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본격적인 행사에 앞서 진행된 사전 기자간담회에서 드림포스 2024에서 발표될 다양한 혁신적인 내용과 질의 응답이 이어졌다. 특히 AI에 대한 질문이 쏟아져 세일즈포스가 선보일 기업용 AI의 기대감을 드러내기도 했다.
세일즈포스는 이번 행사에서 아인슈타인 원 플랫폼을 공개했다. 대화형 생성 AI로 마케팅, 커머스, 서비스 등에 필요한 정보와 콘텐츠를 자동으로 만들어 주는 제품이다. 세일즈포스는 해당 플랫폼에 '아인슈타인 트러스트 레이어'를 접목했다.
아인슈타인 트러스트 레이어는 고객 데이터를 직접적으로 활용하지 않고 AI 모델에 접목하는 시스템이다. 해당 레이어는 세일즈포스가 26년간 만들어 온 데이터 보호 기술 집합체라는 설명이다.
아인슈타인 트러스트 레이어 원리는 간단하다. 사용자가 프롬프트 생성하면, 레이어가 이에 맞는 데이터 검색을 진행한다. 이를 통해 프롬프트에 가장 밀접한 데이터만 선별한다. 환각 현상을 줄이기 위해서다.
선별된 데이터가 언어모델로 전송되기 전 민감한 내용을 가린다. 그 후 오픈 AI 거대언어모델(LLM)이나 구글 버텍스 AI 등을 맞춤형으로 활용할 수 있다. 결과물은 아인슈타인 트러스트 레이어를 통해 나온다. 사용자는 해당 결과를 팩트체킹까지 할 수 있다.
다음은 기자간담회 일문 일답
Q. 에이전트 포스가 다른 챗봇이나 코파일럿과 어떻게 다른가? 에이전트 포스가 기업의 인재 및 기술 문제를 어떻게 해결할 수 있을지?
A. 클라라 샤이(CEO, Salesforce AI)
-에이전트포스는 세 가지 핵심 요소로 차별화된다. 첫째, 데이터, AI, 그리고 애플리케이션의 결합된 힘이다. 이 요소들은 학습 루프를 형성해 에이전트가 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕는다. 두 번째는 보안이다. 에이전트포스는 모든 상호작용을 아인슈타인 신뢰 계층을 통해 보호하며, 데이터를 안전하게 관리한다. 마지막으로, 에이전트포스는 더 낮은 총소유비용(TCO)과 빠른 ROI를 제공해 기업이 과학 프로젝트에 얽매이지 않고 실질적인 성과를 빠르게 달성할 수 있도록 돕는다.
Q. 세일즈포스 벤처스는 AI 투자의 경쟁 속에서 어떻게 스타트업의 성장을 돕고 차별화하고 있나?
A, 폴 드류스(Salesforce Ventures)
-세일즈포스 벤처스는 단순한 투자 이상의 가치를 제공하기 위해 노력한다. 기업가들에게 경영진과 고객 네트워크를 소개하고, 이들이 비즈니스 과제와 기술적 문제를 해결할 수 있도록 돕고 있다. 우리는 또한 데모 데이를 통해 고객사와 혁신적인 스타트업을 연결해 주고 있으며, 이를 통해 기업들이 빠르게 성장할 수 있도록 지원하기도 한다.
Q. 에이전트포스의 에이전트가 실제로 더 높은 ROI를 제공할 수 있다고 생각하는 이유는 무엇인가?
A. 클라라 샤이
-에이전트포스는 이미 와일리(Wiley), 오픈 테이블(OpenTable)와 같은 기업에서 그 효과를 입증했다. 에이전트 포스는 고객이 필요로 하는 핵심 요소들을 미리 갖추고 있어 빠르게 가치를 실현할 수 있다. 또한, 100개 이상의 산업별 작업 템플릿을 제공해 기업들이 쉽고 빠르게 에이전트를 구축할 수 있도록 돕는다.
Q. 에이전트포스가 직원의 일상적인 업무를 지원할 수 있나?
A. 클라라 샤이
-에이전트포스는 관리자들이 처리해야 할 업무량을 줄이는 데 큰 도움이 된다. 영업 인력 관리 시스템과 통합되어 에이전트가 일상적인 작업을 자동으로 처리함으로써 관리자가 더 많은 프로젝트에 집중할 수 있게 한다. 이로 인해 업무 효율성이 크게 향상될 것이다.
Q. AI 에이전트가 기업의 데이터로 작업할 때 데이터 프라이버시와 보안을 어떻게 보장하나?
A. 클라라 샤이
-에이전트포스는 이미 세일즈포스 시스템에서 사용되는 모든 데이터 프라이버시와 보안 규칙을 이어받는다. 이를 통해 각 역할에 맞는 적절한 권한과 규칙이 적용되며, 민감한 데이터는 철저하게 보호된다. 또한 옴니(Omney)의 수퍼바이저 기능을 통해 에이전트의 활동을 사람이 직접 감독하고, 문제가 발생할 경우 즉시 개입할 수 있다.
Q. 데이터 클라우드가 스노우플레이크나 데이터 브릭스의 경쟁자가 될 것인가?
A. 라훌 오라드카르
-세일즈포스의 데이터 클라우드는 스노우플레이크와 데이터 브릭스와 공존하며 제로 카피 네트워크를 통해 데이터를 사용할 수 있게 한다. 이를 통해 고객은 레이크하우스나 데이터 웨어하우스에서 데이터를 그대로 활용해 AI 에이전트와 함께 실시간으로 업무 흐름을 자동화할 수 있다.
Q. 에이전트포스가 미래에 AI가 일자리를 대체할 것이라는 우려에 대해 어떻게 생각하나?
A. 브라이언 밀햄
-AI가 일부 일자리를 대체하는 것이 아니라, 더 복잡하고 흥미로운 업무를 처리할 수 있도록 인력을 보완하는 방식이라고 본다. 트레일헤드 같은 교육 플랫폼을 통해 직원들이 재숙련할 수 있도록 지원하고 있으며, 전 세계적으로 AI 학습 센터를 설치해 직원들이 최신 AI 기술을 익히고 직무 능력을 향상시킬 수 있도록 돕고 있다.
Q. 에이전트 포스가 영업 전략과 비즈니스 목표를 맞추는 데 어떻게 도움이 될 수 있나?
A. 브라이언 밀햄
-우리는 AI 기반 예측 분석을 활용해 기업들이 영업 파이프라인을 더 효과적으로 관리할 수 있도록 돕고 있다. AI 인사이트를 통해 조직 내 자원을 최적화하고, 더 복잡한 문제를 처리하는 데 도움을 줄수 있다. 이를 통해 생산성을 크게 향상시킬 수 있다.
Q. ATLAS는 어떤 유형의 시스템인가? 체인 스루 프롬프트 (Chain of Thought Prompting, CoT)와 같은 방법론을 사용하는가?
A. 클라라 샤이
-ATLAS는 체인 스루 프롬프트를 포함해 다양한 AI 기술을 통합한 시스템이다. 특히 에이전트 포스의 두뇌 역할을 하며, 고객의 실제 성과 데이터를 학습하여 더 스마트한 결정을 내릴 수 있도록 설계되었다. ATLAS는 지속적으로 조정되며, 사용자가 별도의 작업을 하지 않아도 AI가 자동으로 최적화된다.
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