디지털 인력은 무엇인가요?

1960년대 이후 비즈니스 기술은 반복적인 발전을 거듭해 왔습니다. 메인프레임과 PC에서 스프레드시트와 고객 관계 관리(CRM)에 이르기까지, 각각의 혁신은 업무의 속도와 효율성, 연결성을 개선시켰습니다. 하지만 이는 인간 입력, 해석, 노력이 필요한 도구에 불과했습니다. AI 에이전트는 완전히 다른 존재입니다. 단순한 지원이 아니라 행동으로 옮깁니다. 자율적으로 업무를 분석, 결정, 실행하며, 인간 워크포스로는 도저히 따라잡을 수 없는 속도와 규모로 운영됩니다.

이러한 에이전트는 단조로운 저부가가치 업무를 처리할 뿐만 아니라 고부가가치 다단계 업무를 조율하고 수행하는 새로운 디지털 인력의 세계를 대표합니다. 이는 엔터프라이즈에서 무엇을 할 수 있는지, 업무 수행 방식을 재정의하는 등 단순히 한 걸음 더 나아간 것이 아닌 엄청난 도약입니다.

과장된 표현? 저희는 그렇게 생각하지 않습니다. 예를 들어, 에이전트를 우선시하는 기업이 경제에 미칠 영향이 있습니다. 2030년 전 세계 GDP는 14% 증가할 것으로 예상되며 , 이는 15조 7천억 달러에 해당합니다. 대부분 인공 지능(AI)을 통해 인간 인력을 증강함으로써 얻은 생산성 개선에 힘입은 것입니다. 디지털 인력을 통해 기업은 막대한 운영 비용을 추가하지 않고도 예산을 최적화하고 훨씬 더 많은 일을 할 수 있습니다.

Salesforce의 CEO Marc Benioff가 최근 말했듯이 에이전트와 디지털 인력은 "지금까지와는 매우 다릅니다."

살펴볼 내용:

• 디지털 인력은 무엇인가요?
• 디지털 인력이 중요한 이유 및 그 시기가 지금인 이유
• 디지털 워크포스가 필요한 이유
• 디지털 인력의 예로는 어떤 것이 있나요?
• 디지털 인력 vs. 디지털 작업자: 차이점은 무엇인가요?
• 디지털 인력의 장단점은 무엇인가요?
• AI와 자동화를 통해 디지털 인력을 구현하는 방법
• 디지털 인력의 비즈니스 사례 생성

디지털 인력은 기술(예: AI 자동화, AI 에이전트) 인간 의사 결정과 인지 능력을 모방하는 기술을 말합니다. 인간 워크포스만으로는 따라올 수 없는 속도와 규모로 업무를 완료하도록 인간 역량을 확장합니다.

세금 시즌에 있는 금융 서비스 기업을 상상해 보세요. 기존에는 인간 에이전트나 기본 소프트웨어가 고객의 신고, 계정 조회, 불일치 플래그 등의 업무를 지원했습니다. 하지만 디지털 인력은 인간 개입 없이도 실시간으로 금융 문서를 분석하고, 공제 항목을 식별하고, 규정 준수 위험을 플래그하고, 맞춤 금융 조언까지 제공할 수 있습니다. 이러한 에이전트를 통해 기업은 더 나은 고객 경험을 제공하면서 전례 없이 많은 양을 처리할 수 있습니다.

AI 에이전트는 데이터를 분석하고 의사 결정을 내리는데, 오피스 제품군과 같은 기존 생산성 도구와 달리 지속적으로 학습하고 적응합니다. 또한 반복적이고 지루한 업무뿐만 아니라 인지적이고 창의적인 업무도 처리하고 있습니다.

저희사 생성하는 데이터의 양이 인간의 데이터 처리 능력을 앞지른 지 오래입니다. 전 세계적으로, 올해는 매일 463엑사바이트(10의 18승)의 데이터를 생성할 예정 입니다. AI 에이전트는 이러한 데이터가 필요하며, 이 규모에서 성공적으로 데이터를 실시간으로 실행 가능한 인사이트로 전환합니다. 더 많은 데이터를 활용할수록 더 스마트하고 효과적으로 결정과 작업을 지속적으로 다듬어 더 나은 결과를 이끌어낼 수 있습니다.

또한 모든 채용 공고를 채울 수 있는 작업자가 충분하지 않습니다. 2024년 12월에 발표된 미국 상공회의소 에 따르면 "미국의 모든 실업자가 일자리를 찾는다고 해도 여전히 수백만 개의 일자리가 남아있을 것"이라고 합니다.

디지털 인력은 이러한 문제를 해결하기 때문에 비즈니스에게 매우 중요합니다.

디지털 자동화는 수십 년 동안 조직이 더 빠르고 효율적으로 업무를 처리하도록 지원해 왔습니다. 하지만 데이터, 기술 및 수요의 융합은 이제 AI 에이전트가 진정한 디지털 인력을 지원할 수 있는 티핑 포인트에 도달했습니다.

머신 러닝(ML), 자연어 처리(NLP), 자동화의 발전으로 AI는 이론적 개념에서 실용적인 개념으로 발전했으며, 에이전트는 이제 복잡하고 자율적인 의사 결정과 추론을 할 수 있게 되었습니다.

Salesforce가 개척한 서비스형 소프트웨어(SaaS)처럼 디지털 인력은 기업에 경쟁력을 부여하고 새로운 세대의 리더를 양성하는 비즈니스 모델입니다. SaaS는 1999년에 만들어졌지만 주류가 되기까지 수년이 걸렸습니다. 주류가 되자 온프레미스 기술을 고수하던 기업은 클라우드로 전환한 기업에 비해 규모, 유연성, 비용 효율성, 지속적인 혁신이 부족하여 뒤처지게 되었습니다.

AI와 디지털 워커를 도입하는 데 속도가 느린 기업에게도 마찬가지 상황이 일어나겠지만 그 속도는 기하급수적으로 빨라질 것입니다.

증거가 필요하신가요? AI, 특히 생성형 AI는 개발과 도입이 거의 동시에 이루어진다는 점에서 다른 기술 변화와는 매우 다릅니다. 2025년 3월, McKinsey 글로벌 설문조사 에 따르면 71%의 응답자가 정기적으로 생성형 AI를 사용하고 있습니다.

또한 설문조사에 따르면 기업은 이미 생성형 AI를 통해 비용을 절감하고 수익을 증대하고 있는 것으로 나타났습니다. 그렇다면 비즈니스 리더들이 낙관적인 것은 당연한 일입니다. Ernst & Young의 설문조사에 따르면 AI에 투자하는 조직을 보유한 97%의 리더들이 이러한 투자로 인해 긍정적인 ROI를 보고 했으며, 34%는 올해 AI에 1,000만 달러 이상을 투자할 계획인 것으로 나타났습니다.

기업은 항상 적은 비용으로 더 많은 일을 해야 합니다. 디지털 워크포스는 인간의 잠재력과 생산성을 개선할킬 뿐만 아니라 디지털 작업자가 더 빠르고 스마트하게 24시간 내내 일할 수 있기 때문에 조직이 운영을 간소화하는 데 도움이 됩니다.

또한 디지털 인력은 기업이 대규모 채용 없이도 워크포스와 역량을 확장하는 데 도움이 됩니다. 인간을 고용하는 것과 달리 디지털 에이전트는 즉시 배치할 수 있으며, 복잡한 인력 통합 및 교육 없이도 비즈니스 요구 사항에 적응할 수 있습니다. AI 에이전트로 인간 팀을 보강함으로써 기업은 더 빠르게 성장하고 더 많은 일을 할 수 있으며, 직원은 더 전략적인 업무에 집중할 수 있습니다.

디지털 인력이 주도하는 생산성은 GDP 성장에 필수적입니다. 에이전트는 인간 인력을 증폭시켜 대규모의 혁신과 효율성을 촉진할 것입니다. 이 과정에서 거의 모든 직업이 변화할 것이며, 어떤 직업은 새로 생겨나고 어떤 직업은 사라질 것입니다.

Salesforce 고객은 이미 세일즈, 서비스 및 기타 부서에서 디지털 인력 플랫폼을 도입하고 있습니다. 세계 최대 인재 솔루션 기업 중 하나인 Adecco Group(Salesforce 플랫폼의 에이전틱 계층)에서 Agentforce는 수억 개의 이력서를 자동으로 선별하여 채용 담당자가 검토할 수 있는 최종 지원자 목록을 작성합니다.

레스토랑 기술 회사인 OpenTable에서 Agentforce는 일상적인 업무(예: 예약 변경, 로열티 포인트 사용)를 자율적으로 처리합니다. 그리고 출판사 Wiley에서 Agentforce는 계정 액세스 문제, 비밀번호 재설정, 등록 및 결제 문제 등을 해결하고 있습니다. 이는 디지털 에이전트를 통해 계절적으로 워크포스가 급증하는 시기에 워크포스를 훨씬 쉽게 확장할 수 있는 Wiley와 같은 비즈니스에 특히 중요합니다.

Benioff는 팟캐스트 에서 기존 엔지니어가 에이전트를 통해 얻은 이점을 고려할 때 Salesforce는 올해 소프트웨어 엔지니어를 추가로 고용할 필요성을 논의하고 있다고 말했습니다. 동시에 Agentforce는 현재 Salesforce의 도움말 사이트 에서 인간에게 에스컬레이션하지 않고도 83건의 고객 쿼리를 해결하고 있습니다. 서비스 담당자의 필요성이 감소함에 따라 일부 서비스 담당자는 세일즈 개발과 같은 역할로 재교육을 받을 수 있습니다 .

종종 같은 의미로 사용되기도 하지만 디지털 인력과 디지털 워커는 별개의 개념입니다. 디지털 인력은 일상적인 업무 자동화부터 디지털 플랫폼에서 사용자 제작 콘텐츠에 이르기까지 모든 것을 아우르는 디지털 기술에 의해 촉진되는 업무를 포괄적으로 일컫는 개념입니다. 기존 업무 모델과 프로세스를 재구성합니다. 반면 디지털 워커는 인간 역량을 모방하고 복잡한 업무를 처리하는 고급 소프트웨어 애플리케이션인 디지털 인력 내 특정 개체입니다.

디지털 워커는 가상 직원으로서 인간 작업자의 고유 영역이었던 다양한 역할을 수행할 수 있습니다. 이러한 정교한 시스템은 데이터를 분석하고, 의사 결정을 내리고, 고객과 상호 작용할 수 있어 인간 워크포스의 역량을 강화할 수 있습니다. 디지털 워커의 부상으로 인해 인간 직원과 AI 기반 시스템이 원활하게 협업하는 하이브리드 워크포스가 탄생했습니다.

디지털 인력의 주요 이점 중 하나는 반복적이고 일상적인 업무를 자동화하여 인간이 보다 전략적이고 창의적인 업무에 집중할 수 있게 해준다는 점입니다. 이러한 변화는 운영 효율성을 높이고 직원이 더 의미 있는 업무에 몰입하도록 함으로써 업무 만족도를 높입니다. AI 에이전트로 구동되는 디지털 워크포스는 이러한 광범위한 디지털 인력 생태계에 필수적인 요소로, 혁신과 생산성을 주도합니다.

AI 에이전트의 장점은 무한한 적용 가능성에 있습니다. 다양한 업무를 처리하도록 맞춤화할 수 있습니다.

• 고객 경험 개인화: 실시간 고객의 요구 사항과 선호도에 맞춰 동적으로 조정합니다.
• 연구 및 개발 가속화: 방대한 데이터 세트를 검색하여 트렌드와 인사이트를 파악하고 과학적 발견과 혁신을 가속화합니다.
• 물류 및 공급망 최적화 수요 변동을 예측하고, 재고를 선제적으로 관리하고, 배송 경로를 간소화합니다.
• 복잡한 의사 결정 자동화: 위험 요소와 잠재적 결과를 분석하여 전략적 비즈니스 의사 결정을 안내합니다.

AI 기술이 발전함에 따라 디지털 인력 내에서 AI 에이전트의 잠재적 활용 가능성은 무궁무진하며, 지능형 자동화를 통해 인간의 독창성이 증폭되는 미래를 약속합니다. 디지털 워커를 통합하는 것은 단순히 인간 인력을 대체하는 것이 아니라 양쪽의 강점을 극대화하는 시너지 환경을 조성하는 것입니다. 디지털 직원은 속도, 정확성, 대규모 데이터 처리가 필요한 업무에 탁월하고, 인간 직원은 창의성, 비판적 사고, 감성 지능을 발휘합니다. 이러한 상호 보완적인 관계는 더 적응력 있고 효율적이며 혁신적인 업무 환경을 조성합니다.

디지털 인력이 아무리 혁신적이라고 해도 모든 상황에 적용할 수는 없습니다.

데이터 입력, 청구서 처리, 재고 관리와 같은 반복적이고 일상적인 업무를 정확하고 빠르게 수행하는 데 탁월합니다. 디지털 인력은 방대한 데이터 세트를 처리 및 분석하여 추세를 파악하고, 결과를 예측하고, 다단계 프로세스를 제안하고, 실행할 수도 있습니다. 또한 24시간 쉬지 않고 운영되어 지능적이고 지속적인 운영과 고객 문의에 대한 즉각적인 대응을 보장합니다. 이는 고객 응답 시간과 만족에 긍정적인 영향을 미칩니다.

하지만 디지털 인력에 부족한 것은 감성 지능입니다. 인간 감정을 이해하고 이에 대응하는 데 필요한 공감 능력이 부족합니다. 따라서 상담이나 심각한 의료 문제와 같은 민감한 고객 서비스 상황에는 적합하지 않습니다.

또한 창의적인 문제 해결 능력도 인간보다 뒤떨어집니다. AI는 기존 데이터를 기반으로 솔루션을 생성할 수는 있지만 인간의 직관과 창의력이 필요한 창의적인 문제 해결에는 어려움을 겪습니다. 예를 들어, AI는 시장 트렌드를 분석하고 투자 전략을 제안할 수는 있지만 인간 기업가가 구상할 수 있는 획기적인 새로운 비즈니스 모델이나 혁신적인 제품 디자인을 생각해 내지는 못할 수 있습니다.

마지막으로, 적어도 현재로서는 디지털 인력은 작업이 가져올 장기적이고 연쇄적인 결과를 예측하고 고려할 수 없습니다. 예를 들어, AI는 제조 프로세스를 최적화하여 비용을 절감할 수 있지만 잠재적인 환경 영향이나 지역 고용 및 지역 사회 복지에 대한 장기적인 영향을 예측하지 못할 수도 있습니다. 이 경우, 인간은 더 넓은 함의를 평가함으로써 AI에 견제할 수 있습니다.

디지털 인력은 비즈니스의 기념비적인 변화를 나타내므로 디지털 인력을 구축하는 데 도움을 줄 수 있는 올바른 기술 파트너가 필요합니다. Salesforce는 이를 위한 독보적인 위치에 있습니다. 우선, 저희는 Agentforce를 직접 사용하고 있는 제로 컨슈머이며, 비즈니스 리더들과 경험을 공유할 수 있습니다.

앞서 언급했듯이 Agentforce는 온라인 고객 쿼리를 자율적으로 해결하며, 사이트 전체에 배치되어 평이한 언어 질문에 응답하고 그에 대한 정보를 표시합니다.

둘째, AI가 최상의 의사 결정을 내리려면 가능한 한 많은 양질의 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다. Salesforce의 플랫폼은 이미 CRM의 근간을 이루고 있으므로 디지털 인력을 배치하는 데 있어 자연스러운 허브가 됩니다. Data Cloud는 기업 전반의 데이터를 통합하고 조화시키는 플랫폼으로, 모든 소스 및 모든 유형의 고품질 데이터를 실시간으로 제공하여 AI 에이전트의 역량을 강화합니다. 즉, AI가 더 스마트하고 정확한 의사 결정을 내리고 상황에 맞는 개인화된 인사이트를 제공할 수 있습니다. 지속적인 학습과 개선을 통해 AI 에이전트는 고객 서비스, 매출 예측 등의 업무에서 탁월한 능력을 발휘합니다.

셋째, 앱, Data Cloud, Agentforce 등 모든 것이 하나의 코드 베이스에 있습니다. 즉, 별도의 워크플로우가 필요하지 않습니다. 하나의 툴박스에 모든 도구가 들어 있는 것과 같습니다. 호환성 문제 없이 모든 것이 원활하게 작동합니다. 업데이트와 개선 사항이 지속적으로 제공되므로 모든 Salesforce 도구를 더 쉽게 사용하고 탐색할 수 있습니다. 또한 유지 관리가 간소화되므로 플랫폼이 안정적이고 효율적으로 유지됩니다.

Benioff는 최근 팟캐스트 에서 "저희는 지금까지 소프트웨어 회사로만 존재해 왔습니다."라고 말했습니다. "저희는 더 이상 고객이 정보를 관리하고 공유하는 데 도움이 되는 정보 관리 도구만 제공하지 않습니다. 이제 디지털 워커도 제공하고 있습니다."

수십 년 동안 비즈니스는 수동적이고 반응적인 도구의 지원을 받아 생산성을 높이기 위해 인간 작업자에 의존해 왔습니다. 하지만 이제 능동형 AI 에이전트는 반복적이고 시간이 많이 소요되는 업무는 물론 복잡한 업무도 인간과 함께 처리할 수 있습니다.

디지털 인력의 비즈니스 사례는 분명합니다. 기업은 더 적은 자원으로 더 많은 성과를 거둘 수 있습니다. AI 기반 에이전트는 단순히 운영 업무에만 도움을 주는 것이 아니라 인간 창의력과 의사 결정을 개선하며 워크플로우를 간소화합니다.

SaaS는 기술에 대한 장벽을 낮추고, 새로운 리더와 후발 주자를 창출하고, 비즈니스 모델을 혁신했습니다. 디지털 인력을 통한 혁신은 훨씬 더 심오하므로 생산성, 민첩성, 확장성의 새로운 시대를 열고 있습니다.

지금은 기술의 힘으로 모든 직원이 잠재력을 최대한 발휘는 동시에 ROI를 높이는 인간-AI 협업의 황금기입니다.

생성형 AI의 선구자인 OpenAI가 최근 언급한 것처럼 , "[AI] 기술의 광범위한 경제적 이점은 미국 전역의 재산업화를 촉진할 것입니다."

Lisa Lee는 Salesforce의 기고 편집자입니다. 25년 이상 기술과 기술이 비즈니스에 미치는 영향에 대해 글을 써 왔습니다. Salesforce에 입사하기 전에는 Forbes.com 및 기타 출판사에서 수상 경력이 있는 저널리스트로 활동했습니다.

이 문서는 Salesforce의 선임 디렉터인 Graham Hardt가 기고했습니다.