[세일즈포스x슬랙] 슬랙봇, 화면 전환 없이 신제품 출시 프로젝트 끝낸다
CRM·정형 데이터뿐 아니라 조직의 업무 맥락까지 이해하는 AI
세일즈포스 슬랙이 8일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 기자간담회를 열고 맞춤형 AI 에이전트 '슬랙봇(Slackbot)'을 국내에 공개했다. 주다혜 슬랙 코리아 솔루션 엔지니어가 현장에서 슬랙봇의 실제 작동 방식을 세 가지 업무 시나리오 데모로 시연하며 '에이전틱 업무 운영체제(Agentic Work OS)'의 실체를 보여줬다.
주 엔지니어는 데모에 앞서 슬랙봇의 성장세를 보여주는 그래프부터 공개했다. 그는 "2026년 1월에 슬랙봇을 출시했고 2월에 고객의 에이전트들을 연결할 수 있는 리얼타임 서치 API와 MCP 서버를 출시했다"면서 "2개월 만에 이렇게 급격하게 슬랙을 에이전트 OS로서 여러 고객들이 채택하고 있고 점점 더 에이전트와 함께 일하는 공간으로 변화되고 있다"고 밝혔다.
잘 나가는 슬랙봇
슬랙봇이 이처럼 빠르게 확산된 배경에 대해 주 엔지니어는 세 가지 차별점을 제시했다. 먼저 업무 환경의 근본적 변화다. 그는 "예전에는 앱이나 워크플로우를 사용했다면 이제는 AI에게 물어보고 빨리 답변을 받고 다음 액션을 취하고 있다"면서 "업무 환경이 굉장히 변화하고 재정의되고 있다"고 했다.
분산된 AI 에이전트의 통합 이슈 해결도 눈길을 끈다. 주 엔지니어는 "각각의 앱들이 각각의 AI 에이전트를 개발하고 고객에게 딜리버리하고 있다"면서 "이것들이 하나로 모여서 내가 일하는 업무 공간에서 하나의 인터페이스 안에서 통일되어서 움직이느냐는 별개의 문제"라고 지적했다. 개별 앱에 AI가 탑재되는 것과 그것들이 하나의 업무 흐름으로 연결되는 것은 전혀 다른 차원의 과제이며, 슬랙이 이 통합의 역할을 수행한다는 설명이다.
데이터의 깊이도 강점이다. 주 엔지니어는 "CRM이나 ERP 등의 정형화된 데이터뿐만 아니라 슬랙은 긴 시간 동안 우리가 협업하던 공간이었기 때문에 조직의 업무 프로세스와 데이터의 맥락까지 이해하는 AI가 탑재되어 있다"면서 "타사와는 차별점이 있다"고 강조했다.
정형 데이터만으로는 포착할 수 없는 조직의 의사결정 패턴, 커뮤니케이션 습관, 프로젝트 히스토리까지 슬랙 안에 축적돼 있다는 것이다. 주 엔지니어는 "그래서 업무를 할 때 조금 더 빠르게 효과를 체감하고 와우 모먼트가 굉장히 많이 발생한다"고 덧붙였다.
주 엔지니어는 나아가 슬랙봇에 대해 "구축 없이 네이티브로 제공되는 모듈"이라면서 "나의 업무를 이해하고 있는 나만의 어시스턴트 역할이고, 내가 참조할 수 있는 데이터의 권한만을 가지고 있기 때문에 보안적으로도 굉장히 안전하다"고 했다. 별도의 설정이나 구축 과정 없이 슬랙을 활성화하는 것만으로 바로 사용할 수 있다는 점, 그리고 사용자의 데이터 접근 권한 범위 내에서만 작동한다는 점이 기업 고객의 도입 장벽을 낮추는 핵심 요소라는 뜻이다.
특히 주 엔지니어가 강조한 것은 '엔터프라이즈 서치' 기능이다. "구글 드라이브, 지라, 컨플루언스, 아웃룩, 팀즈까지도 연결해서 데이터를 찾고 분석해주는 나만의 어시스턴트 역할을 한다"고 설명했다. 슬랙 내부 데이터에 국한되지 않고 기업이 사용하는 주요 서드파티 앱의 데이터까지 통합 검색하고 분석한다고 말했다.
이런 가운데 주 엔지니어는 세일즈포스의 에이전틱 엔터프라이즈 아키텍처 안에서 슬랙이 어느 정도의 영향력을 보이는지도 설명했다. 그는 "여러 업무에 특화된 모듈들을 가지고 있다"면서 "데이터를 이해하고 27년간의 비즈니스 로직을 이해하는 에이전트 레이어가 이미 준비되어 있다"고 했다. 그리고 슬랙은 이 아키텍처의 최상단에 위치하며 이러한 모든 것들을 연결시켜주는 시스템 오브 인게이지먼트의 역할을 하고 있다.
세일즈포스 생태계에 한정되지 않는다는 점도 강조했다. 주 엔지니어는 "세일즈포스의 생태계뿐 아니라 여러 서드파티 앱, 그리고 앤트로픽, 오픈AI, 퍼플렉시티 같은 회사들의 에이전트도 슬랙에서 같이 사용할 수 있다"고 했다. 슬랙이 세일즈포스의 자체 솔루션을 위한 인터페이스에 머무르지 않고 다양한 AI 에이전트들이 공존하는 개방형 플랫폼으로 작동한다는 것이다.
한편 주 엔지니어는 슬랙봇의 내부 도입 속도와 성과에 대해 큰 자부심을 드러내기도 했다. 주당 20시간의 업무 시간이 절감되고 있으며 금액으로 환산하면 640만 달러, 한화로 80억원이 넘는 생산성 가치를 창출하고 있다는 설명이다.
"한 줄의 자연어로 모든 업무 맥락을 파악...어도비까지 척척
주 엔지니어는 세 가지 테마로 실제 데모를 시연했다. 첫 번째는 하루의 업무 시작이 슬랙봇을 통해 어떻게 달라지는지에 대한 시나리오다.
슬랙에 로그인한 순간 슬랙봇이 해야 할 업무를 알려주고 스케줄을 파악하며, 오늘과 내일의 업무와 미팅 일정을 한눈에 보여줬다. 주 엔지니어는 "이메일을 보거나 카톡을 보거나 그룹웨어에 들어가서 메시지를 확인하고 여러 사람과 대화를 통해 업무를 파악하던 과정을 이제 슬랙봇이 대신한다"고 설명했다.
시연에서 주 엔지니어가 "지난 7일간 내 활동을 분석하고 다음 액션을 찾아줘"라고 자연어로 요청하자 슬랙봇은 미완료 액션 아이템, 긴급 처리 케이스, 미팅 일정, 태스크를 상세하게 정리해 제시했다. 주 엔지니어는 "한 줄의 자연어로 요청했지만 내가 참조 권한이 있는 모든 데이터와 나의 행동들을 파악해서 답변을 주고 있다"고 강조했다.
미팅 준비 요청에도 슬랙봇은 몇 시에 누구와 어떤 미팅이 예정돼 있는지, 무엇을 준비해야 하는지를 자동으로 정리해줬다. 경쟁사 분석 자료가 아직 준비되지 않은 상황에서 슬랙봇에게 요청하자 핵심 전략 방향과 포트폴리오 구성 초안까지 만들어주는 모습이 시연됐다.
주 엔지니어는 이 과정에서 슬랙의 핵심 차별점을 짚었다. 그는 "답변을 얻고 그것을 누군가에게 따로 전달하거나 복사하거나 문서를 만들 필요 없이 슬랙 내에서 모든 공유와 정보 전달이 가능하다는 것도 차별점"이라고 했다. AI가 만든 결과물이 그 자리에서 바로 동료에게 공유되고 업무 흐름으로 이어진다는 점은 AI 어시스턴트와 협업 플랫폼이 하나로 결합됐을 때만 가능한 경험이다.
두 번째 데모는 신제품 출시 프로젝트를 수행하는 시나리오였다. 이 데모에서는 슬랙봇뿐 아니라 여러 외부 AI 에이전트가 동시에 등장했다. 주 엔지니어는 "하나의 플랫폼, 하나의 인터페이스에서 이 업무들이 어떻게 가능한지 보여드리겠다"고 했다.
슬랙 상단에 이미 여러 에이전트가 탑재돼 있는 상태에서 주 엔지니어는 먼저 경쟁사 조사 에이전트를 불러 "프리미엄 간편식 시장 트렌드와 경쟁사를 분석해줘"라고 지시했다.
에이전트는 내부적으로 퍼플렉시티, 제미나이 등 여러 LLM을 사용하는 커스텀 에이전트였다. 주 엔지니어는 "퍼플렉시티나 제미나이 등을 사용한 커스텀 에이전트, 고객이 필요해서 만든 에이전트라고 이해해주시면 되는데 그것조차 슬랙에서 같이 움직이고 있다"고 설명했다.
분석 결과를 PDF 보고서로 변환한 뒤 이번에는 앤트로픽의 클로드를 불러 "이 보고서를 참조해서 프로젝트 시안을 만들어줘"라고 요청했다. 클로드가 외부 데이터를 포함해 신제품 출시 전략, 고객 분석, 경쟁사 정보, 제품명 아이디어까지 제시하는 모습이 시연됐다. 주 엔지니어는 "어떤 에이전트를 사용하느냐에 관계없이 슬랙 내에서 자연스럽게 업무가 이루어지는 모습"이라고 설명했다.
마지막으로 어도비 에이전트를 불러 마케팅 시안 이미지를 생성하는 과정까지 보여줬다. 주 엔지니어는 "어떤 에이전트냐는 사실 그렇게 중요하지 않다"면서 "제가 강조하고 싶은 포인트는 슬랙을 통해 내 업무에 필요한 에이전트를 선택할 수 있고, 그 에이전트가 한 곳에서 움직이고 있으며, 한 번도 화면 전환을 하지 않은 채로 제 업무는 완료됐다는 것"이라고 했다.
경쟁사 분석부터 전략 수립, 마케팅 시안 제작까지 하나의 프로젝트에서 세 개의 서로 다른 AI 에이전트가 순차적으로 협업하는 모습은 슬랙이 지향하는 '에이전트 OS'의 핵심을 시각적으로 보여주는 장면이었다. 개별 AI 도구를 각각 열어 결과물을 복사·붙여넣기 하던 기존 방식과의 차이가 명확했다.
세 번째 데모는 고객의 클레임에 신속하게 대응하고 내부 보고까지 완료하는 시나리오였다. 신제품 출시 후 접수된 다수의 VOC(고객의 소리) 데이터를 앞에 두고, 주 엔지니어는 슬랙봇에게 "최근 한 달간의 주요 케이스를 알려줘"라고 요청했다.
슬랙봇의 응답은 단순한 건수 나열이 아니었다. 주 엔지니어는 "단순히 몇 건을 골라오는 것이 아니라 전체 현황 중 주요 불만을 유형별로 분석해주는 아주 똑똑한 작업을 하고 있다"면서 "어떤 원인으로 이런 케이스들이 발생했는지, 그리고 슬랙과 연결되어 있는 CRM의 정보, 세일즈포스의 정보까지 분석해서 한 번에 알려준다"고 설명했다. 슬랙 자체에서 CRM 데이터를 바로 업데이트할 수 있다는 점도 시연됐다.
이어 주 엔지니어는 "하나하나의 레코드를 수정하는 것도 이제 지쳤다"면서 슬랙봇에게 "긴급 케이스의 상태를 빨리 바꿔줘, 매니저에게 에스컬레이션해야 한다"고 자연어로 요청했다. 슬랙봇은 긴급 케이스 3건에 대해 자동으로 데이터를 업데이트하고 사람이 확인·컨펌할 수 있는 로직을 제시했다.
실시간으로 케이스 상태가 '에스컬레이티드'로 변경되는 모습이 화면에 표시됐다. 정보 분석에서 시스템 트랜잭션까지 자연어 한 줄로 처리되는 과정은 슬랙봇이 단순 검색 도구가 아니라 실제 업무를 실행하는 에이전트임을 보여주는 핵심 장면이었다.
주 엔지니어는 내부 보고 시나리오도 시연했다. 슬랙봇에게 "지난 3개월간 프로젝트 현황을 정리해줘"라고 요청하자 종합 현황이 캔버스 문서 형태로 생성됐다. 주 엔지니어는 "단순히 슬랙 내 데이터뿐 아니라 엔터프라이즈 서치 기능을 통해 연결된 구글 드라이브, 이메일, 세일즈포스 정보를 한 번에 끌어와서 보여주고 있다"면서 "구글 드라이브나 세일즈포스 데이터의 출처까지 정확하게 확인할 수 있다"고 했다.
특히 눈길을 끈 것은 매출 현황 대시보드 기능이었다. 주 엔지니어는 "이거는 지난주에 발표된 굉장히 따끈따끈한 기능"이라면서 "슬랙봇은 단순한 문자의 답변뿐 아니라 세일즈포스의 데이터를 끌어다가 대시보드 형태로 만들어주는 것도 가능하다"고 밝혔다.
대시보드는 단순 이미지가 아니라 각 데이터 포인트에 커서를 갖다 대면 실제 데이터를 드릴다운하며 확인할 수 있는 인터랙티브 형태였다.
주 엔지니어는 "하나하나의 데이터를 커서를 갖다 댔을 때 실제 어떤 데이터인지 드릴다운하면서 볼 수 있는 대시보드도 슬랙봇이 만들어주고 있다"고 했다.
대화형 인터페이스에서 인터랙티브 대시보드까지 생성하는 것은 슬랙봇이 텍스트 기반 어시스턴트의 한계를 넘어 데이터 시각화와 분석 영역까지 확장하고 있음을 보여준다. BI(비즈니스 인텔리전스) 도구를 별도로 열지 않아도 대화 한 줄로 시각화된 보고서를 받을 수 있다는 것은 현업 담당자들에게 체감 효과가 클 수밖에 없다.
한편 이날 세일즈포스는 앤트로픽의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반으로 슬랙 및 에이전트포스 360과 클로드 간 양방향 연동 기능도 함께 공개했다.
기업 고객이 클로드에서 슬랙의 대화 맥락을 검색하고 문서 초안을 생성한 뒤 다시 슬랙으로 공유하는 업무 연결성을 확보할 수 있게 됐다. 에이전트포스 360을 통해 클로드에서 도출된 권장 사항이 세일즈포스 내 고객 관리, 서비스 처리, 내부 승인 등 핵심 프로세스를 즉각 트리거하는 기능도 근시일 내 공개될 예정이다.
보안 측면에서는 MCP 기반으로 직접적인 데이터 이동 없이 기존 보안·접근 통제 체계를 유지하도록 설계됐다. 앤트로픽 모델은 세일즈포스 보안 환경 내에서 작동하며 고객 데이터는 세일즈포스 관리 가상 클라우드에서 보호된다.