세일즈포스·구글, AI 에이전트 ‘앱 장벽’ 허문다…제로카피·양방향 연동 확대

세일즈포스, 구글 클라우드와 협력 확대…AI 에이전트 ‘앱 장벽’ 허문다

세일즈포스($CRM)가 구글 클라우드와 협력을 한층 강화하며 기업용 인공지능(AI) 에이전트의 활용 범위를 넓힌다. 핵심은 세일즈포스의 고객관계관리(CRM) 데이터와 구글의 문서·드라이브·회의 도구를 하나의 흐름처럼 연결해, AI 에이전트가 여러 플랫폼을 오가며 업무를 처리하도록 만드는 데 있다.

이번 발표는 기업들이 ‘에이전트형 AI’ 도입에 속도를 내고 있지만, 실제 현장에서는 플랫폼별 데이터 단절과 반복적인 앱 전환이 생산성을 떨어뜨린다는 문제의식에서 나왔다. 세일즈포스는 이런 비효율을 ‘숨은 전환 비용’으로 규정하며, AI 에이전트가 각 시스템의 맥락을 끊김 없이 이해하도록 하는 것이 중요하다고 설명했다.

세일즈포스·구글, 양방향 연동으로 데이터 마찰 줄인다

확대된 파트너십의 중심에는 ‘양방향 지능 흐름’이 있다. 세일즈포스 플랫폼에서 구동되는 AI 에이전트는 이제 구글 독스, 구글 슬라이드, 구글 드라이브에 접근해 필요한 정보와 문맥을 불러올 수 있다. 반대로 구글의 제미나이 엔터프라이즈도 세일즈포스의 CRM 시스템에서 데이터를 조회하거나 작업을 실행할 수 있게 된다.

이 구조는 단순한 연동을 넘어, 서로 다른 업무 도구 사이를 오가며 데이터를 찾고 입력하는 불편을 줄이는 데 초점이 맞춰져 있다. 예를 들어 세일즈포스의 슬랙에서 보안 경고를 확인한 직원이 관련 배경은 구글 문서에서 찾고, 최종 승인 절차는 다시 세일즈포스에서 처리해야 했던 과정을 AI가 대신 이어주는 방식이다.

‘제로 카피’ 통합으로 구글 클라우드 데이터 직접 활용

세일즈포스와 구글은 이 문제를 해결하기 위해 에이전트포스(Agentforce)를 구글의 제미나이와 빅쿼리(BigQuery), 구글 레이크하우스와 깊게 통합했다. 특히 ‘제로 카피’ 통합이 눈에 띈다. 이는 데이터를 다른 플랫폼으로 옮기거나 복사하지 않고도, 에이전트포스가 구글 클라우드에 저장된 데이터를 실시간으로 읽고 작업할 수 있게 하는 기능이다.

기업 입장에서는 데이터 이동 과정에서 생길 수 있는 보안 부담을 줄이면서도, AI 에이전트가 필요한 정보를 즉시 활용할 수 있다는 장점이 있다. 세일즈포스가 언급한 ‘데이터 중력’ 문제, 즉 정보가 여러 저장소에 흩어져 있어 매번 옮겨야 하는 구조를 완화하려는 시도로 볼 수 있다.

제미나이·슬랙 결합…영업 업무도 한 화면에서 처리

에이전트포스는 이제 아틀라스 리즈닝 엔진을 통해 제미나이 모델을 기본 지원한다. 세일즈포스는 이를 통해 AI 에이전트가 텍스트뿐 아니라 이미지와 영상까지 함께 이해하고, 장기간 축적된 고객 이력을 토대로 더 정교한 판단을 내릴 수 있다고 설명했다.

구글 제미나이 엔터프라이즈와 슬랙의 통합도 추진된다. 예를 들어 제미나이는 구글 미트 회의록을 요약한 뒤, 후속 조치가 논의된 특정 슬랙 대화와 비교해 핵심 할 일을 정리할 수 있다. 또 에이전트포스 세일즈 에이전트는 제미나이 인터페이스 안에서 직접 작동할 수 있어, 영업 담당자가 별도 화면 이동 없이 잠재 고객 응대, CRM 기록 업데이트, 브리프 작성까지 처리할 수 있게 된다.

기업용 AI 경쟁, ‘도구 연결’이 승부처로 부상

이번 협력 확대는 기업용 AI 경쟁이 단순히 모델 성능을 넘어 ‘도구와 데이터의 연결성’으로 이동하고 있음을 보여준다. AI 에이전트가 실질적 업무 자동화를 이루려면 개별 앱 안에서 머무는 수준을 넘어, 여러 시스템에 흩어진 문맥을 동시에 이해해야 하기 때문이다.

스리니 탈라프라가다 세일즈포스 사장 겸 최고엔지니어링책임자는 기업들이 에이전트형 AI에 적극 투자할 준비가 돼 있지만, 이를 뒷받침할 플랫폼 간 인프라가 여전히 필요하다고 짚었다. 그는 이번 협력이 공동 고객사들이 사업 전반에 에이전트포스를 배치하고 ‘에이전트형 기업’ 전환을 가속하는 기반이 될 것이라고 말했다.

세일즈포스와 구글 클라우드는 앞으로 산업별 특화 에이전트와 더 고도화된 추론 기능을 포함해 협력을 계속 확대할 계획이다. CRM과 생산성 도구의 경계를 흐리고, 이를 하나의 ‘지능형 패브릭’으로 묶겠다는 구상이다. 기업용 AI 시장에서는 이런 통합 전략이 실제 업무 효율을 가르는 핵심 기준으로 떠오를 가능성이 커 보인다.