AI 정확도 높이는 ‘맥락’ 강화···세일즈포스, 인포매티카 통합으로 데이터 품질·일관성 제고

AI 프로젝트 상당수가 실패한다는 연구 결과가 이어지고 있으며, 그 실패 비율이 최대 95%에 달한다는 분석도 있다. 그러나 많은 전문가는 문제의 원인이 모델이 아니라, 파편화돼 있거나 불충분하거나 품질이 낮은 데이터에 있다고 지적한다.

세일즈포스는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 인수한 인포매티카(Informatica)를 통합하기로 했다. 클라우드 데이터 관리 기업인 인포매티카의 지능형 데이터 관리 클라우드(IDMC)는 세일즈포스의 에이전트포스 360, 데이터 360, 뮬소프트 플랫폼에 연동될 예정이다.

기술 분석 기업 밸루아(Valoir)의 최고경영자 레베카 웨테만은 이번 통합이 CRM 중심의 세일즈포스에게 “매우 결정적인 전환점”이라고 평가했다. 그는 “이번 통합은 세일즈포스가 가진 데이터 영역을 확실히 강화하는 조치다. 인포매티카가 제공하는 핵심 가치는 풍부한 메타데이터 계층이며, 이를 통해 에이전트포스가 CRM 데이터에만 제한된 것이 아니라는 시장 신뢰도도 확보하게 된다”라고 설명했다.

전사 데이터 맥락 제공이 목표

세일즈포스의 신규 통합 AI 플랫폼인 에이전트포스 360은 사람, AI 에이전트, 애플리케이션, 데이터를 하나로 연결해 이른바 ‘360도 뷰’를 제공하도록 설계됐다. 이 기반 역할을 수행하는 것이 데이터 360(구 데이터 클라우드)이다.

이제 에이전트포스 360에 인포매티카가 추가되면서, 세일즈포스가 추구하는 목표는 기업의 핵심 비즈니스 데이터와 그 복잡한 연관성을 에이전트가 이해하도록 지원하는 ‘엔터프라이즈 차원의 이해’ 체계를 구축하는 데 있다.

세일즈포스에서 통합 데이터 서비스·데이터 360·AI 기반을 총괄하는 라훌 오라드카르 부사장은 간담회에서 “세일즈포스의 메타데이터 모델과 카탈로그를 인포매티카의 엔터프라이즈 전사(全社) 카탈로그와 결합해 완전한 데이터 인덱스를 구축하고 있다”라고 설명했다.

그는 인포매티카 기반의 엔터프라이즈 마스터 데이터 관리(Master Data Management, MDM)가 자산, 제품, 공급업체 등 여러 영역에 걸쳐 일관된 ‘골든 레코드’를 제공한다고 전했다. 이를 통해 에이전트는 온프레미스든 데이터 레이크든 다양한 시스템에 흩어진 자산 지도를 확인할 수 있게 된다. 데이터 계보(lineage) 기능은 데이터가 생성돼 수집되기까지의 여정을 추적하며, ‘제로 카피’ 기능은 데이터를 이동하지 않고 사용할 수 있어 스토리지 비용을 낮춘다.

간담회에서 인포매티카 최고제품책임자 크리시 비탈데바라는 인포매티카의 IDMC(Intelligent Data Management Cloud)가 데이터 전체 흐름을 발견하고 정제하고 보호하고 통합함으로써 “추측을 대체한다”라고 설명했다. 이는 인포매티카의 미션인 ‘경계를 없앤 데이터(data without boundaries)’를 구현하는 방식이라고 말했다. 그는 “IDMC는 기업 전체를 구동시키는 관리된 발전소와 같다”라며 “우리는 데이터의 스위스가 될 것이고 AI의 스위스가 될 것”이라고 표현했다.

이를 보완하기 위해 세일즈포스의 뮬소프트는 재고 변화, 배송 지연 등 실제 운영 데이터를 제공한다. 오라드카르는 이러한 실시간 작업 메모리가 중요하다며 “에이전트는 지금 무슨 일이 일어나고 있는지 알아야 한다”라고 말했다.

에이전트포스 360은 네 가지 층위로 구성된다. 첫 번째 층위는 데이터 360, 인포매티카, 뮬소프트가 결합해 맥락을 제공하는 구조이고, 두 번째 층위는 세일즈포스가 지난 20년간 축적한 영업·서비스·마케팅·커머스 관련 비즈니스 로직과 워크플로우다. 세 번째 층위는 기업이 캠페인 에이전트나 공급망 에이전트 같은 특화 에이전트를 구축·관리·오케스트레이션하는 ‘커맨드 센터’이며, 네 번째 층위는 실제로 에이전트를 배포하는 실행 영역이다.

오라드카르는 플랫폼이 개방성과 확장성을 전제로 구축돼 기업이 세일즈포스 생태계에만 얽매일 필요가 없다고 설명했다. 기업은 오픈AI, 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트(MS) 애저, 구글 클라우드 플랫폼(GCP), 오라클, 하이브리드 환경 등에서 만들어진 써드파티 에이전트를 자유롭게 활용할 수 있다.

AI는 ‘어리석을’ 수 있다

인포매티카의 크리시 비탈데바라는 데이터의 품질, 일관성, 그리고 맥락이 가치를 좌우하는 핵심 요소라고 강조했다. 그는 서로 다른 시스템이 고유한 언어·규칙·정의를 갖고 있기 때문에, 데이터가 흩어져 있거나 오래됐거나 일관성이 없을 경우 AI는 전체 그림을 제대로 파악할 수 없다고 설명했다.

비탈데바라는 “데이터만으로는 충분하지 않다는 사실은 모두 알고 있다. 에이전트 기반 AI와 에이전트형 엔터프라이즈 시대에는 맥락이 새로운 화폐다”라며, 데이터 계보와 관계성, 거버넌스가 제품의 의미, 프로세스의 작동 방식, 데이터의 출처와 신뢰성을 AI에 알려주는 요소라고 말했다. 그는 “맥락은 AI의 작업 메모리이자 상황 인식의 디지털 버전과 같다”라고 설명했다.

세일즈포스의 라훌 오라드카르도 현재 AI 에이전트가 ‘단편’만을 보기 때문에 공유된 이해가 없으면 결국 추측할 수밖에 없다고 지적했다. 그는 “모델은 놀라울 만큼 지능적이지만 동시에 어리석다. 세상에 대해서는 거의 모든 것을 알고 있지만, 기업의 비즈니스에 대해서는 아주 조금만 알고 있다”라고 말했다.

하지만 모든 시스템과 워크플로우, 에이전트가 동일한 맥락 안에서 작동하면 의사결정 속도는 크게 빨라질 수 있다. 비탈데바라는 “AI는 훨씬 더 정확해지고 자동화는 더욱 신뢰할 수 있게 된다”라고 전했다.

CRM 데이터를 넘어

밸루아의 레베카 웨테만은 영업·마케팅·고객 서비스 등 특정 목적의 특화 AI 에이전트든, 보다 광범위한 상황을 다루는 범용 에이전트든, 기업이 CRM 데이터만으로는 충분하지 않다고 강조했다. 그는 AI가 ‘합리적인 수준의 정확도’에 도달하려면 데이터가 맥락 안에 놓여 있어야 하며, 실제 작동하는 “진짜 메타데이터 패브릭”이 이를 뒷받침해야 한다고 설명했다.

웨테만은 또 인포매티카가 제공하는 데이터 계보가 “학습 곡선과 기술 부담을 모두 낮춰준다”라고 말했다.

여기에 AI 에이전트에 대한 기업의 전반적 인식은 ‘뒤처지지 않기 위한 두려움’ 즉 FOMO(fear of missing out)에서 FOMU(fear of messing up) 다시 말해 ‘잘못될까 두려운 공포’로 이동했다고 웨테만은 분석했다. 기업들이 걱정하는 핵심은 ERP 데이터를 에이전트에 연결하는 과정에서 “A) 올바른 데이터인지, B) 데이터가 너무 많지는 않은지, C) 인프라팀에 과도한 부담을 주지 않는지, 그리고 마지막으로 가장 중요한 점일 수도 있는 D) 비용이 과도하게 발생하지 않는지”라는 것이다.

실제로 가격은 기업의 최우선 관심사다. 세일즈포스가 AI 에이전트 플랫폼 가격 인상을 논의하고, 새로운 AI 계약을 ‘수익화’하며, 다시 좌석 기반 및 사용량 기반 모델을 검토하고 있기 때문이다. 웨테만은 “기업이 주목하는 것은 가격 그 자체뿐 아니라, 가격 구조의 투명성과 예측 가능성”이라고 설명했다.

인포매티카 고객들이 이번 통합의 영향을 우려하는 것과 관련해, 웨테만은 세일즈포스가 태블로 인수 당시 명확한 로드맵과 지원 체계를 제공했던 선례를 언급하며 “세일즈포스가 태블로와 태블로 고객을 통합한 방식에 비춰보면, 인포매티카 고객은 걱정할 필요가 없다”라고 전했다.

다만 이번 간담회에서 세일즈포스와 인포매티카는 통합 플랫폼의 라이선스나 가격, 기존 인포매티카 고객을 어떻게 지원할지에 대한 구체적 내용을 공개하지 않았다.
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