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[IT뉴스]업무에 AI 제대로 쓰려면 … 데이터 양만큼 연결고리가 중요

온카뱅크관리자

2026-02-23 16:07:33

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">세일즈포스 'AI 전략' 발표<br>고객에게 AI로 제품 추천할 때<br>구매이력·카탈로그·이미지<br>연결돼야 실수없이 제대로 작동<br>단순한 데이터 접근성 넘어<br>언제 어떤 걸 쓸지 아는 게 핵심</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="tFLjPXPKTp">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3bed88e9a6f1a06e0aa697fd248ac5dc25ca5ef0de8d3f45b5acf196b73d9678" dmcf-pid="F3oAQZQ9S0" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="마크 베니오프 세일즈포스 최고경영자(CEO)가 연례행사 '드림포스'에서 발표하고 있다.  세일즈포스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/23/mk/20260223160621016njyv.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="5dQdblb0Wu" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/23/mk/20260223160621016njyv.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            마크 베니오프 세일즈포스 최고경영자(CEO)가 연례행사 '드림포스'에서 발표하고 있다. 세일즈포스
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="b582a06747c8b0677291c42ea46bb94ced3ce685543f6f72ebc3bbf0c18cbbd3" dmcf-pid="30gcx5x2v3" dmcf-ptype="general">세일즈포스가 기업용 인공지능(AI) 확산의 최대 난제로 '라스트 마일(last mile)' 문제를 지목하고 이를 해결하기 위한 4대 핵심 요소와 통합 플랫폼 전략을 제시했다. 대형언어모델(LLM)의 성능 경쟁을 넘어 이를 실제 업무에 안전하고 일관되게 적용하는 운영 역량이 성패를 가른다는 진단이다.</p>
          <p contents-hash="890bf8b7ae45ed4e0e2eae8303a63cd31e95ff3a1e7483e4a5c62ae93e281244" dmcf-pid="0pakM1MVvF" dmcf-ptype="general">무랄리다르 크리슈나프라사드 세일즈포스 최고기술책임자(CTO)는 최근 열린 'AI 전략 버추얼 기자간담회'에서 "LLM은 원자로와 같다"며 "그 에너지를 실제로 사용하려면 변압기와 배선이 필요하다. 그것이 우리가 말하는 라스트 마일"이라고 설명했다. 강력한 모델이 있어도 이를 기업 시스템과 프로세스에 연결하는 인프라스트럭처가 없으면 상용화는 어렵다는 의미다. 세일즈포스가 이야기하는 라스트 마일은 AI를 실제 업무에 안전하고 일관되게 작동시키기까지 필요한 마지막 연결 고리를 뜻한다.</p>
          <p contents-hash="cb61f9a0c432178ec6a2640a4a66e93603cb6db76ddd4f39bb4580cc9cc2727a" dmcf-pid="pUNERtRfCt" dmcf-ptype="general">세일즈포스는 라스트 마일을 구성하는 4대 축으로 컨텍스트(Context), 통제(Control), 관측성(Observability), 오케스트레이션(Orchestration)을 제시했다. 먼저 컨텍스트와 관련해 마다브 타타이 에이전트포스 제품 총괄은 "사람들이 가장 많이 묻는 질문이 '내 데이터는 어디서 오느냐'는 것"이라며 "정확하고 풍부한 맥락이 없으면 에이전트는 기대만큼의 경험을 제공할 수 없다"고 말했다. 그는 미국 리테일 기업 윌리엄스소노마 사례를 언급하며 "고객 구매 이력, 제품 카탈로그 문서, 이미지, 설명 콘텐츠가 모두 연결돼야 개인화 추천이 가능하다"며 "단순 데이터 접근이 아니라 언제 어떤 정보를 써야 하는지를 아는 것이 핵심"이라고 강조했다.</p>
          <p contents-hash="15729fa03c3d45d222f7598c5b8a2f2edef2bf5a894385812c8304f503767de5" dmcf-pid="UujDeFe4C1" dmcf-ptype="general">통제는 LLM의 확률적 특성을 보완하기 위한 장치다. 크리슈나프라사드 CTO는 "LLM은 본질적으로 확률적이고 결정론적이지 않다"며 "기업 로직은 매번 같은 방식으로 실행돼야 한다. 두 가지를 결합해야 진짜 엔터프라이즈가 된다"고 말했다. 세일즈포스는 이를 '하이브리드 추론'이라고 정의했다.</p>
          <p contents-hash="ac3d8bdd3e12930d093ef90f12b80eea794ad1477e7cb55488c265791abc1a87" dmcf-pid="uatUTiTsC5" dmcf-ptype="general">타타이 총괄은 글로벌 인재 채용 기업 아데코 사례를 소개하며 "후보자 검증은 30단계에 이르는 법적·규제 절차를 동일하게 따라야 한다"며 "대화는 LLM이 담당하지만, 핵심 절차는 결정론적으로 실행해 일관성을 확보했다"고 설명했다. 그는 "금융이나 헬스케어 산업에서 90% 혹은 95%의 일관성은 충분하지 않다. 매번 동일해야 한다"고 덧붙였다.</p>
          <p contents-hash="fe7340be02951599d7986ba3c3f0ada94d28a856109149f9f7858c3e924b9571" dmcf-pid="7NFuynyOlZ" dmcf-ptype="general">관측성에 대해서는 '운영 단계'의 중요성이 강조됐다. 타타이 총괄은 "요즘은 소프트웨어를 빠르게 만드는 데 집중하지만, 기업 환경에서 더 중요한 것은 운영"이라며 "에이전트가 실제로 성과를 내고 있는지, 무엇을 개선해야 하는지 알아야 한다"고 말했다. 라틴아메리카 리테일 기업 팔라벨라는 와츠앱 채널에서 수십만 건의 고객 상호작용을 처리하면서 만족도와 인간 상담원 이관 비율을 지속적으로 분석하고 있다. 그는 "관측성이 있어야 파일럿을 넘어 본격 운영으로 확장할 수 있다"고 강조했다.</p>
          <p contents-hash="ed2cdbf1966dcdad0073e7d23c392f157d9ed7c2cf396155b4f89fab46f66eae" dmcf-pid="zj37WLWIhX" dmcf-ptype="general">오케스트레이션은 에이전트와 사람, 다른 시스템을 조율하는 기능이다. 크리슈나프라사드 CTO는 "에이전트가 어딘가에 따로 존재하는 것이 아니라 실제 업무가 이뤄지는 환경 안에서 작동해야 한다"며 "영업, 마케팅, 서비스, 슬랙 협업까지 플랫폼 안에서 에이전트를 '에이전트화'하는 것이 우리의 전략"이라고 설명했다. 캐나다 금융기관 RBC는 자산관리 상담사를 지원하는 에이전트를 도입해 상담 준비 과정을 돕고 있으며 이를 통해 인간과 AI의 협업 모델을 강화하고 있다.</p>
          <p contents-hash="f89cd98bd17749ca593d1c7d5f0034f8380d37bcc14f8095fc2168af9c0e38e6" dmcf-pid="qA0zYoYCvH" dmcf-ptype="general">기업 도입 패턴과 관련해 타타이 총괄은 "많은 기업이 직원 생산성 도구에서 시작해 질의응답 에이전트, 워크플로 실행 에이전트, 대규모 개인화 단계로 진화한다"며 "명확한 KPI와 비즈니스 목표를 설정한 기업이 가장 성공적"이라고 말했다. 단순히 AI를 도입해야 한다는 이유만으로 시작하면 프로젝트가 정체될 수 있다는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="30f0ea663b2754ce56ad8469ba249934ab7efc8bec2ae7999422f414a3ccbbc1" dmcf-pid="BcpqGgGhCG" dmcf-ptype="general">향후 1~2년 내 새로운 병목으로는 '멀티 에이전트' 운영이 지목됐다. 크리슈나프라사드 CTO는 "앞으로 수많은 에이전트가 등장할 것"이라며 "어떤 에이전트를 선택하고, 어떻게 조율하며, 어떻게 학습하고 관리할 것인지가 다음 과제"라고 전망했다. 그는 "표준과 프로토콜, 라이프사이클 관리 체계가 산업 전반에서 중요해질 것"이라고 강조했다.</p>
          <div contents-hash="8b8eab39afd10d00d78f2fa10b8a2f1b22f1e8062f9f87f84355d68870715fd4" dmcf-pid="bkUBHaHlTY" dmcf-ptype="general">
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4d8f25a523812a58e8b2f85e197b6649201e8de3cf633f086b3af92bacd6ad8b" dmcf-pid="KEubXNXSlW" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/23/mk/20260223160622259mvwi.jpg" data-org-width="300" dmcf-mid="1poAQZQ9SU" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/23/mk/20260223160622259mvwi.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <p contents-hash="4d174b706e3ca5bcb6cdcb179cd0a0f16b19d65c695c7a4ee257b17aaa9e1503" dmcf-pid="9D7KZjZvWy" dmcf-ptype="general">[실리콘밸리 원호섭 특파원]</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 &amp; mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p>

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