새로운 잠재력 열기: Salesforce Einstein Copilot이 기업 생성 AI에서 사고와 행동을 어떻게 향상시키는지

기본적인 질문에 답하는 챗봇이 있는 것은 하나의 일이며, 액션을 수행하는 생성적 AI 기반 플랫폼이 있는 것은 또 다른 일입니다. Salesforce는 이제 Einstein Copilot의 접근성을 확대하여 일반 대중이 사용할 수 있도록 합니다. 이 출시와 함께, 회사는 생성적 AI를 통해 판매 생산성을 높이기 위해 설계된 새로운 Einstein Copilot Actions로 플랫폼을 강화하고 있습니다. Einstein Copilot은 2023년 2월에 베타 버전으로 전환되었으며, 더 많은 사용자가 이 기술을 경험할 수 있게 되었습니다.

Einstein Copilot의 주요 초점 중 하나는 조직의 전체 데이터 생태계와 연결할 수 있는 능력으로, Salesforce의 내장 데이터에 국한되지 않습니다. 일반 접근 가능성 출시의 일환으로, Salesforce는 오픈소스 Apache Iceberg 테이블 형식을 사용하는 다양한 공급업체 기술을 지원하는 Zero Copy Partner Network를 소개했습니다. Jayesh Govindarajan Salesforce AI SVP는 “제품 출시 이후 우리는 더 완벽한 맥락이 제공될수록 Einstein Copilot의 성능이 향상된다는 것을 배웠습니다”라고 언급했습니다.

Einstein Copilot Actions: 생산성 강화

Einstein Copilot은 사용자들이 고객 관계 관리(CRM) 데이터 및 기타 연결된 소스에 대해 질의할 수 있는 대화형 AI 인터페이스를 제공합니다. 오늘날의 디지털 환경에서 대화형 인터페이스는 생성적 AI 도구에 필수적입니다. 그러나 Salesforce는 풍부한 맥락과 실행 가능한 기능을 제공하여 자신의 차별성을 강조합니다. Einstein Copilot Actions를 통해 사용자는 판매 프로세스를 간소화하고 거래를 성사시키는 전체 워크플로를 시작할 수 있습니다.

Copilot Actions는 사용자가 Salesforce 플랫폼 내외부에서 실행할 수 있는 모든 작업을 호출할 수 있도록 합니다. 이 시스템은 복잡한 작업을 워크플로, API 호출 및 사용자 정의 매크로와 같은 실행 가능한 단계로 분해할 수 있습니다. Govindarajan은 Einstein Copilot이 단순한 작업부터 복잡한 작업까지 광범위한 작업을 처리할 수 있다고 강조했습니다. 예를 들어, 간단한 작업은 특정 데이터를 검색하는 것이고, 포괄적인 요청은 특정 일자에 최적의 판매 기회를 식별하고 해당 잠재 고객에게 이메일 초안을 작성하는 것을 포함할 수 있습니다.

이러한 고차원적인 작업은 단순한 요청을 넘어 사용자 맥락, 판매 기회의 성격 및 클로징 가능성과 가치를 기준으로 최고의 기회를 이해해야 합니다.

Einstein Copilot의 추론 능력

복잡한 작업을 효과적으로 관리하기 위해 Einstein Copilot은 고급 AI 기술을 활용합니다. Salesforce는 추론 능력을 향상시키기 위해 플래너 개발에 투자했습니다. 순차 계획과 같은 기술은 작업을 논리적인 단계로 나누는 데 도움을 줍니다.

또한, Salesforce는 연쇄적 사고 및 사고 밀도 추론 방법을 사용하여 AI 시스템이 프롬프트를 단계별로 처리하고 최적의 결과를 도출합니다. 애매한 작업에 대해서는 Einstein Copilot이 후속 질문을 시작하여 작업을 더 잘 정의하는 반응 계획 기법을 사용합니다.

Einstein Copilot 분석: 성과 측정

지속적인 개선을 보장하기 위해 Salesforce는 조직이 Einstein Copilot을 활용하는 방식을 모니터링하는 도구인 Copilot Analytics를 도입합니다. 이 기능은 사용자 상호작용, 고차원 작업 실행, 대화 및 후속 조치 등을 추적합니다. 메트릭에는 성공한 작업, 프롬프트의 효과, 개선이 필요한 영역 등이 포함됩니다. 이러한 통찰을 통해 조직은 최적화된 Copilot 경험을 위해 프롬프트와 모델을 조정할 수 있습니다.

미래를 바라보며, Govindarajan은 Salesforce가 더 작고 효율적인 생성적 AI 모델을 개발하여 Einstein Copilot을 개선할 계획이라고 밝혔습니다. “이 기술이 발전함에 따라 우리는 모델을 정제하여 성능과 비용 효율성을 크게 향상시킬 것으로 기대합니다"라고 그는 말했습니다. "현재 우리는 실험실에서 유망한 결과로 이 개념을 테스트하고 있습니다."