결정 vs. 업무: 운영 현장에서 에이전틱 AI가 진정으로 의미하는 것
Session Overview
'에이전틱 AI'는 광범위하게 쓰이는 용어가 되었지만, DHL 데이터 품질 디렉터 Prerit Mishra는 이 용어가 근본적으로 다른 두 가지 개념을 하나로 뭉뚱그리고 있다고 주장한다. 바로 '업무를 수행하는 에이전트'와 '의사결정을 내리는 에이전트'다. 전자는 채팅 인터페이스를 갖춘 자동화에 불과하다. 후자는 비즈니스가 실제로 운영되는 방식 자체를 바꾼다.
이 두 경로는 서로 다른 데이터, 다른 거버넌스, 다른 운영 모델을 요구한다. 그런데도 대부분의 기업은 마치 같은 문제인 것처럼 투자한다. 이 세션은 두 경로를 명확히 구분하고, 글로벌 공급망에서 AI를 파일럿에서 실제 운영 현실로 확장한 경험을 바탕으로 리더들에게 어디에 먼저 투자해야 하는지 더 선명한 기준을 제시한다.
- 두 종류의 에이전트 — '업무 에이전트'와 '결정 에이전트'가 왜 다른 문제인지, 그리고 동일하게 취급했을 때의 비용
- 중요한 기반 — 각 경로가 확장되기 전에 필요한 데이터 품질·거버넌스·운영 모델의 차이
- 어디에 먼저 투자할 것인가 — 더 나은 채팅 인터페이스가 아닌 실질적인 운영 임팩트를 위한 에이전틱 AI 투자 순서 결정 프레임워크
Speaker
Prerit Mishra는 DHL의 데이터·AI 리더다. 데이터 품질 디렉터로서 대규모 글로벌 운영 환경 전반에서 AI가 안정적으로 임팩트를 발휘할 수 있도록 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 구축하고 있다. 이전에는 DHL 아시아태평양 데이터 및 AI 헤드로서 지역 데이터·분석 역량을 구축하고 확장하며 AI를 실제 비즈니스 운영에 내재화했다.
Micron과 DHL에서 제조 및 공급망 분야를 포함해 데이터·분석·AI 분야에서 15년 이상의 경력을 쌓으며, 기업 AI를 파일럿에서 실제 운영 현실로 전환하는 작업을 이끌어왔다. 아시아태평양 지역에서 활발히 강연 활동을 이어가며 기업 AI 도입, 인간-AI 협업, 비즈니스 운영에 미치는 AI의 실제 영향에 대한 현장 관점을 공유하고 있다. 싱가포르 국립대학교(NUS)에서 자동화 석사 학위를 취득했다.