직이 다시 활용할 수 있는 된 지식을 만드는 것이다. 가 진짜 회사의 지식 을 만들려면 먼저 절차가 필요하다는 문제의식이다.
핵심 포인트
- 의 결과는 맞는지, 작동하는지, 나중에 믿고 쓸 수 있는지 확인되어야 한다.
- 없는 는 회사 지식이 아니라 잡음과 재작업을 늘릴 수 있다.
- 이 의미 있으려면 AI 출력물이 재사용 가능한 된 지식으로 바뀌어야 한다.
- 에이전트 설계에서는 생성 능력뿐 아니라 절차가 중요하다.