세일즈포스 에이전트포스 활성화 방법 (단계별 가이드)

세일즈포스 관리자나 CRM 매니저, 또는 고객 지원팀 리더라면 자율형 AI 솔루션인 세일즈포스 에이전트포스(Salesforce Agentforce)에 대해 들어보셨을 겁니다. 에이전트포스는 팀에서 이미 사용 중인 클라우드 기반 CRM과 연동되어 플랫폼 안에서 바로 AI 에이전트를 활용할 수 있게 해주므로, 더 많은 요청을 거뜬히 처리할 수 있도록 돕습니다. 세일즈포스 데이터를 바탕으로 업무를 요약하고, 알맞은 담당자에게 배정하며, 필요한 조치를 직접 실행해 팀의 생산성을 크게 높여주죠. 

이 글에서는 에이전트포스를 비롯한 관련 도구들이 무엇인지, 고객 서비스 업무에서 왜 중요한지, 그리고 세일즈포스 에이전트포스를 어떻게 활성화하고 설정하는지 자세히 알아보겠습니다. 이러한 도구를 잘 활용하면 팀의 워크플로우를 한결 매끄럽게 다듬고, 세일즈포스를 통해 더욱 빠르고 일관된 고객 서비스를 제공할 수 있습니다.

세일즈포스 에이전트포스란 무엇이며, 왜 필요할까요?

세일즈포스의 자체 에이전틱 AI 플랫폼인 에이전트포스는 팀이 기존에 사용하던 기술 스택과 자연스럽게 어우러져, 세일즈포스 서비스 클라우드(Service Cloud) 및 여러 앱 전반에서 AI 에이전트의 생산성을 끌어올립니다. 이를 통해 팀 업무를 돕는 맞춤형 AI 에이전트를 구축하면 인원을 따로 충원하지 않고도 훨씬 더 많은 문의를 거뜬히 소화할 수 있습니다.

에이전트포스는 커뮤니케이션 도구와 매크로, 가이드 워크플로우가 갖춰진 AI 기반 업무 공간으로 CRM 데이터와 지식 베이스 자료를 한데 불러옵니다. 덕분에 담당자가 답변을 찾거나 기록을 업데이트하려고 여러 탭을 번거롭게 오갈 필요가 없습니다. 

또한 음성과 디지털 채널 통합, 관련 지식 문서 추천, 반복 사용 가능한 매크로 같은 기능들이 고객당 처리 시간을 줄여주고 응대 품질을 일정하게 맞춰줍니다. 문의량이 많은 고객 지원팀일수록 이처럼 간소화된 프로세스가 큰 힘을 발휘합니다. 

게다가 고객 지원팀 리더 입장에서는 신규 직원의 온보딩 기간을 단축하고 한결같은 서비스를 유지할 수 있습니다. 기존 서비스 클라우드 환경을 처음부터 다시 구축하지 않고도 일상적인 지원 업무에 AI를 도입하고 규모를 점진적으로 키워나갈 수 있다는 점도 큰 장점입니다. 

세일즈포스 에이전트포스 활성화 및 단계별 설정 방법

세일즈포스의 설정 메뉴에서 다음 순서대로 에이전트포스를 활성화할 수 있습니다.

1. 세일즈포스 화면에서 톱니바퀴 아이콘을 클릭해 설정(Setup)을 엽니다. 
2. 빠른 찾기(Quick Find) 검색창에 “Generative AI”를 입력합니다. 
3. 아인슈타인 설정(Einstein Setup)을 열고, 에이전트포스가 AI 기능을 사용할 수 있도록 아인슈타인 켜기(Turn on Einstein)를 켬(On)으로 바꿉니다.​
4. 다시 설정(Setup)으로 돌아가 검색창에 “Agents”를 입력합니다. 
5. 에이전트 스튜디오(Agent Studio) 아래에 있는 에이전트포스 에이전트(Agentforce Agents)를 선택한 뒤, 에이전트포스(Agentforce) 토글을 켭니다. 이렇게 하면 조직 내에서 에이전트포스 프레임워크를 사용할 수 있게 됩니다.
6. 고객 서비스 지원 등 실제 업무에 투입할 에이전트를 만들 수 있도록 기본 에이전트를 활성화합니다.
7. 각 관리자나 팀원의 권한 집합 할당(Permission Set Assignments) 메뉴로 이동해, 해당 인원이 업무 공간에 접근할 수 있도록 관련 에이전트포스 권한을 추가합니다.​

이 과정을 모두 마치면 콘솔에서 에이전트포스를 세부적으로 구성할 수 있도록 메뉴가 나타납니다.

세일즈포스에서 세일즈포스 에이전트를 활용하는 방법

에이전트포스가 활성화되면 세일즈포스 에이전트(Salesforce Agent)를 통해 대화가 오갈 때마다 CRM을 자동으로 업데이트할 수 있어, 상담원들이 새로운 도구를 따로 배울 필요가 없습니다. 

단, 아직 테스트 단계라면 세일즈포스 샌드박스(Sandbox) 환경에서 먼저 에이전트포스를 활성화해 보세요. 설정이 완벽하다고 판단될 때 실제 운영 환경으로 전환하면 안전합니다.

일반 운영 환경과 세일즈포스 샌드박스에서 각각 세일즈포스 에이전트를 설정하는 방법은 다음과 같습니다.

1. AI 에이전트 빌더를 열고 채널(Channels) 메뉴로 이동한 뒤 세일즈포스(Salesforce)를 클릭합니다.
2. 오른쪽 상단 모서리에 있는 세일즈포스 아이콘을 클릭해 게시(Publish) 탭을 엽니다.
3. 세일즈포스 에이전트 아래에서 운영(Production)을 선택한 상태로 두고 세일즈포스에 연결(Connect to Salesforce)을 클릭합니다. 테스트가 목적이라면 샌드박스(Sandbox)를 선택하세요.
4. 팝업 창이 뜨면 세일즈포스 사용자 이름과 비밀번호로 로그인합니다.
5. 다음의 사전 정의된 스킬(Predefined Skills) 중 하나를 고르거나, 직접 처음부터 구성하려면 처음부터 시작(Start from Scratch)을 선택합니다.
   • 리드 및 기회 관리(Lead & Opportunity Management)
   • 케이스 관리(Case Management)
   • 주문 조회(Order Tracking)
   • 예약 일정 관리(Appointment Scheduling)
   • 지식 베이스 및 FAQ 지원(Knowledge & FAQ Assistance)
   • 직원 및 인사 지원(Employee & HR Support)
6. 다음(Next)을 클릭하면 AI 에이전트가 세일즈포스에 연동됩니다.

이제 AI 에이전트가 세일즈포스 레코드를 생성하고 업데이트하거나 화면에 띄울 수 있으며, 세일즈포스 지식(Salesforce Knowledge) 문서를 활용해 대화 맥락에 맞는 답변을 제공할 수 있습니다. 

만약 세일즈포스 AI 라이선스나 크레딧을 추가로 구매하는 부담 없이 워크플로우에 AI를 더 폭넓게 적용하고 싶다면, 에이전트포스 대신 세일즈포스 대안 솔루션을 활용해 보는 것도 좋은 방법입니다. 

세일즈포스용 Jform은 무료 시작 플랜과 유연한 유료 요금제를 제공합니다. 덕분에 자체 에이전트포스를 본격적으로 도입할 때 따르는 비용과 복잡한 과정을 감수하기 전에, AI 기반 세일즈포스 자동화를 먼저 테스트해 보고 실질적인 효과를 직접 확인할 수 있습니다.

Jform 세일즈포스 에이전트로 업무 효율을 높이는 방법

AI 기반 세일즈포스 코파일럿인 Jform 세일즈포스 에이전트는 팀원이 일상 언어로 입력하거나 말하는 명령을 그대로 이해하고 따릅니다. 예를 들어 “이 고객을 위해 우선순위가 높은 케이스를 생성해 줘”라고 입력하면 알아서 세일즈포스 레코드를 만들어 줍니다. 덕분에 팀원들은 세일즈포스 기록을 정확하게 유지하면서도 평소 쓰던 도구에서 훨씬 빠르게 일할 수 있습니다. 여기에 Jform의 세일즈포스 양식을 함께 연결하면 양식이 제출될 때마다 세일즈포스 레코드가 자동으로 생성되거나 업데이트됩니다. 이메일이나 스프레드시트에 흩어져 있던 응답 대신 깔끔하게 정리된 데이터가 AI 에이전트에게 바로 전달되는 것이죠.

Jform 세일즈포스 에이전트는 다음과 같이 다양하게 활용할 수 있습니다.

• Jform과 세일즈포스를 직접 연동하면 세일즈포스 샌드박스에 연결해 AI 에이전트를 안전하게 먼저 테스트해 볼 수 있고, 준비가 끝났을 때 클릭 몇 번만으로 운영 환경에 바로 배포할 수 있습니다.
• AI 에이전트를 처음부터 학습시키는 일은 꽤 번거롭지만, 리드 및 기회 관리, 케이스 관리, 주문 조회, 예약 일정 관리, 지식 베이스 및 FAQ 지원, 직원 및 인사 지원 등 미리 준비된 스킬과 액션 템플릿이 제공되므로 백지상태에서 시작할 필요가 없습니다. 
• 표준 개체와 사용자 지정 개체를 비롯한 모든 세일즈포스 개체와 호환되기 때문에, 기존 세일즈포스 구조를 다시 설계하지 않아도 에이전트가 현재 환경에 자연스럽게 맞아떨어집니다.
• 세일즈포스 지식(Salesforce Knowledge) 문서를 자동으로 불러와 참고하므로, 에이전트가 자료를 찾느라 시간을 허비하지 않고 맥락에 맞는 답변을 빠르게 내놓습니다.
• 옴니채널 배포를 지원해 고객이 어떤 채널로 문의하든 모든 접점에서 일관된 응대 경험을 제공할 수 있습니다.  
• 민감한 고객 문제를 다룰 때는 상대방의 의도를 정확히 파악하는 것이 중요한데, AI 에이전트가 맥락을 파악해 직접 처리할지 상담원에게 연결할지 스스로 판단하므로 불만이 생긴 고객에게 꼭 맞는 수준의 케어를 제공할 수 있습니다.
• 고객이 상담 결과에 만족하지 못했을 때 관리자가 상세한 연동 로그를 통해 대화의 성공 여부와 실행된 액션을 투명하게 추적할 수 있어, 어느 지점에서 문제가 생겼는지 파악하고 비슷한 사례가 반복되지 않도록 대처하기 쉽습니다.
• AI 에이전트를 정식으로 공개하기 전에 안전한 환경에서 다양한 프롬프트를 테스트하고 가드레일과 권한을 조정하는 등 사전에 꼼꼼하게 다듬을 수 있어, 실제 운영 시 답변의 정확도와 어조를 알맞게 유지할 수 있습니다.

이러한 기능들을 활용하면 문의 처리 시간이 짧아지고 수작업으로 기록을 업데이트할 일이 줄어들어, 직원들이 지치지 않으면서도 서비스 규모를 안정적으로 키울 수 있습니다. 또한 고객 지원팀 리더들은 단순히 세일즈포스 데이터를 유지하고 관리하는 데 매달리는 대신 프로세스를 개선하고, 팀원을 코칭하며, 수집된 데이터를 분석하는 등 훨씬 가치 있는 업무에 시간을 쏟을 수 있습니다.

세일즈포스 에이전트포스, 우리 팀에 맞을까요?

고객 지원 업무에서 핵심적인 세일즈포스의 이점은 이미 잘 알고 계시겠지만, 최근 문의량이 부쩍 늘었거나 까다로운 서비스 수준 협약(SLA)을 맞춰야 하는 팀이라면 에이전트포스가 꽤 매력적인 선택지로 보일 수 있습니다. 이 AI 솔루션은 콘솔 내 워크플로우를 매끄럽게 다듬고 응대 방식을 표준화하는 데 도움이 되지만, 동시에 초기 설정과 권한 부여, 변화 관리라는 새로운 과제를 안겨주기도 합니다. 

따라서 소규모 팀이거나 문의량이 많지 않은 곳이라면 이 모든 과정이 오히려 과하게 느껴질 수 있습니다. 우리 조직에 에이전트포스가 정말 필요한지 판단하는 가장 간단한 방법은 현재 고객 지원 워크플로우를 먼저 점검해 보는 것입니다. 자체 세일즈포스 AI 어시스턴트를 도입했을 때 투자 비용만큼 팀 업무가 실질적으로 간소화될지 따져보세요. 경우에 따라서는 Jform 세일즈포스 에이전트처럼 더 유연한 대안이 훨씬 잘 맞을 수도 있습니다.