Slack의 모든 직원을 위한 에이전트 생산성

AI 에이전트는 사람의 도움 없이 고객의 질문을 모두 스스로 처리할 수 있는 지능형 시스템입니다. 머신 러닝과 자연어 처리를 사용하여 쉬운 질문부터 까다로운 문제에 이르기까지 모든 것을 처리하며, 여러 작업을 한꺼번에 다룰 수도 있습니다. 특정 작업을 위해서는 사람의 개입이 필요한 기존 AI와 다르게, AI 에이전트는 시간이 지나면서 학습하며 향상됩니다. AI 에이전트는 직원을 대신하여 작업을 수행할 수 있습니다.

Slack data across channels, threads, canvases and conversations compliments and enriches your connected, enterprise data sources, resulting in more effective agent responses and actions.

Every Slack workspace is a wealth of institutional knowledge — it’s the long-term memory bank of your company. For AI to be useful, it needs access to data, not just the data in one app or system, but across all your systems, including the unstructured data in team conversations. This contextual data is the key to high-quality, relevant AI outputs and adjusting to new contextual clues in real time.

Every company’s untapped, unstructured data — including user-generated content, natural language text, audio and video files, and more — enhances agent reasoning and decisioning for better relevance. When you add agents to Slack, customers can give them permission to tap into the public conversational data in your organization's Slack instance, making them precise and powerful. Because your data is never our product, customers control what data agents can access in Slack. We never train any LLMs on customer data; instead, we use advanced Retrieval-Augmented Generation (RAG) techniques on the unstructured conversational data to give agents the context they need, just at the moment they need it, to support their human counterparts.

Slack에서 사용할 수 있는 에이전트 및 어시스턴트에는 세 가지 유형이 있습니다.

1. Agentforce(Slack에서 2025년 1월에 사용 가능): Slack의 가장 관련성 높은 대화형 데이터와 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 데이터를 기반으로 구동되는 Agentforce는 사용자를 대신해 작업을 제안하고 자동화해 줍니다. 업무 흐름에서 바로 에이전트를 통한 생산성을 직원에게 제공하는 맞춤형 에이전트를 만드세요. 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 팀에 문의하세요.

2. Slack 플랫폼에 포함된 사용자 구축 AI 어시스턴트: Slack의 전용 UI에서 목적에 맞게 구축된 API를 사용하여 여러분이 만든 AI 어시스턴트를 바로 포함할 수 있습니다. 이러한 맞춤형 AI 어시스턴트가 사용자와 같은 방식으로 일하도록 구축할 수 있으므로, 티켓부터 요청 등에 이르기까지 작업 부담을 덜고 완료해야 하는 중요한 작업에 집중할 수 있습니다. 이 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 앱이 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 Agentforceë¡œ 다시 보낸 후에는 데이터 비보존 계약에 따라 ê·¸ 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.