적합한 솔루션 구축하기
학습 목표
이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- Agentforce 프로젝트를 위한 데이터 전략을 정의합니다.
- AI 에이전트를 채널에 연결하기 위한 솔루션을 개발합니다.
- AI에서 실제 서비스 담당자로 대화를 에스컬레이션하는 기준을 명시합니다.
- Agentforce 프로젝트를 위한 보안 권한을 계획합니다.
- Agentforce 구현에 영향을 줄 수 있는 Salesforce 고유의 요소를 나열합니다.
Trailcast
이 모듈의 오디오 레코딩을 들어보려면 아래 플레이어를 사용하세요. 이 레코딩을 모두 들은 후 각 유닛으로 돌아와서 리소스를 확인하고 관련 평가를 완료하는 것을 잊지 마세요.
목표 설정에서 솔루션 구현까지
이전 유닛에서 Coral Cloud는 자율형 AI 사용 사례에 대한 비즈니스 목표를 정의하고, AI 에이전트가 수행할 작업과 해야 할 일을 식별했습니다. 목표를 설정하고 나면 Nora는 조직이 프로젝트 요구 사항을 수집하고 문서화할 수 있도록 발견 프로세스를 시작할 수 있습니다.
에이전트 개발에 대한 참고 사항
철저한 계획은 모든 프로젝트의 성공에 중요하지만, AI 에이전트 구축은 고유한 특성을 지니고 있으며 보다 실무적인 관점에서의 접근을 필요로 합니다. 일반적인 기존 소프트웨어 개발과는 달리, AI 에이전트를 개발하기 위해서는 광범위한 사전 계획과 발견 과정에서 프로토타이핑과 지속적인 개선이 필요합니다. 디자인 문서와 스프레드시트만으로는 AI 에이전트를 계획할 수 없습니다.
프로젝트 요구 사항을 정의하며, 이와 함께 Sandbox 환경에서 AI 에이전트를 구축하고 테스트하세요. 다양한 접근 방법을 시도하여 어떤 방법이 효과가 있는지 파악하세요. 핵심은 테스트 및 반복 과정을 통해 계획과 개발 과정을 조정해 나가는 것입니다.
사용자 여정 고려하기
어떤 기술 솔루션을 설계하든 사용자 중심의 접근 방식이 중요하며, Agentforce도 예외는 아닙니다. Nora와 팀원들은 에이전트와 이 에이전트를 사용하는 모든 사용자 간의 상호 작용을 개략적으로 시각화합니다.
사용자 경험을 고려하면 AI 에이전트에 대한 프로젝트 요구 사항을 이해하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 내부 사용자는 외부 사용자보다 에이전트에게 더 광범위하고 복잡한 질문을 하는 경우가 많으며, 외부 사용자의 요구 사항은 대체로 더 예측 가능합니다.
Nora와 팀원들은 예약 관리를 위한 사용자 경험의 단계와 접점을 중점적으로 파악하기 위해 대략적인 여정 맵을 그려 봅니다. 여정 매핑 기법이 궁금하다면 여정 매핑을 확인해 보세요.
기술적 요구 사항 수집하기
Coral Cloud 팀은 AI 에이전트에 대해 원하는 사용자 경험을 충분히 생각한 후에 기술적 요구 사항을 수집할 수 있습니다. 이들이 검토하는 주요 요소는 다음과 같습니다.
- 데이터
- 채널
- 라우팅 및 에스컬레이션
- 보안 관리
- Salesforce 고려 사항
데이터 전략 정의하기
이전 유닛에서 Coral Cloud 팀은 각 사용 사례 아이디어에 대한 데이터 준비 상태를 평가했습니다. 예약 관리 사용 사례를 선택한 이유 중 하나는 데이터를 통한 지원이 가능하기 때문입니다. 이는 매우 중요한데, 적절한 데이터를 보유하면 AI 에이전트의 정확성과 신뢰성을 크게 향상할 수 있기 때문입니다.
이제 Nora는 프로젝트의 데이터 요구 사항을 수립해야 합니다. Coral Cloud는 사용자 정의 객체로 구성된 데이터 모델을 사용하여 Salesforce에서 모든 리조트의 예약을 관리합니다. 따라서 Nora는 해당 예약 데이터와 관련 외부 데이터, 업로드된 파일을 활용할 수 있다는 점을 알고 있습니다. Nora는 Salesforce의 예약 데이터를 감사하여 완전성, 품질, 이해 가능성, 카디널리티, 고유성, 접근성, 최신성, 보안 및 거버넌스를 평가합니다. 그런 다음 프로젝트의 데이터 전략을 정의합니다.
AI 프로젝트를 위한 데이터 전략 수립 방법이 궁금하다면 AI + 데이터: 프로젝트 계획을 확인해 보세요. 또한 AppExchange의 Cuneiform과 같은 무료 도구를 살펴보면 데이터에 대한 기술적 분석을 통해 직관을 뒷받침할 만한 근거를 찾을 수 있습니다.
채널 지정하기
Agentforce 솔루션을 계획할 때 Coral Cloud는 AI 에이전트가 작동할 채널도 고려해야 합니다. 에이전트는 내부 또는 외부 사용자와 어떻게 소통하나요? 에이전트는 사용자에게 어떻게 제공되나요? 어떤 에이전트 경험을 원하시나요?
첫 번째 자율형 AI 사용 사례에서 Coral Cloud는 회사 웹 사이트, WhatsApp, Facebook Messenger와 같은 메시지 채널부터 시작합니다. 그런 다음 전화와 이메일을 추가할 수 있습니다.
Coral Cloud는 Experience Cloud 웹 사이트를 보유하고 있으며, 리조트는 앱 내 및 웹 Messaging을 사용하고 있습니다. 앱 내 및 웹 Messaging은 AI 에이전트를 배포할 모든 채널을 지원하므로, Coral Cloud는 Agentforce 구현에 적합한 상태입니다.
에이전트 설계 아이디어를 테스트하려면 채널을 구성하기 전에 Sandbox에서 AI 에이전트를 프로토타이핑해 볼 수 있다는 점을 기억하세요. 하지만 프로덕션 환경에 배포하기 전에 채널 전략을 수립하고 각 채널에서 에이전트의 성능을 철저히 테스트해야 합니다.
에스컬레이션 시점
Nora는 새로운 AI 에이전트가 Coral Cloud 웹 사이트와 채팅 채널에서 고객과 상호 작용할 수 있다는 점을 기대하고 있습니다. 하지만 특정 상황에서는 AI 에이전트가 실제 서비스 담당자에게 에스컬레이션해야 한다는 것도 알고 있습니다. 서비스 담당자에게 에스컬레이션하는 이유로는 회사 정책, 브랜드 요구 사항, 보안 조치, 위험 관리 또는 규정 준수 등이 있을 수 있습니다.
Coral Cloud는 계획을 수립하며 AI 에이전트의 작업 과정에서 사람의 의사결정과 감독이 이루어지는 모든 방식을 정의합니다. 서비스 담당자가 개입해야 하는 시점과 방식에 대한 명확한 지침을 마련하면 Nora와 팀원들이 에이전트를 프로토타이핑할 때 적절한 가드레일을 더 손쉽게 구성할 수 있습니다. (가드레일에 대해서는 다음 유닛에서 더 자세히 알아봅니다.)
채널 라우팅
AI 에이전트에서 서비스 담당자로 라우팅하는 경우, Coral Cloud는 Agentforce 프로젝트가 리조트의 기존 채널 라우팅 솔루션에 어떤 영향을 미치는지도 고려해야 합니다. 조직은 지능형 라우팅과 자동화를 위해 옴니채널을 사용하고 있으므로, Nora는 AI 에이전트와 옴니채널 간 통합을 어떻게 구축할 수 있을지 고민하고 있습니다.
Nora는 통합을 위해 고객 채널에 서비스 에이전트 연결 문서의 단계를 따르고 있습니다. 채널 라우팅 솔루션을 설정하는 방식은 사용 사례와 Salesforce 조직 구성에 따라 달라진 다는 점을 유념하세요.
보안 관리 수립하기
Nora는 비즈니스 기술 책임자로서 항상 보안을 최우선으로 고려하며, Coral Cloud는 Salesforce Platform에서 기술 솔루션을 구축할 때 일관적으로 보안 모범 사례를 따릅니다. 하지만 이 프로젝트는 단순한 기술 프로젝트가 아니라 생성형 AI로 구동되는 Agentforce 프로젝트입니다.
Nora는 Agentforce가 Einstein Trust Layer를 비롯한 강력한 Salesforce 보안 인프라를 어떻게 사용하는지 온라인에서 알아보았습니다. Einstein Trust Layer는 보안 게이트웨이와 데이터 보존 금지 계약을 통해 회사 데이터를 보호합니다. Nora는 이러한 정보 덕분에 새로운 AI 에이전트의 보안에 대해 안심하게 되었습니다. Nora는 Agentforce 및 Einstein 생성형 AI 보안 백서를 다운로드하여 더 자세히 알아보기로 합니다.
다음으로 Nora는 Coral Cloud의 AI 에이전트가 신뢰할 수 있는지 확인하기 위해 필요한 보안 관리를 검토합니다. 자체 AI 에이전트를 계획할 때는 관리자, 직원, 고객, AI 에이전트 자체의 권한 및 액세스를 고려하세요.
관리자 액세스
Salesforce에서 AI 에이전트를 생성하고 관리하려면 AI 에이전트 관리 사용자 권한과 해당 에이전트 유형에 필요한 권한 또는 애플리케이션 사용자 정의 사용자 권한이 필요합니다.
직원 액세스
사용 사례가 내부용이며 직원이 Salesforce에서 AI 에이전트와 상호 작용하는 경우, 에이전트는 현재 로그인한 Salesforce 사용자의 컨텍스트에서 실행됩니다. 라이선스, 권한, 필드 수준 보안, 공유 설정과 같은 표준 Salesforce 액세스 제어를 통해 각 사용자가 액세스할 수 있는 항목이 결정됩니다. 자세한 내용은 신뢰 및 에이전트를 참조하세요.
고객 액세스
에이전트가 웹 사이트와 같은 외부 채널에 배포될 때 일부 작업의 경우 고객의 인증을 거쳐야 AI 에이전트가 해당 고객 대신 수행할 수 있는 경우도 있습니다. 예를 들어 웹 사이트 방문자는 누구나 제품에 대해 에이전트에게 질문할 수 있습니다. 하지만 주문에 대한 도움이 필요하다면 사용자가 먼저 인증을 받아야 합니다.
Agentforce용 인증 솔루션을 설계하는 방식은 특정 사용 사례의 보안 및 식별 요구 사항에 따라 달라집니다. 자세한 내용은 Agentforce 작업으로 신뢰도 유지를 확인하세요.
에이전트 액세스
보안 퍼즐의 마지막 조각은 에이전트 사용자입니다. 서비스 에이전트와 같은 일부 AI 에이전트는 에이전트 사용자로 작동하며, 에이전트 사용자는 Salesforce에서 전용 사용자 프로필과 역할을 갖습니다. AI 에이전트가 수행할 수 있는 작업은 할당된 권한에 따라 달라집니다.
기본적으로 에이전트 사용자는 제한된 권한 집합을 갖습니다. 보안 관점에서 이러한 설정은 최소 권한 원칙을 준수하기 때문에 바람직하다고 할 수 있습니다. 하지만 이는 AI 에이전트를 설정할 때 작업 수행에 필요한 모든 권한을 에이전트에게 명확히 부여하지 않으면 제대로 작동하지 않는다는 의미이기도 합니다. AI 에이전트가 수행할 수 있는 작업과 액세스할 수 있는 데이터를 어떻게 제어해야 하는지 알아보려면 에이전트 사용자 권한에 대한 모범 사례를 살펴보세요.
Salesforce에서 에이전트의 권한을 처음부터 완벽하게 구성하기는 어려울 수 있습니다. 에이전트를 프로토타이핑하는 동안 Sandbox에서 보안 관리를 반드시 테스트하세요. 에이전트 액세스에 대한 데모를 확인하려면 에이전트 권한 설정(6분 3초) 영상을 시청하세요.
Salesforce 고려 사항
기존 Salesforce 고객이라면 AI 에이전트만 단독으로 구축하게 되지는 않습니다. AI 에이전트는 현재의 Salesforce 구성 및 아키텍처와 함께 구성되어야 합니다. 다음은 Agentforce 구현에 영향을 줄 수 있는 몇 가지 Salesforce 고유의 요소입니다.
라이선싱 및 프로비저닝
각 Agentforce 프로젝트는 고유하므로, 프로젝트에 필요한 Salesforce 제품과 기능은 사용 사례에 따라 달라집니다. 구축하려는 특정 AI 에이전트의 라이선스 요구 사항을 확인하려면 Salesforce 고객 관리자와 상담하는 것이 가장 좋습니다.
청구 및 사용량
Agentforce는 사용량 기반 가격 책정 모델을 사용합니다. 사용량에 따른 청구 방식에 대한 자세한 내용은 자원 섹션에 연결된 문서를 참조하세요. 계약서를 확인하거나 고객 관리자에게 문의할 수도 있습니다.
요구 사항
Agentforce를 사용하려면 다음 제품과 기능이 Salesforce 조직에서 활성화되어 있어야 합니다.
- Lightning Experience
- Einstein 생성형 AI
- Data 360
조직 및 환경
조직 및 환경과 관련하여 다음 사항을 고려하세요.
- 이 Agentforce 프로젝트로 몇 개의 Salesforce 조직이 영향을 받나요?
- Sandbox 환경에서 Data 360이 활성화되어 있나요?
- AI 에이전트를 메시징 및 앱 내 채널에 배포한다면, 현재 사용 중인 채팅 솔루션은 무엇인가요?
- Sandbox에서 에이전트 개발을 시작할 것인가요, 아니면 프로덕션 환경에서 시작하려고 하시나요? 대부분의 경우 생성 및 테스트 단계에서는 Sandbox를 사용하는 것이 비용 절감에 도움이 됩니다.
Einstein Bots
Salesforce 조직에서 Einstein Bots를 이미 구현하셨나요? 그렇다면 다음 사항을 고려해 보세요.
- 현재 봇은 어떻게 사용되고 있나요?
- 성과는 어떻게 측정되고 있나요?
- 생성형 AI를 통해 개선하고자 하는 특정 비즈니스 성과가 있나요?
-
봇을 AI 에이전트로 전환하는 것을 고려하고 있나요?
기존 자동화
Agentforce에서 AI 에이전트는 특정 작업을 수행하기 위한 도구로 에이전트 작업을 사용합니다. 이러한 에이전트 작업은 플로, Apex, 프롬프트 템플릿과 같은 기존 Salesforce Platform 기술을 기반으로 구축됩니다. AI 에이전트에 재사용할 수 있는 사용 사례와 관련된 기존 자동화를 카탈로그화해 보세요.
Nora는 Coral Cloud의 새로운 AI 서비스 에이전트에 대한 요구 사항을 철처히 검토했습니다. 다음으로는 Nora의 조직에서 프로젝트와 관련된 위험을 평가하고 가드레일과 거버넌스를 검토합니다.