디지털 워크포스란 무엇인가요?

디지털 워커는 740,000개의 고객 콘텐츠를 처리하고, 500,000개의 대화를 처리하며, 인간의 개입 없이도 서비스 사례의 84%를 해결하고 있습니다. 이는 베타 테스트가 아니라 오늘날 비즈니스가 이루어지는 방식입니다.

산업 전반에서 기업들은 인공 지능(AI)을 도입하고 AI 에이전트와 AI 자동화를 사용하여 팀이 더 빠르고 스마트하게 작업할 수 있도록 지원하는 디지털 인력으로의 광범위한 전환을 진행하고 있습니다. 이러한 기술은 반복적인 작업을 수행하고, 인사이트를 도출하고, 프로세스를 백그라운드에서 조정하여 인간 팀이 가장 중요한 일에 집중할 수 있도록 합니다.

고객 서비스부터 마케팅 및 판매에 이르기까지 디지털 워커는 업무 수행 방식을 혁신하고 빠르게 변화하는 환경에서 기업이 경쟁력을 유지할 수 있도록 지원합니다.

디지털 워크포스는 지능형 자동화를 사용하여 일반적으로 사람이 처리하는 업무를 수행하는 디지털 워커라는 소프트웨어 기반 시스템으로 구성됩니다. 이러한 시스템은 AI, 기계 학습(ML), 자연어 처리(NLP), 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 같은 기술을 결합하여 업무를 간소화하고 정확성을 개선하며 24시간 내내 운영합니다. (디지털 워커를 기술을 통해 연결하는 원격 직원 및 프리랜서로 정의하는 것은 과거의 정의이며, 오늘날의 디지털 워크포스는 사람을 전혀 가리키지 않습니다.)

디지털 워커의 유용성은 단순한 자동화를 넘어섭니다. 일상적인 업무를 수행하도록 설계되었지만, AI 자동화를 사용하여 컨텍스트를 이해하고, 데이터를 분석하여 논리적 결정을 내리고, 피드백에 따라 행동을 변경할 수도 있습니다. 즉, 디지털 인력은 데이터 입력과 같은 정형화된 규칙 기반 업무를 처리하든, 고객 요청으로부터 인사이트를 도출하는 등 추상적이고 동적인 업무를 처리하든, 학습하고 적응할 수 있습니다.

디지털 워커는 대량의 데이터를 분석하거나 반복적인 프로세스를 수행하는 등 인간 팀의 속도를 떨어뜨릴 수 있는 업무를 수행합니다. 이러한 지능형 시스템은 사람들이 여러 도구, 시스템 및 단계에 걸쳐 업무를 완료하는 방식을 모방합니다. 정형화된 업무를 자율 에이전트에게 맡김으로써 직원들은 고객 관계 개발, 창의적 사고, 영향력이 큰 문제 해결에 집중할 수 있습니다.

AI 에이전트가 디지털 인력을 수행하는 데 사용하는 에이전틱 AI 덕분에 이 모든 것이 가능합니다. 또한 결과로부터 학습하고 작동 방식을 최적화하여 피드백이나 알고리즘을 통해 시간이 지남에 따라 더 효율적이고 효과적으로 될 수 있습니다.

다음은 디지털 워크포스가 탁월한 영역입니다.

디지털 워커는 개별 클릭이나 작업을 자동화할 뿐만 아니라, 처음부터 끝까지 여러 프로세스를 수행하여 인간처럼 올바른 순서로 적절한 시스템에서 작업을 처리할 수 있습니다. 여기에는 애플리케이션 로그인, 시스템 간 데이터 복사, 보고서 생성, 후속 작업 트리거 등이 포함됩니다. 예를 들어, 글로벌 제품 설계 및 기술 기업은 디지털 워커를 사용하여 연중무휴 24시간 셀프 서비스를 지원하여 즉각적인 답변, 주문 업데이트, 개인화된 지원을 제공합니다. 서비스 품질을 높게 유지하면서 수동 워크로드를 줄입니다.

인보이스 생성, 리드 강화, 사례 분류, 데이터 채우기와 같은 프로세스는 정확성, 일관성, 속도가 필요하며, 특히 대규모로 수행할 때는 더욱 그렇습니다. 디지털 워커는 이러한 유형의 업무에 탁월하여 피로나 오류 없이 수천 번의 반복을 동시에 완료합니다. 선도적인 식품 기술 플랫폼은 디지털 워커를 사용하여 복잡한 음식 제공 주문을 자동으로 처리하고, 식단 요구 사항과 광범위한 수동 조정이 필요한 마지막 변경 사항을 관리합니다.

비즈니스는 서로 통신하도록 설계되지 않은 시스템에 의존하는 경우가 많습니다. 디지털 워커는 긴밀한 통합이나 API 액세스 없이도 클라우드 및 온프레미스 애플리케이션 전반에서 작동하고, 화면 콘텐츠를 읽고, 데이터를 입력하고, 도구 간에 이동할 수 있습니다.

자동화와 ML을 결합함으로써 디지털 워커는 결과에 따라 조정하고 최소한의 감독으로 개선될 수 있습니다. 예를 들어 고객 계층과 문제 유형에 따라 더 긴급한 지원 사례, 조직 계층 구조를 통해 승인을 가장 잘 전달하는 방법, 참여도와 수익을 가장 많이 창출하는 캠페인 세그먼트를 파악할 수 있습니다.

주문량 급증부터 월말 보고 업무에 이르기까지 디지털 워커에게는 변동하는 워크로드가 문제가 되지 않습니다. 디지털 워커는 빠르게 규모를 늘리고 줄일 수 있습니다. 이러한 유연성을 통해 팀은 인력을 과다하게 배치하지 않고도 연중 효율적으로 업무를 수행할 수 있습니다. 한 프리미엄 기술 제조업체는 가장 바쁜 영업 기간에 디지털 워크포스를 배포 및 관리하여 수천 건의 고객 대화를 연중무휴 24시간 처리함으로써 응답 품질은 유지하면서 인간 워크포스 지원 팀원들이 복잡한 기술 문의에 집중할 수 있게 했습니다.

디지털 워커는 스프레드시트, PDF, 이메일 스레드, 스캔한 양식 등에서 정보를 추출할 수 있습니다. 이러한 데이터에 태그를 지정하고, 분류하고, 요약하거나 후속 프로세스에 투입해 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 예를 들어, Salesforce에서는 Agentforce가 Data Cloud를 사용하여 이러한 종류의 정형 및 비정형 데이터를 통합하여 AI 에이전트가 빠르고 정확하며 관련성 있는 응답을 제공하는 데 필요한 항목에 액세스할 수 있도록 지원합니다.

지능형 자동화와 함께 사용하면 디지털 워커가 워크플로 내에서 입력 데이터를 분석하고, 비즈니스 규칙을 적용하고, 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어 금융 거래의 이상 징후에 플래그를 지정하거나, 시장 상황에 따라 가격 임계값을 계산하거나, 새로운 고객 인사이트가 생기면 고객 관계 관리(CRM) 기록을 업데이트할 수 있습니다. 글로벌 인재 솔루션 제공업체는 디지털 워커에 사용하여 채용 도우미와 지원자 컨시어지 역할을 모두 맡기고 지원자 데이터와 직무 요구 사항을 분석하여 실시간으로 지능적인 매칭 결정을 내립니다.

AI 에이전트 워크포스는 병목 현상을 일으키고 리소스를 소모하는 작업을 자동화하여 측정 가능한 비즈니스 결과를 제공합니다. 대량이거나, 반복적이거나 또는 규칙 기반의 프로세스를 처리하여 팀이 품질이나 관리 능력을 잃지 않으면서 더 적은 비용으로 더 많은 일을 할 수 있도록 지원합니다. 디지털 워크포스 도입 및 관리의 다른 이점은 다음과 같습니다.

• 시간 및 비용 절감: 디지털 워커는 속도, 정확성, 일관성을 가지고 일상적인 업무를 수행합니다. 수동 프로세스로 인한 속도 저하를 제거하고 인건비를 절감하고 재작업을 최소화하며 팀에 불필요한 지연이 발생하지 않도록 합니다. 시간이 지남에 따라 예산과 대역폭 모두 크게 절감됩니다.
• 인간 인력을 위한 보다 전략적인 집중: 디지털 직원이 거래 업무를 맡으면 직원들은 더 큰 영향력을 발휘하는 업무에 집중할 수 있습니다. 여기에는 복잡한 고객 문제 해결, 새로운 시장 기회 탐색, 내부에서 혁신을 추진하는 것이 포함될 수 있습니다. 그 결과, 각 직원의 기술과 더욱 밀접하게 연계되는 더 강력한 팀과 업무가 이루어집니다.
• 직원 만족도 및 유지율 개선: 반복적인 작업은 번아웃과 이탈로 이어질 수 있습니다. 디지털 워커는 시간과 에너지를 소모하는 업무를 수행함으로써 이러한 부담을 덜어주고, 직원들이 자신의 역할에서 더 만족하고, 도전 정신을 갖고, 가치를 느끼도록 돕습니다. 또한 많은 기업에서 이러한 디지털 동료를 프로그램을 재개발하는 발판으로 사용하여 직원들이 새로운 업무 영역에서 학습하고 리드할 수 있는 기회를 제공합니다.
• 더 빠르고 일관된 고객 서비스: AI 에이전트 워크포스는 연중무휴 24시간 운영되며 실시간으로 응답합니다. 대화 요약을 생성하고, 관련 정보를 검색하고, 일반적인 요청을 지원하여 서비스 채널 전반의 속도와 일관성을 개선할 수 있습니다. 또한 정의된 워크플로를 따르기 때문에 고객은 매번 신뢰할 수 있는 지원을 받을 수 있습니다.
• 성장 또는 급증 시 확장 가능한 운영: 신입 직원을 채용하고 온보딩하는 데는 시간이 걸립니다. 디지털 워커는 거의 즉시 배포할 수 있으므로 바쁜 시기에 비즈니스를 확장하거나, 새로운 시장으로 확장하거나, 예상치 못한 수요 변화에 대응할 수 있습니다. 속도가 느려지면 추가 비용 없이 규모를 축소할 수 있습니다.
• 더 나은 위험 관리 및 규정 준수: 인적 오류는 일반적인 위험 원인입니다. 디지털 워커는 정확한 규칙을 따르고, 모든 작업을 추적하고, 감사 또는 규정 준수 요구 사항에 대한 가시성을 기본적으로 내장하고 있습니다. 일관된 실행과 상세한 로그를 통해 문제를 조기에 발견하고 규제 요건을 선제적으로 준수할 수 있습니다.
• 더 깨끗하고 신뢰할 수 있는 데이터: 데이터는 현대 비즈니스의 모든 부분에 힘을 실어주지만, 그러자면 데이터는 정확해야만 합니다. 디지털 직원은 검증을 자동화하고, 중복을 제거하고, 시스템 간에 정보가 올바르게 흐르도록 하여 데이터 품질을 개선합니다. 이를 통해 더 나은 예측, 더 강력한 인사이트, 더 자신감 있는 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
• 빠른 ROI: 디지털 워커는 첫날부터 비용을 절감하고 생산성을 높이기 때문에 많은 조직에서 몇 달이 아닌 몇 주 만에 결과를 얻습니다. 또한 기존 시스템 변경보다 오버헤드가 적어 더 광범위한 디지털 혁신을 위한 비용 효율적인 첫 단계가 됩니다.
• 시장 출시 시간 단축: 더 빠른 내부 워크플로와 더 적은 수동 인수인계로 기업은 아이디어를 더 효율적으로 실현할 수 있습니다. 기업이 새로운 캠페인을 시작하든, 제품 업데이트를 출시하든, 내부 변화를 구현하든, 디지털 워크포스는 마찰을 없애고 결과를 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 더 강력한 자동화 기능: 시간이 지남에 따라 디지털 워커는 팀이 자동화 기능을 구축하는 데 도움을 줍니다. 데이터와 사용자 행동으로부터 학습함에 따라 더 복잡한 작업을 처리하고, 더 많은 부서를 지원하고, 향후 자동화 업무를 위한 토대 역할을 수행하여 조직의 전반적인 자동화 IQ를 높일 수 있습니다.

디지털 인력이 작동하는 것은 기술 자동화 시스템입니다. 이러한 도구 중 일부는 시스템 간 데이터 이동과 같은 기본적인 것을 처리합니다. 다른 도구는 패턴을 식별하고, 과거 정보를 기반으로 선택을 내리고, 심지어 언어를 이해함으로써 소프트웨어가 '사고'하도록 돕습니다.

이를 실현하는 핵심 기술에 대해 자세히 살펴보세요.

로봇 프로세스 자동화(RPA)는 인간이 시스템 전반에서 행하는 작업을 모방하여 반복적인 규칙 기반 작업과 워크플로를 자동화합니다. 사람의 개입 없이도 애플리케이션에 로그인하고, 데이터를 추출 및 입력하고, 단계별 지침을 따를 수 있습니다. RPA는 디지털 워크포스를 위한 필수 실행 엔진을 제공하여 대량의 워크로드를 대규모로 정확하게 처리합니다. 이 기술은 디지털 워커가 기존 시스템 및 애플리케이션과 원활하게 상호 작용할 수 있도록 지원하는 기반 역할을 합니다.

인공 지능(AI)을 통해 디지털 워커는 추론, 의사 결정 또는 패턴 인식이 필요한 작업을 수행할 수 있습니다. AI는 인간 인식을 시뮬레이션함으로써 시스템이 고객 이메일을 개인화하거나, 감정을 분석하거나, 워크플로에서 차선책을 선택하는 등 맥락에 따라 취해야 할 작업을 이해하도록 도와줍니다. AI는 더 스마트한 의사 결정과 컨텍스트 인식 자동화를 지원하여 디지털 직원이 간단한 규칙 준수를 넘어 복잡한 시나리오를 처리할 수 있도록 지원합니다.

기계 학습(ML)을 통해 디지털 동료는 과거 데이터로부터 학습하여 시간이 지남에 따라 개선될 수 있습니다. ML 모델은 정적 규칙에 의존하는 대신 수집된 데이터를 사용하여 전환 가능성이 있는 리드나 에스컬레이션할 수 있는 사례 등 결과를 예측하고 그에 따라 작업의 우선순위를 정하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 더 스마트한 자동화를 위한 자체 최적화 피드백 루프가 생성되어 명시적인 프로그래밍 없이도 시스템이 결과를 예측할 때 정확성을 개선할 수 있습니다.

자연어 처리(NLP)는 시스템이 대화형 AI를 통해 인간 언어를 해석하고 응답할 수 있도록 지원합니다. 채팅 요약, 감정 감지, 기술 문서 생성과 같은 기능을 지원합니다. NLP를 통해 AI 에이전트 워크포스는 요청을 이해하고, 비정형 콘텐츠에서 의미를 추출하고, 자연스럽고 유용하다고 느껴지는 응답을 생성할 수 있습니다. 이 기술을 통해 시스템은 인간 언어를 이해하고 처리할 수 있으므로 상호 작용이 더 직관적이고 접근하기 쉬워집니다.

BPM 플랫폼은 사람, 시스템, 디지털 워커 간의 워크플로를 조정합니다. BPM 플랫폼은 지능형 자동화 프로그램을 분석, 관리 및 최적화하기 위한 프레임워크를 제공하여 작업이 올바른 순서에 따라 올바른 로직으로 완료되고 예외가 일관되게 처리되도록 합니다. BPM은 조직 전반에서 이러한 모든 기술이 함께 작동하는 방식을 조정하는 전략적 계층 역할을 합니다.

RPA는 대부분의 디지털 워크포스 전략의 필수 구성 요소이며 조직이 이를 구축하기 위해 취해야 할 첫 번째 단계인 경우가 많습니다. 하지만 RPA만으로는 인간 워크플로를 완전히 모방할 수 없습니다. 디지털 워커는 RPA를 AI, ML, NLP와 같은 다른 인지 기술과 통합하여 간단한 자동화로는 해결할 수 없는 복잡한 작업을 처리합니다.

다음과 같이 생각해 보세요. RPA 봇은 간단하고 반복적인 작업을 위한 명확하게 정의된 단계를 따르는 데 탁월합니다. 하지만 판단 요청, 가변성, 자연어 등 업무가 더 복잡해지면 기업은 디지털 워크포스가 제공하는 지능형 워크포스 자동화가 필요합니다.

두 접근 방식은 다음과 같이 비교됩니다.

업무의 범위 및 복잡성:

• RPA 봇은 한 필드에서 다른 필드로 데이터를 복사하거나, 보고서를 생성하거나, 양식을 제출하는 등 협소한 특정 작업에 국한된 작업을 자동화하도록 구축되었습니다. 빠르고 일관되며 신뢰할 수 있지만 정의된 단계가 있는 간단한 프로세스로 제한됩니다.
• 디지털 워커는 다양한 결정, 데이터 유형, 시스템이 포함된 더 광범위한 워크플로를 사용합니다. 개별 업무뿐 아니라 컨텍스트에 맞게 조정하고, 분기 로직을 관리하고, 복잡한 엔드투엔드 프로세스를 지원할 수 있습니다.

기술 역량:

• RPA 봇은 스크립트와 사전 정의된 규칙에 의존합니다. 시스템에서 사람이 하는 일을 모방하지만 작업의 의미나 의도에 대한 이해가 부족합니다.
• 디지털 워커는 RPA와 AI, ML, NLP와 같은 인지 기술을 결합하여 데이터를 분석하고, 결정을 내리고, 언어를 이해합니다. 이러한 계층화된 접근 방식을 통해 더 독립적이고 지능적으로 작업하고 추론이 필요한 시나리오를 처리할 수 있습니다.

적응성 및 학습:

• RPA 봇은 적응하거나 학습하지 않습니다. 필드 레이블이나 시스템 업데이트와 같이 변경되는 사항이 있으면 수동으로 다시 프로그래밍될 때까지 작동이 중지됩니다.
• 디지털 워커는 최소한의 감독으로 시간이 지남에 따라 학습하고 개선되도록 설계되었습니다. ML을 사용하여 패턴을 인식하고, 실시간으로 변화에 적응하고, 각 상호 작용을 통해 더 스마트해집니다.

데이터 처리:

• RPA 봇은 형식이 일관된 스프레드시트, 데이터베이스 또는 양식 필드와 같은 정형적인 데이터에 제한적으로 적용됩니다.
• 디지털 워커는 이메일, PDF, 채팅 로그 등 비정형 콘텐츠도 처리할 수 있습니다. NLP를 사용하여 언어로부터 의미를 추출하고 그에 따라 행동함으로써 RPA가 도달할 수 없는 사용 사례를 만들어 갑니다.

비즈니스에서의 역할:

• RPA 봇은 워크플로가 반복적이고 규칙 기반인 백오피스 역할(예: 재무, HR, IT)에서 가장 자주 사용됩니다.
• 디지털 워커는 백오피스와 고객 응대 팀을 모두 지원합니다. 복잡하고 대량의 업무가 더 빠르게 진행되어야 하는 모든 곳에서 온보딩, 사례 관리, 콘텐츠 생성 등을 지원합니다.

전략적 가치:

• RPA 봇은 구체적이고 간단한 프로세스의 효율성을 개선합니다. 비용 효율적이고 시간을 절약하는 솔루션으로, 반복적인 수작업을 없애는 데 이상적입니다.
• 디지털 워커는 조직이 업무 수행 방식을 재고할 수 있도록 지원합니다. 자동화를 더 확장성, 적응성, 전략적으로 만들어 팀이 더 민첩하게 행동하고, 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고, 지속적인 성장을 이룩합니다.

디지털 워커는 이미 영업 및 서비스부터 IT 및 운영에 이르기까지 비즈니스 전반의 팀 운영 방식을 혁신하고 있습니다. 예를 들어, Agentforce는 서비스, 판매, 마케팅 및 상거래를 위한 전문 디지털 직원을 제공하며, 각 직원은 기존 비즈니스 프로세스와 원활하게 통합되도록 설계되었습니다. 수작업이거나 반복적인 업무나 시간이 많이 소요되는 프로세스가 있으면 디지털 워커가 도움을 드릴 수 있습니다.

디지털 워커는 담당자의 업무 속도를 늦추는 백그라운드 업무를 처리하여 세일즈 팀을 지원합니다. 세일즈 AI를 통해 개인화된 이메일 초안을 작성하고, 실시간 거래 인사이트를 도출하고, 활동 기록 및 예측을 자동화하고, 대화 패턴에 따라 담당자를 코칭할 수 있습니다.

고객 서비스용 AI를 사용하면 디지털 워커는 상시 AI 에이전트를 지원하고, 고객 대화를 요약하고, 기술 자료 문서를 생성 및 업데이트하고, 들어오는 사례를 분류하고 전달하여 빠르고 일관된 지원을 제공할 수 있습니다.

마케터는 AI 에이전트 워크포스를 사용하여 캠페인을 확장하고 변화하는 상황에 적응합니다. 마케팅 AI를 통해 캠페인 워크플로를 구축 및 시작하고, 핵심 성과 지표에 따라 성과를 최적화하고, 고객 세그먼트를 자동으로 생성할 수 있습니다. 이러한 시스템을 통해 마케팅 팀은 새로운 캠페인을 시작하든 실시간 성과 데이터에 따라 전략을 조정하든 아이디어를 더 효율적으로 실행으로 옮길 수 있습니다.

리테일에서는 디지털 워커와 커머스용 AI가 재고 및 가격 업데이트를 관리하고, 공급망 데이터를 모니터링하고, 재고 가용성 및 가격을 실시간으로 확인하여 공급과 주문 처리 전반의 효율성을 개선합니다.

디지털 워커는 속도와 정확성이 중요한 IT 환경에서 특히 효과적입니다. 사용자 계정을 생성 및 관리하고, 비밀번호를 재설정하고, 활용도 보고서를 생성하고, 정교한 진단을 실행하고, 보안 이상 징후를 플래그할 수 있습니다.

디지털 워커는 이미 다양한 산업을 위한 AI 솔루션을 제공하는 동시에 일관된 이점을 제공하고 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

• 금융 서비스: 디지털 워커는 온보딩, 규정 준수 및 고객 서비스 프로세스를 자동화하는 동시에 규제 요건을 유지하고 고객 경험을 개선합니다.
• 의료 및 생명 과학: 디지털 워커는 환자 접수, 보험 검증, 의료 데이터 입력을 간소화하여 관리 부담을 줄이고 개선된 의료 서비스를 제공합니다.
• 리테일: 디지털 워커는 재고 관리, 동적 가격 책정, 고객 서비스를 지원하여 운영 효율성과 고객 만족도를 모두 높입니다.
• 제조업: 디지털 워커는 조달, 품질 확인, 유지 보수 일정을 관리하여 제조 워크플로를 최적화하고 다운타임을 줄입니다.
• 보험: 디지털 워커는 청구 처리, 보험 정책 관리 및 보험 인수 속도를 높여 고객 응답 시간과 운영 정확성을 개선합니다.
• 에너지 및 유틸리티: 디지털 워커는 정전 관리, 청구 및 현장 서비스 조율을 자동화하여 서비스 안정성과 고객 커뮤니케이션을 개선합니다.
• 운송 및 물류: 디지털 워커는 배송을 관리하고, 자산을 추적하고, 경로를 최적화하여 배송 효율성과 고객 가시성을 개선합니다.

디지털 워커는 비즈니스 수행 방식을 혁신할 수 있는 실질적인 출발점을 제공합니다. 팀은 주요 시스템 점검을 기다리지 않고 일상적인 작업을 자동화하고 단절된 도구를 즉시 연결할 수 있습니다. 디지털 워크포스는 값비싼 통합이나 몇 달 걸리는 구현 없이도 기존 시스템(레거시 애플리케이션 포함)과 함께 사용할 수 있습니다.

직원의 영향력도 중요합니다. 반복적인 작업은 인간 워크포스 내에서 번아웃으로 이어지는 경우가 많습니다. 사람들이 자동화가 자신의 위치를 위협하기보다 업무를 더 쉽게 만들어 준다고 생각하면 혁신은 덜 혼란스럽고 더 가치 있게 느껴집니다. 또한 팀에 더 매력적인 업무와 기술 개발을 위한 더 명확한 경로를 제공합니다.

비즈니스는 빠르게 변화해야 하며, 디지털 워커가 이에 적응합니다. 바쁜 시기에 규모를 확장하고, 프로세스가 진화함에 따라 새로운 유형의 업무를 수행하며, 기업이 경쟁하는 데 필요한 유연성을 제공할 수 있습니다.

미래에는 업무를 두고 인간 대 기계가 경쟁하는 것이 아닙니다. 사람과 기계가 나란히 협력하여 더 많은 일을 처리하도록 하는 인간-AI 협업입니다.

디지털 워커는 사람을 대체하는 것이 아닙니다. 반복적인 업무, 데이터와의 씨름, 일상적인 핸드오프 등 시간과 에너지를 소모하는 업무를 수행하도록 설계되었습니다. 이를 통해 직원들은 문제 해결, 고객과의 소통, 혁신을 추진하는 등 사람들이 가장 잘하는 일에 집중할 수 있는 여력을 확보할 수 있습니다.

실제로 디지털 워커는 지원 시스템 역할을 합니다. 백그라운드에서 실행되어 도구 간에 조율하고, 데이터에서 인사이트를 얻고, 프로세스를 계속 진행합니다. 한편 인간 팀은 공감, 창의성, 판단력이 필요한 영향력이 큰 업무에 계속 집중합니다. 이 접근 방식은 고객에게 더 빠른 서비스를 제공하고, 직원에게 더 매력적인 업무를 제공하며, 전반적으로 더 강력한 비즈니스 성과를 제공합니다.

이러한 파트너십은 모든 사람에게 더 나은 결과를 제공합니다. 직원들은 더 흥미로운 업무와 새로운 기술을 개발할 기회를 얻습니다. 고객은 더 빠르고 일관된 서비스를 받을 수 있습니다. 또한 기업은 지속적인 채용이나 팀 재편성 없이도 시장 변화에 더 빠르게 대응할 수 있습니다.

더 많은 팀이 업무 속도를 늦추는 부분을 맡기기 위해 디지털 워커로 눈을 돌리고 있습니다. Agentforce를 사용하면 AI 기반 서비스 에이전트, 세일즈 개발 담당자, 전문 디지털 워커를 구축 및 배포하여 인간 워크포스가 자동화를 대체할 수 없는 일에 집중할 수 있도록 지원합니다.