세일즈포스, '에이전트포스 월드투어'서 에이전트 도입 사례 소개

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• AI 기술 도입 및 비즈니스 혁신에 관심 있는 기업 IT 담당자, 마케팅 전문가, 데이터 전문가
• 중간~고난이도: AI 아키텍처 이해와 데이터 통합 전략 수립에 대한 기술적 지식 필요

핵심 요약

• AI 에이전트는 고객 기대 대응과 자원 효율화를 동시에 달성하는 '게임 체인저'
• 데이터 클라우드가 AI 에이전트의 실시간 결정 기반 역할 수행
• Agentic Layer의 핵심 특성: 자율 추론, 슬랙/태블로 통합, 로우코드 개발, 보안성 강화

섹션별 세부 요약

1. 행사 개요 및 주요 발표

• 40개 이상 세션, 20개 체험 부스로 AI 에이전트 활용 사례 공개
• 케이티 맥나마라 부사장, 손부한 대표 등 주요 인사가 AI 기술의 비즈니스 변화 역할 강조
• AI 에이전트는 고객 기대 대응과 자원 효율화를 동시에 달성하는 '게임 체인저'로 평가

2. 데이터 클라우드 및 Agentic Layer 설명

• 데이터 클라우드가 정형/비정형 데이터 통합을 통해 AI의 실시간 결정 지원
• Agentic Layer의 주요 기능:

- 고객 정보 통합 (커스터머 360)

- 자율적 추론 및 행동 실행

- 다양한 업무 영역 확장성

- 로우코드 개발 환경 제공

3. 산업별 도입 사례 및 향후 전략

• HD현대인프라코어, 라인페이플러스, 티맵모빌리티 등 기업의 AI 에이전트 적용 사례 공유
• AI 에이전트는 데이터 자산 전환을 통해 기업의 지속 가능 경쟁력 강화 지원
• 행사에서 AI 에이전트의 '실행력'과 '확장성'을 실제 사례로 증명

결론

• AI 에이전트 도입 시 데이터 클라우드 활용과 Agentic Layer의 자율성/보안성 강화가 핵심
• 로우코드 개발 환경과 다양한 산업 확장성을 고려한 전략적 구현 필요
• 신뢰성 있는 데이터 기반의 AI 결정 프로세스가 성공 요인