Celine Haaverstad, SoftSync AI COO – 인터뷰 시리즈

Celine Haaverstad, SoftSync AI의 COO로서 AI 에이전트와 자동화를 중심으로 한 새로운 고객 관계 관리 방식을 개발하는 회사의 리더십을 돕고 있습니다. 그녀의 업무는 CRM 시스템이 수동 데이터 입력 및 반복적인 관리에 덜 의존하도록 하면서, 권한, 고객 데이터 및 자동화된 행동에 대한 적절한 통제를 유지하는 데 초점을 맞춥니다. Haaverstad는 AI를 독립형 챗봇으로 추가하기보다 일상 업무 흐름에 직접 통합하는 접근 방식을 옹호하며, 인간은 민감한 결정, 고객 약속 및 판단이 필요한 행동에 대한 책임을 유지해야 한다고 강조합니다. SoftSync의 공식 웹사이트는 Haaverstad를 회사의 COO로 명시하고 있습니다.

SoftSync AI는 고객 기록, 이메일, 회의, 영업 파이프라인 및 후속 워크플로우를 하나의 작업 공간에 통합하도록 설계된 노르웨이 개발 CRM 플랫폼입니다. Autopilot 시스템은 백그라운드에서 반복 작업을 실행할 수 있으며, MCP 서버를 통해 ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 외부 AI 어시스턴트가 CRM 데이터와 직접 상호 작용하고 사용자의 기존 접근 권한을 사용해 허용된 작업을 수행할 수 있습니다. SoftSync은 또한 직접적인 이메일 및 캘린더 연결과 기존 소프트웨어 통합을 위한 REST API를 제공합니다. 회사는 고객 데이터가 스톡홀름에 위치한 Microsoft Azure의 EU 내에서 저장·처리되며 판매되거나 AI 모델 학습에 사용되지 않는다고 밝히고 있습니다.

SoftSync AI의 시작에 대해 이야기해 주실 수 있나요? 기존 CRM 시스템의 어떤 문제점들이 팀으로 하여금 AI를 중심으로 근본적으로 다른 무언가를 구축할 기회가 있다고 확신하게 만들었나요?

SoftSync는 간단한 관찰에서 시작했습니다: 영업 활동이 너무 많은 분리된 도구에 흩어져 있다는 점이었습니다. 잠재 고객은 LinkedIn에서 시작해 스프레드시트로 이동하고, 이메일로 이어지며, 캘린더 예약이 되고, 회의 노트가 생성된 뒤 최종적으로 CRM에 입력되어야 합니다.

전통적인 CRM은 고정된 구조와 많은 수동 관리 작업을 기반으로 구축되는 경우가 많습니다. 팀은 프로세스를 시스템에 맞추어야 하고, 관리자가 필드를 변경하기를 기다려야 하며, 도구 간에 컨텍스트를 반복적으로 복사해야 합니다.

우리는 실제 업무 흐름을 중심으로 영업 작업 공간을 구축하고자 했습니다: 잠재 고객을 포착하고, 대화를 연결된 상태로 유지하며, 회의를 진행하고, 발생한 내용을 기록하고, 다음 행동을 명확히 하는 것입니다. AI는 별도의 독립형 챗봇이 되지 않으면서도 관리상의 전달 과정을 제거할 수 있기 때문에 이 시스템에서 가치가 있습니다.

SoftSync는 유료 플랜에 Assistant, Autopilot, API 및 MCP와 같은 기능을 포함하고 있으며, 좌석 수, 레코드, 그룹, 메일박스 연결 및 월간 활동과 같은 요소에 따라 용량이 확장됩니다. 자동화를 고급 추가 기능으로만 제공하지 않고 제품의 핵심 부분으로 선택한 이유는 무엇인가요?

중요한 구분은 에이전트와 그가 수행하는 작업량 사이입니다. Autopilot은 제품의 핵심 워크플로우에 포함되어야 하는데, 자동화는 작업 공간에 이미 존재하는 레코드, 필드, 권한, 대화 및 프로세스를 이해할 때 가장 유용하기 때문입니다.

우리는 자동화를 가장 큰 고객에게만 제공되는 사치로 만들고 싶지 않습니다. 현재 모델은 핵심 CRM, Assistant, Autopilot, API 및 MCP 기능이 유료 플랜에 포함된다는 것입니다. 고객과 함께 확장되는 요소는 용량과 사용량이며, 이는 좌석 수, 레코드, 그룹, 메일박스 연결 및 월간 활동을 의미합니다.

이를 통해 고객은 제품에 대한 예측 가능한 접근성을 확보하면서도 사용량을 공정하게 측정할 수 있습니다. 대규모 팀과 고볼륨 워크플로우는 더 높은 용량이나 맞춤형 제한이 있는 플랜으로 이동하며, 가장 유용한 기능이 높은 권한 단계 뒤에 숨겨지는 일은 없습니다.

고객을 내장형 챗봇에 제한하는 대신, SoftSync는 ChatGPT와 Claude와 같은 어시스턴트가 CRM과 직접 작업할 수 있도록 MCP 서버를 운영합니다. 이 아키텍처가 기존 내장형 AI 어시스턴트가 할 수 없는 것을 가능하게 하는 이유는 무엇인가요?

내장형 챗봇은 벤더가 선택한 인터페이스와 모델에 의해 제한됩니다. MCP는 ChatGPT나 Claude와 같은 어시스턴트에게 실시간 SoftSync 작업 공간과 작업할 표준 방식을 제공합니다.

즉, 어시스턴트는 CRM에 이미 존재하는 고객 레코드, 관련 활동, 사용자 정의 객체, 필드, 뷰, 노트 및 허용된 워크플로우를 활용할 수 있습니다. 사용자가 별도의 채팅에 컨텍스트를 수동으로 복사하지 않아도 질문에 답변하고, 회의 브리핑을 준비하며, 레코드 업데이트를 제안하거나 지원되는 워크플로우를 시작할 수 있습니다.

핵심은 내장형 어시스턴트가 절대 행동을 취할 수 없다는 것이 아니라, MCP가 고객에게 더 많은 어시스턴트 선택권, 보다 개방된 아키텍처, 그리고 기록 CRM 시스템과의 직접 연결을 제공한다는 점입니다.

귀하의 MCP 구현은 AI 어시스턴트가 SoftSync의 작동 방식을 도구 사용 전에 운영 지침으로 제공한다. 이러한 컨텍스트가 중요한 이유는 무엇이며, 비즈니스 시스템과 상호 작용할 때 에이전트를 보다 신뢰할 수 있게 만들기 위해 어떤 교훈을 얻었나요?

도구 스키마는 작업이 무엇을 받아들일 수 있는지 설명합니다. 그러나 CRM을 안전하게 사용하는 방법을 완전히 설명하지는 않습니다.

도구를 사용하기 전에 SoftSync는 실시간 작업공간 스키마를 탐색하고, 내부 필드 이름을 사용하며, 관련 레코드를 해결하고, 권한을 확인하고, 이메일 전송과 같은 작업의 올바른 순서를 따르는 등 운영 지침을 제공합니다.

이러한 맥락은 에이전트가 테이블, 필드, 레코드 ID, 관계 또는 수신자를 추측할 가능성을 줄여 신뢰성을 높입니다. 더 넓은 교훈은 신뢰할 수 있는 에이전트는 단순히 도구 접근 권한만으로는 부족하고, 해당 도구를 둘러싼 비즈니스 규칙, 경계 및 검증 절차가 필요하다는 것입니다.

AI 에이전트에게 레코드 생성, 거래 이동, 이메일 전송 또는 고객 데이터 수정 능력을 부여하면 제어와 관련된 중요한 질문이 발생합니다. 에이전트가 실제 작업을 수행하도록 허용될 때 SoftSync는 권한, 확인 및 기타 안전 장치를 어떻게 접근하고 있습니까?

SoftSync는 에이전트에게 CRM 권한을 우회하는 별도의 경로를 제공하지 않습니다. 연결은 사용자의 계정, OAuth, 작업공간 멤버십, 그룹 접근 및 역할을 사용합니다. 어시스턴트가 연결되었다고 해서 뷰어가 편집자로 변할 수는 없습니다.

우리는 또한 먼저 읽는 워크플로우를 권장합니다: 정확한 레코드를 식별하고, 현재 상태를 검사한 뒤, 변경을 제안하고, 대상, 값, 수신자 및 부작용을 검토한 후 승인합니다.

고위험 작업의 경우, 시스템은 인간 검토 또는 확인을 요구할 수 있습니다. 이는 특히 고객에게 발송되는 이메일 전송, 거래 단계 변경, 민감한 레코드 수정, 개인 메일함 사용, 혹은 연결된 외부 작업 시작에 중요합니다. Autopilot은 반복 가능한 검사와 알림에 적합하지만, 모호하거나 되돌릴 수 없으며 관계에 민감한 결정에 대해서는 사람이 책임을 져야 합니다.

Autopilot은 백그라운드에서 일상적인 작업을 처리하도록 설계되었습니다. 어떤 유형의 CRM 워크플로우가 자동 실행에 특히 적합하며, 인간이 반드시 관여해야 한다고 생각하는 영역은 어디입니까?

명확한 트리거와 명확한 입력, 그리고 반복 가능한 결과가 있는 작업을 수행합니다. 예를 들어:

• 거래가 정체될 때 소유자에게 알림
• 고가치 기회가 생성될 때 판매자에게 알림
• 수신 이메일을 분류하고 라우팅
• 제안서 전송 후 후속 조치 생성
• 일정에 따라 레코드 확인
• 알려진 조건이 충족될 때 사람에게 알림

작업에 판단이 필요하거나, 신원 매칭이 불확실하거나, 고객과 직접 관련된 약속, 민감한 단계 변경, 삭제, 혹은 쉽게 되돌릴 수 없는 외부 행동이 포함될 때 인간은 반드시 관여해야 합니다. 목표는 책임을 없애는 것이 아니라, 책임 있는 결정 주위의 반복적인 작업을 제거하는 것입니다.

SoftSync는 AI 어시스턴트를 수백 개의 개별 커넥터를 통해 모든 작업을 라우팅하려는 대신 통합 레이어로 설명합니다. 이 모델이 얼마나 확장될 수 있으며, 전통적인 API나 전용 통합이 여전히 더 나은 접근법인 영역은 어디입니까?

MCP는 작업공간을 구조화된 권한 기반 도구로 노출함으로써, 각 어시스턴트마다 별도의 맞춤 인터페이스를 요구하지 않아도 되므로, 광범위한 어시스턴트 주도 작업을 포괄할 수 있습니다.

특히 질문 처리, 레코드 작업, 회의 준비, 워크플로우 실행 및 자연어 컨텍스트를 활용하는 작업에 유용합니다. 해당 계정과 권한이 있는 연결된 작업에서도 활용할 수 있습니다.

전통적인 API와 전용 통합은 결정론적이며 대량, 저지연 처리, 지속적인 동기화, 엄격한 서비스 계정 관리, 웹훅, 대량 데이터 이동, 혹은 AI 어시스턴트가 전혀 관여해서는 안 되는 시스템에 더 적합합니다. 우리의 입장은 “모든 것이 AI를 통해 이루어져야 한다”는 것이 아니라, 각 작업에 가장 간단하고 신뢰할 수 있는 연결을 사용하는 것입니다.

SoftSync는 고객을 단일 모델 제공업체에 묶는 대신 다수의 AI 어시스턴트와 함께 작동하도록 설계되었습니다. OpenAI, Anthropic, Google 등에서 제공하는 모델이 지속적으로 진화함에 따라, 모델 독립성은 에이전시 비즈니스 애플리케이션의 장기 아키텍처에 얼마나 중요한가요?

비즈니스 애플리케이션은 선호하는 AI 모델이 바뀔 때마다 고객이 데이터와 워크플로우를 재설계하도록 강요해서는 안 됩니다. SoftSync는 레코드, 스키마, 권한, 워크플로우 및 감사 기대치를 포함한 지속 가능한 레이어를 작업공간 내부에 유지하면서, 다양한 어시스턴트가 공통 인터페이스를 통해 작업할 수 있도록 합니다.

이는 고객에게 더 많은 선택권을 제공하고 모델 생태계 전반의 진보로부터 이점을 얻을 수 있게 합니다. 또한 규율이 필요합니다: 모델 제공업체마다 도구 사용 방식, 승인 절차, 컨텍스트 제한, 신뢰성 및 비용이 다릅니다. 모델 독립성은 모든 모델이 동일하게 동작한다는 착각이 아니라, 고객의 비즈니스 시스템을 특정 제공업체에 종속되지 않게 유지하는 것을 의미합니다.

AI 에이전트가 고객 데이터를 적극적으로 조작할 수 있게 되면 데이터 민감도가 크게 높아집니다. SoftSync는 특히 유럽 고객을 위해 개인정보 보호, 데이터 거주지 및 거버넌스를 어떻게 접근하면서도 AI가 유용한 작업을 수행할 충분한 접근 권한을 제공하고 있습니까?

시작점은 최소 권한 접근입니다. 각 사용자는 자신의 계정으로 연결하고, 어시스턴트는 해당 계정이 이미 보유한 작업공간 및 그룹 권한을 상속합니다. 비공개 그룹은 비공개 상태를 유지하고, 뷰어는 읽기 전용이며, 연결된 메일함이나 캘린더는 자체 접근 제어에 따릅니다.

SoftSync AI는 스톡홀름에 위치한 Microsoft Azure EU 데이터 센터에서 호스팅됩니다. 우리는 고객 데이터를 절대 판매하지 않으며, 고객 데이터로 AI 모델을 학습시키지도 않습니다. 모든 하위 처리자는 해당 서비스가 운영되는 지역과 함께 명시됩니다.

우리는 접근과 행동을 분리합니다. 어시스턴트는 레코드를 읽을 수 있지만 변경 권한은 없을 수 있으며, 연결된 워크플로는 실행 전에 추가 입력이나 인간 확인이 필요할 수 있습니다. 민감한 작업의 경우, 팀은 읽기 전용 요청으로 시작해 결과를 원본 레코드와 비교 검증할 수 있습니다.

보다 넓은 제품 원칙은 데이터 최소화, 명시적 접근, 사용자 수준 인증, 제어된 가시성, 검토 가능한 행동 및 연결된 계정의 명확한 처리입니다. 회의 녹화 역시 적절한 참가자 고지와 해당 동의 및 개인정보 보호법을 준수해야 합니다.

몇 년 뒤를 내다볼 때, 전통적인 CRM 유지, 수동 데이터 입력, 거래 단계 업데이트 및 후속 작업 생성이라는 개념이 크게 사라질 것으로 예상하십니까? AI 에이전트가 그 운영 작업의 대부분을 담당하게 되면 CRM은 어떻게 변할까요?

수동 CRM이 완전히 사라지는 것은 아니며, 그 역할이 변화합니다. 사람들은 일상적인 업데이트 입력에 드는 시간을 줄이고, 맥락·예외·핵심 의사결정 검토에 더 많은 시간을 할애해야 합니다.

CRM은 고객 이력, 커뮤니케이션, 회의, 소유권, 권한, 워크플로 및 다음 단계가 연결된 공유 컨텍스트 및 행동 레이어가 됩니다. 에이전트는 정보를 캡처하고, 기록을 최신 상태로 유지하며, 주의가 필요한 작업을 식별하고, 반복 가능한 프로세스를 백그라운드에서 실행할 수 있습니다.

인간은 여전히 관계, 판단, 약속, 가격 책정 및 중요한 결정을 담당합니다. 미래의 CRM은 사람들이 지속적으로 유지 관리하는 데이터베이스라기보다, 사람들이 감독하는 신뢰할 수 있는 운영 시스템에 가깝습니다.

훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 자세히 알고 싶은 독자는 SoftSync AI를 방문할 수 있습니다. 이 링크를 통해 Unite.AI 독자는 30일 체험판을 이용하고 30% 할인을 받을 수 있습니다.