1980년대 로터스가 등장하면서 재무, 회계, 예산 등의 업무에 컴퓨터 소프트웨어가 획기적인 생산성을 가져다 주었다. 1990년대에는 마이크로스트의 오피스 덕분에 사무직 전반에 문서 작업을 하는데 효율화를 가져왔고 2000년대에는 ERP와 SCM, CRM 등의 정보화 시스템 덕분에 회사의 HR, 마케팅, 고객관리와 구매 등의 전문적 업무를 개선시켜주었다. 2010년대는 클라우드 기반의 SaaS로 인해 전직원의 업무 효율화가 가능해졌다. 그렇다면 2023년부터의 생성형 AI는 누구에게 어떤 업무 혁신을 가져다 줄 수 있을까?
▣ 1세대 생성형 AI의 업무 효율화
ChatGPT나 제미나이, 포토샵의 Firefly, Otter.AI, Gamma 그리고 NotebookLM 등의 생성형 AI는 업무 효율을 극대화시켜준다. 기존의 업무를 도와주는 소프트웨어가 그랬던 것처럼 업무 시간을 단축하고 결과물의 품질을 높여준다. 심지어 사용법도 쉽다. 기존 업무용 소프트웨어는 사용방법을 별도로 학습을 해야 사용할 수 있었다. 엑셀, 포토샵, 캠타샤와 프리미어 등의 소프트웨어는 별도로 공부를 해야만 사용법을 익힐 수 있었다. 반면, 생성형 AI의 사용은 너무 쉬워 별도로 배울 필요조차 없다. 그냥 자연어로 마치 사람에게 일을 시키고 맡기는 것처럼 요청하면 찰떡같이 알아듣고 해줄만큼 사용이 쉽다.
게다가, 이같은 생성형 AI는 SaaS처럼 다양한 업무 전반에 사용되고 있다. 회의록 정리와 스케줄 관리, 이력서 평가와 면접, 공급망 최적화, 광고 카피 문구 생성과 보도자료 작성에 이르기까지 다양한 업무에 활용 가능한 AI 서비스들이 봇물처럼 쏟아져 나오고 있다. 그렇다보니 각 산업 분야별 그리고 직무별 그리고 업무 작업별로 사용할 수 있는 생성형 AI들을 한 개인이 다양하게 활용할 수 있다. 그만큼 업무 전반에 AI가 스며들며 우리의 모든 업무를 효율화해주고 있다.
업무 유형 | 추천 AI 도구 및 플랫폼 |
AI Agent | Operator, Claude CUA, Genspark, Manus |
정보 탐색 | 라이너, 퍼플렉시티 |
마인드맵 & 아이디어 구성 | Xmind, Whimsical, Miro, IdeaFlip |
의사결정 지원 | Rationale |
보고서/슬라이드 정리 | Gamma, Beautiful.ai, Wordtune, Slidebean |
아이디어 수집·정제 | Daglo, Napkin, Upmetrics |
발표 영상 제작 | HeyGen, Synthesia |
회의록 정리 | Clova Note, Otter.ai |
팀 협업 관리 | Wrike AI |
▣ 2세대 Enterprise AI의 업무 프로세스 혁신
그런데, 업무를 돕는 AI들이 모두 생성형 AI 서비스들처럼 보편적으로 활용 가능한 것은 아니다. 즉, 공산품이 아닌 최적화해서 따로 만드는 특화 솔루션들도 있다. 이런 솔루션은 특정 부서나 특정 업무 프로세스에 최적화해서 별도로 구축, 개발해서 운영해야 하기에 범용적일 수 없다. 초기 구축 과정에도 현장 부서, 담당자들과 협의해서 요구 사항을 파악해서 개발한다. 또한, 자체적인 AI 모델을 파인튜닝해서 Private Cloud로 회사 내부망에 운영하기도 한다.
즉, 1세대 AI가 주로 개인 단위의 업무 생산성을 높이는 데 초점을 맞췄다면 2세대 AI는 기업 내 전체 프로세스를 자동화하고 최적화하는 데 중점을 둔다. 이는 범용 SaaS 툴이 아니라 기업 내부의 업무 흐름과 데이터를 통합·연계해 맞춤형으로 설계되는 Enterprise AI 솔루션을 말한다.
대표적인 사례로 현대백화점의 AI 카피라이터 ‘루이스’가 있다. 현대백화점은 2023년 3월 업계 최초로 AI 카피라이팅 시스템인 ‘루이스(Louis)’를 도입했다. 루이스는 네이버의 초거대 언어모델 하이퍼클로바를 기반으로 개발되었으며 현대백화점 고유의 문체와 브랜드 감성을 학습해 맞춤형 광고 문구를 만들어낸다. 루이스는 현대백화점이 지난 3년간 제작한 광고 문구와 프로모션 문구 약 1만여 건의 데이터를 학습했다. 이를 통해 키워드만 입력하면 10초 이내에 세련되고 고급스러운 표현의 광고 카피를 자동 생성한다. 또한 고객의 연령층과 특성에 맞춰 어투와 표현 방식을 조정할 수도 있다. 실제 루이스를 마케팅팀과 커뮤니케이션팀에서 시범 운영한 결과 광고 문구 초안을 만드는 데 걸리는 시간이 기존의 2주에서 3~4시간 수준으로 획기적으로 줄일 수 있었다.
일본의 파나소닉은 최근 공급망 관리(SCM) 분야에서 AI 기술을 적극 활용하고 있다. 특히 미국의 SCM 전문 기업 블루욘더(Blue Yonder)를 인수하면서 AI 기반 디지털 공급망 플랫폼을 도입해 운영 중이다. 블루욘더는 머신러닝과 인공지능을 활용해 수백 가지 변수를 기반으로 수요를 예측하는 ‘인지 수요 계획(Cognitive Demand Planning)’ 솔루션을 제공한다. 이 AI 솔루션은 과거 판매 데이터, 계절적 요인, 시장 환경 등 여러 변수를 분석해 보다 정확한 수요를 예측하고, 이를 통해 재고 최적화와 물류 계획 수립을 지원한다. 블루욘더의 플랫폼은 수요 변화 및 리스크까지 실시간으로 계산해 기업이 신속하게 대응할 수 있도록 돕는다. 파나소닉은 이 기술을 활용해 제조 과정의 재고 비용을 절감하고, 공급망 운영 효율을 극대화하는 한편 고객사에도 인공지능 기반의 지능형 공급망 서비스를 제공하고 있다. 장기적으로는 AI와 IoT 센서를 결합해 실시간 데이터 기반으로 스스로 운영되는 자율적인 공급망(Autonomous Supply Chain)을 구현할 계획이다.
이러한 AI는 대부분 클라우드 기반이 아닌 프라이빗 클라우드 혹은 온프레미스에서 운영되며 보안과 개인정보 이슈에 대응하는 형태로 설계된다. 따라서 단순한 SaaS 도입이 아니라 IT·현업 부서 간 협업 체계, 데이터 거버넌스, AI 모델 운영 체계의 재정비가 필수적이다. 기업들은 내부 프로세스를 AI 친화적으로 재설계하는 동시에 데이터를 업무 중심으로 재정렬하는 조직 차원의 대응이 필요하다.
▣ 3세대 Agentic AI가 가져올 업무 체계의 대변화
이에 더해 우리 업무를 도와주는 AI 툴들은 Agent로 진화 발전하고 있다. Agent는 특정 업무만 담당하는 것이 아니라 거의 사람처럼 그것도 다재다능한 직무를 뛰어넘는 전문성을 갖춘 슈퍼맨처럼 어떤 업무든 요청하면 찰떡같이 알아듣고 필요로 하는 자원을 호출하고, 시스템에 연결해 업무를 처리해준다. 한마디로 일당백의 업무 역할을 해낼 수 있는 수준으로 진화해가고 있다. 이렇게 되면 아웃소싱이나 신입사원이 필요없을만큼 AI가 할 수 있는 일이 보다 완결적이고 자동화될 수 있다. 그러면 지금의 업무 조직 체계에도 큰 변화가 필요할 것이다.
이처럼, 생성형 AI가 ‘도구’였다면 Agentic AI는 ‘동료’의 역할을 수행하게 된다. 기존 AI가 텍스트 생성이나 보고서 자동화와 같은 단일 작업에 머물렀다면 에이전트형 AI는 업무 전체를 연속적으로 이해하고 처리할 수 있는 수준으로 진화하고 있다. 예를 들어, 세일즈팀에서 고객사 정보를 수집하고 회의 일정을 잡고 회의록을 정리하고 계약서를 작성하는 일련의 과정을 한 명의 AI 에이전트가 전담 수행할 수 있다. 이 AI는 단지 챗봇이나 보고서 작성기가 아니라, 필요한 외부 API와 시스템, 내부 ERP나 CRM을 연동하여 마치 ‘슈퍼 인턴’처럼 완결된 업무를 수행할 수 있는 것이다. 마이크로소프트의 Copilot for Microsoft 365, SAP Joule, Salesforce의 Einstein GPT 등이 대표적이며 이런 Agent들은 AI가 단순 도우미가 아닌 업무 실행자(Doer)로 진화하고 있음을 말해준다.
글로벌 컨설팅 기업 액센추어는 최근 회사 내 업무의 상당 부분을 인간 대신 수행할 수 있는 AI 에이전트 기반의 시스템으로 전환했다. 이러한 전환의 핵심 플랫폼이 바로 액센추어가 자체 개발한 ‘AI 리파이너리(AI Refinery)’다. 이 플랫폼은 엔비디아의 AI 에이전트 관리 기술인 NIM(NeMo Infrastructure Manager)과 생성형 AI 모델 구축 기술인 NeMo 프레임워크를 기반으로 기업 내부의 분산된 데이터와 업무 프로세스를 AI 에이전트가 자율적으로 처리할 수 있도록 통합 관리한다. 기존에는 직원들이 직접 데이터 정제, 라벨링, 모델 학습과 배포 과정을 수작업으로 진행했으나 이제는 AI 에이전트들이 이 전 과정을 자동화하여 수행한다. NIM을 통해 수많은 AI 에이전트를 손쉽게 배포하고 모니터링하며 관리할 수 있으며 NeMo는 자연어 처리(NLP)와 생성형 AI 기반의 업무 자동화 모델을 구축하여 실무 작업을 처리한다. 예를 들어 AI 리파이너리의 AI 에이전트는 고객의 요구사항을 스스로 이해하고 관련 데이터를 탐색하여 정제한다. 이후 데이터를 분석하고 그 결과를 실시간 보고서 형태로 자동 생성해 관련 직원에게 전달한다. 마케팅 캠페인의 기획이나 시장 조사 등, 과거에는 많은 인력과 시간이 필요했던 업무들도 이제는 AI 에이전트가 신속히 처리해내고 있다. 특히 AI 리파이너리는 기업들이 자체 환경에 맞게 최적화된 AI 에이전트를 손쉽게 구축할 수 있도록 산업별 미리 구축된 템플릿을 제공한다. 기업들은 이를 통해 짧은 시간 내에 AI 에이전트를 도입하여 업무 효율성을 극대화하고 운영 비용을 크게 절감할 수 있다.
글로벌 CRM 기업 세일즈포스는 기업이 자체 AI 에이전트를 쉽게 만들고 운영할 수 있도록 ‘Agentforce(에이전트포스)’ 플랫폼을 출시했다. Agentforce는 세일즈포스의 기존 데이터 플랫폼과 연계되어 동작하는 AI 에이전트 개발 환경으로 영업, 마케팅, 고객 서비스 등의 다양한 업무를 자동화하는 데 활용된다. 이 플랫폼은 데이터 접근과 분석, 추론, 행동 실행까지 전 과정을 AI가 스스로 진행하도록 설계되어 있다. 고객이 이메일이나 메시지로 문의를 보내면 Agentforce가 실시간으로 고객 데이터를 분석하고 적절한 대응을 판단하여 자동으로 응답을 생성하거나 담당 직원에게 연결한다. 또한 고객 행동 데이터를 실시간 분석해 영업 기회를 발굴하거나 마케팅 캠페인을 자동으로 실행하기도 한다. Agentforce는 특히 클릭만으로 간편하게 AI 에이전트를 구축할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공하며 산업별로 미리 구성된 템플릿을 제공해 기업들이 보다 빠르게 도입할 수 있게 지원하고 있다. 세일즈포스는 이를 통해 AI와 인간이 함께 협력하며 업무 생산성을 극대화하는 디지털 업무 환경을 만들어 나가고 있다. 이미 다수의 글로벌 기업들이 이 플랫폼을 활용해 업무 효율과 고객 경험을 크게 개선하고 있다.
이러한 변화는 기존의 조직 구조와 역할 체계에도 중대한 전환을 요구한다. 특히 단순 반복 업무를 담당하던 사무보조, 인턴, 신입 인력의 수요는 급감하고 대신 AI 에이전트를 활용·감독할 수 있는 관리자형 인재의 수요가 급증한다. 향후 Agentic AI는 단순한 기술 변화가 아닌 기업의 인력 전략과 조직 운영 방식을 근본적으로 뒤흔드는 대변혁이라 할 수 있다.
1980년대 로터스가 등장하면서 재무, 회계, 예산 등의 업무에 컴퓨터 소프트웨어가 획기적인 생산성을 가져다 주었다. 1990년대에는 마이크로스트의 오피스 덕분에 사무직 전반에 문서 작업을 하는데 효율화를 가져왔고 2000년대에는 ERP와 SCM, CRM 등의 정보화 시스템 덕분에 회사의 HR, 마케팅, 고객관리와 구매 등의 전문적 업무를 개선시켜주었다. 2010년대는 클라우드 기반의 SaaS로 인해 전직원의 업무 효율화가 가능해졌다. 그렇다면 2023년부터의 생성형 AI는 누구에게 어떤 업무 혁신을 가져다 줄 수 있을까?
▣ 1세대 생성형 AI의 업무 효율화
ChatGPT나 제미나이, 포토샵의 Firefly, Otter.AI, Gamma 그리고 NotebookLM 등의 생성형 AI는 업무 효율을 극대화시켜준다. 기존의 업무를 도와주는 소프트웨어가 그랬던 것처럼 업무 시간을 단축하고 결과물의 품질을 높여준다. 심지어 사용법도 쉽다. 기존 업무용 소프트웨어는 사용방법을 별도로 학습을 해야 사용할 수 있었다. 엑셀, 포토샵, 캠타샤와 프리미어 등의 소프트웨어는 별도로 공부를 해야만 사용법을 익힐 수 있었다. 반면, 생성형 AI의 사용은 너무 쉬워 별도로 배울 필요조차 없다. 그냥 자연어로 마치 사람에게 일을 시키고 맡기는 것처럼 요청하면 찰떡같이 알아듣고 해줄만큼 사용이 쉽다.
게다가, 이같은 생성형 AI는 SaaS처럼 다양한 업무 전반에 사용되고 있다. 회의록 정리와 스케줄 관리, 이력서 평가와 면접, 공급망 최적화, 광고 카피 문구 생성과 보도자료 작성에 이르기까지 다양한 업무에 활용 가능한 AI 서비스들이 봇물처럼 쏟아져 나오고 있다. 그렇다보니 각 산업 분야별 그리고 직무별 그리고 업무 작업별로 사용할 수 있는 생성형 AI들을 한 개인이 다양하게 활용할 수 있다. 그만큼 업무 전반에 AI가 스며들며 우리의 모든 업무를 효율화해주고 있다.
AI Agent
Operator, Claude CUA, Genspark, Manus
정보 탐색
라이너, 퍼플렉시티
마인드맵 & 아이디어 구성
Xmind, Whimsical, Miro, IdeaFlip
의사결정 지원
Rationale
보고서/슬라이드 정리
Gamma, Beautiful.ai, Wordtune, Slidebean
아이디어 수집·정제
Daglo, Napkin, Upmetrics
발표 영상 제작
HeyGen, Synthesia
회의록 정리
Clova Note, Otter.ai
팀 협업 관리
Wrike AI
▣ 2세대 Enterprise AI의 업무 프로세스 혁신
그런데, 업무를 돕는 AI들이 모두 생성형 AI 서비스들처럼 보편적으로 활용 가능한 것은 아니다. 즉, 공산품이 아닌 최적화해서 따로 만드는 특화 솔루션들도 있다. 이런 솔루션은 특정 부서나 특정 업무 프로세스에 최적화해서 별도로 구축, 개발해서 운영해야 하기에 범용적일 수 없다. 초기 구축 과정에도 현장 부서, 담당자들과 협의해서 요구 사항을 파악해서 개발한다. 또한, 자체적인 AI 모델을 파인튜닝해서 Private Cloud로 회사 내부망에 운영하기도 한다.
즉, 1세대 AI가 주로 개인 단위의 업무 생산성을 높이는 데 초점을 맞췄다면 2세대 AI는 기업 내 전체 프로세스를 자동화하고 최적화하는 데 중점을 둔다. 이는 범용 SaaS 툴이 아니라 기업 내부의 업무 흐름과 데이터를 통합·연계해 맞춤형으로 설계되는 Enterprise AI 솔루션을 말한다.
대표적인 사례로 현대백화점의 AI 카피라이터 ‘루이스’가 있다. 현대백화점은 2023년 3월 업계 최초로 AI 카피라이팅 시스템인 ‘루이스(Louis)’를 도입했다. 루이스는 네이버의 초거대 언어모델 하이퍼클로바를 기반으로 개발되었으며 현대백화점 고유의 문체와 브랜드 감성을 학습해 맞춤형 광고 문구를 만들어낸다. 루이스는 현대백화점이 지난 3년간 제작한 광고 문구와 프로모션 문구 약 1만여 건의 데이터를 학습했다. 이를 통해 키워드만 입력하면 10초 이내에 세련되고 고급스러운 표현의 광고 카피를 자동 생성한다. 또한 고객의 연령층과 특성에 맞춰 어투와 표현 방식을 조정할 수도 있다. 실제 루이스를 마케팅팀과 커뮤니케이션팀에서 시범 운영한 결과 광고 문구 초안을 만드는 데 걸리는 시간이 기존의 2주에서 3~4시간 수준으로 획기적으로 줄일 수 있었다.
일본의 파나소닉은 최근 공급망 관리(SCM) 분야에서 AI 기술을 적극 활용하고 있다. 특히 미국의 SCM 전문 기업 블루욘더(Blue Yonder)를 인수하면서 AI 기반 디지털 공급망 플랫폼을 도입해 운영 중이다. 블루욘더는 머신러닝과 인공지능을 활용해 수백 가지 변수를 기반으로 수요를 예측하는 ‘인지 수요 계획(Cognitive Demand Planning)’ 솔루션을 제공한다. 이 AI 솔루션은 과거 판매 데이터, 계절적 요인, 시장 환경 등 여러 변수를 분석해 보다 정확한 수요를 예측하고, 이를 통해 재고 최적화와 물류 계획 수립을 지원한다. 블루욘더의 플랫폼은 수요 변화 및 리스크까지 실시간으로 계산해 기업이 신속하게 대응할 수 있도록 돕는다. 파나소닉은 이 기술을 활용해 제조 과정의 재고 비용을 절감하고, 공급망 운영 효율을 극대화하는 한편 고객사에도 인공지능 기반의 지능형 공급망 서비스를 제공하고 있다. 장기적으로는 AI와 IoT 센서를 결합해 실시간 데이터 기반으로 스스로 운영되는 자율적인 공급망(Autonomous Supply Chain)을 구현할 계획이다.
이러한 AI는 대부분 클라우드 기반이 아닌 프라이빗 클라우드 혹은 온프레미스에서 운영되며 보안과 개인정보 이슈에 대응하는 형태로 설계된다. 따라서 단순한 SaaS 도입이 아니라 IT·현업 부서 간 협업 체계, 데이터 거버넌스, AI 모델 운영 체계의 재정비가 필수적이다. 기업들은 내부 프로세스를 AI 친화적으로 재설계하는 동시에 데이터를 업무 중심으로 재정렬하는 조직 차원의 대응이 필요하다.
▣ 3세대 Agentic AI가 가져올 업무 체계의 대변화
이에 더해 우리 업무를 도와주는 AI 툴들은 Agent로 진화 발전하고 있다. Agent는 특정 업무만 담당하는 것이 아니라 거의 사람처럼 그것도 다재다능한 직무를 뛰어넘는 전문성을 갖춘 슈퍼맨처럼 어떤 업무든 요청하면 찰떡같이 알아듣고 필요로 하는 자원을 호출하고, 시스템에 연결해 업무를 처리해준다. 한마디로 일당백의 업무 역할을 해낼 수 있는 수준으로 진화해가고 있다. 이렇게 되면 아웃소싱이나 신입사원이 필요없을만큼 AI가 할 수 있는 일이 보다 완결적이고 자동화될 수 있다. 그러면 지금의 업무 조직 체계에도 큰 변화가 필요할 것이다.
이처럼, 생성형 AI가 ‘도구’였다면 Agentic AI는 ‘동료’의 역할을 수행하게 된다. 기존 AI가 텍스트 생성이나 보고서 자동화와 같은 단일 작업에 머물렀다면 에이전트형 AI는 업무 전체를 연속적으로 이해하고 처리할 수 있는 수준으로 진화하고 있다. 예를 들어, 세일즈팀에서 고객사 정보를 수집하고 회의 일정을 잡고 회의록을 정리하고 계약서를 작성하는 일련의 과정을 한 명의 AI 에이전트가 전담 수행할 수 있다. 이 AI는 단지 챗봇이나 보고서 작성기가 아니라, 필요한 외부 API와 시스템, 내부 ERP나 CRM을 연동하여 마치 ‘슈퍼 인턴’처럼 완결된 업무를 수행할 수 있는 것이다. 마이크로소프트의 Copilot for Microsoft 365, SAP Joule, Salesforce의 Einstein GPT 등이 대표적이며 이런 Agent들은 AI가 단순 도우미가 아닌 업무 실행자(Doer)로 진화하고 있음을 말해준다.
글로벌 컨설팅 기업 액센추어는 최근 회사 내 업무의 상당 부분을 인간 대신 수행할 수 있는 AI 에이전트 기반의 시스템으로 전환했다. 이러한 전환의 핵심 플랫폼이 바로 액센추어가 자체 개발한 ‘AI 리파이너리(AI Refinery)’다. 이 플랫폼은 엔비디아의 AI 에이전트 관리 기술인 NIM(NeMo Infrastructure Manager)과 생성형 AI 모델 구축 기술인 NeMo 프레임워크를 기반으로 기업 내부의 분산된 데이터와 업무 프로세스를 AI 에이전트가 자율적으로 처리할 수 있도록 통합 관리한다. 기존에는 직원들이 직접 데이터 정제, 라벨링, 모델 학습과 배포 과정을 수작업으로 진행했으나 이제는 AI 에이전트들이 이 전 과정을 자동화하여 수행한다. NIM을 통해 수많은 AI 에이전트를 손쉽게 배포하고 모니터링하며 관리할 수 있으며 NeMo는 자연어 처리(NLP)와 생성형 AI 기반의 업무 자동화 모델을 구축하여 실무 작업을 처리한다. 예를 들어 AI 리파이너리의 AI 에이전트는 고객의 요구사항을 스스로 이해하고 관련 데이터를 탐색하여 정제한다. 이후 데이터를 분석하고 그 결과를 실시간 보고서 형태로 자동 생성해 관련 직원에게 전달한다. 마케팅 캠페인의 기획이나 시장 조사 등, 과거에는 많은 인력과 시간이 필요했던 업무들도 이제는 AI 에이전트가 신속히 처리해내고 있다. 특히 AI 리파이너리는 기업들이 자체 환경에 맞게 최적화된 AI 에이전트를 손쉽게 구축할 수 있도록 산업별 미리 구축된 템플릿을 제공한다. 기업들은 이를 통해 짧은 시간 내에 AI 에이전트를 도입하여 업무 효율성을 극대화하고 운영 비용을 크게 절감할 수 있다.
글로벌 CRM 기업 세일즈포스는 기업이 자체 AI 에이전트를 쉽게 만들고 운영할 수 있도록 ‘Agentforce(에이전트포스)’ 플랫폼을 출시했다. Agentforce는 세일즈포스의 기존 데이터 플랫폼과 연계되어 동작하는 AI 에이전트 개발 환경으로 영업, 마케팅, 고객 서비스 등의 다양한 업무를 자동화하는 데 활용된다. 이 플랫폼은 데이터 접근과 분석, 추론, 행동 실행까지 전 과정을 AI가 스스로 진행하도록 설계되어 있다. 고객이 이메일이나 메시지로 문의를 보내면 Agentforce가 실시간으로 고객 데이터를 분석하고 적절한 대응을 판단하여 자동으로 응답을 생성하거나 담당 직원에게 연결한다. 또한 고객 행동 데이터를 실시간 분석해 영업 기회를 발굴하거나 마케팅 캠페인을 자동으로 실행하기도 한다. Agentforce는 특히 클릭만으로 간편하게 AI 에이전트를 구축할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공하며 산업별로 미리 구성된 템플릿을 제공해 기업들이 보다 빠르게 도입할 수 있게 지원하고 있다. 세일즈포스는 이를 통해 AI와 인간이 함께 협력하며 업무 생산성을 극대화하는 디지털 업무 환경을 만들어 나가고 있다. 이미 다수의 글로벌 기업들이 이 플랫폼을 활용해 업무 효율과 고객 경험을 크게 개선하고 있다.
이러한 변화는 기존의 조직 구조와 역할 체계에도 중대한 전환을 요구한다. 특히 단순 반복 업무를 담당하던 사무보조, 인턴, 신입 인력의 수요는 급감하고 대신 AI 에이전트를 활용·감독할 수 있는 관리자형 인재의 수요가 급증한다. 향후 Agentic AI는 단순한 기술 변화가 아닌 기업의 인력 전략과 조직 운영 방식을 근본적으로 뒤흔드는 대변혁이라 할 수 있다.