[세일즈포스x슬랙] "토큰 소모량이 AI의 실질적 가치를 반영할까? AWU 주목해야"
세일즈포스 슬랙이 8일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 기자간담회를 열고 맞춤형 AI 에이전트 '슬랙봇(Slackbot)'을 국내에 공개했다. 현장에서 김근명 세일즈포스 코리아 엔터프라이즈 아키텍트는 모든 내용을 '에이전틱 엔터프라이즈 청사진(Blueprint)'이라는 프레임으로 랩업하며, 라이브 데모를 통해 4계층 아키텍처의 실체를 보여줬다.
김 아키텍트는 자신의 세션을 '에이전틱 엔터프라이즈의 청사진'이라 강조했다. 그는 "세일즈포스도 고객의 에이전틱 엔터프라이즈 혁신을 위해서 정말로 체계적이고 구체적인 계획을 날마다 고도화하고 발전시켜 나가고 있다"면서 "에이전틱 엔터프라이즈 아키텍처가 바로 저희가 고객에게 항상 들고 들어가는 청사진"이라고 밝혔다.
"잠들지 않는 나만을 위한 AI 동료"
김 아키텍트는 "세일즈포스와 슬랙이 27년 동안 추구하는 핵심 가치는 고객 성공을 위해 늘 새롭고 혁신적인 경험을 제공하는 것"이라면서 "지금은 그 비전을 AI 에이전트와 함께 하고 있다"고 했다. 나아가 "슬랙은 AI와 함께하는 경험을 실제로 체감할 수 있는 가장 최고의 플랫폼"이라고 강조했다.
김 아키텍트가 특히 부각한 것은 슬랙이 차지하는 시간적 비중이다. 그는 "세일즈포스 임직원뿐 아니라 슬랙을 도입한 당근, 배민에서도 임직원들이 그 어느 툴보다도 하루 일과에서 가장 오랜 시간을 보내고 있는 플랫폼"이라면서 "슬랙봇은 그 툴 안에서 잠들지 않는 나만을 위한 AI 개인 동료이자 비서 역할을 하고 있다"고 했다.
사용자가 가장 오래 머무는 곳에 AI가 상주한다는 것은 AI 접근성의 관점에서 결정적인 장점이다.
슬랙봇의 역량이 무한한 이유에 대해서는 "AI 비서가 실질적으로 업무를 수행할 수 있는 에이전트들과 함께 멀티 에이전트로서 활동할 수 있다면 여러 에이전트포스들을 적시적소에 활용할 수 있는 오케스트레이터로서 슈퍼 에이전트로서 활용할 수 있다"면서 슬랙봇이 개별 에이전트의 비서에서 여러 에이전트를 지휘하는 슈퍼 에이전트로 진화하고 있다고 강조했다.
여기에 두 번째 레이어인 에이전트 시스템이 등판한다. 그는 "에이전트의 핵심 역량은 단순히 정보를 잘 검색해준다거나 요약을 잘 해준다거나 번역을 해주는 것이 아니라 실질적으로 내가 일하는 곳에서 실질적인 업무를 수행해줄 수 있어야 에이전트의 핵심 가치가 정말로 드러나는 것"이라고 말했다.
현장에서 데모가 시연됐다. 은행의 기업 금융 여신 대출 심사를 보조하는 에이전트를 만드는 과정이었다. 그리고 김 아키텍트는 에이전트포스 빌더에서 "심사 프로세스 전반에 필요한 안내와 검토를 수행하는 에이전트를 만들어줘, 기업의 재무 혹은 비재무 정보를 분석해서 리스크를 평가해줘"라는 자연어 명령만으로 에이전트를 생성하는 모습을 보여줬다.
자연어뿐 아니라 세일즈포스 플랫폼에 보유한 데이터 모델, 업무 자동화 프로세스 등 메타데이터를 참조해 에이전트를 빠르게 구축할 수 있다는 설명이다.
김 아키텍트는 에이전트를 만드는 것만으로는 충분하지 않다는 점도 강조했다. 그는 "기업에서 신뢰도 높게 사용해야 하기 때문에 에이전트포스 빌더 안에서 맞춤형 업무 액션을 추가 보완하거나 정의하고, 시뮬레이션을 통해서 실제로 질문을 해보고 프롬프팅을 해보고 답변이 잘 나오는지 확인한다"면서 "LLM을 사용하는 추론 형태이기 때문에 추론의 단계별 속도와 퍼포먼스가 잘 나오는지도 모니터링하고 테스트까지 원 플랫폼으로 활용할 수 있다"고 했다.
에이전트 생성부터 테스트, 모니터링까지 하나의 빌더 안에서 완결된다는 것은 기업 고객 입장에서 도입 장벽을 크게 낮추는 요소다. '느린 에이전트는 쓸 수 없다'는 김 아키텍트의 언급은 현장의 실용적 관점을 반영한다.
가장 인상적이었던 것은 이렇게 만들어진 에이전트를 슬랙에서 활용하는 방식이다. 김 아키텍트는 "세일즈포스의 에이전트포스는 마치 사람을 추가하는 것처럼 업무 협업 채널에 에이전트를 추가해 협업을 진행할 수 있다"면서 담보 심사 담당자, 회계 세무, 여신심사부, 리스크 관리 담당자를 사람으로 추가한 것처럼 대출 리스크 분석 에이전트를 에이전트 탭에서 추가해 채널에 포함시키는 모습을 시연했다.
김 아키텍트는 나아가 "하나의 대화 스레드 안에서 사람과 사람 간에 해야 하는 것들은 사람이 수행하고, 에이전트가 생산성을 제고할 수 있고 자동화할 수 있는 영역은 에이전트가 도움을 줘서 하나의 플랫폼 안에서 끊김 없는 대화 스레드 안에서 사람과 AI 에이전트가 혁신적인 방식으로 일할 수 있다"고 설명했다.
실제로 에이전트포스가 대화 스레드 안에서 이루어진 논의를 바탕으로 대출 심사 품의서 초안을 자동 작성하는 모습까지 시연됐다. 사람과 에이전트가 같은 대화 공간에서 동등한 참여자로 협업하는 모습은 에이전틱 엔터프라이즈가 추상적 비전이 아닌 작동하는 현실임을 보여주는 장면이었다.
이런 가운데 김 아키텍트가 "이 아키텍처의 근간"이라고 강조한 세 번째 레이어는 시스템 오브 워크, 즉 업무 자체의 레이어다.
그는 "세일즈포스가 27년 동안 가지고 있는 업무 도메인의 노하우, 영업 관리, 서비스 관리, 마케팅, 서플라이 체인, 매출 관리까지의 노하우가 반영되어 있다"면서 "단순한 업무 도메인뿐 아니라 통신업계 전문 솔루션, 제조 전문 솔루션, 자동차 업계 전문 솔루션 등 인더스트리에 맞는 세일즈포스 제품의 노하우가 반영된 레이어"라고 설명했다.
김 아키텍트는 나아가 "에이전트 시대에 발맞춰 27년간의 업무 도메인 노하우와 산업 노하우를 슬랙 퍼스트로 완전히 재개편했다"면서 "이제 사용자들이 가장 많이 존재하는 슬랙이라는 워크 OS를 벗어나지 않고도 세일즈포스에서 경험해왔던 영업 파이프라인 관리, 서비스 티켓 관리, 태블로 분석, ITSM 티켓 처리 기능을 슬랙 안에서 활용할 수 있다"고 밝혔다.
'슬랙 퍼스트로 완전 재개편'이라는 표현은 세일즈포스의 핵심 기능이 슬랙 인터페이스 안에서 네이티브로 작동하도록 전면 재설계됐다는 의미다. 세일즈포스라는 별도의 애플리케이션으로 넘어갈 필요 없이 슬랙 안에서 27년간의 CRM 노하우를 활용할 수 있게 된 것이다.
데모에서는 영업 담당자가 슬랙 안에서 세일즈 클라우드의 파이프라인을 직접 관리하고, 슬랙봇이 데이터를 기반으로 영업 인사이트를 시각화해 제공하는 모습이 시연됐다.
김 아키텍트는 "세일즈포스는 이미 슬랙과 함께 사용할 수 있는 300개 이상의 AI 에이전트 혹은 AI 도구를 발표했다"면서 "업무 도메인뿐 아니라 금융, 자동차, 소비재, 통신, 에너지 유틸리티 등 산업별 도구로도 커스터마이징해 고객이 빠르게 시작할 수 있게 제공하고 있다"고 했다. 300개 이상의 AI 도구가 이미 슬랙 연동 준비를 마쳤다는 것은 슬랙 퍼스트 전략의 실행 속도를 보여준다.
마지막 레이어는 시스템 오브 컨텍스트, 즉 AI 에이전트를 뒷받침하는 데이터 파운데이션이다.
김 아키텍트는 "슬랙 안에 있는 데이터도, 세일즈포스의 CRM 데이터도 훌륭하지만 기업 입장에서는 다양한 시스템 에코시스템의 데이터를 활용해 AI 에이전트를 고도화시키고 싶은 니즈가 분명히 있다"면서 데이터 파운데이션을 하나의 플랫폼으로 제공하는 이유를 설명했다.
김 아키텍트는 기업들이 공통적으로 직면하는 데이터 관련 고민을 네 가지로 정리했다. 첫째는 AI 에이전트가 참조할 전사적 골든 레코드를 어떻게 만들고 관리할 것인가라는 데이터 신뢰성 이슈다. 둘째는 슬랙과 세일즈포스 외에 수많은 SaaS와 시스템 간의 상호 연결성 문제다. 셋째는 통합된 데이터를 실제 업무 시스템에 적용·활용하는 데이터 활성화 과제다. 넷째는 데이터 홍수 속에서 AI 에이전트에 유의미한 데이터를 어떻게 식별할 것인가라는 데이터 인텔리전스 문제다.
이 네 가지 과제에 대응하는 것이 세일즈포스의 '데이터 파운데이션 4대장'이다.
김 아키텍트는 "작년에 인수한 인포매티카를 활용하면 기업이 가진 본질적인 데이터 신뢰성 문제를 타파할 수 있다"면서 "마스터 데이터 관리와 거버넌스 역량을 통해 AI 에이전트가 참조할 수 있는 가장 신뢰도 높은 골든 레코드를 만들 수 있다"고 밝혔다.
두 번째로 뮬소프트는 "API 기반으로 흩어진 시스템 간 연결과 A2A, MCP 프로토콜 등을 활용해 여러 에이전트를 통합적으로 연계하여 데이터 간 연결성을 확보해준다"고 설명했다.
세 번째 데이터 360은 "인포매티카와 뮬소프트를 통해 통합된 데이터를 실제 업무에 활용할 수 있는 고객 통합 프로필을 만들어 데이터를 활성화시킨다"고 했다. 네 번째 태블로는 "통합된 데이터를 시각화하고 인사이트를 제공해 데이터 품질을 제고하고 데이터의 본질에 대한 인텔리전스를 확보할 수 있게 해준다"고 정리했다.
다만 김 아키텍트는 이 4대장의 역할 범위에 대해서도 분명한 선을 그었다. 그는 "데이터 파운데이션 4대 솔루션은 단순히 슬랙이나 세일즈포스를 지원하는 데이터 근간이 아니라 고객이 본질적인 에이전틱 엔터프라이즈 혁신을 하기 위한 에이전트 에코시스템 전반을 든든하게 뒷받침할 수 있다"면서 "그런 역할 사례들이 굉장히 빠르게 늘어나고 있다"고 강조했다.
데이터 파운데이션이 세일즈포스 자체 생태계만을 위한 것이 아니라 기업의 전체 AI 인프라를 지원한다는 메시지는, 세일즈포스가 단일 SaaS 벤더가 아닌 기업 AI 혁신의 플랫폼 사업자로 자리매김하겠다는 전략적 방향을 시사한다.
한편 김 아키텍트는 4계층을 랩업하며 최상단 시스템 오브 인게이지먼트를 두고는 "슬랙이 에이전트 시대에서 사람과 기업이 가장 많은 시간을 할애하는 인터페이스이자 에이전틱 엔터프라이즈의 민첩한 혁신을 위한 더할 나위 없는 최고의 도어, 오픈런"이라고 정리했다.
두 번째 에이전트 시스템에서는 "실질적 업무를 수행하는 에이전트포스를 하나의 플랫폼 안에서 쉽게 만들고 관리할 수 있다"는 점을, 세 번째 시스템 오브 워크에서는 "27년간의 산업·업무 노하우가 슬랙 퍼스트로 완전 개편돼 슬랙을 벗어나지 않고도 활용할 수 있다"는 점을, 마지막 데이터 파운데이션에서는 "4대장이 기업 전반의 에이전트 인프라를 위해 데이터의 근간을 뒷받침한다"는 점을 각각 요약했다.
김 아키텍트는 "이 레이어들은 위에서 아래로 가든 아래에서 위로 가든 상관없다"면서 "기업은 어디에서 시작하든 상관이 없고, 청사진을 통해 서로 상호 보완할 수 있는 이 레이어를 통해 에이전틱 엔터프라이즈로의 혁신을 가속화하고 체계적이고 신뢰할 수 있는 형태로 가져갈 수 있다"고 마무리했다.
"토큰 소모량이 정말 AI 에이전트의 가치를 반영하는가"
김 아키텍트는 토큰에 대한 도발적인 주장을 던지기도 했다.
세일즈포스 플랫폼을 통해 처리된 LLM 토큰이 지난 분기까지 총 약 19조 건에 달하고 전분기 대비 42% 성장했다면서 "과연 이런 단순한 토큰 소모량, 사용량이 실제로 AI 에이전트의 실질적인 가치를 반영하고 있을까"라고 반문했기 때문이다.
그 가치는 다른 곳에서 정의될 수 있다. 나아가 김 아키텍트가 제시한 답이 에이전트 워크 유닛(AWU)이다. 그는 "AI 에이전트가 정말로 존재 가치를 가지려면 업무를 나를 위해서 혹은 나 대신에 수행해줄 수 있어야 한다"면서 "에이전트 작업 단위는 대출 심사 품의서를 작성해주는 것과 같은 실제로 의사결정에 도움이 되는 업무를 의미한다"고 규정했다. 서비스 티켓 자동 에스컬레이션, 영업 파이프라인 레코드 업데이트 등 사람을 대신해 수행한 업무가 AWU로 집계된다는 설명이다.
지난 4분기 발표된 AWU 수치는 약 7억7000만 건이며 전분기 대비 57%의 성장률을 기록했다.
김 아키텍트는 "세일즈포스를 통해서, 슬랙과 에이전트포스를 통해서 기업의 에이전틱 엔터프라이즈 혁신이 정말 실질적이고 실체적이라는 것을 이것으로 방증할 수 있다"고 강조했다. 토큰 19조 건이라는 양적 지표에서 AWU 7억7000만 건이라는 질적 지표로의 전환은 AI 산업 전반의 성과 측정 방식에 대한 문제 제기이기도 하다.