Slack의 모든 직원을 위한 에이전트 생산성
Slack 내 Agentforce를 사용하면 에이전트가 팀원이 됩니다. Slack의 관련도 높은 대화와 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 데이터를 기반으로 구동되는 Agentforce는 업무 흐름에서 바로 작업을 제안하고 조치를 취합니다.
모든 채널에 전문가를 배치하세요.
현재 일하고 있는 공간, 바로 Slack 채널에서 채널 전문가가 일합니다. 즉시 이용 가능한 이 Agentforce 에이전트는 자주 묻는 질문에 답변하고 올바른 리소스로 안내하여, 팀 전체를 상시 지원합니다.
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에이전트를 팀원으로 전환하세요
직원이 새로운 에이전트와 기술 세트에 참여하면, 채널, DM 및 스레드에서 에이전트와 원활하게 상호 작용할 수 있습니다. 다른 팀원과 이야기하듯 에이전트를 @멘션하여 추가 정보를 확인하고 자율적으로 작업을 수행하게 할 수 있습니다.
Slack 에이전트 템플릿으로 빠르게 시작해 보세요
Slack 에이전트 템플릿을 사용하면 온보딩, 지원, 고객 인사이트 등과 같이 주제에 대한 설정 가이드를 제공하여 맞춤형 솔루션을 쉽게 배포할 수 있습니다. 필요에 따라 맞춤 설정하고 데이터를 연결해서 지능적인 팀원에게 활기를 불어넣으세요.
모든 에이전트를 위해 대화형 정보를 활용하세요
대화형 데이터는 에이전트의 맥락상 관련도를 더 높여줍니다. Slack에서 조직의 공개 대화 데이터를 활용하고 엔터프라이즈 검색을 통해 연계된 타사 앱을 이용하여 더 정확하고 강력한 에이전트를 구축하세요.
모든 Slack 워크스페이스에는 풍부한 조직 내 지식이 포함되었으며, 회사가 장기적으로 사용할 수 있는 메모리 저장소 역할을 합니다. AI가 유용하게 활용되려면 하나의 앱이나 시스템에 있는 데이터가 아닌 팀 대화 내 비정형 데이터를 비롯하여 모든 시스템에 있는 데이터에 접근해야 합니다. 이 맥락적 데이터는 관련성 높은 고품질의 AI 출력 결과 및 실시간으로 새로운 맥락적 단서에 적응하는 데 핵심적인 역할을 합니다.
사용자가 생성한 콘텐츠, 자연어 텍스트, 오디오 및 비디오 파일을 포함하여, 모든 회사의 아직 활용되지 않은 비정형 데이터는 더 관련성 높은 결과를 위해 에이전트 추론 및 의사 결정 능력을 향상합니다. Slack에 에이전트를 추가하면 고객은 에이전트에게 조직의 Slack 인스턴스에 있는 공개 대화 데이터를 활용할 권한을 제공하여 정밀하고 강력하게 만들 수 있습니다. 사용자의 데이터는 절대로 Slack의 제품이 아니기 때문에, 에이전트가 Slack에서 접근할 수 있는 데이터는 고객이 제어합니다. Slack은 절대로 고객 데이터를 기반으로 LLM을 훈련시키지 않으며, 비정형 대화 데이터에 대해 첨단 검색-증강 생성(RAG) 기술을 사용함으로써 사람을 지원하기 위해 필요한 정보를 필요한 그 순간에만 에이전트에게 제공합니다.
Slack에서 사용할 수 있는 에이전트 및 어시스턴트에는 세 가지 유형이 있습니다.
1. Agentforce: Slack의 가장 관련도 높은 대화형 데이터와 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 데이터를 기반으로 구동되는 Agentforce는 사용자를 대신해 작업을 제안하고 자동화합니다. 업무 흐름에서 바로 에이전트를 통한 생산성을 직원들에게 제공하는 맞춤형 에이전트를 구축해 보세요. 인사 팀에서 IT, 서비스 및 영업 팀에 이르기까지, Agentforce는 Slack에서 채널, 리스트 및 캔버스의 생성 및 업데이트 등의 작업을 수행할 수 있습니다. Slack 내 Agentforce를 곧 사용할 수 있습니다. 자세히 알아보려면 영업 팀과 대화하세요.
2. Slack 플랫폼에 포함된 맞춤형 구축 AI 어시스턴트: Slack의 전용 UI에서 목적에 맞게 구축된 API를 사용하여 여러분이 만든 AI 어시스턴트를 바로 포함할 수 있습니다. 이러한 맞춤형 AI 어시스턴트가 사용자가 일하는 방식과 동일하게 일하도록 구축할 수 있으므로, 티켓부터 요청 건 등에 이르기까지 작업 부담을 덜고 완료해야 하는 중요한 작업에 집중할 수 있습니다. 이러한 API들은 지금 Slack 개발자 센터에서 사용 가능합니다.
3. 타사 AI 어시스턴트: 타사 AI 어시스턴트에게 이야기하여 콘텐츠 초안 작성, 시장 조사 결과 표시 또는 파일 검색 및 요약 등 도움을 받아보세요. 현재 Adobe Express 및 Cohere와 같이 Slack Marketplace에서 다운로드하여 바로 사용할 수 있는 여러 AI 앱들이 있습니다.
타사 AI 어시스턴트의 경우, Slack Marketplace에 게시되기 전에 Slack은 품질 및 보안에 대한 가이드라인을 제공하거나 검토합니다. Slack Marketplace에 대해 타사 AI 어시스턴트를 구축하는 회사는 Slack의 앱 가이드라인을 준수하는 데 동의해야 합니다. 이 가이드라인에는 고객 Slack 데이터를 사용하여 LLM을 훈련시키는 데 대한 금지 사항이 포함되며, 회사가 앱에 대해 중요한 보안 및 규정 준수 세부 정보를 공유하도록 요구합니다. 또한 Slack 소유자 및 관리자는 워크스페이스에 추가될 수 있는 에이전트 앱을 제어할 수 있습니다.
Salesforce의 Einstein Trust Layer는 비즈니스 전반에서 AI를 안전하게 배포하도록 돕기 위해 만들어졌습니다. 모든 Agentforce 상호 작용에 대해, Einstein Trust Layer는 데이터의 개인정보 보호 및 보안을 지키고 모든 응답의 안전 및 정확성을 향상하기 위해 보이지 않는 곳에서 열심히 일하고 있습니다.
- 고객 데이터: Slack은 LLM을 훈련시키는 데 절대로 고객 데이터를 사용하지 않습니다.
- 에이전트 보호 장치: 고객은 데이터 에이전트가 Slack에서 접근할 수 있는 데이터를 제어하고, 에이전트가 시킨 작업만 하되 원치 않는 행동을 하지 못하도록 방지할 보호 장치를 만듭니다.
- 안전한 LLM 관문: 타사 LLM이 고객 및 엔터프라이즈 데이터를 보유하거나 모니터링하는 것을 방지하여 기본 LLM을 안전하게 사용하세요.
- 데이터 비보존: LLM이 응답을 생성하고 Agentforce로 다시 보낸 후에는 데이터 비보존 계약에 따라 그 모든 데이터에 대해 잊습니다. 사용자의 데이터는 Slack의 제품이 아니기 때문입니다. Slack의 데이터 마스킹 기술은 LLM이 회사 및 사람 이름과 같은 민감한 데이터를 보거나 처리하는 것을 방지합니다.
- AI 모니터링: Agentforce는 응답에 포함된 유해한 표현을 지속적으로 모니터링, 분석 및 감지합니다. 잠재적으로 유해한 콘텐츠를 식별하기 위해 백그라운드에서 유해성 점수 모델을 실행하고 있습니다.
2 출처: Harvard Business School, “Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality”, 2024
3 출처: McKinsey Global Institute, “The economic potential of generative AI: The next productivity frontier”, 2023