AI CRM Salesforce, 신뢰할 수 있는 AI를 향한 10년 역사

Sarah Aerni는 자신의 논문에서 AI 모델을 성공적으로 훈련시켜 간헐적인 이미지에서 웜 셀을 올바르게 라벨링 하는데 성공한 후, 그녀는 두 가지를 깨달았습니다. 첫째, 흥미롭게도 AI모델이 예상대로 정확하게 작동한다는 것이고, 둘째, 이 때 사용되는 AI 모델이 명확한 문제를 해결해야 한다는 것입니다. 예를 들어, 이제 누구도 현미경을 보면서 직접 959개의 웜 셀을 일일이 라벨링 할 필요가 없습니다.

놀랍게도 이는 비즈니스 맥락에서 크게 다르지 않습니다. AI가 인간 지능을 강화하고 이전에는 불가능했던 효율성을 창출할 수 있음에도 불구하고 얼마나 많은 직원들이 일상적이고 시간이 많이 소요되는 단순 반복 업무를 수행하고 있습니까?

현재 Salesforce의 AI 및 머신러닝 부문 부사장인 Aerni는 이 문제와 기타 매우 분명한 문제를 해결하기 위해 2016년에 회사에 합류하여, 고객과 직원에게 신뢰할 수 있고 안전한 방식으로 중요한 비즈니스 이점을 제공할 수 있는 AI 모델을 배포하고 있습니다.

약 7년 후, 생성형 AI가 광범위한 능력으로 청중을 사로잡으면서 Aerni와 Salesforce는 신뢰할 수 있는 생성형 AI를 기업에 제공하는 데 중점을 두고 있습니다.

6월에 발표된 새로운 AI 제품군을 통해 모든 회사는 생성형 AI의 힘을 최대한 활용하여 고객 맞춤형 상호 작용을 제공할 수 있고, 그들의 워크플로우 내에서 직원의 생산성을 높일 수 있습니다.

2014년, Salesforce 회장 및 CEO이자 공동 창업자인 Marc Benioff는 사내 전체 직원들에게 선언했습니다. “Salesforce는 AI 중심 기업이 될 것입니다.” 그 목표는 Salesforce를 '지능형' CRM으로 전환하여 모든 회사와 직원이 AI의 힘을 쉽게 활용할 수 있도록 하는 것이었습니다.

이는 고객 데이터를 기록하고 저장하는 시스템으로 시작된 Salesforce의 자연스러운 진화였습니다. 영업, 서비스, 마케팅, 커머스 전반에 걸쳐 고객 상호 작용을 관리하는 기술을 추가함으로써 이는 참여 시스템이 되었으며, 앞으로는 머신러닝 및 자연어 처리와 같은 기술을 사용하여 AI 기반 예측 및 인사이트를 제공함으로써 Salesforce는 인텔리전스 시스템이 될 것입니다.

Salesforce는 AI를 대중화한다는 것을 목표로 제품군 전반에 걸쳐 AI를 구축하기 위해 개발 팀을 구성했습니다. 그들은 스스로에게 질문했습니다. 

동시에 현재 Salesforce의 최고 기업 개발 및 투자 책임자인 John Somorjai가 이끄는 기업 개발 팀은 추가적인 AI 전문 지식을 사내에 도입하여 개발 속도를 높일 수 있는 스타트업에 주목하기로 결정하였고, 이를 위해 Salesforce는 2014년에 RelateIQ를 인수했습니다.

RelateIQ는 이메일, 일정 초대, 전화 통화, 소셜 미디어 게시물과 같은 업무 대화에서 데이터를 수집하고, 머신러닝을 사용하여 분석하고 직원에게 다음과 같은 인사이트와 알림을 제공했습니다. 예를 들어, 영업 담당자에게 리드에 대한 후속 조치를 알리는 것입니다. 이 기술은 구현하기 쉬웠으며 이에 바로 Salesforce의 저가형 제품군에 자동화 기능을 추가했습니다.

1년 후인 2015년에는 영업팀이 수십 년 동안 직면해 왔던 문제, 즉 어떤 영업 기회에 집중해야 할지 우선순위를 정하는 방법을 해결하기 위해 새로운 AI 프로젝트 작업을 시작했습니다.

팀은 계정의 달러 환산 가치, 기회가 진행된 기간, 동일한 계정을 노린 경쟁 업체 수 등의 변수를 고려하여 기회 채점 AI 모델을 구축했습니다. 이 모델은 버튼 하나만 클릭하면 어떤 기회가 가장 성사될 가능성이 높은지, 언제 성사될 것인지 정확하게 예측할 수 있었습니다. 이 기회 채점 기능은 Salesforce의 영업 팀에 내부적으로 출시되었으며 Salesforce의 첫 번째 예측 AI 기능 중 하나가 되었습니다.

이것이 Salesforce Einstein의 시작이었습니다.

Salesforce 이벤트에 참석했거나 사무실을 방문한 적이 있다면 하얀 흐트러진 머리와 콧수염이 있고 양복을 입고 넥타이를 맨 디즈니 같은 캐릭터 버전의 알베르트 아인슈타인(Albert Einstein)을 본 적이 있을 것입니다. 실제 아인슈타인은 Benioff의 개인적인 영웅이었고, 그는 아인슈타인의 정신을 세일스포스의 AI 플랫폼으로 전하고자 했습니다. 결과적으로 Salesforce 아인슈타인(Einstein)은 Salesforce의 AI 혁신의 이름이자 얼굴이 되었습니다.

2016년 9월 Dreamforce에서 출시된 Einstein은 엔터프라이즈 AI 대중화라는 사명을 더욱 발전시키는 데 도움을 주었습니다. 기회 점수 채점과 같은 도구를 구동하는 것 외에도 Einstein은 고객이 영업, 서비스, 마케팅, 커머스 및 IT 팀에서 AI를 빠르고 쉽게 사용할 수 있도록 지원하고 AI 기반 앱을 배포하여 고객 인사이트를 표면화하고 미래 행동을 사전에 예측하여 조치하고 자동화할 것을 약속했습니다. 또한 모든 개별 고객에 맞게 모델을 자동으로 맞춤화하고 모든 상호 작용 및 데이터 포인트에서 학습합니다.

“많은 기업들이 AI를 도입하려고 시도했지만 정말 어려웠습니다. 데이터 과학자의 부족이 전 세계적인 문제인 것 같았습니다. 그리고 데이터를 가져와 통합하고 모델링하는 것은 또 다른 도전이었습니다. 우리는 이것을 쉽게 만들고 싶었습니다." 라고 세일스포스의 공동창업자이자 최고 기술 책임자인 Parker Harris가 Einstein 출시 행사에서 말했습니다.

그 후 몇 년 동안 Einstein은 계속 발전하고 성장하여 CRM을 위한 선도적인 AI이자 세계에서 가장 보편적인 엔터프라이즈 AI 플랫폼 중 하나가 되었습니다. 회사는 영업 및 서비스와 같은 업무 분야에 즉시 사용 가능한 앱을 소개했습니다. 예를 들어, Einstein Conversation Insights는 영업 및 서비스 통화에서 인사이트와 트렌드를 발견하는 데 도움을 주며, 가격 논의나 경쟁사에 대한 언급과 같은 대화 트렌드를 분석하고 시각화 합니다. Einstein Email Insights는 머신 러닝을 사용하여 영업 담당자에게 관련 이메일과 함께 중요한 컨텍스트를 제공하여 판매자가 완벽한 이메일을 작성할 수 있도록 지원합니다.

Salesforce는 또한 관리자와 개발자가 코딩 없이 자체 사용자 정의 예측 모델을 만들 수 있도록 로우 코드 도구를 도입했습니다. 예를 들어, Einstein Prediction Builder를 사용하면 사용자는 위치 데이터, 고객 데이터 및 이전 재고 데이터를 기반으로 소매업체가 여름에 어떤 제품을 재고로 확보해야 하는지 예측하는 모델을 생성할 수 있습니다.

현재, 세일스포스 아인슈타인은 매주 1조 건 이상의 예측을 생성하고 있습니다.

Apple의 Siri 및 Amazon Alexa와 같은 소비자용 AI와 달리 기업 고객은 특히 규제 대상 산업에서 더 높은 수준의 신뢰와 보안을 요구합니다.

수천 명의 고객이 Einstein의 AI 기능을 사용하고 있기 때문에 Salesforce는 사용된 AI 모델이 신뢰할 수 있는지, 금융, 의료, 정부 부문 등 민감한 고객 데이터가 안전하게 유지되는지, 정확하고 편견 없는 결과를 제공하고 규정 준수 요구 사항을 준수하는지 확인하고 있습니다. 그리고 새 모델이 출시되면 최신 데이터를 바탕으로 다시 훈련하고 있습니다.

Salesforce는 항상 신뢰를 최고의 가치로 삼아 운영해 왔습니다. 오늘날 Einstein은 고객이 윤리적인 선택을 하도록 안내하기 위한 가드레일과 망 이용 목적 제한 방침을 포함하여 소프트웨어 구조에 신뢰를 구축했습니다. 또한 Salesforce는 편향을 완화하고 가장 적합한 모델을 찾기 위해 다양하고 대표적인 데이터 세트를 사용하여 모델을 테스트합니다.

"AI, 특히 생성형 AI는 심오한 방식으로 우리가 살고 일하는 방식을 변화시킬 수 있는 힘이 있습니다. 그러나 모든 새로운 기술과 마찬가지로, 생성형 AI에도 위험이 따릅니다. 그리고 이 때 저희 팀이 개입합니다. Salesforce와 같은 세계 최고의 기업과 협력할 때 우리 고객과 그 고객의 고객이 윤리를 최우선으로 생각하도록 의도적이고 책임감 있는 방식으로 이 혁신적인 기술을 탐구하는 것이 중요합니다." 라고 최고 윤리 및 인도적 사용 책임자인 Paula Goldman은 말했습니다.

AI 윤리학자, 정책 전문가, UX 연구원, 제품 전문가로 구성된 내부 팀인 Salesforce의 윤리 및 인도적 사용 부서(Ethical and Humane Use)에서는 직원과 고객이 Salesforce의 AI 기술을 책임감 있고 정확하며 윤리적으로 개발하고 사용할 수 있도록 돕는 다양한 도구를 만들었습니다. 예를 들어 모델 카드는 훈련된 머신 러닝 및 AI 모델의 성능 특성을 전달하여 고객으로부터 모델이 어떻게 작동하는지, 입력 및 출력은 무엇인지, 모델이 가장 잘 작동하는 조건은 무엇인지, 그리고 사용시 고려해야 할 윤리적 측면을 이해하는 데 도움을 줍니다.

2022년 11월 OpenAI의 ChatGPT 출시는 생성형 AI의 새로운 힘과 이를 통해 AI가 수행할 수 있는 작업의 새로운 문턱에 대해 전 세계의 눈을 뜨게 했습니다. Salesforce는 처음에 예측형 AI에 중점을 두었지만 팀은 수년 동안 딥 러닝과 생성형 AI를 개발하고 배포하는 방법을 모색해 왔습니다.

“우리는 유기적 혁신과 무기적 혁신을 결합하는 일을 훌륭하게 해냈습니다. 우리는 우리의 노력을 가속화하기 위해 세계 최고의 소프트웨어 엔지니어와 제품 리더를 고용한 다음 이들과 인위적인 인수를 통해 결합하였습니다.”라고 현재 18년 동안 Salesforce의 인수팀을 이끌고 있는 Somorjai는 말했습니다.

이러한 주요 인수 중 하나는 대용량 데이터를 처리하는 작업에 신경망을 사용하는 딥 러닝에 중점을 둔 AI 스타트업인 Metamind였습니다. Metamind는 세일즈포스 AI 사내 연구팀의 핵심이 되었습니다. 유명한 컴퓨터 과학자이자 전 스탠포드 겸임 교수인 Richard Socher가 이끄는 팀은 AI 분야의 연구 발전을 주도하고 Salesforce 플랫폼에 딥 러닝을 내장하며 Salesforce의 자체 LLM(대형 언어 모델)을 구축하는 임무를 맡았습니다.

현재 Salesforce의 수석 과학자이자 전 스탠포드 대학교 컴퓨터 과학 부교수인 Silvio Savarese가 이끄는 Salesforce Research 그룹은 227개의 AI 연구 논문과 300개 이상의 AI 특허를 발표했으며 프롬프트 엔지니어링에 관한 최초의 연구 논문 중 하나를 발표했습니다. Salesforce Research의 가장 큰 성공 사례는 비즈니스 문제를 해결하는 실용적인 AI 애플리케이션부터 세상을 개선할 수 있는 AI 애플리케이션에 이르기까지 다양합니다. 예를 들어 ProGen은 2억 8천만 개의 단백질 서열을 바탕으로 훈련된 LLM으로, 새로운 약, 백신 또는 지속 가능한 혁신의 문을 열 수 있는 단백질을 설계하는 데 도움이 됩니다.

팀의 가장 중요한 혁신은 CodeGen입니다. 이는 자연어 프롬프트를 실행 가능한 APEX 코드로 변환하여 개발자가 더 스마트하게 작업할 수 있도록 돕는 LLM입니다. Salesforce 코드 생성 CodeT5+, CodeTF 및 CodeGen LLM은 모두 다른 LLM보다 훨씬 앞서 벤치마킹 되었습니다.

“우리의 목표는 직관적이고 사용하기 쉬운 혁신적인 AI 도구를 만들어 사람들에게 힘을 실어주는 것입니다. 저는 [CodeGen]이 Salesforce 전체의 베타 테스터들에게 영감을 주는 것을 보았고, 이를 통해 우리가 코딩하는 방식의 혁명이 곧 임박할 것이라는 낙관적인 생각을 갖게 되었습니다.”라고 Savarese는 말했습니다.

올해 초 Salesforce는 개인화된 이메일에서 자동 생성 코드, 대화 요약에 이르기까지 자동으로 콘텐츠를 생성하는 등 전체 플랫폼에 생성형 AI를 적용하기 시작했습니다.

그리고 6월, Salesforce는 모든 애플리케이션과 워크플로우에 걸쳐 신뢰할 수 있는 개방형 실시간 생성 경험을 제공하기 위해 최적화된 기능 제품군을 도입했습니다. Salesforce AI의 CEO, Clara Shih에 따르면 Einstein은 실무 흐름에 통합된 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈급 생성형 AI로 고객 경험과 회사 생산성을 고속화시키고 비즈니스 결과를 이끌어내는 역할을 한다고 설명했습니다.

"우리는 생성형 AI를 적용하여 판매자, 서비스 대리인, 마케팅 및 커머스 관리자, 개발자가 직면한 주요 운영 과제와 기회를 해결하고, 그들의 업무를 보조하여 일상적인 작업에서 해방시키는 데 기여하고 있습니다."라고 Shih는 말했습니다.

Einstein Trust Layer는 고객이 기업 데이터 보안 및 규정 준수 요구 사항을 충족할 수 있도록 지원함으로써 생성형 AI 채택과 관련된 위험 문제를 해결합니다. 이는 LLM이 민감한 고객 데이터를 보유하지 못하게 하고, 민감한 데이터를 LLM에서 분리함으로써 고객이 생성형 AI의 엄청난 잠재력을 활용하면서도 데이터 거버넌스 제어를 유지할 수 있도록 도와줍니다.

Shih는 계속해서 "Einstein은 또한 생성형 AI에 중요한 신뢰 계층을 제공하여 회사의 독점 데이터가 실수로 대규모 언어 모델에 의해 수집되어 액세스 권한이 없는 사용자에게 유출되거나 조직 외부로 유출되지 않을 것이라는 확신을 기업에 제공합니다."라고 말했습니다.

AI는 연료가 되는 데이터에 성능이 좌우되며, Salesforce는 수천 개의 기업이 그들의 미션-크리티컬한 고객 데이터를 관리하는 곳입니다. Salesforce의 데이터 플랫폼인 Data Cloud를 통해 고객은 Salesforce에 저장된 데이터를 다른 데이터 소스와 연결하고 해당 데이터를 통합하고 조화시켜 영업, 서비스, 마케팅 및 커머스 전반에 걸쳐 고객에 대한 실시간 분석기능을 생성하여 개인별 맞춤 경험을 제공할 수 있습니다.

신뢰할 수 있고 안전한 엔터프라이즈급 AI와 Customer 360과 결합된 대규모 실시간 고객 데이터의 결합은 Salesforce를 독특하고 #1 AI CRM으로 만드는 요소입니다. 이는 AI 혁명의 시작일 뿐이며 Salesforce는 계속해서 고객을 미래로 이끌 것입니다.

Parker Harris는 다음과 같이 말했습니다. “고객들은 우리를 찾아와서 '세상이 너무 빨리 변하고 있어서 안전하게 따라가는 방법을 모르겠습니다'라고 말합니다. 답은 우리가 여러분을 그곳으로 데려갈 것이고 지금 당장 최고의 인재들이 그 일을 하고 있습니다."