Salesforce, Agentforce, 새로운 AI 인터페이스 공개

AI 모델은 방대한 글로벌 지식을 가지고 있지만, 일반적으로 개별 비즈니스, 고객, 재고 및 내부 프로세스에 대한 특정 컨텍스트가 부족합니다. Salesforce는 이러한 부족한 컨텍스트를 제공하는 중요한 파트너로 자리매김하고 있습니다.

Salesforce는 기업 내의 다양한 데이터 소스를 연결하여 360도 기초적인 시야를 생성하며, 이를 통해 AI가 관련성 있고 실행 가능한 비즈니스 인텔리전스로 작동할 수 있도록 합니다.

이러한 변화는 사용자 경험을 재정의하여 사용자가 대시보드나 메뉴 옵션을 클릭하는 대신 원하는 결과를 명확하게 표현할 수 있도록 합니다.

새로운 인터페이스는 동적이고 지능적이며 조합 가능한 시스템으로 변모하여 인간이 반복적인 작업을 수행할 필요성을 줄입니다. 이러한 패러다임 변화는 AI 기반 실행과 더 큰 효율성을 가능하게 합니다.

Salesforce는 이것이 인간이 모든 작업을 처리해야 하는 소프트웨어의 종말을 알리며, 보다 직관적이고 결과 중심적인 상호 작용의 문을 열 것이라고 주장합니다.

이 이니셔티브는 전통적인 시스템 내에서 종종 접근 불가능했던 엔터프라이즈 메타데이터에 내재된 “갇힌 가치”를 해제하는 것을 목표로 했습니다.

코워크 프로젝트는 AI가 엔터프라이즈 요구 사항에 동적으로 적응하고 응답하는 방법을 보여주면서 실시간으로 완전한 AI 변환을 제공했습니다. 이 파일럿은 Salesforce의 광범위한 Agentforce 전략을 위한 기초적인 단계 역할을 했습니다.

Marc Benioff는 Salesforce의 재무 궤적을 옹호하며, 매출 둔화에 대한 시장의 인식을 반박하고 상당한 매출 이정표를 강조했습니다. 그는 회사가 300억 달러 매출에 도달하는 데 3년이 걸렸고, 그 후 2년 만에 400억 달러로 가속화되었다고 언급했습니다.

Salesforce는 내년에 500억 달러 매출에 도달하는 것을 목표로 하고 있으며, 이는 견고한 성장 경로를 나타냅니다. Benioff의 진술은 회사의 지속적인 확장과 재정적 강점을 강조했습니다.

Finn은 “세계 최고 성능의 고객 에이전트”로 인정받고 있으며, 이는 고급 기능을 나타냅니다.

이 인수는 뛰어난 고객 서비스 및 자동화를 제공하는 Agentforce의 능력을 강화하기 위한 전략적 조치입니다. 이 통합은 기업 고객을 위한 Salesforce의 포괄적인 AI 전략을 향상시킵니다.

AI 채택이 증가했음에도 불구하고, 많은 고객 애플리케이션은 최근 몇 년 동안 시각적인 변화가 거의 없었으며, 이는 AI 구현과 가시적인 사용자 인터페이스 진화 사이의 단절을 초래했습니다. CIO와 CDO는 시스템에서 진정한 변혁적 영향이 부족하다고 자주 보고합니다.

Salesforce의 새로운 AI 기반 인터페이스는 시스템 진화를 모든 직원에게 가시적이고 접근 가능하게 만들어 현재의 정체를 해결할 것을 약속합니다. 이 접근 방식은 사용자가 엔터프라이즈 소프트웨어와 상호 작용하는 방식에 실질적인 개선을 제공하는 것을 목표로 합니다.

전통적으로 단일 플레이어 작업으로 인식되던 코딩은 AI 에이전트의 통합으로 협업적인 멀티 플레이어 스포츠로 진화하고 있습니다. 이 에이전트들은 팀 기반의 코드 작성, 검토 및 배포를 용이하게 합니다.

이 새로운 워크플로는 Slack CRM 기능을 활용하여 Slack 내에서 원활하게 통합되어 팀 협업을 향상시킵니다. 이러한 변화는 개발자들이 코딩 프로젝트에서 더 효율적이고 협력적으로 작업할 수 있도록 합니다.

AI 에이전트는 기존 통신 인프라 내에서 공유 작업과 실시간 피드백을 가능하게 함으로써 개발 주기를 간소화합니다.

이 새로운 에디션은 필요한 기능에 대한 불확실성을 제거하여 고객의 제품 구매를 단순화하도록 설계되었습니다.

'AI Force Max Edition'은 포괄적인 AI 통합을 추구하는 조직을 위한 올인원 솔루션을 제공합니다. 목표는 완전한 성공을 제공하고 배포를 간소화하는 통합 제품을 제공하는 것입니다.

이 플러그인은 MCP 서버와 제로 데이터 보존 보장과 같은 엔터프라이즈 보안에 중요한 문제를 해결합니다.

이 솔루션을 통해 엔터프라이즈 사용자는 플러그인을 활성화하는 것만으로 강력한 AI 기능을 배포할 수 있습니다. 이는 기존 시스템에 고급 AI를 통합하는 기술적 장벽을 크게 줄입니다.

이 플러그인은 AppExchange를 통해 액세스할 수 있습니다.

플러그인을 활성화하려면 Org ID를 제출해야 합니다. 설정에 대한 실습 지원은 Moscone West의 AI 학습 연구실에서 이용할 수 있습니다.

이 내부 검토는 현재 관행을 개선하고 견고성을 보장하는 데 중요합니다.

Amodei는 업계 전반에 걸쳐 투명성과 안전 이니셔티브에 대한 투자 증대의 필요성을 강조했습니다. 그는 AI 관련 위험을 해결하기 위한 더 큰 개방성과 전용 자원을 주장합니다.

그는 또한 업계 전반의 표준을 조직할 것을 촉구하며, 공통 벤치마크 및 모범 사례를 확립하기 위한 협력적 접근 방식을 제안했습니다. AI 안전 프로토콜의 글로벌 일관성을 보장하기 위해 국제적인 구성 요소를 통합해야 합니다.

그는 산업 전반에 걸쳐 기존 AI 기술의 더 나은 확산이 매우 중요하다고 강조했습니다.

Amodei는 더 광범위한 AI 적용으로 크게 이점을 얻을 수 있는 영업/시장 진출 분석과 같은 실용적인 사용 사례를 강조했습니다. 그는 기술의 진정한 경제적 영향을 발휘하기 위해 광범위한 채택과 통합이 필요하다고 주장했습니다.

그러나 데이터 기반은 여전히 많은 기업에게 중요한 병목 현상으로 남아 있으며, AI를 완전히 활용하는 능력을 방해합니다. 이 문제를 해결하는 것은 기술의 미완성된 잠재력을 실현하는 데 필수적입니다.

현재의 활용 부족은 기업이 AI 솔루션을 더 효과적으로 통합함으로써 운영을 향상시킬 수 있는 중요한 기회를 시사합니다.

Marc Benioff는 적절한 컨텍스트가 없는 AI의 한계를 설명하기 위해 “바퀴가 전혀 없는 놀라운 경주용 자동차와 같은 일반 AI”라는 비유를 사용했습니다. 그는 Customer 360이 AI가 효과적으로 기능하는 데 필수적인 “바퀴와 스티어링 휠”을 제공하는 기초 역할을 한다고 주장했습니다.

이 비유는 일반 AI 모델이 강력하지만, 의미 있는 엔터프라이즈 애플리케이션에 필요한 특정 비즈니스 로직과 데이터가 부족하다는 점을 강조합니다. Salesforce는 비즈니스 로직과 데이터를 핵심 구성 요소로 통합하여 AI를 기업에 진정으로 실행 가능하게 만듭니다.

Agentic Enterprise 개념은 AI가 실질적인 비즈니스 결과를 도출하기 위해 고객 데이터에 대한 전체적인 시야가 필수적이라는 점을 강조합니다.

이 모델은 고객 관계 관리 내에서 복잡한 결과를 관리하는 장기 실행 에이전트를 지원하도록 설계되었습니다.

COA는 고객 개인 정보를 손상시키지 않고 강력한 성능을 보장하기 위해 NVIDIA의 NeMoTron 프레임워크를 확장하여 합성 데이터로 훈련되었습니다. 개발의 중요한 측면은 실제 고객 데이터가 훈련에 사용되지 않았다는 것입니다.

이 새로운 모델은 보다 정교하고 자율적인 의사 결정 프로세스를 가능하게 함으로써 Customer 360의 기능을 향상시킵니다.

그는 이를 통해 기업이 “모든 것을 알고 모든 것을 할 수 있다”고 말했습니다.

Huang은 NVIDIA가 GPU 회사에서 풀스택 AI 공장으로 변화하는 것을 강조하며, AI가 비즈니스 운영에 미치는 광범위한 영향을 강조했습니다. 기업은 이러한 통합을 통해 “에이전트 엔터프라이즈”로 진화하고 있습니다.

이러한 변화는 AI를 활용하여 포괄적인 통찰력을 얻고 복잡한 작업을 실행하는 비즈니스 운영 방식의 근본적인 변화를 의미합니다.

Huang은 안전 프레임워크를 컴퓨팅 시스템 문제로 분류하며, 강력하고 신뢰할 수 있는 시스템 설계의 필요성을 강조했습니다. 이러한 관점은 실용적이고 구현 가능한 안전 조치에 초점을 맞춥니다.

그는 AI 시스템의 신뢰성과 안전성을 보장하기 위해 복잡한 AI 시스템을 위한 강력한 테스트 환경을 개발할 필요성을 강조했습니다. 적절한 테스트는 고급 AI 애플리케이션의 위험을 식별하고 완화하는 데 중요합니다.

젠슨 황에 따르면, 오픈 AI 모델은 시장 점유율이 1년 안에 30%에서 약 70%로 급격히 증가했습니다. 같은 기간 동안 폐쇄형 모델은 토큰 생성이 25배 증가하여 AI 사용의 전반적인 성장을 나타냈습니다.

이러한 급증은 기업이 특정 요구 사항에 맞춰 맞춤형 AI를 구축하는 추세에 의해 크게 주도되고 있습니다. 이러한 변화는 AI 배포에서 더 큰 유연성과 맞춤화 경향을 강조합니다.

Huang은 모든 소프트웨어 회사가 이제 확장적으로 AI 회사라고 제안하며, 기술 환경 전반에 걸친 AI의 광범위한 통합을 반영했습니다. 오픈 모델과 맞춤형 구축으로의 전환은 전문화와 적응성이 핵심인 성숙한 AI 시장을 의미합니다.

Salesforce는 모든 AI 에이전트를 관리하기 위한 통합 레지스트리를 제공하도록 설계된 MuleSoft의 진화형인 Agent Fabric을 도입했습니다. 이 도구는 다양한 플랫폼에서 여러 에이전트의 오케스트레이션을 단순화합니다.

동시에 Salesforce Guardian이 공개되었으며, 안전하고 규정을 준수하는 AI 운영을 보장하기 위해 에이전트 ID 및 데이터 분류에 중점을 둡니다. 핵심 약속은 기업 지적 재산에 대한 제로 데이터 보존입니다.

이러한 새로운 도구는 기업 내 AI 에이전트의 관리 및 보안을 간소화하여 포괄적인 제어 및 보호를 제공하는 것을 목표로 합니다.

이 플랫폼은 에이전트 배포에 대한 중앙 집중식 제어 및 감독을 허용합니다.

동시에 Salesforce Guardian은 보안 리더의 보안 요구 사항을 해결하기 위해 에이전트 ID, 데이터 보호 및 규정 준수에 중점을 두고 도입되었습니다. 이는 AI 에이전트가 보안 프레임워크 내에서 작동하도록 보장합니다.

새로운 도구에는 예산 관리를 위한 '에이전트 패브릭 지갑'과 자동 최적화와 같은 기능도 포함되어 있어 AI 배포에 대한 재정 및 운영 제어를 제공합니다. 이러한 혁신은 AI 에이전트의 배포 및 유지 보수를 간소화합니다.

Adecco의 CEO인 Denny는 AI 시스템인 AdzentiKI 덕분에 채용 담당자들이 시간의 35-40%를 절약했다고 보고했습니다. 이러한 상당한 시간 절약으로 채용 담당자들은 고객과 후보자 모두와 더 질적인 대화를 나눌 수 있었습니다.

AI에 의해 추진된 개선된 프로세스는 Adecco가 연초부터 추가로 20,000명의 인력을 배치하도록 이끌었습니다. 회사는 AI가 인간의 능력을 증강하는 데 중점을 두고 “사람과 함께 작동해야 하며 사람에게 작동해서는 안 된다”고 강조했습니다.

이러한 실질적인 적용은 AI가 전문 서비스 부문에서 생산성을 향상시키고 인간 상호 작용의 질을 개선하는 방법을 보여줍니다.