에이전트

Slack의 모든 직원을 위한 에이전트 생산성

Slack 내 Agentforce를 사용하면 에이전트가 팀원이 됩니다. Slack의 관련성 높은 대화와 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 데이터를 기반으로 구동되는 Agentforce는 업무 흐름에서 바로 작업을 제안하고 수행합니다.

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모든 에이전트를 위해 대화형 정보를 활용하세요

대화형 데이터는 에이전트를 맥락상 더 관련도가 높고 통찰력이 있으며 정확하게 만들어 줍니다. 에이전트가 Slack에서 조직의 공개 대화 데이터를 활용할 수 있도록 접근 권한을 제공하면 에이전트가 더 정확하고 강력해집니다.

    더 지능적인 에이전트를 만드는 방법 알아보기

    80%

    구조화되지 않은 엔터프라이즈 데이터의 비율.

    출처: MIT 슬론 경영대학원, “비정형 데이터 활용하기” Tam Harbert, 2021

    에이전트를 팀원으로 전환하세요

    직원들이 새로운 에이전트 및 기술 세트를 발견함에 따라, 다른 팀원과 이야기하듯 채널, DM 및 스레드에서 이들과 원활하게 상호 작용할 수 있습니다.

      Slack에서 에이전트와 함께 일하는 방법 알아보기

      47%

      생산성 증가를 경험한 Slack 사용자의 비율.

      출처: 2024년 Slack 고객 설문 조사

      Agentforce를 통해 Slack 작업을 자동화하세요

      에이전트가 Slack에서 채널을 만들고, 캔버스를 업데이트하고, DM을 보내는 등의 작업을 할 수 있도록 하세요. 사용자는 에이전트가 할 수 있는 작업에 대한 규칙을 설정하여 원활하게 관리합니다.

        에이전트가 Slack에 특화된 작업을 수행하는 방법 알아보기

        44%

        초기 생성형 AI를 채택한 응답자 중 전체 부서에 걸쳐 수익이 증가했다고 보고한 비율.

        출처: McKinsey, “The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value”, 2024

        생성형 AI는 오늘날 회사들에게 엄청난 잠재력을 펼쳐줍니다

        • 60%

          인적 자본 예산1

          대부분의 예산은 직원들에게 사용됩니다. AI 에이전트로 직원들의 역량을 강화하여 투자를 극대화하세요.

        • 40%

          성과 증대2

          직원들은 Slack의 생성형 AI의 도움을 받아 큰 성과를 경험할 수 있습니다.

        • 4.4T

          잠재적 수익3

          생성형 AI는 향상된 직원 생산성 덕분에 엄청난 가치를 창출할 잠재력을 지니고 있습니다.

        에이전트는 모든 직군에 있는 전 직원의 역량을 강화합니다

        HR 에이전트온보딩 중 직원 지원, 복리후생 문의 지원, 경력 개발 질문에 대한 지침 제공
        IT 에이전트고객지원센터 티켓 해결 및 문제 커뮤니케이션 실행과 같은 이슈 발생 시 처리
        서비스 에이전트 고객 문제를 해결하기 위해 전문가를 식별하고 과거 내역이 담긴 지식을 표시
        영업 에이전트경영진 브리핑 준비, 제안서 작성 및 고객에게 선제적으로 연락
        마케팅 에이전트에이전트와 협력하여 캠페인 최적화, 콘텐츠 생성, 계획안 생성 등
        법무 에이전트에이전트를 통해 규정 준수 프로세스와 승인을 간소화 및 자동화
        제품 및 엔지니어링 에이전트에이전트가 계획, 설계, 개발 및 품질 보장을 도와주면서 팀의 민첩성을 더욱 향상
        공급망 관리 에이전트공급업체 관리, 창고 운영 자동화, 수요 예측 강화 등

        에이전트는 모든 직군에 있는 전 직원의 역량을 강화합니다

        HR 에이전트온보딩 중 직원 지원, 복리후생 문의 지원, 경력 개발 질문에 대한 지침 제공
        IT 에이전트고객지원센터 티켓 해결 및 문제 커뮤니케이션 실행과 같은 이슈 발생 시 처리
        서비스 에이전트 고객 문제를 해결하기 위해 전문가를 식별하고 과거 내역이 담긴 지식을 표시
        영업 에이전트경영진 브리핑 준비, 제안서 작성 및 고객에게 선제적으로 연락
        마케팅 에이전트에이전트와 협력하여 캠페인 최적화, 콘텐츠 생성, 계획안 생성 등
        법무 에이전트에이전트를 통해 규정 준수 프로세스와 승인을 간소화 및 자동화
        제품 및 엔지니어링 에이전트에이전트가 계획, 설계, 개발 및 품질 보장을 도와주면서 팀의 민첩성을 더욱 향상
        공급망 관리 에이전트공급업체 관리, 창고 운영 자동화, 수요 예측 강화 등

        성공을 달성하기 위한 모든 유형의 에이전트

        Slack은 모든 에이전트와 어시스턴트의 중앙 허브입니다. 귀사의 맞춤형 Slack AI 어시스턴트를 데려오거나 타사 AI 어시스턴트를 활용하여 업무를 진행하는 작업을 추진하세요.

        귀사에 맞는 맞춤형 Slack AI 어시스턴트를 구축하세요.귀사에 맞는 맞춤형 Slack AI 어시스턴트를 구축하세요.Slack API는 귀사의 도구 및 즐겨 사용하는 LLM으로 만드는 맞춤형 어시스턴트에게 새로운 대화형 경험을 열어줍니다.타사 AI 어시스턴트를 찾아보세요타사 AI 어시스턴트를 찾아보세요근무일의 업무 속도와 집중력을 높이기 위해 Slack Marketplace의 타사 앱을 사용해 AI 어시스턴트 라이브러리를 확장하세요.

        “저희는 Slack 채널에서 가장 중요한 질문을 관리하도록 클라이언트를 위한 IT 지원 에이전트를 개발하여, 사람의 손이 필요한 업무 지점을 줄이고 문제가 해결되기까지의 전반적인 속도를 높였습니다.”

        Accenture 선임 관리 디렉터 겸 Salesforce 비즈니스 그룹 리드Stephanie Sadowski

        “Writer에서는 업무 흐름에 에이전트를 포함하면 직원 생산성에 혁신을 가져온다는 점을 잘 알고 있습니다. Slack의 대화형 데이터와 구조화된 엔터프라이즈 데이터를 합치면 맥락이 더해져 에이전트를 더 지능적이고 작업 수행에 더 탁월하게 만들어 줍니다.”

        Writer.ai 최고 전략 책임자Kevin Chung

        “Slack에서 하나의 대화형 인터페이스로 이동하면 사람 및 AI와 상호 작용할 수 있습니다. 에이전트가 작업을 해주며, 컴퓨팅 분야에서 수십 년 동안 꿈꿔왔던 일이 이제 드디어 실현된 것입니다.”

        Box CEOAaron Levie

        자주 묻는 질문

        AI 에이전트는 사람의 도움 없이 고객의 질문을 모두 스스로 처리할 수 있는 지능형 시스템입니다. 머신 러닝과 자연어 처리를 사용하여 쉬운 질문부터 까다로운 문제에 이르기까지 모든 것을 처리하며, 여러 작업을 한꺼번에 다룰 수도 있습니다. 특정 작업을 위해서는 사람의 개입이 필요한 기존 AI와 다르게, AI 에이전트는 시간이 지나면서 학습하며 향상됩니다. AI 에이전트는 직원을 대신하여 작업을 수행할 수 있습니다.

        채널, 스레드, 캔버스 및 대화에 포함된 Slack 데이터는 연결된 엔터프라이즈 데이터 소스를 보완하고 보강하여, 에이전트 응답 및 작업을 더 효과적으로 만들어 줍니다.

        모든 Slack 워크스페이스에는 풍부한 조직 내부 지식이 포함되었으며, 회사의 장기적인 메모리 저장소 역할을 합니다. AI가 유용하게 활용되려면 하나의 앱 또는 시스템에 있는 데이터가 아닌 팀 대화 내 구조화되지 않은 데이터를 비롯하여 모든 시스템 내 데이터에 접근해야 합니다. 이 맥락적 데이터는 관련성 있는 고품질의 AI 출력 및 실시간으로 새로운 맥락적 단서에 적응하는 데 핵심적 역할을 합니다.

        사용자 생성 콘텐츠, 자연어 텍스트, 오디오 및 비디오 파일을 포함하여, 모든 회사의 구조화되지 않은 미활용 데이터는 더 높은 관련성을 위해 에이전트 추론 및 의사 결정력을 향상합니다. Slack에 에이전트를 추가하면 고객은 에이전트에게 조직의 Slack 인스턴스에 있는 공개 대화형 데이터를 활용할 권한을 제공하여 정밀하고 강력하게 만들 수 있습니다. 사용자의 데이터는 절대로 Slack의 제품이 아니기 때문에, 에이전트가 Slack에서 접근할 수 있는 데이터는 고객이 제어합니다. Slack은 절대로 고객 데이터를 기반으로 LLM을 훈련시키지 않으며, 비정형 대화형 데이터에 대해 첨단 검색-증강 생성(RAG) 기술을 사용하여 사람을 지원하기 위해 에이전트에게 필요한 정보를 필요한 그 순간에만 제공합니다.

        Slack에서 사용할 수 있는 에이전트 및 어시스턴트에는 세 가지 유형이 있습니다.

        1. Agentforce(Slack에서 2025년 1월에 사용 가능): Slack의 가장 관련성 높은 대화형 데이터와 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 데이터를 기반으로 구동되는 Agentforce는 사용자를 대신해 작업을 제안하고 자동화해 줍니다. 업무 흐름에서 바로 에이전트를 통한 생산성을 직원에게 제공하는 맞춤형 에이전트를 만드세요. 인사 팀에서 IT, 서비스 및 영업 팀에 이르기까지, Agentforce는 Slack에서 채널, 리스트 및 캔버스의 생성 및 업데이트 등의 작업을 수행할 수 있습니다. Slack 내 Agentforce를 곧 사용할 수 있습니다. 자세히 알아보려면 영업 팀에 문의하세요.

        2. Slack 플랫폼에 포함된 사용자 구축 AI 어시스턴트: Slack의 전용 UI에서 목적에 맞게 구축된 API를 사용하여 여러분이 만든 AI 어시스턴트를 바로 포함할 수 있습니다. 이러한 맞춤형 AI 어시스턴트가 사용자와 같은 방식으로 일하도록 구축할 수 있으므로, 티켓부터 요청 등에 이르기까지 작업 부담을 덜고 완료해야 하는 중요한 작업에 집중할 수 있습니다. 이 API들은 지금 Slack 개발자 센터에서 사용 가능합니다.

        3. 타사 AI 어시스턴트: 타사 AI 어시스턴트에게 이야기하여 콘텐츠 초안 작성, 시장 조사 결과 표시 또는 파일 검색 및 요약 등 도움을 받아보세요. 현재 Adobe Express 및 Cohere와 같이 Slack Marketplace에서 다운로드하여 바로 사용할 수 있는 여러 AI 앱이 있습니다.

        타사 AI 어시스턴트의 경우, Slack Marketplace에 게시되기 전에 Slack은 품질 및 보안에 대한 가이드라인을 제공하거나 검토합니다. Slack Marketplace에 대해 타사 AI 어시스턴트를 구축하는 회사는 Slack의 앱 가이드라인을 준수하는 데 동의해야 합니다. 이 가이드라인에는 고객 Slack 데이터를 사용하여 LLM을 훈련시키는 데 대한 금지 사항이 포함되며, 회사가 앱에 대해 중요한 보안 및 규정 준수 세부 정보를 공유하도록 요구합니다. 또한 Slack 소유자 및 관리자는 워크스페이스에 추가될 수 있는 에이전트 앱을 제어할 수 있습니다.

        Salesforce의 Einstein Trust Layer는 비즈니스 전반에서 AI를 안전하게 배포하도록 돕기 위해 만들어졌습니다. 모든 Agentforce 상호 작용에 대해, Einstein Trust Layer는 데이터의 개인정보 보호 및 보안을 지키고 모든 응답의 안전 및 정확성을 향상하기 위해 보이지 않는 곳에서 열심히 일하고 있습니다.

        • 고객 데이터: Slack은 LLM을 훈련시키는 데 절대로 고객 데이터를 사용하지 않습니다.
        • 에이전트 보호 장치: 고객은 데이터 에이전트가 Slack에서 접근할 수 있는 데이터를 제어하고, 에이전트가 시킨 작업만 하되 원치 않는 행동을 하지 못하도록 방지할 보호 장치를 만듭니다.
        • 안전한 LLM 관문: 타사 LLM이 고객 및 엔터프라이즈 데이터를 보유하거나 모니터링하는 것을 방지하여 기본 LLM을 안전하게 사용하세요.
        • 데이터 비보존: LLM이 응답을 생성하고 Agentforce로 다시 보낸 후에는 데이터 비보존 계약에 따라 그 모든 데이터에 대해 잊습니다. 사용자의 데이터는 Slack의 제품이 아니기 때문입니다. Slack의 데이터 마스킹 기술은 LLM이 회사 및 사람 이름과 같은 민감한 데이터를 보거나 처리하는 것을 방지합니다.
        • AI 모니터링: Agentforce는 응답에 포함된 유해한 표현을 지속적으로 모니터링, 분석 및 감지합니다. 잠재적으로 유해한 콘텐츠를 식별하기 위해 백그라운드에서 유해성 점수 모델을 실행하고 있습니다.

        1 출처: Deloitte LaborWise, “A powerful lens for unlocking hidden sources of labor overspend”
        2 출처: Harvard Business School, “Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality”, 2024
        3 출처: McKinsey Global Institute, “The economic potential of generative AI: The next productivity frontier”, 2023

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