Marc Benioff Predicts Half of Conversations Will be With AI Agents Next Year 유투브

Marc Benioff is the Chair, CEO, and co-founder of Salesforce
 
📌 마크 베니오프가 예측하는 향후 1년 동안 대화의 변화는 무엇인가?
향후 1년 동안 대화의 절반이 AI 에이전트와 이루어질 것이며, 이는 Salesforce의 지원, 영업, 마케팅 등 모든 영역에서 나타날 것입니다.
💡 Salesforce에서 에이전트 도입을 통해 얻은 구체적인 성과는 무엇인가?

• 지원 부서에서 9,000명에서 5,000명으로 인력 감축 및 재조정
• 자체적으로 주당 10,000건 이상의 리드와 대화하며 파이프라인 형성 중
• AI 및 데이터 제품 라인이 가장 빠르게 성장하는 제품 라인으로, 매출 10억 달러 돌파

 
세일즈포스 CEO 마크 베니오프가 예측하는 '에이전트 중심 기업(Agentic Enterprise)'의 미래를 생생하게 엿볼 수 있는 대화입니다. 그는 AI 에이전트가 단순한 비용 절감을 넘어, 세일즈포스 내부에서 1억 건 이상의 미처리 리드를 파이프라인으로 전환하고 고객 지원 효율을 극대화하는 등 혁신적인 매출 증대를 이끌어낸 실제 사례를 공유합니다. 이 콘텐츠를 통해 독자들은 AI가 인간의 역할을 대체하는 것이 아니라, 인간과 에이전트가 협력하여 시너지를 창출하는 새로운 업무 패러다임을 이해하고, 자신의 비즈니스에 AI를 어떻게 통합하여 경쟁 우위를 확보할 수 있을지 구체적인 영감을 얻을 수 있습니다.
 
 
https://www.youtube.com/watch?v=0RkNkGihrvc

 
 
 

1. 세일즈포스의 AI 에이전트 도입 현황 및 성과

1.1. 미처리 리드 처리 및 파이프라인 확장

1. 과거의 문제점: 지난 26년간 세일즈포스에는 인력 부족으로 인해 1억 건 이상의 미처리 리드가 존재하여 고객에게 연락하지 못했다.

1. AI 에이전트 도입: 현재 세일즈포스는 '에이전트 중심 영업(Agentic Sales)'을 통해 매주 1만 건 이상의 리드와 대화하며 이를 파이프라인으로 전환하고 있다.
   1. 이러한 에이전트 역량 덕분에 세일즈포스의 영업 파이프라인은 그 어느 때보다 가득 차 있다.
   2. 영업 사원들도 이제 이러한 에이전트들과 협력 관계를 맺고 업무를 수행한다.

1.2. 고객 지원 효율성 증대 및 인력 재조정

1. Agentforce 배포: 세일즈포스는 9개월 전 대화에서 언급했던 'Agentforce'를 지원 계층에 성공적으로 배포했다.
   1. 세일즈포스는 새로운 에이전트 중심 서비스 및 지원 제품의 '고객 제로(Customer Zero)'로서 직접 사용하고 있다.

1. 고객 대화 분석:
   1. 에이전트 계층이 고객과 약 150만 건의 대화를 처리했다.
   2. 동일 기간 동안 인간 지원 에이전트도 약 150만 건의 대화를 처리했다.
   3. 두 경우 모두 고객 만족도(SESAT) 점수가 거의 동일하여 놀라운 결과를 보였다.

1. 인력 재조정:
   1. 지원 인력을 9,000명에서 약 5,000명으로 줄일 수 있었다.
   2. 절감된 인력을 영업 부서로 재배치하여 유통 역량을 강화했다.
   3. 옴니채널 관리자(Omni-channel supervisor)가 에이전트와 인간이 함께 일하도록 돕는 역할을 한다.

1.3. AI 에이전트의 역할 확장 및 마케팅 효율화

1. 리드 생성 및 고객 상호작용 효율 증대: AI 에이전트 도입으로 리드 생성 및 고객 상호작용의 효율성과 생산성이 크게 향상되었다.

1. 웹사이트 에이전트 배포: 세일즈포스 웹사이트 전면에 에이전트를 배포했다.
   1. 웹사이트의 모든 데이터를 데이터 클라우드에 넣고, 에이전트를 통해 고객이 웹사이트와 직접 대화할 수 있도록 했다.
   2. 이는 마케팅 효율성을 크게 높이는 요인이다.

1. 전사적 에이전트 증강의 시작: 이러한 에이전트 중심의 증강은 회사 모든 부문의 시작점이다.
   1. 이는 '강력한 시너지 효과(force multiplier)'이자 인간과 에이전트 간의 시너지 효과를 창출한다.
   2. 세일즈포스에서 먼저 이를 입증하고 있으며, 수천 개의 다른 회사들도 이 기술을 배포하고 있다.

 
 

2. AI 시대의 소프트웨어 및 인터페이스 변화

1. AI 시대의 소프트웨어 역할: AI 시대에 소프트웨어와 애플리케이션이 완전히 사라지는 것은 아니며, 여전히 중요한 역할을 한다.

1. 인터페이스 변화에 대한 관점:
   1. 일부에서는 웹사이트 방문이 줄고 OpenAI나 Claude와 같은 AI 챗봇이 접근성 포털 역할을 할 것이라고 생각한다.
   2. 세일즈포스는 기업 전문가에게 제공하는 애플리케이션 및 자동화 유형에서 AI의 가치를 발견한다.

1. 세일즈포스의 데이터 및 애플리케이션 기반:
   1. 데이터 기반: 데이터 클라우드, MuleSoft, Tableau, Informatica가 핵심이다.
      1. 세일즈포스는 자체적으로 방대한 데이터를 보유하고 있으며, 전 세계 고객을 위해 230페타바이트의 정보를 관리한다.
   2. 애플리케이션 기반: 지원 또는 영업과 같은 분야는 고도로 전문화된 애플리케이션이며 강력한 사용자 인터페이스를 필요로 한다.
      1. Slack과 같은 사용자 인터페이스가 있지만, 더 많은 데이터를 소비해야 할 때 확장해야 한다.

1. 인간과 에이전트의 협력: 인간은 사라지지 않으며, 에이전트와 협력하여 일하는 것이 핵심이다.

1. Slack 내 에이전트 활용: 9개월 전과 비교하여 현재 Slack 내에서 수십 개의 에이전트가 갱신, 지원, 복지 혜택 등 다양한 업무를 수행하며 직원들과 상호작용한다.
   1. Slack 애플리케이션 내에서 운영되는 새로운 에이전트 중심 앱과 ISV(독립 소프트웨어 공급업체)가 Slack 마켓플레이스에 많이 존재한다.
   2. Slack은 현재 기업 기술 분야에서 가장 흥미롭고 번성하는 생태계 중 하나이다.

 

3. 세일즈포스의 시장 확장 및 에이전트 중심 제품 전략

1. ITSM 시장 진출: 세일즈포스는 이전에 ITSM(IT 서비스 관리) 시장에 진출한 적이 없었으나, Slack을 기반으로 하는 'Slack-first' 에이전트 중심 앱을 통해 이 시장에 진입하고 있다.
   1. ServiceNow가 9,000개 기업을 자동화하는 반면, Slack은 100만 개 기업에서 사용되고 있다.
   2. 새로운 ITSM 아키텍처는 인간과 에이전트가 함께 일하는 것을 강조하며, 자산 관리 및 변경 구성 이해에 에이전트 역량이 매우 강력하다.
   3. 휴대폰에서 Slack을 통해 이러한 기능을 제공하는 것은 차세대 UI이다.

1. 모든 제품의 에이전트화: 세일즈포스의 모든 제품이 에이전트 중심으로 변화하고 있다.
   1. Sales Cloud: 수십 년간 논의되어 온 Sales Cloud는 이제 에이전트 중심 영업으로 변화하고 있다.
   2. Service Cloud: Service Cloud도 에이전트 중심이다.
   3. Marketing Cloud: 매년 11조 개의 이메일을 보내는 Marketing Cloud는 현재 일방적인 대화에서 에이전트 중심의 양방향 대화로 전환될 예정이다.

1. 현장 서비스(Field Service)의 에이전트화 사례:
   1. 세일즈포스 고객인 Eaton의 현장 서비스 에이전트가 고객의 Airstream 트레일러 전력 시스템을 수리하는 사례가 있다.
   2. 현장 서비스 에이전트는 휴대폰 앱을 통해 고객 정보와 문제 상황을 확인하며, 에이전트와 상호작용하여 문제를 해결한다.
   3. 모든 정보는 기록 시스템에 저장되어 다음 에이전트가 방문할 때 활용된다.
   4. PG&E의 산불 예방 작업에서도 현장 서비스 앱과 에이전트 계층이 함께 활용되어 인간과 에이전트가 협력한다.

1. 애플리케이션의 세 가지 핵심 계층: 데이터 계층(데이터 기반), 애플리케이션 계층, 에이전트 계층이 미래 애플리케이션 작동의 세 가지 핵심 계층이다.
   1. 기록 시스템, 에이전트 계층, LLM(대규모 언어 모델)은 모두 통합되어야 한다.

4. AI 에이전트 관리 및 조직 변화

1. 에이전트 및 작업자 관리의 필요성: 세일즈포스는 지원, R&D, 영업 부문에서 에이전트 도입을 통한 전환을 겪고 있다.

1. 인간과 에이전트의 협력 관리:
   1. 마크 베니오프는 더 이상 인간만을 관리하는 마지막 CEO가 될 것이라고 생각했다.
   2. 현재는 에이전트와 인간을 함께 관리하고 있다.
   3. 에이전트가 고객에게 응대할 때 특정 가드레일, 성격, 어조를 가져야 하며, 인간에게 즉시 에스컬레이션해야 할 시점을 알아야 한다.
   4. LLM은 많은 것을 할 수 있지만 모든 것을 할 수는 없기 때문이다.

1. LLM 기술의 성숙: GPT-5는 GPT-4와 유사하게 혁명적이라기보다는 진화적인 모습을 보이며, LLM 기술이 성숙 단계에 접어들고 있다.
   1. 이러한 기술이 애플리케이션 계층에 깊이 통합될 때 가장 큰 가치를 얻을 수 있다.
   2. 에이전트가 고객이나 직원과 직접 대화할 때 이러한 가드레일과 구조를 통해 관리되어야 한다.

1. 작업 단위 및 조직 수준 평가:
   1. 과거에는 9,000명의 지원 인력이 CRUD(생성, 읽기, 업데이트, 삭제) 데이터베이스 작업을 수행했다.
   2. 현재는 150만 건의 에이전트 대화와 150만 건의 인간 대화로 양분되었다. bifurcated. 
   3. 향후 1년 동안 고객과의 대화 중 50%는 에이전트가, 50%는 인간이 처리할 것으로 예상된다.
   4. 에이전트가 처리할 수 없는 상황에서는 인간에게 인계하는 기술과 인력이 필요하다.
   5. 이러한 50/50의 균형은 영업, 서비스, 마케팅, 현장 서비스, 직원 협업 등 모든 분야에서 나타날 것이다.

5. AI 및 데이터 제품 라인의 성장과 시장 반응

1. AI 및 데이터 제품 라인의 급성장: 세일즈포스의 AI 및 데이터 제품 라인은 역사상 가장 빠르게 성장하는 제품 라인이다.
   1. 현재 10억 달러 이상의 매출을 기록하고 있으며, 20억 달러를 향해 빠르게 나아가고 있다.
   2. 이는 DataBricks, Snowflake와 같은 데이터 기반 회사들과 비교해도 매우 큰 규모이다.

1. 데이터 기반 제품의 중요성:
   1. 데이터 클라우드, MuleSoft(통합 기능), Informatica(데이터 기반의 일부로 인수 예정)와 같은 데이터 기반 제품 라인이 중요하다.
   2. 모든 데이터를 조화롭게 통합해야 AI의 정확성을 확보할 수 있다.
   3. 이러한 데이터 기반 카테고리는 고객에게 매우 중요하며, 계속해서 급격히 확장될 것이다.

1. 인포마티카 인수 지연: 규제 당국의 승인 절차로 인해 인포마티카 인수 완료가 지연되고 있다.
   1. 세일즈포스는 60개 이상의 기업을 인수한 경험이 있으며, 모든 절차가 각자의 속도에 맞춰 진행되도록 한다.

6. AI 시대의 가격 모델 변화 및 '에이전트 중심 기업' 비전

1. 가격 모델의 진화: 세일즈포스의 가격 모델은 계속해서 진화하고 있다.
   1. 좌석당 가격(Per-seat pricing): Sales Cloud, Service Cloud, Slack, ChatGPT 등에서 사용된다.
   2. 소비량 기반 가격(Consumption pricing): Commerce Cloud, 이메일, 데이터 클라우드 등에서 사용된다.
   3. 대화 기반 가격(Conversational pricing): 특정 대화량이나 플렉스 크레딧에 기반한 모델이다.
   4. 통합 라이선스(Complete Agentic Enterprise License Agreement): 고객들은 모든 것을 하나의 큰 패키지로 구매하기를 원하며, '에이전트 중심 기업 라이선스 계약'을 선호한다.

1. '에이전트 중심 기업(Agentic Enterprise)' 비전: 모든 회사가 에이전트 중심 기업이 되는 길을 걷고 있다.
   1. 세일즈포스는 '고객 제로'로서 서비스, 영업, Slack 등에서 수많은 에이전트를 배포했다.
   2. 9개월 전에는 에이전트가 전혀 없었으나, 지금은 많은 에이전트를 활용하고 있다.

1. Dreamforce 2024의 중요성: 10월 14일부터 16일까지 샌프란시스코에서 열리는 Dreamforce 행사에서 이 비전을 공유할 예정이다.
   1. 화이자, 페덱스, OpenAI, Anthropic 등 12개 포춘 100대 기업이 에이전트 중심 기업을 구축한 사례를 발표할 것이다.
   2. 이는 단순히 신제품을 소개하는 것을 넘어, 기업 전체의 대규모 혁신임을 보여줄 것이다.
   3. 세일즈포스는 모든 제품을 애플리케이션 계층뿐만 아니라 에이전트와 협력하도록 재구축했다.
   4. 고객들이 다른 고객들의 성공 사례를 보고 AI를 어떻게 배포하고 활용할지 배우는 것이 가장 큰 기쁨이 될 것이다.

7. AI 기술 채택 속도와 시장 세분화

1. AI 기술 채택의 단계: AI 기술은 흡수 및 소화 단계에 접어들고 있으며, 기업들이 이미 제시된 가치를 활용하려 한다.

1. 시장 세분화에 따른 채택 속도 차이: 시장은 5가지 주요 세그먼트로 나뉜다.
   1. 중소기업(Small and Medium Business): 수백 명의 직원.
   2. 중견기업(Medium Businesses): 수백 명에서 수천 명의 직원.
   3. 대기업(Large Businesses): 4~5천 명의 직원.
   4. 초대기업(Very Large Fortune 100 Businesses): 포춘 100대 기업.
   5. 정부(Government).

1. 각 세그먼트의 AI 채택 특성:
   1. 각 세그먼트는 제품의 약간 다른 버전과 UI를 필요로 하며, 소비 방식과 배포 아키텍처가 다르기 때문에 배포 속도도 다르다.
   2. AI는 소기업의 수를 급격히 증가시킬 것이며, 기업가들의 역량을 크게 향상시킬 것이다.
   3. 대기업에서도 AI 도입이 진행 중이지만, 세일즈포스처럼 빠르게 기술을 배포하는 데 전념하는 기업은 많지 않다.
   4. 이러한 5가지 세그먼트는 기술을 약간 다르게 채택할 것이다.

1. 대기업의 AI 도입 사례:
   1. 많은 대기업이 AI를 시도하고 있다.
   2. 화이자는 Dreamforce 기조연설에 참여하여 2만 명의 영업 전문가에게 Agentforce를 배포한 사례를 공유할 것이다.
   3. 화이자는 세일즈포스의 생명 과학 클라우드를 사용하며, 이는 이제 에이전트 중심이다.
   4. 이는 직원과 고객 모두에게 '강력한 시너지 효과(force multiplier)'를 제공한다.
   5. 화이자와 같은 선도 기업들은 차세대 AI를 배포하는 데 중요한 역할을 한다.

8. 팔란티어에서 영감받은 컨설팅 관계 및 스타트업 투자

1. 팔란티어(Palantir)의 영향: 마크 베니오프는 팔란티어로부터 많은 영감을 받았다.
   1. 팔란티어는 세일즈포스가 전통적으로 판매하지 않던 시장에서 높은 가격으로 판매한다.

1. 미국 연방 정부와의 관계: 미국 연방 정부는 세일즈포스의 가장 큰 고객이며, 재향군인회와 같은 주요 민간 기관을 자동화하고 있다.
   1. 세일즈포스는 최근 미 육군 프로젝트에서 팔란티어를 이겼는데, 이는 더 나은 가격과 사용하기 쉬운 기술 덕분이다.

1. '선행 배포 엔지니어(Forward Deployed Engineers)' 개념:
   1. 딜이 체결되기 전에 애플리케이션을 구축하기 시작하는 '선행 배포 엔지니어' 개념은 세일즈포스가 이전에 해본 적 없는 일이며, 매우 고무적이다.
   2. 이는 고객 확보를 가속화하는 데 도움이 될 수 있는 멋진 아이디어이다.

1. 세일즈포스 벤처스(Salesforce Ventures)의 투자 활동:
   1. 세일즈포스는 매우 활발한 투자자이며, Salesforce Ventures를 운영한다.
   2. Anthropic 지분 1%를 소유하고 있으며, Wiz를 Google에 매각하는 데 참여하여 10억 달러 이상의 수익을 얻었다.
   3. Snowflake의 상장을 도왔으며, 이 또한 10억 달러 이상의 가치를 창출했다.
   4. Salesforce Ventures의 내부 수익률(IRR)은 약 33%이다.

1. 실리콘밸리의 혁신:
   1. 최근 Y Combinator에 참여한 18세 두 명의 창업자를 만났는데, 이들은 Anthropic Cloud를 기반으로 혁신적인 제품을 만들고 있다. 앤쓰로픽이 많은 공짜 포인트 줘서 Harmony API 를 만들고있음. 
   2. 이는 실리콘밸리에서 혁신이 활발하게 이루어지고 있음을 보여준다.
   3. 샌프란시스코가 죽었다는 이야기가 나올 때마다 새로운 골드러시가 오고 있으며, 전 세계에서 사람들이 몰려와 새로운 기술과 아이디어를 창출하고 있다.
2. 드림포스에 오면 다른 기업의 사례를 들을 수 있다. 
   1. 리밸런스, 비즈 KPI 바꾸기
3. 대기업이랑 AI first companies 랑 다른점이 있는 것 같다. 
   1. new.com이라는 AI first search company가 있다. API도 제공한다. 
   2. Artera도 있다. prostate cancer diagnostics 하는 곳이다. 나의 private venture회사다. 
   3. vision, 실행, KPI는 뭔지 등. 
   4. 이런 기업들은 차이점보다 공통점이 더 많다. you better go now. 

9. AI 시대의 인재상과 미래 예측

1. AI 시대의 젊은 인재:
   1. 최근 만난 Y Combinator의 18세 창업자들과 내 사무실의 스탠포드 인턴들은 'AI 네이티브'이자 '에이전트 네이티브'이다.
   2. 이들은 AI의 가능성을 직관적으로 이해하며, 기존 비즈니스 프로세스와 제품 라인의 격차를 파악하고 채울 수 있는 능력을 가지고 있다.
   3. 이러한 젊은 인재들을 고용하는 것은 기업에게 매우 중요하며, 그들로부터 진정한 가치, 통찰력, 에너지가 나올 것이다.

 
25-26년 동안 CEO 여서 그간의 사이클을 봤을 텐데, AI에 대해 contrarian bet이 있는지? 

1. AI에 대한 잘못된 예측:
   1. 일부 CEO들이 AI에 대해 10개월 동안 10번이나 메시지를 바꾸는 등 현실 왜곡 현상이 존재한다.
   2. '앱의 종말'이나 'CRUD(생성, 읽기, 업데이트, 삭제)의 종말'과 같은 주장은 잘못된 생각이다.
   3. AGI(범용 인공지능)에 대한 일부 논의도 과장될 수 있다.

1. LLM의 한계:
   1. LLM은 상대적으로 유한한 알고리즘 세트와 유한한 데이터 세트를 기반으로 한다.
   2. 이는 특정 기능을 제공하지만 모든 기능을 제공하지는 않는다.
   3. GPT-3나 GPT-4가 혁명적이었다면, GPT-5는 더 진화적인 모습을 보인다. 예전 같은 변환적인 leap은 아닌 것 같다. 
   4. LLM은 동일한 데이터 세트를 기반으로 하기 때문에 상한선에 도달하는 것처럼 보인다.
   5. 인간의 뇌가 아픈 사람 근처에서 면역 세포를 생성하는 것과 같은 기능은 LLM에는 아직 없다.

1. 인간의 무한한 능력:
   1. 인간은 유한한 데이터와 알고리즘에 갇히지 않는 무한한 존재이다.
   2. 인간은 AI를 넘어서는 수준의 창의성, 영감, 통찰력을 가지고 있다.
   3. 면역 시스템을 통해 면역 세포를 생성하는 것처럼, 인간은 유한한 데이터 세트를 넘어서는 에너지와 능력에 연결되어 있다.
   4. 따라서 인간은 여전히 이 세상에서 중요한 부분이다.