에이전트 사용 사례 확인하기

학습 목표

이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.

• AI 에이전트를 구축하기 위한 효과적인 계획의 구성 요소를 나열합니다.
  
• 탁월한 자율형 AI 사용 사례를 만드는 요소를 설명합니다.
  
• Agentforce의 자율형 AI 사용 사례를 정의합니다.
  

새 에이전트 구축 익스피리언스가 곧 출시됩니다!

Agentforce를 업데이트 중입니다! Dreamforce 2025에서 발표한 새 에이전트 구축 익스피리언스는 이 뱃지에서 학습할 과정 및 기능과 다를 수 있습니다. Dreamforce 발표 몇 주 내에 새 구축 익스피리언스를 오픈 베타로 제공할 예정입니다. 이후 곧 정식으로 출시될 것입니다. 현재 빌더 익스피리언스는 이전에 구축한 에이전트를 지원하기 위해 계속 제공해 드립니다. 더 자세한 내용은 공지를 확인해 주세요.

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.

Agentforce: 간단한 복습

Agentforce를 사용하면 자율형 AI 에이전트를 배포할 수 있으며, Salesforce Platform에 에이전트 레이어를 구축하여 직원과 고객을 연중무휴로 지원할 수 있습니다. 기존에 사용하던 모든 기능을 그대로 제공하되, 특히 에이전트는 이러한 기능의 잠재력을 대규모로 최대한 활용할 수 있도록 사용자에게 연결하는 다리 역할을 합니다. Agentforce에는 AI 에이전트를 만들기 위한 도구 세트뿐만 아니라 세일즈, 서비스, 마케팅 등 다양한 영역 전반의 맞춤 사용 사례 라이브러리가 포함되어 있습니다. 이러한 에이전트는 비즈니스를 이해하고, 데이터를 분석하며, 의사결정을 내리고, 자연어로 대화하며, 여러 단계로 이루어진 작업을 독립적으로 실행합니다.

이 Trailhead 뱃지를 시작한 여러분은 AI 에이전트를 구현하는 데 관심이 있으실 것입니다. 시작하기에 앞서, Coral Cloud Resorts를 소개하고 이 회사가 에이전트를 활용하여 고객에게 잊지 못할 숙박 경험을 제공하는 방법을 살펴보겠습니다.

Coral Cloud 소개

Coral Cloud Resorts는 고급 숙박 기업으로, 세계에서 가장 매력적인 여행지에서 여러 호텔을 운영하고 있습니다. 비즈니스 기술 총괄 책임자인 Nora Alami는 Trailhead에서 Agentforce를 테스트해 왔으며, 자율 에이전트를 빠르고 쉽게 구축할 수 있다는 점에 깊은 인상을 받았습니다.

Nora는 Agentforce에 큰 기대를 가지고 있으며, Coral Cloud가 이 기술을 적극적으로 도입하기를 원하고 있습니다. 또한 AI 에이전트를 직접 다뤄 보며 작동 방식을 탐구하고, 아이디어를 테스트하며, AI 에이전트의 작업 수행 가능 범위를 확인하는 것이 중요하다는 점을 알고 있습니다. 하지만 Nora는 최신 디지털 혁신 기술을 최대한으로 활용하기 위해서는 회사에 스마트한 계획이 필요하다는 점도 잘 알고 있습니다.

에이전트 계획의 구성 요소

Nora의 접근 방식이 바로 정답이죠. 에이전트를 계획할 때는 여러 관점에서 고려해야 합니다.

• 사용 사례 정의 및 범위
  
• 사용자 경험
  
• 데이터 및 기술적 요구 사항
  
• 위험 및 가드레일
  
• 비즈니스 프로세스 및 에이전트 설계
  

물론 AI 에이전트는 일주일, 심지어 하루 만에도 만들 수 있습니다. 하지만 프로토타입을 만들고 반복적으로 개선해 나가는 과정에서 에이전트가 수행하는 작업과 조직에 발생하는 영향까지도 함께 고려해야 합니다. 그렇지 않으면 프로젝트를 폐기하게 되거나, 에이전트를 아예 배포하지도 못하는 상황에 이를 수 있습니다.

AI 에이전트 전략적으로 활용하기

AI 에이전트를 배포하는 데 있어 계획을 수립하는 것도 매우 중요하지만, 한 걸음 물러서서 큰 그림을 보는 것 역시 중요합니다. Nora는 Coral Cloud의 모든 AI 프로젝트가 비즈니스 가치와 책임감 있는 AI 관행에 초점을 둔 회사의 전반적인 AI 전략에 부합해야 한다는 점을 알고 있습니다. 또한 Nora는 다른 AI 프로젝트와 마찬가지로 올바른 사용 사례를 전략적으로 선택할 수 있습니다. 예를 들어 FAQ에 대한 답변과 같은 최소 기능 제품(MVP) 수준의 자동화 기회를 통해 빠르게 효과를 확인하면서, Coral Cloud Resorts 전반에 걸친 AI 활용 사례를 점차 확장해 나갈 수 있습니다.

조직에 아직 전략이 마련되어 있지 않다면, Trailhead의 AI 전략 뱃지를 획득할 것을 권장합니다. 또한 데모 세션을 설정하여 가능성을 직접 확인하고, 사용 사례를 탐색하는 데 도움을 받을 수도 있습니다. 여기서부터는 여러분이 이미 AI 비전을 정의하고, AI 협의회를 구성하며, AI 거버넌스를 수립하고, AI 사용 사례를 식별하며, 로드맵을 구축하는 과정을 잘 알고 있다고 가정하며 진행됩니다.

전략 개발하기

Coral Cloud가 AI 전략을 개발하면서 가장 먼저 하는 일은, 회계연도의 주요 목표를 검토하여 AI 로드맵을 실제 비즈니스 목표에 맞게 조정하는 것입니다. 다음은 그중에서도 가장 우선순위가 높은 두 가지 목표입니다.

• 운영 비용을 5% 절감합니다.
  
• 고객 만족도 점수를 15% 향상합니다.
  

이 목표를 염두에 두고 Coral Cloud의 AI 협의회는 고객 서비스와 관련된 사용 사례를 탐색하는 것부터 Agentforce 이니셔티브를 시작하기로 결정합니다. AI 서비스 에이전트는 여러 일반적인 문의와 작업을 처리하여 서비스 담당자가 보다 복잡한 직접적인 방식의 상호 작용에 집중할 수 있도록 해 줍니다. 또한 고객이 언제든지 빠르고 정확한 응답을 받을 수 있도록 합니다.

올바른 아이디어 찾기

좋습니다, 지금부터 재미있는 부분이 시작됩니다! Coral Cloud가 Agentforce를 활용할 수 있는 모든 멋진 접근 방법을 브레인스토밍할 시간입니다. 자율형 AI 서비스 에이전트는 조직 내에서 어떤 종류의 업무를 수행할 수 있을까요? AI 에이전트가 수행할 수 있는 업무 아이디어를 구체화하기 시작했다면, 바로 자율형 AI의 사용 사례를 도출하고 있는 것입니다.

자율형 AI 사용 사례란, AI 에이전트가 직원, 고객 또는 조직을 대신하여 수행해야 할 작업이나 목표를 달성하기 위해 하나 또는 일련의 작업을 수행하는 AI 기술의 적용 사례를 의미합니다.

탁월한 자율형 AI 사용 사례의 요소

사용 사례에 대한 아이디어를 수집하다 보면, 아이디어가 자율형 AI 사용 사례에 적합한지 또는 적합하지 않은지 알 수 있습니다. 사용 사례가 자율형 AI에 적합한지 평가할 때 다음과 같은 질문을 고려해 보세요.

• 가치: 왜 이 작업을 AI 에이전트에 위임하려고 하시나요? 에이전트가 더 빠르거나 더 정확한가요? 더 나은 경험을 제공하나요?
  
• 작업: AI 에이전트가 수행할 작업을 설명할 수 있나요? 해당 작업에 포함된 모든 비즈니스 프로세스를 완전히 이해하고 있나요?
  
• 의사결정: 이 작업에는 실제 직원의 직접적인 개입이나 판단 없이 완료할 수 있는 의사결정과 단계가 포함되어 있나요? AI 에이전트가 단독으로 따를 수 있는 명확히 정의된 정책, 규칙, 제약 조건이 있나요?
  
• 위험: AI 에이전트가 해당 작업에 적용되는 보안, 법적, 윤리적, 규제 요구 사항 내에서 작동할 수 있나요?
  
• 데이터: AI 에이전트가 작업을 수행하는 데 뒷받침되는 데이터가 준비되어 있나요?
  

하지만 이러한 질문에 답을 내릴 때, 에이전트가 실제로 무엇을 할 수 있는지에 대해 충분히 이해하는 것도 중요합니다. Coral Cloud의 여러 사례에서 알 수 있듯이, 에이전트를 직접 만들고 그 기능이 구현하려는 목표와 어떻게 부합하는지 확인하는 것이 가장 쉬운 지름길이 되기도 합니다.

사용 사례 정의하기

이제 자율형 AI에 적합한 사용 사례의 요소를 이해했으므로, AI 협의회가 나중에 이를 평가하고 우선순위를 정할 수 있도록 Agentforce 사용 사례에 대한 Coral Cloud의 각 아이디어 구체화할 차례입니다. 이 계획 단계에서는 기술적 해결책이 아니라 목표 자체에 집중해야 합니다.

수행할 작업 식별하기

먼저, AI 에이전트가 수행할 작업을 설명합니다. 많은 조직은 수행할 작업 프레임워크를 사용하여 에이전트의 역할과 수행할 작업을 정의합니다. 작업 내용과 그에 따라 예상되는 결과를 충분히 고민해 보세요. 이는 에이전트가 조직, 고객, 직원에게 어떤 영향을 미칠 수 있는지를 이해하는 데 필수적인 단계입니다.

Coral Cloud에서 구상한 상위 네 가지의 서비스용 Agentforce 사용 사례 아이디어는 다음과 같습니다.

범위 결정하기

AI 에이전트가 수행할 작업을 식별한 후, 다음 단계는 적절한 작업량을 정하는 것입니다. 적절한 범위란 무엇일까요? 최소 기능 제품(MVP) 버전을 설정할 때 그 수준은 제공해야 하는 가장 작은 단위의 작업 수준이여야 합니다. 또한 실제 운영을 위한 승인 기준을 명확히 정의하고 반드시 준수해야 합니다. 목표를 계속해서 바꾸면 간단한 성과조차 빠르게 달성하기 어려울 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 가정을 검증하고, 가치를 입증하며, 위험 수준을 관리하고, AI 솔루션을 확장하기 위한 계획을 수립하는 데 도움이 됩니다.

AI 에이전트를 계획하는 과정을 진행하다 보면 범위를 조정하게 될 수도 있습니다. 예를 들어 특정 데이터 요구 사항을 충족할 수 없거나 위험이 높은 영역이 있다면, 범위를 축소하거나 AI 에이전트의 자율성을 낮추기로 결정할 수 있습니다. 조직의 AI 성숙도가 높아질수록 자율성 수준과 범위를 확대할 수 있습니다. 작은 사용 사례로 시작하여 에이전트의 지침과 이를 수행하는 데 사용하는 데이터를 지속적으로 개선해 나갈 수 있는 역량이 핵심입니다. 이를 통해 에이전트 배포의 이점을 빠르게 확인하고, 시간이 지나면서 그 효과를 극대화할 수 있습니다.

이제 Coral Cloud가 예약 관리 사용 사례의 범위를 어떻게 설정할 수 있는지 살펴보겠습니다. MVP 버전에서는 서비스 에이전트가 예약 세부 정보를 조회하고 일정표 또는 예약 확정서를 재전송할 수 있습니다. 그 외의 모든 예약 관리 작업은 서비스 담당자에게 에스컬레이션됩니다. 그리고 그 다음 두 가지 버전에서는 에이전트의 역량이 점진적으로 확장됩니다.

비즈니스 가치 정의하기

AI 에이전트가 수행할 작업의 범위를 완전히 이해하고 나면 사용 사례의 비즈니스 가치를 정의할 수 있습니다. 구체적이며 측정 가능한 목표를 설정하고 결과에 집중하세요. 주저하지 말고 직접 시작해 보세요. 많은 비즈니스에서 에이전트가 가치를 제공하는 방식을 가장 잘 확인할 수 있는 방법은 테스트용 에이전트일지라도 실제로 구축하고 직접 사용해 보는 것입니다. AI 사용 사례의 비즈니스 가치를 정의하는 자세한 방법은 AI 전략을 참고하세요.

다음은 Coral Cloud의 예약 관리 사용 사례에 대한 비즈니스 가치로, 회사의 최우선 목표와도 일치합니다.

• 통화량을 줄이고, 사례 생성 전 단계에서의 문제 해결을 늘립니다.
  
• 더 빠른 연중무휴 지원을 제공하여 고객 경험을 개선합니다.
  

Agentforce 프로젝트가 조직에 제공할 수 있는 가치를 추산하는 데 도움이 필요하다면 Agentforce ROI 계산기를 확인해 보세요.

데이터 준비 상태 평가하기

다음으로 데이터 준비 상태를 평가합니다. AI 에이전트가 최적의 성능을 발휘하려면, 비즈니스 컨텍스트와 관련하여 신뢰할 수 있는 양질의 데이터가 필요합니다. 데이터가 충분하지 않은 사용 사례에 대해서는 성급하게 결과를 기대하지 마세요.

예를 들어, Coral Cloud의 주요 사용 사례 중 하나는 AI 서비스 에이전트를 사용하여 일반적인 고객 질문에 답하는 것입니다. 하지만 Nora는 간단한 조사를 거친 후에야 많은 Knowledge 기사가 AI에 활용하기에는 아직 충분하지 않다는 사실을 깨달았습니다. 형식이 일관적이지 않고, 구조도 적절하게 갖추어지지 않았으며, 오래되거나 서로 상충되는 정보가 포함되어 있었습니다. 게다가 일부 정보는 기술 자료에 존재하지 않고 아예 다른 시스템에 있어, 적용 범위에도 공백이 있습니다.

Nora는 Coral Cloud가 데이터로 지원 가능한 사용 사례부터 시작해야 한다는 점을 알고 있었기 때문에, 조직이 기술 자료를 AI에 최적화할 수 있을 때까지 FAQ 사용 사례를 보류하자고 AI 협의회에 제안합니다.

하지만 AI 구현이 반드시 모 아니면 도일 필요가 없습니다. Nora는 조금 더 자세히 살펴본 뒤, Coral Cloud의 신규 이벤트 상품에 대한 Knowledge 기사가 비교적 최근에 업데이트되어 있다는 점을 확인합니다. 또한 이러한 기사는 AI 에이전트에 훨씬 더 품질 높은 데이터를 제공합니다. Nora는 회사가 비교적 일반적인 기사를 업데이트하는 동안, 이벤트에 특화된 FAQ를 먼저 테스트하여 고객의 참여를 유도해 볼 것을 권장합니다. 이 과정에서 Coral Cloud는 이벤트 에이전트의 성공 사례를 활용하여 회사 데이터의 개선 방향을 설정할 수도 있으며, 이러한 설정을 통해 더 나은 답변과 더 높은 고객 만족도를 얻을 수 있습니다.

사용 사례 평가 및 우선 순위 설정하기

이제 Coral Cloud에서 몇 가지 사용 사례를 정의했으므로, AI 협의회는 프로젝트의 실행 가능성과 영향을 평가하고 이를 AI 로드맵에 반영할 수 있습니다.

별도로 AI 협의회가 없는 조직의 경우 비즈니스 및 기술 이해관계자가 Agentforce 사용 사례를 평가하고 승인하며 우선 순위를 설정하도록 해야 합니다. 백로그를 정제할 때 고려해야 할 요소와 활용할 수 있는 우선 순위 지정 프레임워크에 대한 자세한 내용은 AI 전략을 참고하세요.

Coral Cloud는 첫 번째 자율형 AI 프로젝트로 예약 관리 사용 사례를 구현합니다. 영향도가 높고, 데이터가 준비되어 있으며, MVP 수준으로 적절하게 작업 범위를 설정할 수 있기 때문입니다. 다음 유닛에서는 조직이 새로운 AI 에이전트를 어떻게 설계하는지 함께 살펴봅니다.

리소스

• Trailhead: 빠른 시작: Agentforce로 첫 에이전트 구축
• Trailhead: AI 전략
• 웹 사이트: Salesforce AI 사용 사례 라이브러리