정의

자연어 워크플로우(NLW)란 자연어 처리(NLP) 및 이해 기능을 자동화된 비즈니스 프로세스에 직접 통합하는 것을 의미합니다. 엄격하게 정의된 입력(특정 버튼 클릭이나 정확한 코드 입력 등)을 요구하는 대신, NLW는 사용자가 비정형적이고 대화적인 인간의 언어를 사용하여 워크플로우와 상호 작용하고 구동할 수 있도록 합니다.

중요성

기존의 자동화 방식은 프로세스가 스크립트에서 벗어날 때 종종 실패합니다. NLW는 시스템이 자유 형식 텍스트나 음성에서 의도, 맥락, 뉘앙스를 해석할 수 있도록 함으로써 이러한 격차를 해소합니다. 이는 자동화의 진입 장벽을 극적으로 낮추어 복잡하고 인간 중심적인 작업을 기계가 처리할 수 있게 만듭니다.

작동 방식

근본적으로 NLW는 여러 AI 구성 요소에 의존합니다.

• 의도 인식: 시스템은 사용자가 달성하고자 하는 것이 무엇인지 식별합니다(예: '경비 보고서를 제출해야 합니다').
• 개체 추출: 언어에서 중요한 데이터 포인트(개체)를 추출합니다(예: '금액: $500', '날짜: 지난 화요일').
• 워크플로우 트리거링: 의도와 개체가 검증되면 시스템은 적절한 백엔드 워크플로우를 트리거합니다. 이는 CRM 업데이트, 승인 요청 전송 또는 문서 생성일 수 있습니다.

일반적인 사용 사례

NLW는 다양한 부서에서 매우 다재다능합니다.

• 고객 지원: 고객 설명에 기반하여 복잡한 티켓 라우팅 및 초기 분류 처리.
• IT 서비스 관리: 직원들이 복잡한 티켓 메뉴를 탐색하는 대신 자연어로 기술 지원을 요청할 수 있도록 함.
• 데이터 입력 및 처리: 이메일, 계약서 또는 스캔된 문서에서 주요 수치 및 메타데이터를 자동으로 추출.
• 내부 운영: 대화형 인터페이스를 통해 승인, 일정 관리 및 리소스 할당 관리.

주요 이점

NLW 도입의 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 채택률 증가: 사용자는 대화할 수 있는 시스템을 더 많이 사용합니다.
• 마찰 감소: 사용자가 복잡한 소프트웨어 구문을 학습할 필요가 없습니다.
• 확장성: 이전에 상당한 인간의 해석이 필요했던 프로세스를 자동화합니다.

과제

NLW를 구현하는 것이 어려움이 없는 것은 아닙니다. 주요 과제는 다음과 같습니다.

• 모호성 처리: 매우 미묘하거나 상충되는 사용자 입력을 처리하려면 정교한 맥락 관리가 필요합니다.
• 학습 데이터 의존성: 워크플로우의 정확성은 학습 데이터의 품질과 범위에 직접적으로 연결됩니다.
• 통합 복잡성: NLP 계층을 레거시 백엔드 시스템에 연결하는 것은 기술적으로 까다로울 수 있습니다.

관련 개념

이 기술은 대화형 AI, 지능형 자동화(IA), 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 크게 겹치며, 여기서 NLW는 자동화를 구동하는 지능형 인터페이스 계층 역할을 합니다.