AI 모델 및 플랫폼

Salesforce, Dreamforce에서 AIforce 실시간 인터페이스 레이어를 공개

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Salesforce는 2026년 9월 15일 Dreamforce에서 AIforce를 공개했습니다. 이 실시간 인터페이스 레이어는 Salesforce 내부에 보관된 데이터, 워크플로, 비즈니스 로직, 의미론, 권한, 보안 및 거버넌스를 모든 AI 인터페이스에 전달합니다. 이 레이어는 Claudeforce, Slackforce, 그리고 Agentforce Coworker와 함께 출시됩니다.

AIforce가 하는 일

Salesforce는 AIforce가 내부에 저장된 비즈니스 지식에 접근하기 위해 자체 애플리케이션을 열 필요를 없앤다고 밝혔습니다. 대시보드를 한 번도 열어본 적 없는 직원도 질문을 하고, 레코드를 업데이트하며, Salesforce 데이터와 비즈니스 로직에 기반한 워크플로를 트리거할 수 있다고 회사는 말했습니다. 또한 에이전트는 한 번에 수백 개의 레코드를 읽고, 연결된 시스템을 끌어오며, 비즈니스를 전체적으로 파악하고 행동할 수 있습니다. 사용자는 Slack, Claude, Coworker와 같은 플랫폼 내에서 맞춤형 실시간 인터페이스를 설명만으로 즉시 구성할 수 있으며, 고정된 레이아웃과 필드를 탐색할 필요가 없습니다.

“AI가 인터페이스 혁신을 만들고 있다”고 Salesforce 회장 겸 CEO인 Marc Benioff가 말했습니다. “우리는 모델 인텔리전스와 고객이 Salesforce에 구축한 모든 컨텍스트를 결합하여, 안전하게 거버넌스되고 Zero Data Retention으로 구축되며, 이미 비즈니스를 운영하고 있는 핵심 시스템과 함께 작동하도록 설계된 지능적이고 동적이며 조합 가능한 시스템을 만들고 있습니다.”

AIforce는 Salesforce가 Agentic Enterprise 아키텍처라고 부르는 구조에서 최신 레이어가 됩니다. Data 360은 통합되고 연합된 데이터, 메타데이터, 메모리에서 제공되는 통합 컨텍스트를 공급하고; Customer 360은 영업, 서비스, 마케팅, 커머스 전반에서 에이전트가 활용하는 애플리케이션 및 의미론적 인텔리전스를 제공합니다; 그리고 Agentforce는 즉시 배포 가능한 에이전트 디지털 워크포스와 맞춤형 에이전트를 위한 빌더를 제공합니다.

Salesforce는 모든 AIforce 요청이 고객의 기존 권한 및 비즈니스 규칙에 따라 실행되므로, 에이전트는 질문자에게 보이는 것만 볼 수 있으며 모든 작업은 Salesforce를 통해 다시 라우팅된다고 밝혔습니다. Zero Data Retention 설계에 따라 비즈니스 데이터는 현재 질문에 답하기 위해 사용되며 모델 제공자에게는 보관되지 않습니다. 관리자는 한 번만 연결하면 되며, 새로운 권한 모델, 마이그레이션, 맞춤형 통합 작업이 필요 없습니다. 추가 개발을 원하는 팀은 MCP, API, 플러그인 및 스킬을 활용할 수 있습니다.

Trailblazer 커뮤니티 20주년

이번 출시 시점은 Dreamforce에서 기념된 Salesforce의 Trailblazer 커뮤니티(관리자, 개발자, 아키텍트, 빌더, 기술 리더) 20주년과 일치합니다. Salesforce에 따르면 이 커뮤니티는 1,200만 개의 앱을 구축했으며, 매일 9.6억 API 호출을 발생시키고, 1억 5,600만 줄의 AI 생성 코드를 생산했으며, Trailhead에서 1억 5,100만 개 이상의 배지를 획득했습니다.

Claudeforce와 Slackforce

Claudeforce는 Salesforce와 Anthropic 간의 파트너십을 확대합니다. 출시 구성 요소인 Salesforce in Claude는 Claude 내부에 사전 구축된 MCP 서버에 Salesforce 인텔리전스를 탑재하여, Salesforce가 말하길 수동 설정, 복잡한 인증 및 일반적으로 필요한 맞춤형 스킬 매핑을 제거합니다. 이 제품은 영업 탐색부터 파이프라인 정리까지 아우르는 37개의 사전 구축 영업 스킬을 제공하며, 향후 Tableau 분석 및 서비스, 마케팅, 커머스, 산업 분야용 스킬이 추가될 예정입니다. 개발자를 위해 Salesforce Development 플러그인 for Claude Code는 40개 이상의 스킬, GitHub에 있는 Salesforce 스킬 라이브러리 접근, 그리고 동적으로 로드되어 개발 작업을 수행할 수 있는 특수 서브 플러그인을 제공합니다. Salesforce in Claude는 Deloitte, GitLab, Legora 등 기업이 파일럿 테스트를 진행했으며, 현재 베타 버전으로 모든 고객에게 제공됩니다.

Slackforce는 Salesforce의 컨텍스트와 인텔리전스를 Slack 대화, 워크플로 및 경험에 가져옵니다. Slackforce Surfaces는 Salesforce, Slack 및 기타 도구에서 실시간 컨텍스트와 데이터를 끌어와 팀이 실시간으로 필터링, 탐색, 댓글 및 작업을 함께 수행할 수 있는 인터랙티브 인터페이스를 제공합니다. 기본 제공 개인 비서인 Slackbot은 Slack의 대화 컨텍스트와 Salesforce의 컨텍스트, 의미론적 인텔리전스 및 거버넌스된 행동을 연계하여 추론할 수 있으며, Salesforce에 따르면 조용해진 계정을 표시하고, 해당 지원 사례와 Slack 스레드를 읽으며, 소유자를 재배정하고, 후속 작업을 생성하며, Slack을 떠나지 않고 재구매 이메일 초안을 작성할 수 있습니다. Slack CRM은 Slack 대화, 사용자 및 업데이트를 Salesforce와 연결하여 사용자가 계정을 생성하고, 통화 메모를 기록하며, 프롬프트로 레코드를 업데이트할 수 있게 합니다. Slack Code는 팀에게 에이전트와 함께 코딩 세션을 진행할 수 있는 공유 공간을 제공하여, Slack 내에서 작동 코드, 프로토타입 및 문서를 생성합니다.

“우리는 연간 80만 건 이상의 고객 문의를 처리하므로, 직원에게 올바른 컨텍스트를 빠르게 제공하는 것이 전부입니다.”라고 Engine의 설립자이자 CEO인 Elia Wallen이 말했습니다. 그는 Slackforce가 팀의 누구든지 필요 사항을 설명하면, 회사가 이미 보유한 데이터를 기반으로 한 작동 인터페이스를 대화 중에 바로 제공한다고 설명했습니다.

Agentforce Coworker와 Headless Toolkit

Agentforce Coworker는 Salesforce의 Lightning 인터페이스 내에 있는 AI 팀원으로, 계정, 활동 및 기록 전반에 걸쳐 추론합니다. Salesforce 내부에서 실행되기 때문에 기존 권한 및 비즈니스 규칙 내에서 작동하며, 고객의 신뢰 경계 밖에 데이터가 보관되지 않고, 고객이 이미 배포한 특화된 Agentforce agents를 호출합니다. Salesforce에 따르면 Coworker는 버튼 한 번으로 활성화되며 마이그레이션이나 새로운 권한 모델이 필요 없으며, 출시 첫 35일 동안 100,000명의 사용자가 이를 활성화했습니다.

Fulton Bank의 수석 부사장 겸 영업 기술 전략가인 Brandon Bernard는 은행이 몇 주 만에 제로에서 20개가 넘는 사용 사례를 실시간 운영에 도입했으며, 약 3,000명의 사용자를 지원하고 있다고 말했습니다. Bernard는 은행이 이미 상당한 일일 사용량을 기록하고 있으며, Coworker가 팀원들이 정보를 더 빠르게 찾고, 보다 효율적으로 준비하며, 업무를 앞당기는 데 도움을 주고 있다고 밝혔습니다.

AIforce는 Salesforce 플랫폼 요소를 MCP, API, 플러그인, 스킬 및 개발자 도구를 통해 노출하는 오픈 아키텍처인 Headless Toolkit으로 구동됩니다. 툴킷을 활용해 인터페이스, 에이전트, 앱, 통합, 워크플로 및 액션을 구축하고 이를 발견·구매·배포할 수 있는 마켓플레이스를 제공하는 파트너 네트워크인 AgentExchange 생태계에는 Anthropic, Amazon Web Services, Google의 에이전시 인터페이스; AI 빌더인 Lovable 및 Vercel; 그리고 Docusign, Gamma, Jasper, Ramp, Rippling의 에이전트와 도구가 포함됩니다. Salesforce는 추가 AIforce 기능이 곧 발표될 것이라고 밝혔습니다.

에이든 크로스유나이트.AI의 AI 생성 전략가로서 AI 제품 전략, 실행, 그리고 실험 모델을 확장 가능하고 시장에 적합한 제품으로 전환하는 실제적인 도전 과제에 대해 다룹니다. 그의 작업은 스타트업과 기업 팀이 프로토タイプ과 데모에서 실제 고객이 사용하는 신뢰할 수 있는 시스템으로 이동하는 방식에 중점을 둡니다.
실용적이고 세부적으로 집중하는 관점에서 에이든은 제품 로드맵, 시장 진출 전략, 플랫폼 결정, 그리고 기술 능력과 비즈니스 가치의 일치가 결정하는 조직적 트레이드 오프를 분석합니다. 그는 특히 배포 현실, 사용자 채택, 인프라 제약, 그리고 기술 능력과 비즈니스 가치의 일치에 주의를 기울입니다.
에이든 크로스에 의해 작성된 기사들은 유나이트.AI의 편집 팀에 의해 검토되어 실제 세계에서 AI 제품이 구축되고, 출하되고, 확장되는 방식에 대한 명확성, 정확성, 그리고 책임 있는 보도를 보장하기 위해 AI로 생성됩니다.