AI 에이전트 가시성 및 관리 기능을 강화한 Salesforce의 에이전트포스 3

Salesforce Agentforce 3는 AI 에이전트가 실제로 수행하는 작업에 대한 명확한 가시성을 확보하는 광범위한 비즈니스 과제를 직접적으로 해결합니다.

2024년 10월에 처음 출시된 이후 에이전트포스는 여러 산업 분야에서 가시적인 성과를 거두었습니다. 엔진은 고객 사례 처리 시간을 15% 단축했으며, 세금 신고 시즌 성수기에는 1-800Accountant가 관리 채팅 문의의 70%를 AI에 성공적으로 넘겼습니다.

이 업데이트의 중요성은 수치 이상의 의미를 지니며, 이는 Salesforce가 업계에서 흔히 언급되지 않는 주요 문제, 즉 기업이 운영에 대한 깊은 이해나 성능 향상 방법 없이 서둘러 AI 에이전트를 배포하는 문제에 어떻게 대처하고 있는지를 보여줍니다.

AI 에이전트 모니터링

에이전트포스 3의 핵심 기능은 AI 인력을 관리하기 위한 중앙 집중식 제어 허브인 커맨드 센터입니다. 이 기능을 통해 관리자는 상담원 성과 패턴을 분석하고, 지연 시간 및 오류율과 같은 실시간 상태 지표를 모니터링하며, 효과적인 영역과 즉각적인 주의가 필요한 영역을 정확히 파악할 수 있습니다.

AI 도구를 배포했지만 실행 가능한 인사이트가 부족했던 조직에게는 이 향상된 감독 기능이 혁신적일 수 있습니다. 이 플랫폼은 OpenTelemetry 표준을 사용하여 모든 상담원 활동을 기록하므로 Datadog 및 Splunk와 같은 기존 모니터링 도구와의 원활한 통합을 보장합니다.

AI의 도입은 계속해서 급증하고 있습니다. Slack 워크플로 인덱스의 최신 데이터에 따르면, AI 에이전트 사용량은 불과 6개월 만에 233% 증가했습니다. 같은 기간 동안 약 8,000개의 조직이 에이전트 포스를 구현하기 위해 등록했습니다.

1-800Accountant의 CTO인 Ryan Teeples는 다음과 같이 말합니다: "지난 세금 신고 시즌이 한창일 때 에이전트포스는 관리 채팅 상호작용의 70%를 독립적으로 관리하여 가장 바쁜 기간 동안 중요한 지원을 제공했습니다. 하지만 이러한 초기 성과는 시작에 불과했습니다.

"우리는 강력한 배포 프레임워크를 구축했으며, 이제 최신 Agentforce 기능을 사용하여 매주 새로운 상담원 중심 워크플로와 AI 자동화를 출시하고 있습니다. 포괄적인 통합 가시성을 통해 무엇이 효과적인지 신속하게 파악하고 실시간으로 조정하며 자신 있게 지원 운영을 확장할 수 있습니다."

Salesforce 에이전트포스 3는 보고 기능을 넘어 개선 사항을 적극적으로 추천합니다. AI는 자체적으로 상호작용을 모니터링하고 대화 트렌드를 감지하여 개선 사항을 제안합니다. 이 기능은 다소 자의적이지만, 수많은 자동화된 교환을 수동으로 검토할 대역폭이 부족한 바쁜 팀에게 매우 유용합니다.

연결성 문제에 대한 해결책은?

Salesforce는 또 다른 일반적인 장애물인 연결성 문제도 해결하고 있습니다. AI 에이전트는 비즈니스 시스템과 원활하게 통합되어야만 가치를 제공할 수 있지만, 안전하고 효율적인 연결을 구축하는 것은 지속적인 과제였습니다.

에이전트포스 3는 세일즈포스에서 "AI용 USB-C"로 적절하게 비교하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)에 대한 기본 지원을 도입했습니다. 이를 통해 AI 에이전트는 조직의 보안 프로토콜을 준수하면서 사용자 지정 코드 없이도 모든 MCP 호환 서버에 직접 연결할 수 있습니다.

몇 년 전 Salesforce가 인수한 MuleSoft가 이 부분에서 핵심적인 역할을 수행하여 API와 통합을 에이전트 친화적인 리소스로 전환합니다. Heroku는 맞춤형 MCP 서버의 배포 및 유지 관리를 관리합니다.

엔진의 운영 담당 수석 부사장인 몰리 보덴슈타이너는 "개방형 생태계에 대한 Salesforce의 노력, 특히 MCP와 같은 표준에 대한 기본 지원을 통해 AI 에이전트 배포를 안전하게 확장하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

"사용자 지정 코딩이나 거버넌스의 희생 없이 에이전트를 필수 엔터프라이즈 시스템에 직접 연결할 수 있게 될 것입니다. 이러한 수준의 상호 운용성 덕분에 에이전트가 우리 환경에서 어떻게 작동하는지에 대한 완전한 감독을 유지하면서 채택을 가속화할 수 있습니다."

Salesforce 에이전트포스 에코시스템 확장

이번 릴리스에서 가장 주목할 만한 부분은 아마도 Salesforce가 내부적으로 개발한 것이 아니라 파트너 에코시스템일 것입니다. AWS, Google Cloud, Box, PayPal, Stripe 등 30개 이상의 파트너가 Agentforce와 통합되는 MCP 서버를 구축했습니다.

이러한 파트너십은 기본적인 데이터 액세스 이상의 기능을 제공합니다. 예를 들어 AWS 통합을 통해 상담원은 문서를 처리하고, 이미지에서 정보를 가져오고, 오디오를 텍스트로 변환하고, 동영상 콘텐츠에서 중요한 순간을 감지할 수 있습니다. Google Cloud와의 연결을 통해 지도, 데이터베이스, Veo 및 Imagen과 같은 AI 모델에 액세스할 수 있습니다.

의료 분야는 특히 강력한 사용 사례로 두드러집니다.

UChicago Medicine의 시스템 외래 운영 담당 부사장인 타일러 바우어는 다음과 같이 설명합니다: "의료 분야에서 AI 도구는 환자와 의료진 모두의 복잡하고 개인화된 요구에 맞게 조정되어야 합니다.

"우리의 목표는 환자 액세스 센터에서 일반적인 질문과 요청을 처리하는 표준 상호 작용을 자동화하여 직원들이 복잡하고 민감한 환자 요구 사항에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 하는 것입니다."라고 설명합니다.

물론 핵심적인 질문은 이러한 발전이 기업이 늘어나는 AI 상담원을 관리하는 데 진정으로 도움이 될지 여부입니다. 많은 기업이 AI가 처리하는 쿼리의 양은 알고 있지만 구체적인 약점이나 개선 기회를 진단하는 데 어려움을 겪고 있기 때문에 AI 성능에 대한 명확한 인사이트를 얻는 것은 지속적인 사각지대였습니다.

Salesforce AI의 EVP 겸 GM인 Adam Evans는 다음과 같이 말합니다: "에이전트포스 3는 인간과 AI 에이전트 간의 협업을 재정의하여 새로운 차원의 생산성, 효율성 및 비즈니스 혁신을 실현할 것입니다."

이 플랫폼이 이 야심찬 비전을 완전히 실현할 수 있을지는 아직 지켜봐야 하지만, 가시성과 제어의 격차를 해소하는 것은 의심할 여지 없이 AI 투자를 더 잘 관리하려는 기업에게 긍정적인 움직임입니다.

참조: Android 및 iOS를 대체하는 화웨이 하모니OS 6 AI 에이전트

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