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[IT뉴스][인터뷰] 기업 AI 전략…"거대 모델보다 ‘업무별 조합’에 승부"
온카뱅크관리자
조회:
6
2026-09-17 07:47:25
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">[드림포스2026] 실비오 사바레즈 EVP·AI 리서치 최고과학자…성능·비용 자료 추가 공개 예고</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="Kflat5TslY"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="bdab49b257d80c01331daad94ed8e7292fcbe6cde4b332166ac479f5a774fa7d" dmcf-pid="94SNF1yOvW" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/552796-pzfp7fF/20260917074224853fsax.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="b2WkU0HlWG" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/552796-pzfp7fF/20260917074224853fsax.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="20bfdfa4f8a94d6f7332091fec0fe6ad9dddc2fe40713cb05b4425facb4b70a7" dmcf-pid="28vj3tWITy" dmcf-ptype="general">[샌프란시스코=(미국) 디지털데일리 이상일기자] 세일즈포스가 기업의 모든 업무를 초대형 인공지능(AI) 모델 하나에 맡기는 대신, 업무별 소형 모델과 고객관계관리(CRM) 특화 추론 모델을 결합하는 전략을 강화한다. 범용 모델의 지능 경쟁을 그대로 따라가기보다, 기업이 필요한 일을 정확하게 처리하면서 비용과 데이터 통제 문제까지 해결하겠다는 접근이다.</p> <p contents-hash="0e24ee2e7b9443e3cbe866f9770a876fa5d9d10063d54b79fc5c39066f8a9f68" dmcf-pid="VpcQShDgvT" dmcf-ptype="general">세일즈포스가 출발점으로 삼은 것은 에이전트가 업무를 완료하기까지 거치는 단계다. 사용자의 의도를 파악하고, 대화에 프롬프트 인젝션 공격이 포함됐는지 확인하며, 필요한 맥락을 가져와 적절한 도구를 호출하는 과정을 세분화했다. 에이전트 워크플로를 하위 단계로 나누고, 추론을 제외한 단계들을 수행하는 업무별 소형 언어모델을 구축해 에이전트포스 실행 환경에서 운영되고 있다는 설명이다.</p> <p contents-hash="603d47ca8067ae2f5f95361afb9a025855ac904150c0b69fd19f667dbacc5071" dmcf-pid="fUkxvlwayv" dmcf-ptype="general">코아는 그 가운데 추론을 담당하는 모델이다. 엔비디아 네모트론을 기반으로 기업 업무에 필요한 다단계 판단과 실행을 학습했다. 소형 모델들이 맡는 개별 기능과 CRM 추론을 조합해 전체 업무를 수행하는 구조다.</p> <p contents-hash="d156ada09a590ae8d6db69b13c0dd5667bffa1fa77fb909b43e519fb603f6816" dmcf-pid="4uEMTSrNyS" dmcf-ptype="general">미국 샌프란시스코에서 개최되고 있는 세일즈포스의 연례행사 '드림포스2026'에서 실비오 사바레즈 세일즈포스 수석부사장(EVP) 겸 AI 리서치 최고과학자는 “아틀라스는 모델 위에서 작동하는 반면 코아는 모델”이라고 구분했다. 새로운 모델이 기존 시스템을 통째로 대체하는 것이 아니라, 업무를 실행하는 체계 안에 추가되는 선택지라는 설명이다.</p> <p contents-hash="c99769c225462afa4cf703ee1c25492f758efe56b4d929312a0592692ade5331" dmcf-pid="87DRyvmjll" dmcf-ptype="general">고빈다라잔 EVP는 “적절한 데이터와 사례가 있다면 CRM에 맞는 목적 특화 모델을 만들 수 있다”며 “CRM 작업만을 기준으로 하면 최첨단 모델과 동등한 수준”이라고 말했다. 범용 수학·과학 문제 등 모든 분야에서 최고 성능을 주장한 것이 아니라, 목표로 설정한 업무 범위에서 경쟁력을 확보했다는 설명이다.</p> <p contents-hash="4c0770e35f425bf4a772888aec0d5fd256ec15ab49135f0ac48ddb1a9e823902" dmcf-pid="6zweWTsAhh" dmcf-ptype="general">연구팀은 명확하게 정의된 업무에 초대형 모델을 사용하는 것을 “대포로 파리를 잡으려는 것”에 비유했다. 기업의 업무 로직과 절차를 이해하면 이를 구체적인 작업으로 나누고, 각 작업에 맞는 모델을 적용할 수 있다는 것이다.</p> <p contents-hash="17595b717a5043e7dd2e2fe76a97d0d6553ebbf2abc5e2f36f671866df519d9b" dmcf-pid="PqrdYyOcCC" dmcf-ptype="general">코아 개발에서는 고객의 실제 데이터를 모델 학습에 사용하지 않았다는 점을 강조했다. 고객 서비스와 영업, 마케팅 담당자 등 다양한 역할을 가상으로 구성하고, 이들이 에이전트와 상호작용하는 상황을 시뮬레이션했다.</p> <p contents-hash="9bf5c1fb9868297fb21641b721ed7deb3f057859ec46253a39270eceee74cb02" dmcf-pid="QBmJGWIkWI" dmcf-ptype="general">그 과정에서 업무가 실행되는 경로와 도구 호출 기록을 수집했다. 환불 정책과 고객 상담, 지원 요청 해결 절차 등에 관한 세일즈포스의 경험을 합성 데이터에 반영하고, 이를 강화학습에 활용하는 방식이다.</p> <p contents-hash="685e9000a7591712851dcf0dd1fcbdbc451a2ca8deb5c6756d4e29e076f36151" dmcf-pid="xbsiHYCEyO" dmcf-ptype="general">고빈다라잔 EVP는 “고객 데이터에 의존할 수 있다면 쉬웠겠지만 우리는 고객 데이터로 학습하지 않는다”며 “실제 에이전트 시스템의 사용 방식을 반영하는 대표성 있는 데이터가 필요했다”고 설명했다.</p> <p contents-hash="9524552cb51268443bddb34251f6bf1de6548ececfda48c9daad6c70624787c1" dmcf-pid="yr9ZdRfzys" dmcf-ptype="general">다만 고객 데이터를 학습하지 않는다고 실제 업무에서도 고객 정보가 필요하지 않은 것은 아니다.</p> <p contents-hash="72d228472fbcb1d022884e6c16cb3fa5b3a2e4a9cd650dcc5065c7ab559fe154" dmcf-pid="Wm25Je4qvm" dmcf-ptype="general">고빈다라잔 EVP는 “모델 가중치는 고객 데이터와 워크플로에 영향을 받지 않는다”면서도, 에이전트를 구축할 때 데이터의 형태와 위치, 구조, API 접근을 정리하는 작업은 매우 중요하다고 말했다. 에이전트가 호출할 도구도 검증하고, 기능과 입력을 이해할 수 있는 메타데이터를 갖춰야 한다는 설명이다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p>
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