세일즈포스, 엔터프라이즈 AI ‘신뢰 레이어’로 80% 실패 돌파 노린다

왜 지금 세일즈포스는 ‘엔터프라이즈 AI 신뢰 레이어’를 말하나

세일즈포스는 기업 AI 도입의 ‘실패율 80%’ 위기를 해결하겠다며 데이터 관리와 거버넌스 역량을 대폭 확장했다. RAND 연구에 따르면 낮은 데이터 품질, 미흡한 거버넌스, 분절된 시스템 통합이 주요 실패 요인이다. 내주 열리는 드림포스에서 마크 베니오프 CEO는 사람과 AI 에이전트가 모든 업무 기능에서 협업하는 \”agentic enterprise\” 비전을 강조할 예정이다. 세일즈포스의 데지레 모타메디 부사장은 \”정확도, 문맥, 통제를 갖춘 대규모 AI\”를 고객이 원한다며 통합 데이터와 보안 내재화가 해법이라고 밝혔다.

신제품 한눈에: 데이터·보안·에이전트 연결

Data Cloud Context Indexing

계약서, 기술 도면, 의사결정 트리 등 비정형 문서를 \”비즈니스 인지 렌즈\”로 해석해 에이전트가 맥락 속에서 이해하도록 돕는다. 예를 들어 현장 엔지니어가 회로도를 올리면 가이드형 트러블슈팅에 바로 활용된다.

Data Cloud Clean Rooms

\”제로 카피\” 기술로 데이터를 이동·복제하지 않고 파트너와 안전하게 공동 분석한다. 광고를 넘어 은행의 이상거래 탐지처럼 민감한 협업 분석을 수주에서 수시간 단위로 단축한다.

Tableau Semantics

조직 전반의 지표 정의를 표준화하는 AI 시맨틱 레이어다. ACV, 이탈률 같은 용어의 조직별 정의를 AI가 이해하도록 통일해 보고·분석과 에이전트 응답의 일관성을 높인다.

MuleSoft Agent Fabric

플랫폼과 벤더를 가로지르는 \”에이전트 난립\”을 해소한다. 어디서 만든 에이전트든 중앙에서 등록·오케스트레이션·거버넌스를 수행해 운영 복잡성을 낮춘다.

‘엔터프라이즈 AI 신뢰 레이어’의 차별화 포인트

세일즈포스는 수천 개 기업이 이미 쓰는 단일 플랫폼에 AI 기능을 네이티브로 심어, 포인트 솔루션처럼 별도 통합 공수를 들이지 않아도 모듈이 유기적으로 동작한다. 70억 달러 규모의 플랫폼 사업을 기반으로 한 통합 우위에 더해, 곧 마무리될 80억 달러 규모 인포매티카 인수로 엔터프라이즈 메타데이터 관리 역량을 확장한다. 메타데이터는 모델의 근거 데이터 정합성과 답변 정확도를 좌우하는 핵심이며, 이는 곧 신뢰 레이어의 품질로 직결된다.

실제 적용 사례

세일즈포스는 에이전트 플랫폼 \”Agentforce\”의 실가동 배포가 1만 2천 건을 넘었다고 밝히면서도, 기업별 성숙도는 파일럿 시작 단계부터 수십 개 에이전트를 동시 구축하는 단계까지 다양하다고 전했다.

AAA 워싱턴

단일 데이터 기반으로 긴급출동, 보험, 여행 서비스 전반의 회원 경험을 일관되게 개선한다.

UChicago Medicine

환자 응대의 신뢰성을 높이면서, 의료진이 복잡한 사람 중심 업무에 집중하도록 지원한다.

거버넌스와 보안: ‘엔터프라이즈 AI 신뢰 레이어’의 핵심

최근 에이전트의 민감정보 오남용과 신뢰할 수 없는 출력 사례로 인해, 기업들은 통제 없는 확산을 경계하고 있다. 세일즈포스는 워크플로 단계마다 보안·컴플라이언스를 내재화하고, 크라우드스트라이크·옥타와의 자동 위협 탐지 연계 및 의료용 HIPAA 내장 준수로 위험을 낮춘다. 시장에서는 여전히 AI 성장 기대와 실적 간 괴리를 지적하지만, 파일럿에서 대규모 운영으로의 격차를 메우는 데 성공한다면 통합 플랫폼이 포인트 솔루션 조합보다 신뢰 문제를 더 잘 풀 수 있음을 입증하게 된다. 결국 ‘엔터프라이즈 AI 신뢰 레이어’가 80% 실패 시대를 끝낼 수 있을지가 승부처다.