기업용 AI 에이전트 6종 비교 2026: 가격부터 권한·승인·보관 정책까지

기업용 AI 에이전트(AI agent)는 실제 업무가 이루어지는 시스템과 에이전트의 행동을 통제할 주체를 기준으로 골라야 합니다. 여기서 비교하는 6개 플랫폼은 서로 다른 도입 목적에 맞춰져 있습니다. Google 중심의 직원 업무에는 Gemini Enterprise, Microsoft 환경에는 Copilot Studio, Salesforce 환경에는 Agentforce가 출발점입니다. 지식 업무를 맡기려면 ChatGPT Work나 Claude Enterprise를, 여러 공급업체에 걸친 오케스트레이션과 거버넌스가 필요하면 Airia를 검토할 수 있습니다.

가격과 제품 문서는 2026년 10월 14일에 확인했습니다. 이 글은 문서에 명시된 기능, 통제 수단, 구매 방식을 비교합니다. 본문의 예시는 제안하는 워크플로이며, 실제 구축 사례나 측정된 성과를 뜻하지 않습니다.

도입 과정에서 흔히 하는 실수는 모든 에이전트 제품을 같은 종류로 보는 것입니다. 직원용 워크스페이스는 직원이 업무를 위임하도록 돕습니다. 빌더는 반복 실행할 프로세스를 정의하는 도구입니다. 거버넌스 계층은 그 프로세스가 사용하는 모델, 툴, 행동을 통제합니다. 여러 역할을 아우르는 제품도 있지만, 라이선스와 권한, 운영 책임까지 같아지는 것은 아닙니다.

에이전트는 목표한 결과에 도달하기 위해 여러 단계에 걸쳐 툴을 사용할 수 있는 소프트웨어입니다. 운영 책임자에게 중요한 구분은 공급업체 정보 변경 요청서를 준비하는 일과 공급업체 레코드를 실제로 수정하는 일의 차이입니다. 후자에는 검증된 신원, 허용된 작업, 실행 내역이 필요합니다.

기업용 AI 에이전트 한눈에 비교하기

기존 프로세스와 가장 가까운 플랫폼부터 살펴보고, 도입 여부를 좌우할 통제 기능을 시험해 보세요. 아래 가격은 과금 단위가 서로 다릅니다. 크레딧 팩과 직원용 좌석을 같은 구매 단위로 비교해서는 안 됩니다.

각 제품 섹션에 연결한 가격 안내에서 선행 조건, 다른 플랜, 사용량 과금을 확인할 수 있습니다. 견적 문의로 표시한 가격은 임의로 추정하지 않았습니다.

엔터프라이즈 AI 도입, 현재 업무 시스템에서 출발하기

후보군은 업무 원장을 관리하는 기준 시스템에 맞춰 좁히는 것이 좋습니다. 운영해야 할 연결, 권한, 시스템 간 인계 지점을 줄일 수 있습니다.

여러 제품을 쓰는 회사라면 이들을 함께 도입할 수도 있습니다. 예를 들어 분석가는 ChatGPT Work로 보고서를 준비하고, IT 부서가 관리하는 Airia 워크플로가 승인된 시스템 간 작업을 처리할 수 있습니다. 이는 검증할 아키텍처 제안입니다. 어느 한 제품을 구매하면 다른 제품과 자동으로 연결되거나 다른 제품까지 통제된다는 뜻은 아닙니다.

비교 대상을 선정한 기준

이번 비교는 IT 또는 운영 책임자가 직원용 에이전트 도입 시 검토할 만한 6개 플랫폼을 다룹니다. 선정 기준은 업무 적합성, 연결 가능 범위, 구축에 드는 노력, 권한 경계, 실행 후 확보할 증거, 보관 정책, 총비용입니다. 벤치마크 점수로 순위를 매기거나 모든 회사에 통하는 우승 제품을 정하지는 않습니다.

각 제품은 제조사의 현행 페이지를 기준으로 확인했습니다. 공개 문서로 알 수 있는 것은 명시된 범위 안에 해당 통제 기능이 존재한다는 사실입니다. 회사의 테넌트, 플랜, 지역, 커넥터에서 그 기능이 활성화되어 있다는 뜻은 아닙니다. 프리뷰 기능은 별도로 표시했습니다. 구매 과정에서 답을 얻지 못한 질문은 기능이 있다고 단정하지 않고 미확인 사항으로 남겼습니다.

소비자용 어시스턴트와 개발자 프레임워크는 별도 항목으로 넣지 않았습니다. 여기서 다루는 구매 결정에는 직원 관리와 지속적인 운영까지 포함되기 때문입니다. 그 제품들의 품질이 떨어진다는 뜻은 아닙니다. 프로토타입용 툴만으로는 접근 권한 검토, 사고 조사, 퇴사자 처리의 책임자를 정할 수 없다는 의미입니다.

예시는 공급업체 등록, 고객사 미팅 준비, 사내 지원, 문서 작성처럼 일상적인 업무를 사용합니다. 다른 후보 프로세스는 AI 에이전트 활용 사례 가이드에서 살펴볼 수 있습니다. 자율성의 수준을 정하기 전에 산출물이 명확한 반복 업무부터 고르세요.

AI 에이전트 플랫폼별 기능과 도입 조건

각 플랫폼에는 특히 잘 맞는 사용 상황이 있습니다. 핵심은 허용 가능한 연동 노력, 통제 범위, 비용 안에서 회사의 프로세스를 완수할 수 있느냐입니다.

1. Google Gemini Enterprise: Google 중심 업무의 출발점

Google Gemini Enterprise는 직원용 에이전트 및 기업 검색 제품으로, 일상 업무가 Google Workspace에서 시작되는 회사에 적합합니다. 직원이 업무에 필요한 맥락을 일일이 모으지 않아도 작업에 활용할 수 있다는 점이 강점입니다. 파일럿으로는 승인된 문서를 읽고 요청서를 준비한 뒤, 다음 작업을 진행하기 전에 사람의 승인을 받는 공급업체 등록 어시스턴트를 생각할 수 있습니다. Google 업무 환경이 출발점이고 필요한 워크플로를 해당 에디션에서 제공한다면 검토할 만합니다.

적합한 조직: Google 중심으로 사내 검색과 반복 가능한 내부 워크플로를 구축하는 회사.
주요 강점: 기업 데이터 소스와 연결된 직원용 진입점 및 노코드 워크플로 구축 경로.
가격: 좌석 견적 문의. 현재 제품 페이지에는 구체적인 좌석 가격표가 없습니다.
무료 체험: Gemini Enterprise Plus는 30일 무료 체험을 제공합니다. Google 제품 및 체험 안내.

연결 범위와 구축 방식

Google이 제시하는 연동 대상에는 Google Workspace, Microsoft 365, Slack, Confluence, GitHub, Jira, Salesforce, ServiceNow, BigQuery가 포함됩니다. 데이터 소스에 접근할 수 있다고 해서 필요한 모든 쓰기 작업까지 가능한 것은 아닙니다. 로고의 유무보다 해당 커넥터가 지원하는 구체적인 작업을 확인해야 합니다.

Workflow Builder는 자연어를 통한 워크플로 생성, 템플릿, 조건 분기, 반복문, 연결된 툴, 실행 로그를 지원합니다. 문서에 명시된 워크플로 커넥터에는 Gmail, Google Drive, Slack, Jira, ServiceNow, SharePoint, Outlook이 있습니다. 관리자가 Workflow Builder를 활성화해야 사용할 수 있습니다. 운영 책임자는 시각적 도구로 구성하고, 제공되는 단계만으로 부족한 작업은 개발자가 아키텍처를 확장할 수 있습니다. Workflow Builder 문서.

에디션 선택도 중요합니다. Google의 비교표에는 Business, Standard, Plus, Pay-as-you-go, Frontline이 나옵니다. Business는 일부 커넥터를 제공하며, Standard와 Plus는 전체 커넥터 생태계와 기업용 통제 기능을 제공합니다. 비교표에서 노코드 에이전트 생성은 프리뷰로 표시됩니다. Standard, Plus, Pay-as-you-go는 외부에서 코드로 구축한 에이전트를 지원합니다. Frontline은 배포된 에이전트를 사용하는 에디션으로, Standard 또는 Plus 사용자 최소 150명이 선행 조건입니다. 에디션 비교.

권한, 감사, 승인, 데이터 보관

권한: Google은 소스 접근이 기존 사용자 권한을 따른다고 설명합니다. 별도로 관리자는 워크플로 공유 전에 검토를 요구할 수 있습니다. 다만 이 검토는 최초 공유에 적용되며, 이후 워크플로 수정에는 재승인이 필요하지 않습니다. 에이전트 변경 사항에는 별도의 내부 릴리스 절차를 적용해야 합니다. 워크플로 공유 통제.

감사: Gemini Enterprise 문서에는 관리 및 데이터 접근 메서드에 대한 Cloud Audit Logs가 명시되어 있습니다. 파일럿 담당자에게 사고 조사에 필요한 구체적인 이벤트를 직접 보여 달라고 요청하세요. 메서드 로그와 전체 대화 기록은 서로 다른 기록입니다. 감사 로그 범위.

승인: Workflow Builder에는 실행을 일시 중지하는 Request info와 Approval 단계가 있습니다. 공급업체 정보 변경안이 후속 작업으로 넘어가기 전에 멈춰 세울 수 있는 명확한 지점입니다. 사람의 검토 단계.

보관: 어시스턴트 채팅 기록은 1일, 30일, 60일, 90일, 120일 또는 180일로 설정할 수 있으며 기본값은 60일입니다. 이 설정은 어시스턴트 세션에 적용됩니다. 연결된 모든 애플리케이션의 레코드나 모든 로그를 포괄하지는 않습니다. 어시스턴트 설정.

견적과 파일럿에서 확인할 사항

동일한 견적서에 에디션명, 좌석 약정, 커넥터 제공 여부, 포함 사용량, 초과 사용 시 처리 방식을 명시해 달라고 요청하세요. Google의 Pay-as-you-go 문서에는 스토리지와 인덱싱 요금이 월 GiB당 $5로 나와 있으며, 에이전트 사용량에는 Agent Platform 요율을 참조하도록 안내합니다. 이는 사용량 과금 항목이며 좌석 견적을 대신하지 않습니다. 할당량과 사용량 과금.

출시 상태도 확인해야 합니다. 현재 제품 페이지는 타사 모델 선택과 일부 백그라운드 작업 및 기기 기능을 얼리 액세스로 표시합니다. 소개 페이지의 시연만 보고 필수 운영 워크플로를 충족한다고 판단해서는 안 됩니다.

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   워크플로 기능 활성화

   Gemini Enterprise 관리자에게 Workflow Builder를 활성화하고 승인된 데이터 소스를 연결하도록 요청합니다. 공급업체 예시라면 파일럿 사용자가 이미 읽을 권한을 가진 문서부터 시작합니다.

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   레코드 수정 전에 요청서 작성

   공급업체 정보 변경 요청서를 준비하는 워크플로를 만듭니다. 첫 산출물은 검토 가능한 형태로 유지하고, 최종적으로 전달할 대상도 명확히 지정합니다.

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   승인 대기 단계 삽입

   워크플로에서 Add step, Human in the loop, Approval 순서로 선택합니다. 검토자에게 보여 줄 정보를 구성합니다. 후속 단계가 실행되기 전에 실행 상태가 Needs Review에 도달하는지 확인합니다.

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   권한 경계 시험

   권한이 있는 사용자와 데이터 소스 접근 권한이 없는 사용자로 각각 실행합니다. 실행 기록을 확인한 뒤 워크플로 단계를 변경하고, 수정본을 공유하기 전에 자체 변경 검토 절차를 적용합니다.

2. Microsoft Copilot Studio: Microsoft 업무 환경에 적합한 빌더

Microsoft Copilot Studio는 에이전트와 워크플로를 만드는 시각적 로코드 빌더입니다. Microsoft 365와 Power Platform을 이미 관리하는 조직이라면 유력한 출발점이 됩니다. 요청을 수집하고 승인된 안내 자료를 참고한 뒤, 제안한 변경 사항을 승인 단계로 넘기는 사내 지원 에이전트를 예로 들 수 있습니다. Microsoft 업무 툴과 운영 환경이 가깝다는 점이 강점입니다. IT 부서가 반복 가능한 프로세스를 책임지고 유지할 계획이라면 검토하되, 직원이 호출하는 방식에 맞춰 라이선스를 확인해야 합니다.

적합한 조직: Power Platform 담당 조직이 있고 반복적인 내부 프로세스를 운영하는 Microsoft 365 사용 회사.
주요 강점: Microsoft 관리 체계와 배포 채널을 활용하는 로코드 에이전트 및 워크플로.
가격: Copilot Credits 25,000개 팩당 월 $200. 종량제와 선구매 옵션도 있습니다.
무료 체험: 체험을 제공하며, 현재 적용되는 조건은 확인해야 합니다. Copilot Studio 가격.

연결 범위와 구축 방식

Copilot Studio는 사전 구축된 커넥터와 맞춤 커넥터를 사용하며, 에이전트를 Microsoft Teams, Microsoft Copilot, 웹사이트 등 여러 채널에 게시할 수 있습니다. 제작자는 시각적 디자이너를 사용합니다. 맞춤 시스템을 연결하려면 커넥터와 인증을 구현하고 유지할 담당자는 여전히 필요합니다.

Microsoft 문서에는 GitHub Copilot, standard, Copilot chat 등 여러 실행 엔진이 나옵니다. 엔진에 따라 기능과 과금이 달라집니다. 특정 엔진을 기준으로 받은 견적을 다른 엔진의 비용 예측에 그대로 적용할 수는 없습니다. 지원 업무 파일럿에서는 커넥터 목록과 예상 트래픽 옆에 선택한 엔진도 함께 기록하세요. Copilot Studio 개요.

권한, 감사, 승인, 데이터 보관

권한: Power Platform 데이터 정책은 인증, 지식 소스, 커넥터, 작업, 요청, 게시 채널을 통제할 수 있습니다. 툴은 사용자의 자격 증명을 사용할 수 있습니다. IT 부서는 이를 통해 제작자가 조합할 수 있는 연결을 제한할 수 있지만, 권한이 넓은 서비스 계정은 별도 검토가 필요합니다. 보안 및 거버넌스 통제.

감사: Microsoft Purview는 Copilot Studio 이벤트를 기록합니다. 감사 이벤트에는 메타데이터와 대화 기록의 스레드 ID가 포함되지만, 전체 대화 내용 자체는 들어 있지 않습니다. 사고 조사에 활용하기 전에 이벤트 검색과 해당 대화 기록으로 이동하는 경로를 모두 시연해 보세요. Purview 감사 문서.

승인: 워크플로와 에이전트 흐름은 사람이 검토하는 경로를 제공합니다. 다만 Microsoft의 다단계 및 AI 승인 관련 문서는 프리뷰로 표시되며, 프리뷰 기능은 운영 환경용이 아니라고 명시합니다. 데모에서 보여 준 승인 경로가 이 기능이라면, 배포 전에 운영 환경에서 지원되는 설계를 요구해야 합니다. AI가 생성한 승인 판단과 지정된 직원의 승인도 같지 않습니다. 다단계 승인 기능의 상태.

보관: 관리자는 Dataverse 대화 기록의 저장, 접근, 보관을 통제할 수 있습니다. Microsoft는 별도로 Copilot Studio 세션을 최대 28일 동안 임시 저장한다고 설명합니다. 한 저장 대상의 대화 기록 저장을 껐다고 해서 모든 위치에서 즉시 삭제된다고 사내에 안내해서는 안 됩니다. 대화 기록 통제.

예산을 바꾸는 라이선스 조건

주요 구매 경로는 4가지입니다. Microsoft 365 Copilot은 연간 결제 기준 사용자당 월 $30이며, 자격 요건을 충족하는 Microsoft 365 플랜이 필요합니다. 독립형 Copilot Studio는 크레딧 팩, 종량제, 선구매 플랜을 제공합니다. 종량제와 선구매 플랜에는 Azure 구독이 필요합니다. 선구매 상품은 최대 20% 할인을 홍보합니다. 최대 할인율을 가정하지 말고 구매량에 적용되는 약정과 할인율을 확인하세요. 구매 옵션.

인증된 Microsoft 365 Copilot 사용자의 적격 사내 사용은 문서에 명시된 신원, 트리거, 공정 사용 조건에 따라 포함될 수 있습니다. 모든 무인 실행이나 컴퓨터 사용 작업이 포함된다는 의미는 아닙니다. standard 엔진 요율표도 기능별 요금을 합산하며, 해당하는 경우 추가 추론 요금이 붙습니다. 과금 범위와 요율.

Microsoft 제품 사용 비중이 높은 회사라면 추가 용량 예산을 잡기 전에 직원에게 이미 부여된 이용 권한을 확인하세요. 그다음 한 번의 성공적인 응답으로 예측하지 말고, 실패한 시도까지 포함한 지원 요청 전체의 사용량을 측정해야 합니다.

3. OpenAI ChatGPT Work: 직원이 산출물 작성을 맡길 때

OpenAI ChatGPT Work는 직원이 ChatGPT 안에서 여러 단계의 업무를 위임하고, 승인된 맥락과 툴을 활용해 검토 가능한 결과물을 얻는 방식입니다. 공급업체 비교 자료를 준비하는 운영 분석가, 고객사 브리핑을 만드는 담당자, 원자료를 발표 자료로 정리하는 재무 책임자에게 적합합니다. 구매 대상은 독립형 워크플로 엔진 라이선스가 아니라, 관리 체계가 적용된 직원용 워크스페이스와 그 사용량입니다. 승인된 여러 데이터 소스를 활용해 직원의 업무를 완수하는 것이 당장의 과제라면 검토할 만합니다.

적합한 사용자: 조사, 분석, 문서 작성, 정기 업데이트를 위임하려는 직원.
주요 강점: 자연어로 업무를 맡기고, 연결된 업무 맥락을 바탕으로 검토 가능한 파일을 받는 방식.
가격: Business는 최소 2명부터 이용하며 연간 결제 시 사용자당 월 $20, 월간 결제 시 $25입니다. Enterprise는 별도 견적입니다.
무료 체험: Free 플랜은 있지만, 이것만으로 Enterprise 파일럿 조건을 알 수는 없습니다. 공식 가격.

연결 범위와 구축 방식

Work 문서에는 Slack, Google Drive, SharePoint, 이메일, 캘린더, Salesforce MCP, GitHub 등의 연결이 나옵니다. MCP는 Model Context Protocol의 약자로, 외부 툴과 데이터를 에이전트에 제공하는 표준 방식입니다. MCP를 지원한다는 것은 연결 방식에 관한 설명이지, 그 연결 뒤의 모든 데이터에 접근할 권한이 있다는 뜻은 아닙니다.

직원은 일상적인 언어로 원하는 결과를 설명하고 필요한 맥락을 제공할 수 있습니다. 재사용할 플러그인도 대화를 통해 만들고 수정할 수 있습니다. 지원되는 워크플로에는 노코드 경로가 열리지만, 새로운 사내 전용 시스템을 연동하려면 필요한 툴과 인증을 별도로 갖춰야 합니다. Work 시작 가이드.

고객사 브리핑을 만든다면 사용할 수 있는 고객 레코드, 보고 기간, 출력 형식, 사람이 결과를 검토할 시점을 지정하세요. 막연히 “영업 에이전트”를 요청하는 것보다 유용합니다. 직원이 없는 상태에서도 백엔드 트랜잭션을 안정적으로 실행해야 하는 워크플로라면, 그 배포 요건은 직원의 사용 경험과 별도로 평가해야 합니다.

권한, 감사, 승인, 데이터 보관

권한과 승인: Work 접근, 로컬·클라우드 실행, 연결된 앱의 작업에는 각각 다른 통제가 적용됩니다. 지원되는 앱 작업 정책에서는 읽기 전용 작업이나 맞춤 작업 집합을 허용할 수 있으며, 승인 방식은 별도 설정입니다. 공유 연결이나 에이전트 소유 연결은 연결된 계정을 통해 호출한 직원 개인의 권한 범위를 넘어서는 접근을 제공할 수 있습니다. 연결의 권한 범위와 그 연결을 사용할 대상을 함께 정해야 합니다. Work 관리 안내.

재무 어시스턴트에서는 이 공유 연결의 차이가 중요합니다. 부서 계정의 데이터를 읽을 수 있다면, 그 계정의 권한을 제한하는 일만큼 어시스턴트를 호출할 수 있는 사람을 제한하는 일도 중요합니다. 관리자에게 두 경계를 모두 시연해 달라고 요청하세요.

감사: Enterprise는 Compliance API 로깅을 제공하며, 기록 범위는 이벤트와 실행 환경에 따라 달라집니다. 모든 로컬 툴 호출이 같은 피드에 나타난다고 가정하지 말고, 필요한 기록이 실제로 포함되는지 확인해야 합니다.

보관: 대화 내용, 프로젝트 파일, 동기화된 앱 데이터, 로컬 리소스, 타사 레코드에는 서로 다른 규칙이 적용될 수 있습니다. OpenAI는 Work Cloud를 통한 로컬 컴퓨터 접근이 엄격한 무보관 방식은 아니라고 명시합니다. 노트북과 외부 애플리케이션을 함께 사용하는 작업에는 양쪽을 모두 고려한 보관 설계가 필요합니다. Work 실행과 데이터 경계.

Business 좌석 가격과 Enterprise 통제 기능의 비용 구분하기

OpenAI 가격 페이지에는 Free가 월 $0, Go가 $8, Plus가 $20이며, Pro 옵션은 $100, $200, $500로 표시됩니다. 이 개인용 플랜들은 회사 차원의 관리 기능을 대체하지 않습니다. Business에는 전용 워크스페이스와 SAML 싱글 사인온(SSO)이 추가되어 직원이 회사의 신원 관리 시스템으로 로그인할 수 있습니다. Enterprise와 Edu는 영업팀 견적 방식이며 SCIM, 역할 기반 접근, Compliance API 로그, 보관 옵션 등의 통제 기능을 더 제공합니다. SCIM은 신원 공급자를 통해 계정 생성·설정과 제거를 자동화합니다. 플랜 비교.

직원 100명을 예로 들면, Business 연간 결제의 기본 좌석 비용은 월 환산 $2,000, 연간 $24,000입니다. Enterprise 통제 기능의 견적도 아니고, 에이전트 업무를 무제한 수행할 수 있다는 약속도 아닙니다.

Work와 Codex는 사용량을 함께 집계합니다. 해당하는 크레딧 기반 계약에서는 약정 크레딧을 쓴다고 해서 자동으로 새 청구 금액이 발생하지는 않습니다. 실제 과금은 계약, 남은 할당량, 초과 사용 설정에 따라 달라집니다. 파일럿 사용자의 합산 사용량을 측정하세요. API 토큰 가격으로 포함된 Work 작업 수를 추산해서는 안 됩니다. Work 사용량과 비용.

4. Anthropic Claude Enterprise: Claude를 사내 업무의 표준으로 쓸 때

Anthropic Claude Enterprise는 Claude Chat, Claude Cowork, Claude Code와 사내 커넥터를 통합 관리하는 직원용 상품입니다. 운영 인력과 개발자가 공통 관리 체계 아래에서 Claude를 사용하려는 회사에 적합합니다. 운영 업무 파일럿으로는 승인된 파일과 업무 애플리케이션을 활용해 월간 공급업체 성과 자료를 준비하고, 최종 권고안은 사람이 검토하는 방식을 생각할 수 있습니다. Claude를 주된 업무 환경으로 삼고 싶고 IT 부서가 클라우드와 기기 데이터를 모두 관리할 수 있다면 검토할 만합니다.

적합한 조직: 직원의 지식 업무와 코딩을 Claude로 표준화하는 회사.
주요 강점: Enterprise 신원 관리 및 거버넌스 통제를 갖춘 직원용 제품과 커넥터.
가격: 연간 결제 기준 좌석당 월 $20에 API 요율에 따른 사용료가 추가됩니다. 최소 20좌석입니다.
무료 체험: 확인한 페이지에는 Enterprise 체험 조건이 명시되어 있지 않습니다. Claude Enterprise 안내.

연결 범위와 구축 방식

Anthropic은 Claude가 회사의 업무 맥락을 활용하는 연결 수단으로 Gmail, Google Drive, Slack, Microsoft 365 등을 제시합니다. Cowork는 일반 업무 위임을, Claude Code는 소프트웨어 작업을 지원합니다. 직원은 프로그램을 작성하는 대신 업무를 설명할 수 있지만, 맞춤 연동이나 별도의 운영 시스템은 여전히 구현이 필요합니다.

직원용 제품 구매와 Claude Platform은 구분해야 합니다. Claude Platform은 제품과 애플리케이션에 에이전트를 구축하려는 개발자를 위한 Anthropic의 상품입니다. Claude Enterprise에 비용을 지불하는 것만으로 무인 조달 서비스의 아키텍처가 정해지지는 않습니다. 직원이 요청을 맡고 결과를 검토하는 상황이라면 직원용 제품부터 평가하는 편이 적절합니다.

공급업체 성과 자료를 만들 때는 근거 수집과 최종 업무 판단을 분리하세요. Claude에 각 권고의 출처를 제시하도록 요청하고, 계약 변경은 승인된 업무 프로세스에 맡깁니다. 그러면 파일럿의 합격 기준이 명확해집니다. 담당자가 분석 전체를 다시 수행하지 않고도 산출물을 검증할 수 있는지 확인하면 됩니다.

권한, 감사, 승인, 데이터 보관

권한: Enterprise에는 SSO, SCIM, 역할 기반 접근 제어가 포함됩니다. 역할 기반 접근 제어는 사용자의 역할에 따라 사용할 수 있는 기능을 부여합니다. 관리자는 커넥터를 승인하고 툴 권한을 설정할 수 있습니다. 연결된 시스템의 접근 규칙도 여전히 중요합니다. 커넥터를 활성화하는 것으로 원본 데이터의 권한 정비를 대신할 수는 없습니다.

승인: Cowork에서 쓰기 기능이 있는 커넥터 툴에 지속적인 “Always allow” 권한을 허용하는 설정은 기본적으로 꺼져 있습니다. “Automatically approve” 모드는 별도의 통제 항목입니다. 중요한 모든 쓰기 작업에 매번 새 승인이 필요하다고 직원에게 안내하기 전에 두 설정을 모두 검토하세요. Cowork 관리 안내.

감사: Enterprise에는 감사 로그와 Compliance API가 포함됩니다. Cowork 이벤트는 운영 텔레메트리를 내보내는 표준인 OpenTelemetry를 통해 모니터링 시스템으로 전송할 수도 있습니다. 텔레메트리와 컴플라이언스 로깅은 목적이 다릅니다. 이벤트 수집 범위를 확인하지 않고 서로 대체해서는 안 됩니다.

보관: 채팅 및 프로젝트의 맞춤 보관 기간은 최소 30일입니다. 기본적으로는 맞춤 기간을 설정할 때까지 데이터를 무기한 보관합니다. 프로젝트 안의 채팅에는 프로젝트 보관 정책이 우선 적용되므로, 독립된 채팅의 보관 기간만 설정해서는 워크스페이스 전체를 다룰 수 없습니다. 맞춤 보관 정책 문서.

별도로 놓치기 쉬운 부분이 기기 데이터입니다. 로컬 Cowork 대화 기록은 사용자 컴퓨터에 남으며, Anthropic의 중앙 보관 통제로 이 사본을 중앙에서 관리하거나 삭제하지는 않습니다. 배포 계획에 퇴사 시 기기 정리 절차를 포함하세요.

좌석 가격과 함께 사용량 조항 읽기

현재 가격 페이지에는 Free가 $0로 표시됩니다. Pro는 연간 $200 선결제 시 월 환산 표시 가격이 $17이며, 월간 결제는 $20입니다. Max는 월 $100부터 시작합니다. Team은 2~150명을 지원합니다. Standard 좌석은 연간 결제 시 월 $20, 월간 결제 시 $25이며, Premium 좌석은 연간 결제 시 월 $100, 월간 결제 시 $125입니다. Enterprise는 셀프서비스 구매와 영업팀을 통한 구매 경로를 모두 제공합니다. 공개된 기본 가격은 연간 결제 기준 좌석당 월 $20이며 사용료는 별도입니다. Claude 전체 플랜.

플랜 비교표에서는 SCIM, 역할 기반 접근, 감사 로그, Compliance API, 맞춤 보관 기능을 Team이 아닌 Enterprise에 배정합니다. 필요한 통제 기능 묶음을 먼저 고른 뒤 사용량에 따른 비용을 비교하세요.

5. Salesforce Agentforce: Salesforce가 업무의 기준 시스템일 때

Salesforce Agentforce는 Salesforce의 업무 데이터와 작업을 중심으로 워크플로를 구성하는 에이전트 플랫폼입니다. 기존 Salesforce 프로세스 안에서 문의 해결안을 준비하는 서비스 조직이나 고객사 정보 갱신을 제안하는 영업 운영 조직에 적합합니다. 이미 관리하는 레코드와 자동화에 가깝다는 점이 가장 큰 도입 이유입니다. Salesforce가 기준 시스템이고 Salesforce 담당자가 에이전트의 작업을 유지·관리할 계획이라면 검토할 만합니다.

적합한 조직: Salesforce 중심의 서비스, 영업, 직원 업무 프로세스를 운영하는 조직.
주요 강점: Salesforce 레코드와 기존 업무 작업에 연결된 에이전트.
가격: Agentforce User License는 사용자당 월 $5이며 Flex Credits가 필요합니다. 크레딧 가격은 100,000개당 $500입니다.
무료 체험: Salesforce Foundations는 $0 시작 상품으로 표시됩니다. 포함 범위는 확인해야 합니다. Agentforce 가격.

연결 범위와 구축 방식

Agentforce는 Flow, Apex, 외부 서비스, MuleSoft API, 프롬프트 템플릿을 기반으로 한 맞춤 작업을 사용할 수 있습니다. Flow는 Salesforce의 시각적 자동화 시스템이며 Apex는 프로그래밍 언어입니다. 필요한 프로세스가 이미 얼마나 구현되어 있는지에 따라 로코드 또는 코드 기반 경로를 선택할 수 있습니다.

문의 해결 어시스턴트라면 서비스 운영 조직이 이미 신뢰하는 작업부터 시작하세요. 기존 Flow를 사용해 레코드 갱신을 제안할 수 있다면 핵심 과제는 해당 작업의 범위를 정하고 시험하는 일이 될 수 있습니다. 익숙하지 않은 시스템들을 조율해야 한다면 연동과 유지보수 비용을 구매 비용에 포함하세요. 빌더 화면이 있다고 해서 엔지니어링 책임까지 사라지지는 않습니다. 맞춤 작업 문서.

권한, 감사, 승인, 데이터 보관

권한: 접근은 해당 작업의 기반 구현에 의해 통제됩니다. Salesforce 문서에 따르면 Flow 기반 작업에는 설정된 권한, 필드 수준 보안, 공유 설정이 적용됩니다. 모든 작업이 직원 개인의 권한으로 실행된다고 가정하지 말고, Agent User가 있다면 이를 포함해 실제 실행 맥락을 살펴봐야 합니다.

승인: 맞춤 작업의 Require user confirmation 설정을 사용하면 레코드를 변경하기 전에 에이전트가 확인을 요청하도록 할 수 있습니다. 서비스 파일럿에서는 중요한 작업에 이 설정을 켜고 승인뿐 아니라 거절도 시연해 보세요. 요청이 거절되면 레코드는 변경되지 않아야 합니다.

감사: Agentforce Session Tracing은 상세한 세션 데이터를 Data 360에 저장합니다. Einstein Audit, Analytics, and Monitoring Setup에서 설정을 확인하세요. 일반적으로 기본값은 꺼짐이지만, Agentforce가 활성화된 조직 중 데이터 공간이 하나인 경우에는 문서에 명시된 예외가 있습니다. 추적 데이터에 대한 접근도 원본 레코드 접근만큼 주의 깊게 보호해야 합니다. 세션 추적 설정.

보관: 추적을 꺼도 기존 데이터는 남습니다. 대상 데이터 공간을 바꾸더라도 이전 데이터는 수동으로 삭제할 때까지 기존 위치에 남습니다. 이와 별개로 Salesforce의 타사 모델 무보관 정책이 기반 Salesforce 서비스까지 아무 기록도 남기지 않는다는 뜻은 아닙니다. 해당 서비스의 보관 및 삭제 규칙을 적용해야 합니다. Agentforce 개인정보 보호 FAQ.

공개된 구매 옵션

현재 페이지에는 Salesforce Foundations가 $0, Flex Credits가 100,000개당 $500, 고객용 Conversations가 건당 $2로 표시됩니다. $5 User License에는 Flex Credits가 필요하며 CRM 객체 접근 범위도 제한됩니다. 직원용 Agentforce 애드온은 사용자당 월 $125, Industries 애드온은 사용자당 월 $150입니다. Agentforce Max Editions는 사용자당 월 $550부터 시작하며 조직당 연간 275만 Flex Credits를 포함합니다. 비교표에는 Help Agent Resolutions도 $2로 나옵니다. 이는 직원 접근 권한과 다른 과금 단위입니다. 공개된 Agentforce 옵션.

애드온은 해당 상품 범위 내에서 직원 사용량을 계량하지 않는다고 안내합니다. 어떤 사용자, 기능, 기반 Salesforce 라이선스가 대상인지 확인하세요. 고객 대화 단가를 모든 직원 워크플로에 적용하거나 $5 접근 라이선스를 전체 운영비로 보아서는 안 됩니다.

프로세스에서 Salesforce가 주변적인 데이터베이스 역할만 한다면 Agentforce 도입의 타당성을 설명하기가 더 어렵습니다. 이때는 Salesforce를 워크플로의 중심으로 만드는 데 필요한 노력과, 직원이 가장 많이 사용하는 애플리케이션을 중심으로 설계된 플랫폼의 도입 노력을 비교하세요.

6. Airia: 여러 공급업체를 아우르는 오케스트레이션과 거버넌스

Airia는 여러 공급업체의 에이전트, 모델, 툴을 아우르는 오케스트레이션·보안·거버넌스 계층입니다. 부서마다 다른 모델과 업무 시스템을 쓰는 가운데 IT 부서가 실행 통제를 한곳에서 정의해야 한다면 후보에 넣을 만합니다. 요청 내용을 추출하고 승인 검토 자료를 준비한 뒤 검토자에게 전달하고, 승인된 업무 작업을 호출하는 조달 워크플로를 생각할 수 있습니다. 여러 공급업체에 걸친 조율과 통제가 과제라면 Airia를 검토하세요. 직원에게 주로 필요한 것이 자기 업무를 처리할 인터페이스라면 업무용 어시스턴트를 평가하는 편이 맞습니다.

적합한 조직: 여러 공급업체의 제품을 사용하며 공통 에이전트 실행 체계와 정책 통제가 필요한 조직.
주요 강점: 모델, 코드, 승인, 업무 시스템 연결을 결합하는 시각적 워크플로 계층.
가격: Enterprise 견적 문의. 현재 모든 기업에 공통으로 적용되는 가격은 확인되지 않았습니다.
무료 체험: 데모를 제공합니다. 표준 체험 기간은 확인되지 않았습니다. Airia Enterprise 데모 신청.

연결 범위와 구축 방식

Airia는 협업, 업무 데이터, 클라우드 시스템 전반의 연동 대상을 제시하며 Slack, Microsoft Teams, Outlook, Jira, Salesforce, AWS, Google Cloud, Snowflake 등이 포함됩니다. 연동 프레임워크는 API도 지원합니다. 각 시스템에서 필요한 읽기·쓰기 작업과 신원 적용 방식을 확인하세요. 연동 목록은 확인을 시작하는 지점이지, 모든 프로세스가 바로 실행 가능하다는 증거는 아닙니다. Airia 플랫폼과 연동.

Agent Builder는 모델 단계에 Python 코드, 분기, 반복문, Human Approval, Form Review, Webhook Approval을 결합합니다. 에이전트는 채팅, SharePoint 위젯, 이메일, 일정, 웹훅, 툴 인터페이스를 통해 제공할 수 있습니다. 지원되는 구성 요소는 시각적으로 조합하고, 맞춤 로직이 필요하면 코드를 사용할 수 있는 구조입니다. 버전별 초안을 통해 현재 작동 중인 버전을 바로 덮어쓰지 않고 변경 사항을 개발할 수도 있습니다. Agent Builder 기능.

이 비교에서 Airia는 파운데이션 모델 공급업체도, 오피스 제품군도 아닙니다. 평가해야 할 가치는 모델 선택과 분리된 상위 계층에서 워크플로를 통제함으로써 IT 조직의 반복 작업을 줄일 수 있느냐입니다. 부서마다 승인과 로깅 체계가 따로 있다면 공통 계층의 운영비를 정당화할 수 있습니다. 반대로 기존 제품군 하나로 프로세스를 충분히 통제하고 있다면 플랫폼을 추가해 관리 업무만 늘어날 수 있습니다.

권한, 감사, 승인, 데이터 보관

권한: Airia는 기업 데이터 소스에 대한 접근 통제와 모델·툴 접근을 관리하는 정책을 설명합니다. 실제로 사용할 연결과 프로젝트에서 적용 범위를 시연해 보세요. 직원이 소스 접근 권한을 잃었을 때의 동작도 포함해야 합니다. 구체적인 역할 및 프로비저닝 기능의 제공 범위는 견적에 명시된 에디션을 기준으로 확인해야 합니다. 데이터 연동 통제.

감사와 승인: Human Approval 노드는 역할과 맥락에 따라 검토를 배정할 수 있습니다. 문서에 명시된 승인 이력에는 누가 무엇을 언제 검토했는지, 무엇이 바뀌었는지가 기록됩니다. 이는 막연한 “책임 있는 AI”라는 약속보다 구체적인 구매 기준입니다. 공급업체 정보 변경안을 데모에 가져가고, 승인된 산출물과 검토 증거의 연결이 유지되는지 확인하세요. System Controls.

보관: 검토한 공개 페이지만으로는 공통 보관 기간과 전체 삭제 범위를 확정할 수 없었습니다. 프롬프트, 파일, 실행 로그, 백업, 외부 모델 처리에 관한 조건을 서면으로 받으세요. Airia의 데이터 소재지 문서는 선택한 저장 위치와 다른 곳에서 이루어질 수 있는 처리를 명시적으로 구분합니다. 저장 지역을 고르는 것만으로 보관 정책에 대한 답을 얻을 수는 없습니다. 데이터 위치의 경계.

반드시 시연으로 확인할 통제의 한계

여러 공급업체를 아우르는 통제 계층도 자신이 다루는 실행 경로에만 정책을 강제할 수 있습니다. 기존 에이전트 중 무엇을 발견하고, 무엇을 관찰하며, 무엇을 차단할 수 있는지 Airia에 보여 달라고 요청하세요. 정책을 강제하려면 경로를 바꾸거나 다시 구축해야 하는 에이전트는 무엇인지도 확인해야 합니다. 이 결과들은 서로 다릅니다.

조달 예시에서는 승인된 모델 호출과 대체 경로를 통한 시도를 모두 시험하세요. 이어서 관련 소스의 자격 증명을 취소하고 워크플로가 어떻게 동작하는지 확인합니다. 이는 제안하는 인수 시험입니다. 공급업체가 호스팅하는 모든 에이전트가 자동으로 Airia의 통제를 받는다는 주장은 아닙니다.

견적에는 플랫폼 구독, 모델 사용량, 연결, 환경, 로깅, 지원, 비공개 배포 요건을 명시해야 합니다. 다른 산업용 Airia 상품이나 과거 플랜 페이지의 가격을 가져다 적용하지 마세요. 판단 기준은 지원되는 공통 통제 계층 하나를 운영하는 비용이, 그것이 대체할 개별 체계들의 운영비보다 낮은지입니다.

AI 업무 자동화에 맞는 기업용 에이전트는 어떻게 고를까요?

해당 워크플로의 접근 및 작업 요건을 충족하는 플랫폼 중 가장 단순한 것을 고르세요. 기존 제품군으로 충분히 통제할 수 없는 경계를 프로세스가 넘어갈 때 선택이 달라집니다.

직원이 주로 조사, 분석, 산출물 작성을 해야 한다면 관리 체계가 적용된 직원용 워크스페이스부터 시작하세요. ChatGPT Work와 Claude Enterprise가 자연스러운 후보이며, Google 중심 업무라면 Gemini Enterprise도 평가할 만합니다. 합격 기준은 직원이 확인하고 재사용할 수 있는 유용한 결과물입니다.

정해진 작업을 수행하며 지속적으로 관리할 프로세스가 필요하다면 기준 시스템부터 살펴보세요. Microsoft 환경에서는 Copilot Studio를, Salesforce 환경에서는 Agentforce를 우선 검토할 만합니다. 승인 거절, 권한 부족, 작업 실패 이후의 동작도 합격 기준에 포함해야 합니다.

일관된 규칙이 필요한 여러 모델과 시스템에 걸친 프로세스라면 Airia의 오케스트레이션 및 정책 강제 범위를 평가하세요. 정책을 중앙화한다는 이유만으로 잘 작동하는 직원용 인터페이스를 교체할 필요는 없습니다. 먼저 공통 통제를 어디에 두고 어떤 트래픽에 적용할지 정해야 합니다.

아키텍처는 전문 용어 없이도 설명할 수 있습니다. 사용자나 이벤트가 업무를 시작하고, 에이전트가 허용된 맥락을 읽습니다. 툴이 작업을 준비하거나 수행하고, 사람이 중요한 단계를 승인합니다. 증거는 조사 담당자가 찾아볼 수 있는 위치에 저장됩니다. 이 구성 요소 사이의 모든 연결 지점에서 신원, 권한 범위, 실패 시 동작을 확인해야 합니다.

“무엇이든 바꾸기 전에 물어보라”는 프롬프트는 유용한 지침입니다. 구매 요건으로 필요한 것은 승인 조건이 충족될 때까지 변경을 막는 통제입니다. 이러한 통제를 더 자세히 비교하려면 AI 에이전트 거버넌스 플랫폼 가이드를 참고하세요.

데이터 보관 정책은 사본마다 따로 확인해야 합니다

작업이 끝난 뒤 민감한 문서가 어디에 존재하는지 물어보세요. 원본 시스템의 사본, 업로드한 사본, 로컬 작업 파일, 대화 기록의 참조, 내보낸 모니터링 데이터가 남을 수 있습니다. 특정 위치의 보관 설정은 그 위치를 기준으로 평가해야 합니다.

직원이 퇴사할 때 이 문제가 중요해집니다. 접근을 비활성화하면 이후 작업이 차단되어야 하며, 삭제는 저장된 각 사본에 적용되는 정책에 따라 이루어집니다. IT 부서에서 기기 정리, 워크스페이스 보관, 원본 레코드, 내보낸 로그의 담당자를 명확히 지정하도록 하세요. 그렇지 않으면 모두가 다른 시스템에서 삭제했을 것이라고 생각할 수 있습니다.

구매 검토 자료에는 데이터 유형, 저장 위치, 보관 기간의 기산 조건, 삭제 경로, 예외가 명시되어야 합니다. “학습에 사용하지 않는다”, “지정한 지역에 저장한다”, “보관 기간이 지나면 삭제한다”는 각각 다른 질문의 답입니다. 공급업체가 회사 정책에서 요구하는 바로 그 질문에 답하도록 하세요.

이 요구사항이라면 피해야 할 선택

제품 자체가 다른 업무에 잘 맞더라도, 이미 확인된 요구사항에 맞지 않는 구매는 피해야 합니다.

합격 기준에 Enterprise의 감사, SCIM, 보관 기능 묶음이 명시되어 있다면 ChatGPT Business를 선택하지 마세요. 공개된 Business 가격은 매력적이지만 해당 Enterprise 통제 기능의 가격은 아닙니다. 공급업체를 비교하기 전에 올바른 플랜의 견적을 받아야 합니다.

Enterprise 맞춤 보관, 감사 로그, 역할 기반 접근이 필요한 구매라면 Claude Team을 선택하지 마세요. Team은 소규모 작업 그룹에 적합할 수 있지만, 현재 비교표에서는 해당 통제 기능을 Enterprise에 배정합니다. 사용량이 더 많은 Team 좌석을 구매한다고 Enterprise 거버넌스 좌석이 되는 것은 아닙니다.

맞춤 에이전트를 직접 만들어야 하는 직원에게 Gemini Enterprise Frontline을 선택하지 마세요. Frontline의 역할은 배포된 에이전트에 접근하는 것이며, 선행 조건을 보아도 소규모 제작자 파일럿과는 다른 구매입니다.

Agentforce의 $5 User License를 전체 비용 추정치로 사용하지 마세요. Flex Credits가 필요하고 CRM 객체 접근도 제한됩니다. 사용량과 기반 플랫폼 요건을 빠뜨리면 저렴해 보이는 가격은 의미가 없어집니다.

기존 제품군 하나로 이미 잘 통제하는 프로세스에 Airia를 당연한 추가 계층으로 도입하지 마세요. 공통 승인 배정, 강제 가능한 공급업체 간 정책, 중복 운영 감소처럼 구체적인 이점을 요구해야 합니다. “거버넌스 강화”라는 말만으로는 성과를 측정할 수 없습니다.

다음 실행 과제: 제대로 작동하는 프로세스 하나부터

사용자 10명과 대표 요청 20건으로 2주간 파일럿을 진행해 보세요. 이는 제안하는 시험 조건이며 공급업체의 제한이 아닙니다. 공급업체 등록처럼 충분히 자주 발생해 측정할 수 있고 담당자가 명확한 프로세스를 고르세요.

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   산출물과 금지할 작업 정의

   산출물, 사용할 수 있는 원본 레코드, 결과를 승인할 사람, 승인 없이 절대 바꾸어서는 안 되는 사항을 정합니다. 현재 수작업에 드는 노력과 품질 기준도 기록합니다.

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   업무에 필요한 최소 범위만 연결

   승인된 계정을 사용하고 원본 데이터 접근은 필요한 최소 범위로 제한합니다. 의도적으로 권한을 제한한 사용자를 포함해, 조회 성공뿐 아니라 접근 거부도 입증합니다.

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   실패 경로 시험

   승인을 거절하고, 소스 접근 권한을 제거하고, 불완전한 요청을 제출하고, 후속 작업을 중단시켜 봅니다. 실제 업무 처리가 실패했는데 에이전트가 성공했다고 보고하지 않는지 확인합니다.

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   증거 조회와 데이터 경로 추적

   확보 가능한 기록에서 작업을 시작한 주체의 신원, 툴 작업, 승인, 결과를 찾습니다. 워크스페이스 콘텐츠, 기기 사본, 연결된 레코드, 내보낸 로그 각각의 보관 처리 경로를 확인합니다.

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   승인된 결과물 기준으로 비용 계산

   라이선스, 측정된 사용량, 연동 작업, 운영 노력, 사람의 검토 비용을 합산합니다. 이를 프로세스 담당자가 수용한 산출물 수로 나눕니다. 품질, 접근 통제, 지속 비용이 합의한 기준을 충족할 때만 확대합니다.

시간 절감은 잠재적인 이점이지만 곧바로 현금 절감을 뜻하지는 않습니다. 보고서 준비 시간이 줄어도 검토 시간이 늘었다면 둘 다 반영해야 합니다. 파일럿에서 작업 실패 후 유용한 증거를 확보할 수 없다면, 사용자를 늘리기 전에 다음 구매로 그 공백부터 메워야 합니다.

자주 묻는 질문

AI 에이전트라는 것이 실제로 있나요?

있습니다. 에이전트는 텍스트를 반환하는 데 그치지 않고 툴을 사용해 결과에 도달하는 단계를 수행할 수 있습니다. 기업에서 실질적으로 확인할 사항은 어떤 작업을 할 수 있는지, 누구의 접근 권한을 사용하는지, 언제 멈추고 검토를 받아야 하는지입니다.

기업용 AI 솔루션을 제공하는 브랜드는 어디인가요?

이 글에서 평가한 6개 공급업체는 Google, Microsoft, OpenAI, Anthropic, Salesforce, Airia입니다. 직원용 워크스페이스, 에이전트 빌더, 여러 공급업체를 아우르는 오케스트레이션까지 성격이 다양하므로, 동일한 제품이라고 가정하기보다 필요한 워크플로를 기준으로 비교해야 합니다.

인공지능의 주요 유형 4가지는 무엇인가요?

널리 쓰이는 기능적 분류 중 하나는 반응형 머신, 제한된 기억을 가진 AI, 마음 이론 AI, 자의식 AI로 나눕니다. 뒤의 두 유형은 이론적 범주이며 기업용 구매 등급이 아닙니다. 도입 검토에서는 연동과 통제 범위를 구분하는 편이 더 유용합니다. IBM의 분류 설명.

AI 에이전트의 5가지 유형은 무엇인가요?

흔히 쓰이는 분류는 단순 반사형, 모델 기반 반사형, 목표 기반, 효용 기반, 학습형 에이전트입니다. 공급업체가 아니라 에이전트의 설계를 분류한 것입니다. 플랫폼을 구매할 때는 여전히 구체적인 워크플로, 권한, 운영 방식을 확인해야 합니다. IBM의 에이전트 개요.

AI 에이전트 4대 업체는 어디인가요?

이 표현은 구매 판단에 유용한 기준이 아닙니다. 브랜드 수를 고정해 놓고 회사의 기준 시스템에 잘 맞는 플랫폼이나 공급업체 간 공통 통제 요건을 충족하는 플랫폼을 제외해서는 안 됩니다. 수행할 업무와 필요한 통제에서 후보군을 구성하세요.

ChatGPT는 에이전트인가요, LLM인가요?

ChatGPT는 언어 모델, 즉 LLM을 사용하는 제품입니다. ChatGPT Work는 사용 가능한 툴과 맥락을 활용하는 작업 실행 기능을 더합니다. 언어 모델 자체와 연결된 툴로 행동하는 완성된 제품은 서로 다릅니다.

가장 좋은 AI 에이전트 3가지는 무엇인가요?

이 비교에서 모든 상황에 통하는 상위 3개를 정하지는 않습니다. 업무 환경별로 실용적인 후보를 고르면 Google 중심 워크플로에는 Gemini Enterprise, Microsoft에는 Copilot Studio, Salesforce에는 Agentforce입니다. 직원의 산출물 작성이나 여러 공급업체에 걸친 거버넌스가 목적이라면 다른 항목이 더 잘 맞을 수 있습니다.

ChatGPT 에이전트를 회사에서 쓰려면 비용이 얼마나 드나요?

기업의 경우 ChatGPT Work는 이용 자격을 갖춘 ChatGPT 플랜에 포함되며 Codex와 사용량을 공유합니다. Business는 최소 2명부터 이용할 수 있고, 연간 결제 시 사용자당 월 $20, 월간 결제 시 $25입니다. Enterprise는 별도 견적입니다. 추가 사용량은 플랜과 계약에 따라 달라집니다. OpenAI 가격.

ChatGPT보다 더 좋은 LLM이 있나요?

ChatGPT는 제품이므로 비교하려면 모델명, 작업, 시험 방법을 정해야 합니다. 이 플랫폼 비교는 모델 성능의 우승자를 가리지 않습니다. IT 제품을 구매할 때 모델의 우위가 빠진 접근 통제나 지원되지 않는 업무 시스템 연결을 보완해 주지는 못합니다.

다음 툴 구매를 명확한 워크플로, 담당자, 예산과 연결하려면 AI Tools Map for Business Owners를 받아 보세요. 구독하고 맵 받기.