세일즈포스가 ‘에이전트포스’에서 배운 1년의 교훈 핵심 요약

원문은 하기 링크 확인바라며, 

해당 내용 의미가 있어 요약해봅니다. 

https://www.cio.com/article/4071447/%EC%9D%B8%ED%84%B0%EB%B7%B0-ai%EB%8A%94-%EC%9D%B8%ED%84%B4%EC%B2%98%EB%9F%BC-%EB%8B%A4%EB%A4%84%EB%9D%BC-%EC%84%B8%EC%9D%BC%EC%A6%88%ED%8F%AC%EC%8A%A4%EA%B0%80-%EC%97%90.html

인터뷰 | “AI는 인턴처럼 다뤄라” 세일즈포스가 ‘에이전트포스’에서 배운 1년의 교훈

 

 

 

🧭 요약: 세일즈포스의 에이전트포스 1년간의 실험과 교훈

1️⃣ 개요

세일즈포스는 자사의 에이전틱 AI 플랫폼 ‘에이전트포스(Agentforce)’ 출시 1주년을 맞아, 내부에서 직접 활용하며 얻은 경험을 공개했습니다.
조 인제릴로(Joe Inzerillo, 부사장 겸 CDO)는 이를 “발견과 학습의 여정”이라고 표현했습니다.

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2️⃣ 주요 성과

• 영업 부문: AI 에이전트가 4만 3,000건 리드를 관리, 휴면 리드에서 1.7백만 달러(약 23억 원) 신규 매출 파이프라인 창출
• 고객지원 부문: 140만 건 이상의 상담을 처리하며, 대부분을 사람 개입 없이 해결,
  고객만족도(CSAT)도 유지
• 비용 절감: 지원 부문에서 약 1억 달러(1,300억 원) 절감

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3️⃣ 시행착오와 교훈

🧩 ① “AI는 챗봇이 아니다”

• 초기에 “경쟁사 언급 금지” 규칙을 추가했더니,
  고객이 “MS Teams 연동법”을 물어도 답을 못하는 문제가 발생.
• 해결책: 규칙을 최소화하고 “세일즈포스와 고객의 이익을 위해 스스로 판단하라”는 단순 지침만 유지.
• 교훈: AI는 인턴처럼 다뤄야 한다.
  실수를 허용하고 피드백으로 학습하게 해야 진가가 드러난다.

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🧹 ② “데이터 위생(Data Hygiene)”의 중요성

• AI의 오류(‘환각’)는 대부분 상충되거나 중복된 내부 데이터 때문.
• 세일즈포스는 에이전트를 활용해 오래된 문서·중복 정보 정리,
  데이터 품질을 4배 이상 개선.
• 현재는 데이터 거버넌스·통합·정제 프로세스를 강화하고,
  Salesforce Data Cloud를 기반으로 일관된 데이터 관리 체계 구축.

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🧠 ③ “인간 중심 경험의 복원”

• 세일즈포스는 다양한 에이전트를 만들었지만
  직원들이 “어떤 업무를 어느 에이전트에 맡겨야 할지 혼란”을 겪음.
• 이를 해결하기 위해 **‘직원 에이전트(Employee Agent)’**를 만들어
  여러 에이전트를 대신 호출하도록 설계.
• 또, **‘관리자 에이전트(Manager Agent)’**로 직원 설문과 평가를 자동화.
• 교훈: 에이전트를 많이 만드는 게 아니라,
  일상적인 업무 흐름 속에 자연스럽게 통합하는 것이 핵심.

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4️⃣ 결론

조 인제릴로의 핵심 메시지:

“AI를 인턴처럼 대하라. 실수는 학습의 일부이며,
단순한 규칙보다는 목표 중심의 자율성이 더 큰 혁신을 만든다.”

세일즈포스는 향후에도 에이전틱 AI를 인간의 경험 중심으로 통합하고,
데이터 위생과 거버넌스 강화를 최우선 과제로 삼겠다고 밝혔습니다.