AI 도입의 필요성은 커지고 있지만, 기업들은 여전히 현실적인 제약 앞에서 고민하고 있습니다. 에이전트포스는 고객 대응을 넘어 기업 전반에 AI 확장을 가능하게 하는 전사적 솔루션입니다. CIO들의 현실적인 고민(데이터 전략, 규제 이슈, 벤더 종속 등)을 해결하는 에이전트포스의 접근 방식을 살펴보세요.
올해 업계 전반에서 오간 다양한 논의들을 되돌아보며, 세일즈포스의 사장 겸 최고 엔지니어링 및 고객 성공 책임자(CEO) 스리니 탈라프라가다(Srini Tallapragada)는 CIO들이 에이전트 AI에 큰 관심을 보이고 있다고 밝혔습니다. 그는 “모두가 AI 전략을 본격적으로 추진하고 싶어 합니다.”라고 말했습니다. 실제로 CIO의 66%가 AI가 투자 수익(ROI)을 이끌 것이라고 확신하고 있을 만큼, 이 기술에 대한 기대감이 큽니다. 다만, 여전히 에이전트 AI에 대한 정의가 불분명하거나, 기존 시스템과의 통합이 어렵다는 점 등 여러 이유로 CIO들은 여전히 고민이 많습니다. 본격적인 도입에 앞서, 이 기술이 과연 자사에 실질적인 효과를 줄 수 있을지 확신이 필요한 상황입니다.
이 기술이 왜 중요할까요?
AI 스타트업과 AI 솔루션들이 시장에 쏟아지는 상황에서, CIO들은 단순히 ‘멋진 데모’가 아닌, 실제로 품질과 생산성을 보장해 줄 수 있는 강력한 AI 솔루션을 원하고 있습니다. 세일즈포스는 통합된 세일즈포스 플랫폼과 그 위에 구축된 에이전트포스를 통해 그들의 니즈에 대응하며, 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 대규모로 배포할 수 있는 포괄적인 솔루션을 제공합니다.
CIO들이 말하는 5가지 핵심 과제
- 진짜 에이전트 vs. 가짜 에이전트 구분하기: Tallapragada는 에이전트포스가 엔터프라이즈 데이터를 직접 활용할 수 있다는 점에서 시장의 다른 ‘에이전트’와 차별화된다고 말합니다. 일부 솔루션은 단순히 모델에 입력할 데이터를 사용자가 선별할 수 있도록 지원하는 수준에 그치지만, 세일즈포스는 한 단계 더 나아가 사용자가 에이전트가 질문에 대한 답변 사고 수준을 직접 설정할 수 있게 합니다. 세일즈포스의 초대형 데이터 엔진인 데이터 클라우드가 제공하는 방대한 데이터와 메타데이터, 그리고 에이전트포스에 탑재된 Atlas Reasoning Engine의 강력한 조합 덕분에, 에이전트는 단순한 검색을 넘어 사고하고 판단할 수 있습니다. 덕분에 답변의 수준은 더욱 정교해지고, 신뢰도도 한층 높아집니다.
- 데이터 전략에 대한 투자하기: Tallapragada는 대부분의 CIO가 기존의 데이터 전략을 쉽게 바꾸려 하지 않는다고 말합니다. 왜냐하면 이미 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 거버넌스 프레임워크 등에 많은 투자를 해왔기 때문이죠. 이들은 기존 데이터 인프라를 근본적으로 뜯어고쳐야 하는 새로운 AI 플랫폼에 대해서도 대체로 회의적인 태도를 보입니다. 세일즈포스의 데이터 클라우드는 이러한 부담을 덜어줍니다. 정형 데이터와 비정형 데이터는 물론, 기존의 데이터 레이크, 웨어하우스, CRM 데이터까지 유기적으로 통합할 수 있기 때문입니다. 또한 데이터 클라우드는 개방형 확장 플랫폼으로, 세일즈포스의 Zero Copy Partner Network와도 연결되어 있어 별도 복제 없이 데이터를 에이전트포스와 세일즈포스 플랫폼 전반에서 바로 활용할 수 있습니다.
- 전사적으로 에이전트 도입하기: CIO들은 고객 대응 부서에만 국한되지 않고, 조직 전체에서 활용할 수 있는 AI가 필요하다고 전했습니다. CIO는 CRM을 넘어서는, 기업 전반의 기술 전략을 책임지는 역할이기 때문입니다. 그래서 단순히 고객 서비스에만 국한된 에이전트가 아닌 기업 전체에 실질적인 도움을 줄 수 있도록 데이터, AI 및 자동화, 그리고 인간을 유기적으로 연결해 실질적인 비즈니스 성과를 끌어낼 수 있도록 하는 완성형 AI 시스템은 에이전트포스 뿐입니다.
- 규제 준수에 대한 문제 해결하기: 금융, 의료, 공공기관 등 규제가 엄격한 산업에 있는 CIO들은 반드시 ‘책임감 있게 AI 활용’을 해야 한다는 압박을 받고 있다고 Tallapragada는 말합니다. 이들은 강력한 보안성과 신뢰성을 갖춘 AI 시스템을 구축하면서 까다로운 컴플라이언스 요구 사항도 충족시켜야 합니다. 세일즈포스 플랫폼은 이러한 과제를 해결할 수 있도록 혁신, 보안, 운영 최적화를 위한 다양한 도구를 제공하며 에이전트포스는 이러한 기반 위에서 안전하고 확장할 수 있는 AI 구현을 가능하게 합니다.
- 벤더 종속(lock-in)에 대한 우려 해소하기: Tallapragada는 많은 CIO가 특정 벤더에 과도하게 의존하게 되는 ‘벤더 종속’ 상황을 우려한다고 말합니다. 이는 기술 선택의 유연성과 자율성이 제한될 수 있다는 점에서 부담이 되기 때문입니다. 이에 대해 그는, 세일즈포스는 개방적이고 확장할 수 있는 플랫폼을 기반으로 하므로 고객이 기존에 사용하던 데이터 레이크나 다양한 LLM(대형 언어 모델)과도 자유롭게 연동할 수 있다고 강조합니다.
핵심은 ‘유연성과 확장성’
Tallapragada 는 기업 수준에서 AI 플랫폼을 확장하려면 개발, 운영, 거버넌스를 아우르는 강력한 기능을 제공하는 에이전트포스가 필수라고 설명했습니다. 그는 “우리는 단순히 시스템을 통합하는 수준이 아니라, 개방성과 연결성까지 제공합니다. 기존 데이터를 그대로 활용하고, 여러분만의 AI 모델도 연동할 수 있게 함으로써 벤더 종속을 피할 수 있게 합니다.”라고 강조했습니다. 이어, Saks 의 최고기술책임자(CTO) 마이크 하이트(Mike Hite)도 CIO 코너에서 이 의견에 동의하며 말했습니다. “에이전트포스처럼 데이터를 실제 ‘활용’할 수 있게 해주는 솔루션이야말로 우리가 경쟁력을 갖는 핵심 요소입니다. 이 덕분에 우리는 고객이 원하는 방식으로, 고객이 원하는 순간에 맞춰 경험을 제공할 수 있게 되었습니다.”
“에이전트포스처럼 데이터를 실제로 활용할 수 있게 해주는 솔루션이야말로 우리에게 차별화 요소가 될 것입니다.”
– Saks 최고기술책임자 (CTO) , 마이크 하이트 (Mike Hite)
Autodesk의 CIO인 프라카시 코타(Prakash Kota)도 비슷한 의견을 전했습니다. 그는 CIO 코너에서 “우리는 에이전트포스를 중심으로 내부 시스템을 구축하고 있습니다. 고객 지원이든, 고객 성공이든 다양한 업무 영역에서 에이전트를 실제로 도입하고 있죠. 그리고 이제 우리 직원들이 이러한 기능을 훨씬 더 효과적으로 활용하기 시작했다는 것을 체감하고 있습니다.”라고 밝혔습니다.
궁금한 점은 언제든 문의주세요.
전문가가 도움을 드리겠습니다.
