세일즈포스(Salesforce)가 고객이 자사 화면에 머무는 시간을 줄이고 AI 에이전트가 업무를 대신 수행하는 방식으로 성장할 수 있다는 분석이 나왔다. 실리콘앵글은 9월 20일 드림포스(Dreamforce) 2026을 토대로 세일즈포스의 다음 성장 경로를 분석했다.
세일즈포스의 ‘헤드리스’ 접근과 에이전트 전략
분석에 따르면 사용자는 더 이상 애플리케이션 화면에서 업무를 시작하지 않고, 원하는 결과를 제시할 수 있다. AI 에이전트가 클로드(Claude), 슬랙(Slack) 등 사용자가 선택한 환경 안에서 특정 업무에 맞는 인터페이스를 만들어 실행하는 방식이다. 다만 인터페이스를 생성하는 것만으로는 기업의 업무를 이해할 수 없다는 점이 핵심 쟁점으로 제시됐다.
실리콘앵글은 기업용 AI 소프트웨어를 사람과 에이전트를 연결하는 참여 시스템(SoE), 업무 맥락을 제공하는 지능 시스템(SoI), 이해한 내용을 실제 행동으로 바꾸는 실행 시스템(SoA)으로 나눴다. 세일즈포스가 말하는 기업용 AI 하네스(harness)는 데이터와 업무 지식, 워크플로, 통제 기능을 묶어 여러 시스템에서 모델이 업무를 수행하도록 하는 구조다. 이는 단순한 질의응답을 넘어 결정론적 소프트웨어와 대규모언어모델의 확률적 특성을 결합하는 구상이다.
고객 지출과 가격 정책이 관건
고객 조사 업체 퀄리테이트(Qualitate)의 최신 채널 조사에서는 인터뷰 대상 조직 대부분이 여전히 에이전트포스(Agentforce) 시범사업이나 개념증명 단계에 머물렀다. 반면 세일즈포스 화면 밖에서 서비스를 이용하는 ‘헤드리스 접근’의 재무 효과를 계산했거나 경험한 고객 중 75%는 세일즈포스 관련 지출이 줄기보다 늘어날 것으로 예상했다. 고객이 화면을 덜 사용해도 플랫폼 사용량과 매출이 오히려 증가할 수 있다는 의미다.
다만 시범사업이 확대될수록 가격이 고객이 얻는 사업 성과에 맞는지 입증해야 한다. 고객이 선호하는 AI 환경에서 업무를 처리하게 되면 세일즈포스는 자사의 사업 맥락과 실행 기능이 여전히 고객 경험의 필수 기반이라는 점을 보여줘야 한다. 분석은 다음 구매가 자동으로 세일즈포스 안에 남는 것은 아니라며, AI 에이전트 전문 업체와의 경쟁도 변수로 꼽았다.
세일즈포스의 과제는 AI 기능을 더 많이 판매하는 데 그치지 않고, 기업에서 AI가 유용하게 작동하도록 만드는 기반 시스템이 되는 것이다. 분석에서 제시한 AI 스택은 스노플레이크(Snowflake)와 데이터브릭스(Databricks) 같은 분석 데이터 플랫폼, 오라클(Oracle)·SAP·넷스위트(NetSuite)·세일즈포스 같은 기록 시스템, 거버넌스 메타데이터를 차례로 둔다. 그 위의 지능 시스템은 매출과 이탈률 같은 지표뿐 아니라 업무 프로세스를 파악하고, 에이전트는 이 지도를 읽어 계획을 세운 뒤 워크플로를 도구로 활용해 실행한다. 드림포스에서 에이전트 하네스를 지능 시스템과 직접 연결한 업체의 접근이 처음으로 뚜렷하게 제시됐다는 점이 분석의 결론이다.