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통합검색 "CRM"에 대한 통합 검색 내용이 416개 있습니다
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세일즈포스, 에이전틱 AI 기반 주요 산업별 AX 전략 및 사례 소개
세일즈포스가 ‘에이전트포스 인더스트리 서밋(Agentforce Industry Summit)’을 개최했다. 이번 서밋은 자동차 및 제조 산업을 대상으로 하며, 지난 한 달간 성장 산업을 위한 데이터 기반 업무 전략, 그리고 유통 및 소비재 업계를 대상으로 진행된 두 차례의 서밋에 이어 마련된 자리다. 세일즈포스에 따르면 이번 서밋은 자동차·제조 산업의 리더들이 에이전틱 AI(agentic AI)를 기반으로 산업 내 운영 전환을 가속화하기 위한 전략과 국내 기업 사례를 공유하기 위해 마련됐다. 이날 세일즈포스는 생산·품질·설비·서비스 등 자동차·제조 산업 전반이 데이터 중심 운영 모델로 빠르게 재편되는 흐름 속에서, AI 에이전트에 기반한 의사결정 및 실행 체계 변화가 가져올 새로운 비즈니스 가치와 비전을 제시했다. 특히 현장 운영의 복잡성을 해소하고 수익 중심의 운영 체계를 구축하기 위한 산업군별 실행 모델이 선보였다. 기조연설에서는 세일즈포스 코리아 박세진 대표가 기업 내 데이터를 기반으로 스스로 업무를 수행하는 AI 에이전트와 인간이 공존하며 유기적으로 협업하는 ‘에이전틱 엔터프라이즈(Agentic Enterprise)’로의 전환 가속화를 위한 전략과 방향성을 소개했다. 이어지는 세션에서는 지난 10월 세일즈포스의 연례 IT 콘퍼런스인 ‘드림포스 2025’에서 공개된 ‘에이전트포스 360(Agentforce 360)’ 기반의 자동차·제조 산업 혁신 전략이 소개됐다. 이와 함께 제조기업의 수익 중심 운영 전환을 지원하는 ‘에이전트포스 매뉴팩처링(Agentforce Manufacturing)’의 핵심 기능을 포함한 산업 특화 운영 모델과 글로벌 적용 사례가 발표됐다. 이외에도 ‘에이전트포스 워크숍(Agentforce Workshop)’ 관련 세션도 진행됐다. 이 세션에서는 에이전트포스 도입을 위한 프로젝트 진행 시 실제 비즈니스 성과 도출로의 전환을 지원하기 위한 도입 절차, 운영 기준, 파일럿(PoC) 사례가 공개되었으며, 생산·품질·고객지원 영역에서 AI 에이전트가 사람과 함께 반복 업무를 자동화하고 복잡한 실행을 지원하는 통합 협업 모델 또한 소개됐다. 국내 기업의 혁신 사례 발표도 진행됐다. HD현대인프라코어는 필드 서비스 전 과정에 에이전틱 AI를 적용해 서비스 엔지니어의 작업 효율과 현장 대응 속도를 높인 사례를 공유했으며, 삼성전자 DS부문은 파트너 포털과 B2B CRM을 에이전트포스로 재구성해 파트너 협업 및 내부 프로세스를 고도화한 사례를 발표했다. LG CNS는 제조·서비스 분야에서 데이터 기반 운영 체계 구축을 위한 CRM 및 AX 전환 전략을 공개하며 PoC 성과를 강조했다. 세일즈포스 코리아 박세진 대표는 “자동차·제조, 유통·소비재 등 대한민국 경제를 이끄는 핵심 산업군에서 데이터와 AI 에이전트가 함께 창출하는 시너지는 이미 가시적인 성과로 전환되고 있다”면서, “세일즈포스는 앞으로도 신뢰할 수 있는 데이터와 강력한 플랫폼을 바탕으로 국내 기업이 글로벌 시장에서 보다 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있도록 전방위적인 지원을 아끼지 않겠다”고 강조했다.
작성일 : 2025-12-04
팔란티어 온톨로지 플랫폼 아키텍처 기술 해부 및구현 방법
BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 세계적으로 주목받고 있는 팔란티어(Palantir)의 온톨로지 플랫폼 아키텍처를 소프트웨어 공학 관점에서 분석하고, 오픈소스 기술을 활용한 구현 방법을 정리한다. 팔란티어의 핵심은 기존 시스템을 대체하는 것이 아니라, 통합하고 확장하는 개방성에 있다. 이번 호에서는 국방이나 제조 분야에서 팔란티어가 어떻게 검증된 오픈소스 기술 기반 위에 독자적인 온톨로지(ontology)라는 의미론적 추상화 계층을 구축했는지, 그리고 그 구조를 파헤쳐 본다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   팔란티어 아키텍처 팔란티어 아키텍처의 근간에는 ‘대체가 아닌 통합’이라는 철학이 있다. 이는 기업이 이미 막대한 투자를 한 데이터레이크, ERP, CRM과 같은 기존 IT 환경을 교체하는 대신, 이들을 하나로 묶고 그 가치를 증대시키는 플랫폼 역할을 하는 것이다. 이러한 철학은 아키텍처의 명확한 관심사 분리로 이어진다. 배포, 오케스트레이션, 데이터 처리와 같은 하위 계층은 의도적으로 쿠버네티스(Kubernetes), 스파크(Spark), 플링크(Flink) 등 보편적인 오픈소스 표준 위에 구축된다. 이를 통해 고객의 기존 기술 스택 및 엔지니어링 역량과 마찰 없이 통합된다. 반면, 온톨로지, AI 플랫폼(AIP)과 같은 상위 계층에는 팔란티어의 독자적인 지적 재산이 집중된다. 이 구조는 고객이 새로운 데이터베이스나 컴퓨팅 엔진이 아닌, 기존 자산과 상호 작용하는 새로운 패러다임을 구매하게 만들어 비즈니스 가치를 제안한다. 플랫폼의 안정성과 확장성은 두 가지 핵심 기술, 즉 자율 배포 시스템인 아폴로(Apollo)와 쿠버네티스 기반의 컨테이너 오케스트레이션 기판인 루빅스(Rubix)에 의해 뒷받침된다. 이 기반 위에서 데이터 통합 및 분석 플랫폼인 파운드리(Foundry), 국방 및 정보 분석에 특화된 고담(Gotham), 그리고 AI 모델을 온톨로지와 연결하는 AIP(Artificial Intelligence Platform)가 운영된다.   그림 1. 팔란티어 아키텍처 구조 개념도   그림 2. 국방 분야 서비스인 팔란티어 고담 플랫폼   그림 3. 서비스의 지속적인 자율 통합/배포(CI/CD)를 위한 팔란티어 아폴로   데이터 처리 워크플로 팔란티어의 워크플로는 이기종의 파편화된 데이터 소스를 연결하고, 이를 구조화된 지식으로 변환하여 온톨로지 모델로 변환한다.   데이터 수집 및 파싱 PDF, 문서, 이미지와 같은 비정형 데이터는 먼저 ‘미디어 셋(media sets)’이라는 파일 모음으로 수집된다. 데이터를 파싱하는 과정은 블랙박스가 아니다. 개발자는 파이썬(Python)이나 자바(Java) 변환과 저수준 파일 시스템 API를 사용하여 직접 파이프라인을 구축한다. 이는 결정론적이고, 테스트 가능하며, 버전 관리가 가능한 파이프라인을 통해 신뢰성과 거버넌스를 확보하는 엔지니어링 중심의 접근 방식이다. 더 나아가 AIP는 AI 기반 파싱 기능을 제공한다. 이는 사전 훈련되거나 맞춤화된 AI 모델(예 : NLP 모델)을 파이프라인 내에 통합하여 개체명 인식, 요약과 같은 정교한 작업을 수행하는 방식이다. 이 구조는 엔지니어가 견고한 데이터 파이프라인을 구축하고, AI 엔지니어가 그 안에 두뇌 역할을 하는 모델을 배포하는 효율적인 이중 계층 시스템을 만든다.   기반 처리 기술 이러한 데이터 변환 및 통합 로직은 독점 엔진에 종속되지 않는다. 모든 데이터는 아파치 파케이(Apache Parquet), 아브로(Avro)와 같은 표준 형식으로 저장되며, 대규모 배치 처리를 위한 아파치 스파크, 실시간 스트림 처리를 위한 아파치 플링크와 같은 오픈소스 런타임을 사용한다.   온톨로지 메타모델 온톨로지는 팔란티어의 핵심 차별화 요소로, 기업의 모든 데이터, 모델, 프로세스를 현실 세계의 대응물(공장, 고객, 제품 등)과 연결하는 의미론적, 동역학적 계층이다. 이는 기업의 ‘디지털 트윈(digital twin)’ 역할을 한다. 온톨로지의 개념은 객체 지향 프로그래밍(OOP)과 매우 유사하다. 객체(object)는 클래스(class)에 해당한다. 온톨로지의 ‘항공기’ 객체 유형은 OOP의 Aircraft 클래스와 같다. 속성(property)은 속성(attribute)에 해당한다. ‘항공기’ 객체의 ‘꼬리 번호’ 속성은 Aircraft 클래스의 tailNumber 속성과 같다. 연결(link)은 객체 간의 관계(association)에 해당한다. ‘조종사’가 ‘항공기’에 탑승한다는 연결은 Pilot 객체와 Aircraft 객체 간의 관계를 정의한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-12-02
대원씨티에스, DJI 엔터프라이즈 한국 총판 계약 맺고 산업용 드론 공급
대원씨티에스는 DJI 엔터프라이즈와 한국 공식 총판 계약을 체결하고, 산업용 드론 시장에서의 혁신적인 비즈니스 전개를 본격화한다고 밝혔다. 대원씨티에스는 이번 총판 계약을 통해 DJI 엔터프라이즈의 드론 설루션을 국내 시장에 안정적으로 공급하고 측량, 토목, 건설, 플랜트 등 기존 주력 분야에서의 경쟁력을 한층 강화할 예정이다. 또한, 공공, 소방, 안전, 치안, 교통 등 기반 산업 분야에 대한 투자를 통해 시장의 외연을 적극 확장해 나간다는 계획이다. 특히, 드론 기술을 중심으로 한 스마트 인프라 및 데이터 기반 산업 생태계 구축을 목표로 한다. 이를 위해 산업설루션팀을 신설하고, 전문성을 갖춘 영업 인력과 설루션 엔지니어를 중심으로 한 전국 단위의 파트너 네트워크를 강화한다. 또한, SCM, CRM, WOS, WMS 등 선진화된 시스템을 기반으로 한 지원 체계를 구축해 딜러 및 리셀러 파트너사들과의 상생 비즈니스를 추진할 예정이다.     대원씨티에스는 자사가 보유한 엔터프라이즈 역량인 ARISTA, KAYTUS, DEEPX 등 고성능 데이터센터 및 AI 설루션을 DJI의 산업용 드론 기술과 결합하여 데이터 수집, 전송, 저장, 처리, 분석, 활용 및 시각화에 이르는 전 과정을 아우르는 인텔리전트 토탈 드론 설루션을 완성할 계획이다. 이를 통해 드론이 항공 촬영 도구를 넘어 산업 전반의 디지털 전환을 이끄는 핵심 플랫폼으로 자리 잡도록 하는 것이 목표다. 대원씨티에스는 산업용 드론 설루션이 산업 현장은 물론, 공공의 안전과 사회의 편익 증진에도 기여하는 의미 있는 기술로 발전할 것으로 기대하고 있다. 대원씨티에스의 GTM 본부장인 김광국 상무는 “DJI 엔터프라이즈와의 협력을 통해 대원씨티에스는 산업 전반의 드론 생태계의 패러다임을 한 단계 더 진화시키고자 한다”면서, “첨단 AI 및 데이터 기술과 결합된 드론 설루션을 통해 공공과 산업 현장에 새로운 가치를 제공하며, 지속 가능한 발전을 이끌어 가겠다”고 전했다.
작성일 : 2025-11-10
가트너, 2026년부터 주목해야 할 10대 AI 전망 발표
가트너가 2026년부터 주목해야 할 최우선 AI 전략 전망 10가지를 발표했다. 이 전망은 ▲AI 시대의 인재 ▲AI 주권 ▲인시디어스 AI(Insidious AI) 등 세 가지 핵심 트렌드로 분류된다. 가트너는 2027년까지 생성형 AI와 AI 에이전트의 사용이 지난 30년간 생산성 도구 시장에 발생한 가장 큰 도전 과제가 될 것이며, 580억 달러 규모의 시장 재편을 촉발할 것이라고 전망했다. 생성형 AI의 발전에 따라 기업은 업무 효율을 높이기 위해 생성형 AI 혁신을 우선순위에 둘 것으로 보인다. 과거의 형식과 호환성은 중요성이 낮아져, 진입 장벽은 낮아지고 다양한 공급업체 간의 새로운 경쟁이 촉발될 것으로 전망된다. 일상적 생성형 AI의 비용 구조와 패키징은 시간이 지나면서 변화할 것으로 보인다. 업체들은 유료 기능을 무료로 전환하고, 무료 제품을 더 넓은 사용자층에 적합하도록 만들 것이다. 2027년까지 기업 채용 과정의 75%가 모집 단계에서 업무용 AI 역량 인증 및 테스트를 포함하게 될 것으로 예상된다. 기업은 표준화된 프레임워크와 맞춤형 설문조사를 통해 지원자의 AI 활용 능력을 진단하고, 인력 내 기술 격차를 해소할 수 있을 것이다. 이러한 추세는 정보 수집, 보존, 종합이 핵심인 직종에서 특히 두드러질 것이다. 생성형 AI 역량이 급여와 점점 더 밀접하게 연계됨에 따라, 지원자들은 AI 역량 개발에 더 큰 가치를 두게 될 것이다. 이에 따라 문제 해결, 생산성 향상, 합리적 의사결정 능력을 입증하는 것이 필수 요건으로 부상할 것으로 예상된다. 한편, 가트너는 2026년까지 생성형 AI 사용으로 인한 비판적 사고력 저하로 전 세계 기업의 50%가 채용 과정에서 ‘AI 프리(AI Free)’ 능력 평가를 요구할 것으로 보았다. 기업이 생성형 AI 활용을 확대함에 따라, 채용 절차는 독립적 사고 능력을 갖춘 지원자와 AI가 생성한 결과물에 지나치게 의존하는 지원자를 구분하는 방향으로 변화할 것으로 보인다. 모집 과정에서는 AI 도움 없이 문제 해결, 증거 평가 및 판단 능력을 입증하는 역량이 점점 더 중요한 평가 기준이 될 것이다. 인간의 추론 능력을 별도로 평가하기 위한 전문 테스트 방법과 플랫폼이 등장하면서, AI 프리 평가 도구 및 서비스에 대한 2차 시장이 형성될 가능성도 높다. 2027년까지 전 세계 국가의 35%가 고유한 컨텍스트 데이터를 활용하는 지역 특화 AI 플랫폼에 고착될 전망이다. 기술적, 지정학적 요인으로 인해, 기업들은 엄격한 규제, 언어적 다양성, 문화적 적합성에 대응하기 위해 AI 설루션을 특성화할 수밖에 없으며, 그 결과 AI 환경은 파편화될 것으로 보인다. 지역 간 차이가 증가됨에 따라 범용 AI 설루션은 점차 사라질 것으로 예상된다. 다국적 기업은 글로벌 시장에 통합형 AI를 배포함에 있어 복잡한 과제에 직면하게 될 것이며, 고유한 규제 준수와 데이터 거버넌스 요구 조건을 가진 다양한 플랫폼 파트너십을 관리해야 할 것이다. 가트너는 2028년까지 고객 대면 비즈니스 프로세스의 80%에 다중 에이전트 AI를 활용하는 기업이 시장을 장악할 것으로 보았다. 고객관계관리(CRM) AI가 일상적인 업무를 처리하고, 인간은 복잡하고 감정적 요소가 중요한 상호작용에 집중하는 하이브리드 AI 모델이 업계 표준으로 자리 잡을 것이다. 고객은 계속해서 거래 실행이나 제품 정보 확인에는 AI 지원 완전 셀프서비스를 선호하는 반면, 복잡한 문제 해결이나 청구 분쟁 등에서는 인간을 선호할 것이다. 최소한의 노력과 신속한 서비스에 대한 고객의 기대가 일반화되면서, CRM 프로세스에 다중 에이전트 AI를 도입하지 못한 기업은 경쟁 우위를 상실할 위험이 있다. 한편, 2028년에는 B2B 구매의 90%가 AI 에이전트를 통해 이루어지며, AI 에이전트 거래로 15조 달러 이상의 B2B 지출이 발생할 것으로 보인다. 새로운 생태계에서 검증 가능한 운영 데이터는 화폐처럼 작용하며, 디지털 신뢰 프레임워크와 검증 가능성을 필수 전제로 하는 데이터 기반 경제를 촉진할 것이다. 컴포저블 마이크로서비스, API 우선, 클라우드 네이티브, 헤드리스 아키텍처로 설계된 제품은 상당한 경쟁 우위를 확보할 것이다. AI 위험 예방책 부족으로 인한 ‘AI발 사고’ 관련 소송은 2026년까지 1000건을 돌파할 전망이다. AI 관련 안전 관리 실패로 인한 사고와 피해 사례가 증가함에 따라 규제 기관의 감시 및 통제 강화, 리콜, 법 집행 기관의 개입, 소송 비용 증가가 예상된다. 규제 감독이 강화되면서 조직은 법적 의무 준수를 넘어, AI 위험 예방책을 활용해 비즈니스 시스템의 안전성과 투명성을 최우선 과제로 삼아야 하는 압박에 직면하게 될 것이다. AI 사용과 의사결정 거버넌스 실패의 영향은 지역별 법적·규제 체계의 차이에 따라 달라지며, 이는 조직이 다양한 위험과 책임에 노출될 수 있음을 의미한다. 또한, 2030년에는 금전거래의 22%가 이용 약관을 내장한 형태로 프로그래밍할 수 있게 되어 AI 에이전트에게 경제적 주체성을 부여할 것으로 보인다. 프로그래머블 머니는 M2M(Machine-To-Machine) 협상, 자동화된 상거래, 시장 탐색, 데이터 자산 수익화를 가능하게 함으로써 새로운 비즈니스 모델을 창출하고, 공급망 관리와 금융 서비스와 같은 산업을 근본적으로 재편하고 있다. 실시간으로 프로그래밍 가능한 거래는 마찰 감소, 유동성 향상, 운영 비용 절감을 통해 효율성을 높이고, 궁극적으로 자율 비즈니스 운영의 부상을 뒷받침할 것이다. 그러나 프로그래머블 머니 플랫폼과 블록체인 인프라 간의 파편화된 기준과 상호운용성 부족은 시장의 성장을 저해하고, AI 에이전트와 기계 고객이 완전한 경제 주체로 기능하는 것을 제한할 것이다. 2027년까지 프로세스 중심 서비스 계약의 비용 대비 가치 격차는 에이전트 AI 재설계를 통해 적어도 50% 감소할 것으로 전망됐다. AI 에이전트는 숨겨진 지식을 발견하도록 진화하며, 이러한 지식과의 상호작용 자체가 프로세스의 핵심이 될 것이다. AI 에이전트가 활용하는 숨겨진 지식은 새로운 가치 자산으로 이어질 것으로 예상된다. 한편, 표준화된 워크플로가 문맥적 오케스트레이션으로 대체됨에 따라 지속적인 혁신 기반 가격 책정은 인건비에 의해 제한되지 않을 것이다. 가트너는 2027년까지 파편화된 AI 규제가 전 세계 경제의 50%로 확산하며, 50억 달러 규모의 규정 준수 투자를 일으키게 될 것으로 보았다. 2024년에만 1000건 이상의 AI 관련 법률이 제안됐지만, 어떤 법률도 AI를 일관되게 정의하지 못하고 있다. AI 거버넌스는 혁신을 촉진하는 동시에 장벽으로 작용할 수 있다. 기술의 잠재력을 터뜨리는 것은 AI 사용 능력이다. 안전한 미래를 위해 기업들은 기술 담당 리더들에게 항구적인 ‘법률 및 규제’ 마인드맵 구축을 요구하게 될 것이다. 한편 보안과는 별개로, 새로운 형태로 등장하고 진화하는 AI의 위험을 관리하기 위해 전담 인력과 전문 소프트웨어를 갖춘 AI 거버넌스 프로그램이 표준으로 자리잡게 될 것이다. 가트너의 다릴 플러머(Daryl Plummer) 수석 VP 애널리스트는 “급격한 기술 변화가 가져오는 위험과 기회는 인간의 행동과 선택에 점점 더 큰 영향을 미치고 있다”면서, “기업의 CIO와 경영진은 미래에 대비하기 위해 기술 변화뿐만 아니라 행동 양식 변화 또한 최우선 과제로 삼아야 한다”고 말했다.
작성일 : 2025-10-23
어도비, B2B 기업용 AI 에이전트로 마케팅 및 고객 경험 혁신 지원
어도비가 B2B 업계의 고객 경험 혁신을 지원하는 AI 에이전트를 발표했다. 이번 발표는 B2B 업계의 길고 복잡한 구매 사이클을 단순화해 비즈니스를 지원하는 데 초점을 맞추고 있다. 어도비의 B2B 전용 AI 에이전트 제품군은 마케팅 및 영업 팀이 보다 신속하고 효과적으로 의사결정권자를 공략할 수 있도록 지원한다. 어도비는 “시스코를 비롯한 주요 B2B 브랜드가 이미 어도비의 B2B 에이전트를 도입해 영업 및 마케팅 조직 전반의 워크플로를 고도화하고 있다”고 소개했다. 어도비 익스피리언스 플랫폼 에이전트 오케스트레이터(Adobe Experience Platform Agent Orchestrator)를 기반으로 하는 어도비의 AI 에이전트는 추론과 다중 에이전트 간 협업을 통해 고객 경험 조율을 돕는다. 어도비의 특화 에이전트는 어도비 저니 옵티마이저 B2B 에디션(Adobe Journey Optimizer B2B Edition), 어도비 커스터머 저니 애널리틱스 B2B 에디션(Adobe Customer Journey Analytics B2B Edition) 등 업계를 선도하는 엔터프라이즈 애플리케이션 내에서 직접 사용할 수 있다. 이러한 애플리케이션을 통해 마케팅 및 영업 팀은 대규모 개인화 경험을 제공할 수 있다.     어도비는 현재 사용 가능한 B2B 워크플로용 어도비 AI 에이전트도 소개했다. 저니 옵티마이저 B2B 에디션의 ‘오디언스 에이전트(Audience Agent)’는 CRM 프로필, 마케팅 활동, 웹 콘텐츠와 같은 정형, 비정형 및 자사 데이터를 분석해 마케터가 목표에 적합한 타깃 고객을 파악할 수 있도록 인사이트를 제공한다. 또한 구매 그룹 페르소나를 파악하고 자사 데이터를 기반으로 구매 그룹 구성원을 추천할 수 있다. 이렇게 도출된 인사이트를 바탕으로 에이전트는 특정 제품군에 대한 고가치 구매 그룹을 설정하며, 이를 옴니채널 여정 전반에 활용해 수요 창출을 보다 효과적으로 지원한다. 저니 옵티마이저 B2B 에디션의 ‘저니 에이전트(Journey Agent)’는 이메일, 웹, 모바일 등 다양한 채널에 걸쳐 고객 여정과 캠페인의 생성 및 조율을 간소화한다. 이 에이전트는 목표에 맞춰 여정을 생성한다. 이후 고객 이탈률 등 다양한 요소를 분석해 고객 접점을 최적화하고, 이를 통해 인사이트를 도출해 고객과의 상호작용을 개선한다. 커스터머 저니 애널리틱스 B2B 에디션의 ‘데이터 인사이트 에이전트(Data Insights Agent)’는 크로스채널 데이터를 기반으로 기업 고객 및 구매 그룹에 대한 인사이트 도출 과정을 단순화하고 확장한다. 이 에이전트는 대화형 경험을 통해 제공되며 마케팅, 영업, 제품 팀 등 보다 넓은 범위의 구성원이 고객 경험 이니셔티브를 시각화하고, 예측하며, 개선할 수 있도록 돕는다. 또한 ‘어카운트 퀄리피케이션 에이전트(Account Qualification Agent)’도 어도비 저니 옵티마이저 B2B 에디션(Adobe Journey Optimizer B2B Edition)에서 조만간 선보일 예정이다. 이를 통해 비즈니스 개발 담당자는 고객 참여 및 자격 검증을 대폭 가속화할 수 있다. 이 에이전트는 잠재 고객의 니즈, 예산, 권한, 일정 등을 평가해 유효한 영업 기회인지 판단하는 동시에, 해당 기업 고객에 대한 인사이트 요약을 담당자에게 제공한다. 조사, 문의, 분석에 걸친 프로세스 자동화를 통해 더 빠르고 매끄러운 워크플로를 생성할 수 있다. 한편, 어도비는 고객의 일상적인 검색 경험을 고도로 개인화된 맞춤형 대화 경험으로 전환할 수 있는 AI 퍼스트 애플리케이션 브랜드 컨시어지(Brand Concierge)도 곧 출시한다. 브랜드 컨시어지는 고객 참여를 지원하고 제품 탐색을 통해 고객 여정을 가속화함으로써 개인별 선호에 맞춘 상호작용을 제공하는 프로덕트 어드바이저 에이전트(Product Advisor Agent)가 포함되어 있다. 이 에이전트는 텍스트, 음성, 이미지 등 멀티 모달을 지원하며, AI 기반의 추천과 비교도 제공한다.
작성일 : 2025-10-23
[신간] 디지털 마케팅, AI로 날개를 달다
김유영 지음 / 2만 8000원/ 위키북스 디지털 마케팅의 핵심과 AI 활용 전략을 한 권에 담다 1990년대 초 등장 이후 끊임없이 진화해 온 디지털 마케팅 분야에서, 광고, 데이터 분석, 고객 관리, AI 등 다양한 영역의 융합은 마케터의 역할과 요구 역량을 크게 확장시키고 있다. 빠르게 변화하는 시대에 발맞춰 꼭 필요한 전략과 최신 기술을 한 권에 집대성한 신간이 출간됐다. 이 책은 디지털 마케팅의 역사와 흐름을 짚는 것으로 시작해, 마케터라면 반드시 숙지해야 할 핵심 지식을 폭넓게 다뤘다. 서드파티 툴 총정리, 측정 아이디, 캠페인 유형, KPI 해석법, 데이터 분석과 이슈 대응 방법 등을 실무 중심으로 정리했다. 특히 주목할 부분은 최신 기술과 실무 시나리오를 결합한 설명이다. 딥링킹, SKAdNetwork, 프라이버시 정책, S2S, SDK, API, 프롬프트 엔지니어링 등 현장에서 자주 접하게 될 기술 용어들을 상세히 해설해 바로 활용할 수 있도록 구성했다. 데이터 차이 분석부터 사기 탐지까지 실질적인 데이터 이슈 대응법도 제공한다. 또한, 광고, CRM, 제품 분석, 성과 측정, 시각화, AI 등 다양한 영역에서 활용되는 서드파티 툴을 총정리해 실무자의 효율을 높이는 데 기여한다. 미래 디지털 마케터를 위한 실무와 전략 가이드뿐만 아니라, 각 챕터 마지막에 복습 문제를 수록해 내용을 되짚어보고 실무에 바로 적용할 수 있게 했다. 디지털 마케터, 데이터 분석가, IT 전략 담당자 등 누구나 이 책을 통해 변화하는 디지털 마케팅 환경에 능동적으로 대응하고 성과를 극대화하는 실질적인 도움을 얻을 수 있다.  
작성일 : 2025-10-22
[포커스] 알테어, 제조 현장의 핵심 기술로 자리 잡는 AI 비전 소개
알테어는 9월 5일 ‘2025 추계 AI 워크숍’을 진행했다. ‘엔지니어를 위한 AI’를 주제로 진행된 이번 워크숍에서 알테어는 AI를 활용해 제품 개발 프로세스를 가속화하고 의사결정의 정확성을 높이며, 지능형 디지털 트윈을 완성한다는 비전을 선보였다. 또한 AI 기반 시뮬레이션, 생성형 AI, AI 에이전트, 지식 그래프 등 최신 AI 기술의 실제 적용 사례와 활용 방안을 소개했다. ■ 정수진 편집장     한국알테어의 김도하 지사장은 개회사를 통해 AI 기술이 산업 고객의 현장에서 빠르게 내재화되며 동반 성장하고 있다면서, “이는 고객들이 명확한 비전과 단계별 로드맵을 가지고 각자의 환경에 맞춰 AI를 접목하고 있기 때문”이라고 설명했다. 또한, 국가 AI 프로젝트가 시작되어 1만 4000 장의 GPU가 1차 도입되는 등 정부가 주도하는 ‘소버린 AI’ 시대가 열리고 있는 점에 주목하면서, “AI를 통한 제조 산업의 르네상스가 도래하고 있으며, 알테어 또한 시장과 함께 성장하기 위해 준비하고 있다”고 전했다.   엔지니어링 언어를 학습하는 AI 알테어의 케샤브 선다레시(Keshav Sundaresh) 디지털 전환 총괄 시니어 디렉터는 “AI는 더 이상 개념이 아니라 실제 현장의 핵심 기술”이라면서, 엔지니어링 수명주기 전반에 걸친 로코드·고효율 AI 접근법을 구현해야 한다고 짚었다. MIT의 연구에 따르면, 기업의 생성형 AI 파일럿 프로젝트 가운데 95%가 실질적인 재무 성과를 내는 데 실패하고 있는 것으로 나타났다. 그 원인으로는 ▲특정 결과에 편중된 데이터 ▲단편적이고 사일로화된 데이터 ▲값비싼 컴퓨팅 자원 ▲도메인 지식과 AI 기술 간 격차 ▲기존 시스템과의 통합 및 신뢰성 문제 등이 꼽힌다. 선다레시 시니어 디렉터는 이런 현실적 장벽을 극복할 수 있도록 알테어와 지멘스의 기술 역량을 결합해 AI 기반의 통합 설루션 포트폴리오를 제공할 수 있다는 점을 강조했다. “제품의 요구사항 정의부터 폐기에 이르는 모든 과정에서 AI를 활용하고, 단절된 디지털 스레드를 통합하여 데이터 기반의 신속한 의사결정을 지원하겠다”는 것이다. 이를 위한 핵심 전략은 ‘AI에게 엔지니어링 및 제조의 언어’를 가르치는 것이다. 기존의 LLM(대규모 언어 모델)이 텍스트나 이미지 등 일반 데이터에 강점을 보인다면, 지멘스와 알테어는 기계 설계, 전기/전자, BOM(Bill-of-Materials), 시뮬레이션 데이터 등 산업 특화 데이터를 학습시켜 신뢰도 높은 ‘산업용 파운데이션 모델(Industrial Foundation Model)’을 구축하고 있다는 것이 선다레시 시니어 디렉터의 설명이다.   AI 확산으로 제조 혁신의 속도 높인다 AI 비전을 구체화하는 방법론으로 알테어는 ‘라이프사이클 인텔리전스(Lifecycle Intelligence)’ 프레임워크를 제시했다. 이 프레임워크는 AI 도입의 장벽을 낮추고 모든 엔지니어가 AI를 손쉽게 활용해 혁신을 가속화할 수 있도록 하는 데에 중점을 두고 있다. 선다레시 시니어 디렉터는 ▲반복 작업의 자동화 및 대규모 데이터 분석으로 인간 전문가의 역량을 강화하고 ▲기존 워크플로와 도구에 AI 기능을 통합하여, 학습 부담 없이 자연스러운 AI 활용을 도우며 ▲코딩 지식과 관계 없이 모든 사용자가 AI를 구축하고 배포할 수 있는 환경을 제공하는 세 가지 접근법을 통해 AI 도입을 가속화한다는 로드맵을 소개했다. 이 프레임워크를 활용하면 전처리 영역에서는 형상 인식 AI 기술로 부품 분류 및 군집화를 자동화하거나, 자연어 처리(NLP) 기반 코파일럿을 통해 모델 정리부터 전체 해석 설정까지 대화형으로 수행할 수 있다. 솔빙 영역에서는 기존의 시뮬레이션 데이터를 학습해 CAD 또는 메시 단계에서 물리 현상을 빠르게 예측할 수 있고, 시스템 레벨의 시뮬레이션 속도를 높일 수 있다. 후처리 영역에서는 AI가 핫스폿이나 파손 영역을 자동 식별해 결과 분석을 돕는다. 이 프레임워크의 기술적 기반은 분산된 데이터를 연결하는 ‘데이터 패브릭’과 AI 모델을 개발·운영하는 ‘AI 팩토리’의 결합이다. 선다레시 시니어 디렉터는 알테어의 데이터 분석/AI 플랫폼인 래피드마이너(RapidMiner)와 로코드 앱 개발을 지원하는 지멘스 멘딕스(Mendix)를 통해 라이프사이클 인텔리전스를 구현할 수 있다고 설명했다.     엔지니어링 AI의 혁신 동력 에이전틱 AI(Agentic AI), 지식 그래프(Knowledge Graph), 생성형 AI 등 최신 AI 기술이 R&D부터 설계와 제조까지 엔지니어링 전반의 혁신을 가속화하고 있다. 알테어는 이들 기술이 개별적으로도 강력하지만, 서로 결합하면서 데이터 기반의 신속한 의사결정을 지원하고 기존 워크플로를 지능적으로 전환하는 핵심 동력으로 작용한다고 소개했다. AI 에이전트는 사용자를 대신해 특정 목표를 이해하고 자율적으로 판단 및 실행하는 ‘지능형 디지털 대리인’이다. 단순 반복 작업을 자동화하는 것을 넘어서, 여러 에이전트가 협업하는 다중 에이전트 구조를 통해 복잡한 과업을 수행하는 것이 최근의 흐름이다. 엔지니어링 현장에도 공정 상 발생한 문제에 대해 자연어로 질문하면 해결 방법을 제시하거나, 생산 라인의 다운타임 원인을 분석하고 관련 데이터를 종합해 보고하는 등의 AI 에이전트가 도입되고 있다. 알테어는 시각적 워크플로 설계 도구를 통해 이러한 AI 에이전트를 쉽게 구축하고 AI 클라우드 프로세스와 원활하게 연결하는 방법을 제시했다. 지식 그래프는 다양한 출처(소스)에 분산된 데이터를 하나의 의미 계층(semantic layer)으로 통합해서 데이터 간의 숨겨진 관계를 파악하게 하는 기술이다. 이는 AI 모델의 가장 큰 문제점으로 꼽히는 환각(hallucination) 현상을 최소화하고, 장기적인 맥락을 이해하는 메모리로 기능하면서 신뢰성 높은 AI 에이전트를 구현할 수 있게 돕는다. 엔지니어링 분야에서 지식 그래프는 여러 AI 에이전트가 일관된 지식 베이스를 공유하게 해서 협업의 효율을 높이고, 공장 문제 해결 시 여러 데이터베이스에 동적으로 접근하여 질문에 답하는 아키텍처를 구현하는 데 쓰인다.   PLM과 AI의 시너지로 더 큰 혁신도 가능 알테어는 지난 3월 지멘스와의 합병을 완료했다. 제조 기술에 강점을 가진 지멘스와 엔지니어링 및 AI 기술에 집중해 온 알테어의 시너지에 대해, 이번 워크숍에서 한 가지 실마리를 발견할 수 있었다. 알테어는 AI와 PLM(제품 수명주기 관리)의 결합이 제조업의 패러다임을 바꿀 것으로 보았다. 한국알테어 최병희 본부장은 “많은 기업이 PLM 시스템에 제품의 설계부터 생산, 운영까지 대량의 데이터를 축적하고 있지만, 이를 제대로 활용하지 못하고 있다. 이 PLM 데이터를 AI로 분석해 기업의 핵심 자산으로 만들고, 경험에 의존하던 사후 대응 방식의 업무 환경을 미래가 예측하고 문제를 예방하는 예측 기반의 업무 환경으로 혁신할 수 있다”고 소개했다. 지멘스의 PLM 설루션인 팀센터(Teamcenter)가 제품의 모든 역사를 기록한 단일 진실 공급원(single source of truth)이라면, 알테어의 래피드마이너는 코딩 지식이 없이도 AI 모델을 개발할 수 있는 ‘똑똑한 AI 분석가’라고 할 수 있다. 두 설루션을 통합하면 래피드마이너가 팀센터의 데이터를 분석해 숨겨진 패턴과 인사이트를 찾아내고, 이를 바탕으로 미래 예측 모델을 생성할 수 있다. 그리고 이 예측 결과를 다시 팀센터에 전달해 시스템 전체가 똑똑해지는 선순환 구조를 만든다. 최종적으로는 현실을 명확히 이해하고 미래를 예측하는 ‘지능형 디지털 트윈’을 완성할 수 있다는 것이 최병희 본부장의 설명이다. 이 외에 공급망 최적화, 품질 이상의 조기 탐지, 고객 피드백의 반영 등 다양한 분야로 시너지를 확장할 수 있는 가능성도 점칠 수 있다. 최병희 본부장은 “PLM 데이터를 시작으로 ERP, MES, CRM 등 분산된 기업 데이터를 통합하면 더 큰 범위의 업무 혁신이 가능하다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-10-01
세일즈포스 코리아, 박세진 신임 한국 대표 선임
세일즈포스는 박세진 엔터프라이즈 세일즈 부문 부사장을 세일즈포스 코리아 신임 대표이사로 선임했다고 밝혔다. 박세진 대표는 8월부터 세일즈포스의 한국 시장 내 비즈니스 전반을 총괄하며, 국내 기업이 AI 혁신을 통해 비즈니스 성과를 창출하고 AI 에이전트를 활용해 경쟁력을 강화할 수 있도록 지원하는 데 집중할 예정이다. 세일즈포스에 따르면 박세진 대표는 2024년 합류 이후 엔터프라이즈 세일즈 조직을 이끌며 AI CRM과 AI 에이전트를 중심으로 한 영업 전략을 추진해 왔다. 특히 그는 국내 주요 기업들의 AI CRM 도입을 지원해 고객 경험 혁신과 두 자릿수 이상의 생산성 향상이라는 성과 달성을 이끌었으며, AI CRM을 고객 성공과 세일즈포스 코리아의 성장을 견인하는 핵심 동력으로 자리매김시켰다.     박세진 대표는 세일즈포스 합류 전 SAP, 워크데이, 오라클 등 글로벌 IT 기업에서 20여 년간 경험을 쌓으며, 세일즈 및 비즈니스 성장을 이끄는 리더십을 입증했다. 또한 고려대학교 산업공학 석사 학위를 통해 AI와 이커머스 분야의 전문성을 확보함에 따라 비즈니스와 AI를 결합한 혁신 전략에 대한 깊은 이해도를 갖추고 있다. 세일즈포스는 이번 인사를 통해, 산업별 특화 AI 전략과 실행력을 강화하고 AI 에이전트를 중심으로 국내 기업의 AI 혁신 여정을 가속화하는 데 몰두할 예정이라고 밝혔다. 박세진 대표는 앞으로 세일즈포스 코리아의 비즈니스를 총괄하는 대표이사로서 국내 고객과의 접점을 확대하는 동시에 제조, 금융, 리테일, 소비재, 헬스케어 등 AI 활용 수요가 폭발적으로 증가하고 있는 주요 산업군을 집중 공략할 계획이다. 특히, AI 에이전트 기술을 기반으로 고객이 체감할 수 있는 실질적 성과와 새로운 비즈니스 모델 창출을 견인하는 데 주력한다. 박세진 신임 대표는 “AI가 비즈니스 운영과 고객경험 전반을 재정의하고 있는 중요한 시점에 한국 시장 내 세일즈포스의 성장을 이끌 중책을 맡게 되어 매우 뜻깊다”며, “국내 기업들이 겪고 있는 다양한 AI 혁신 과제를 함께 해결하고, 글로벌 경쟁력을 높일 수 있도록 신뢰할 수 있는 전략적 파트너로서 역할을 강화해 나가겠다”라고 언급했다. 한편, 6년 이상 세일즈포스 코리아 조직 전반을 총괄한 손부한 전 대표는 세일즈포스 코리아에서 비즈니스 자문 및 고문 역할을 수행할 계획이다.
작성일 : 2025-08-21
세일즈포스, "슬랙 AI에서 한국어로 엔터프라이즈 검색 활용 가능"
세일즈포스는 지능형 생산성 플랫폼 ‘슬랙(Slack)’의 대표적인 기능인 ‘슬랙 AI’가 공식적으로 한국어를 지원한다고 밝혔다. 이제 국내 슬랙 유저도 연동된 애플리케이션 내 데이터를 슬랙에서 검색 및 활용할 수 있도록 지원하는 ‘엔터프라이즈 검색’ 기능을 사용할 수 있다. 슬랙 AI는 슬랙에 축적된 집단 지식을 기반으로 AI 기반 검색, 채널 요약, 스레드 요약 기능을 통해 사용자들이 필요한 정보를 보다 손쉽게 활용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 사용자는 원하는 답변을 빠르게 찾고, 대화의 흐름을 정리하며, 아이디어를 도출하는 전 과정을 보다 효율적으로 수행할 수 있다. 슬랙에 따르면 이번 공식 업데이트를 바탕으로 국내 사용자도 한국어로 ‘슬랙 AI’를 활용하여 대화, 회의 및 업무 관련 데이터 요약을 제공받을 수 있게 된 것은 물론, 생산성 향상을 위한 인사이트를 단일 워크플로 내에서 손쉽게 확보 및 공유할 수 있다. 또한 슬랙 AI는 협업 툴, 클라우드 기반 파일 저장소, 이메일 서버, 고객 관계 관리(CRM) 시스템, 코드 저장소, 특수 비즈니스 애플리케이션 등 다양한 조직 내 시스템과 연동되어 기업 내 모든 콘텐츠에 대한 검색과 활용을 지원한다. 슬랙 AI는 단순한 키워드 매칭을 넘어 검색어의 의미를 분석해 사용자가 실제로 찾고자 하는 정보를 정확하게 파악하고, 자연어 처리(NLP) 기술을 통해 대화형 질문도 원활하게 해석한다. 아울러 사용자의 역할, 검색 이력, 접근 권한 등의 개인화 요소와 정보의 관련성, 최신성을 반영해 가장 적절한 정보를 우선적으로 제공함으로써 업무 생산성과 정확성 향상에 기여할 수 있다.     ‘엔터프라이즈 검색’은 사용자의 업무, 목표, 배경 정보를 파악해 실시간으로 소스를 분석하거나 통합 시스템에서 다양한 소스의 데이터를 연결 및 통합하여 슬랙 내에서 데이터를 즉시 검색할 수 있도록 돕는 기능이다. 엔터프라이즈 검색은 슬랙의 ‘대화형 AI 검색’을 기반으로 하며, 아사나(Asana), 박스(Box), 깃허브(GitHub), 구글 드라이브(Google Drive), 지라(Jira) 등의 애플리케이션 및 드라이브와 연동이 가능하다. 슬랙에 따르면 실제로 평균적인 사무직 근로자는 정보 검색, 단순 반복적인 메시지 발송 등의 업무에 하루 평균 3분의 1의 시간을 할애한다. 반면 스탠포드 대학교의 연구에 따르면, 생성형 AI 기반의 지식 검색이나 자동화 기능을 사용할 경우 단순하고 반복적인 업무 시간을 60%까지 단축할 수 있다. 실제로 슬랙의 유저는 ‘엔터프라이즈 검색’ 기능과 ‘AI 에이전트’ 간의 시너지를 바탕으로 단순 반복 업무 시간은 줄이고, 필요한 데이터에 대한 접근성과 투명성을 높일 수 있다. 이 외에도 슬랙은 현재 자체 앱 마켓인 ‘슬랙 마켓플레이스(Slack Marketplace)’를 통해 ‘AI 기반 앱 생태계’를 강화해 나가고 있다고 밝혔다. 슬랙 마켓플레이스에서는 직원들이 슬랙 내 단일 워크플로 상에서 콘텐츠 디자인 및 협업을 지원하는 어도비 익스프레스(Adobe Express), 조직 내 데이터와 정보를 기반으로 질문에 답하고, 콘텐츠를 생성할 수 있는 아마존 큐 비즈니스(Amazon Q Business)를 포함하여 콘텐츠 초안 작성, 시장 조사, 영업 관리, 인적자원관리, 전산 등 다양한 업무 영역에서 활용 가능한 25개의 새로운 AI 앱을 사용할 수 있다. 세일즈포스 코리아의 손부한 대표는 “본격적으로 AI와 함께 일하는 시대가 도래하면서 슬랙은 실질적인 AI 혁신을 가속화하는 차세대 ‘업무 운영체제(Work OS)’이자 ‘에이전틱 인터페이스(Agentic Interface)’로서의 역할을 수행하고 있다”면서, “국내 유저들 또한 슬랙 AI와 엔터프라이즈 서치 기능을 본격적으로 활용할 수 있게 된 만큼, 앞으로도 실행 중심의 스마트 워크플레이스 구현을 지원하기 위한 노력을 아끼지 않을 것”이라고 전했다.
작성일 : 2025-06-11