“슬랙, 에이전트의 지휘 센터로 거듭 날 것” CPO 로브 시먼의 AI 전략 : zum 뉴스

기술 기업 세일즈포스(Salesforce)의 소유가 된 슬랙은 최근 수년간 생성형 AI 기능을 대폭 강화하면서 기존 협업 도구의 경계를 확장하고 있다. 수백만 사용자가 하루 평균 10시간 이상 슬랙을 열어두고, 이 중 몇 시간은 활발히 활용하고 있는 만큼, 방대한 기업 지식이 채널, 다이렉트 메시지, 회의 등을 통해 흐르고 있다. 이를 정리하고 연결하기 위한 기능이 핵심이다.

로브 시먼 슬랙 최고제품책임자(CPO)는 슬랙을 ‘업무 운영 체제’로 진화시키겠다는 비전을 제시하며, 최근 적용된 다양한 생성형 AI 실험을 소개했다.

Rob Seaman, chief product officer at Slack

Slack

슬랙에 통합된 AI, 기존 방식과 어떻게 균형 잡나

시먼은 슬랙 내 AI를 두 가지 방식으로 정의했다. 하나는 기존 인터페이스에 녹아드는 ‘임베디드 AI’, 다른 하나는 개방형 상호작용이 가능한 ‘오픈엔디드 AI’이다. 예를 들어, 슬랙은 PDF 문서 요약 기능을 자동화해 파일을 열지 않아도 주요 내용을 파악할 수 있게 했고, 액티비티 피드에서는 시간순 읽기 대신 행동 항목을 추출해 보여준다.

시먼은 “오른쪽에 AI 어시스턴트를 배치할 수도 있겠지만, 최종적인 형태는 아닐 것이다. 아직 완전한 정답을 찾지 못했다”라며 기존 사용자 인터페이스가 AI와 공존하기 어렵다고 판단했다. 검색과 어시스턴트 기능이 융합되고 있는 추세가 슬랙에도 반영될 수 있다는 것이다. 또한, 핵심은 “AI 검색 및 어시스턴트 경험에서 동료와의 커뮤니케이션으로 자연스럽게 전환되는 방식”이라고 설명했다.

실험 중인 기능

가장 파격적인 실험 중 하나는 슬랙 초기 화면에서 사이드바를 제거하고 프롬프트 바만 남기는 구성이다. 시먼은 “이 실험은 내부 직원 중 기존 방식에 익숙한 사용자에게 상당한 변화를 주는 사례”라고 말했다. 이 실험에서는 단순한 메시지 입력 창 하나로 검색, 동료와의 소통, 에이전트 업무 처리까지 가능하게 한다는 아이디어가 적용됐다.

텍스트 기반 채팅 외의 대안

슬랙은 사용자가 읽지 않은 메시지를 원하는 길이와 형식의 오디오 콘텐츠로 전환해 들을 수 있는 기능도 실험 중이다. “퇴근길에 들을 수 있도록 팟캐스트 형식으로 변환할 수 있다”라고 시먼은 설명했다.

또한 회의 피로도 감소를 위해 비동기식 영상 및 음성 클립 공유를 강화했고, 요약 기능으로 전체 내용을 듣지 않아도 되도록 했다. 이외에도 텍스트 음성 변환(TTS) 기술을 활용한 대체 콘텐츠 소비 방식도 개발 중이다.

AI 도입에 대한 사용자 반응

슬랙은 신뢰 구축을 핵심 과제로 보고 있다. 시먼은 “가치를 제공하는 동시에 신뢰를 형성해야 하며, 이 두 가지에 많은 시간을 투자하고 있다”라고 말했다. 고객 기업의 데이터는 훈련에 사용되지 않으며, 방화벽 외부로도 나가지 않는다는 원칙을 고수하고 있다는 점도 강조했다.

슬랙은 ‘프로필 요약’ 기능도 개발 중이다. 예를 들어, 시먼은 세일즈포스 내에서 낯선 사람으로부터 다이렉트 메시지를 받을 때 단순히 이름과 직책만 표시되는 기존 방식이 충분하지 않다고 느꼈다. 그래서 ‘이 사람에 대해 더 알려줘’ 버튼을 눌렀을 때 공개 채널 기반의 긍정적인 작업 이력과 성과를 요약한 정보를 제공하는 기능을 개발했다. 이 기능은 비공개 메시지에는 접근하지 않도록 설계되어 신뢰 확보에도 기여하고 있다.

Slack wants to use AI tools to help users learn more about colleagues they don’t know.

Slack

슬랙은 AI 에이전트 간의 협업 플랫폼이 될 수 있을까

시먼은 “물론이다”라며, 슬랙이 기존의 커뮤니케이션 레이어 역할 외에 에이전트 지휘 센터로 기능하는 미래를 제시했다. 사용자 대신 작업을 수행하는 에이전트 간의 조율 및 실행이 슬랙에서 가능하다는 것이다. 한편, 커서(Cursor), 일레븐랩(ElevenLabs), 버셀(Vercel) 같은 AI 네이티브 기업들이 이미 슬랙을 에이전트 허브로 사용 중이라고 덧붙였다.

시먼은 특히 MCP(멀티에이전트 커뮤니케이션 프로토콜)에 주목하며, 슬랙이 MCP 서버 및 클라이언트 역할을 동시에 수행할 수 있다고 말했다. 현재는 서버 역할 구현에 집중하고 있으며, 데스크톱이나 브라우저 상의 다른 MCP 서버와 통신하는 클라이언트 역할도 가능할 것으로 보고 있다.

신규 AI 기능과 사용자 관계

시먼은 기능 탐색성(discoverability)을 가장 큰 과제로 꼽았다. “슬랙의 핵심 커뮤니케이션 경험을 해치지 않으면서, 사용자가 자연스러운 흐름 속에서 새 기능을 발견하고 활용할 수 있게 해야 한다”라고 밝혔다.

예를 들어, 구글의 제미나이처럼 제품 내부에서 추천 기능을 제공하고, 사용자가 그것을 체험한 후 더 깊은 경험으로 이어지도록 설계하는 방식이 이상적이라고 분석했다.

곧 출시될 흥미로운 기능

With Ai Explain, Slack can help users better understand messages and context.

Slack

시먼은 ‘AI 설명(Explain)’ 기능을 소개했다. 제품 책임자로서 사고 대응 채널에 자주 참여하지만, 종종 기술 용어나 약어를 이해하지 못하는 경우가 많다고 전했다. 이때 메시지 위에 마우스를 올리면 작은 별 모양 표시가 나타나고, 클릭하면 해당 메시지와 주변 메시지를 분석해 검색 질의를 생성, 자동으로 검색을 실행한 뒤 설명을 제공하는 방식이다.

시먼은 “과거에는 최소한 10번은 검색했을 작업을 한 번에 해결할 수 있다”며, 이 기능이 에이전트 기반 경험으로 확장될 가능성이 높다고 말했다. 나아가 “설명을 들은 다음 사용자가 다음 단계로 자연스럽게 넘어갈 수 있어, 슬랙이 단순한 커뮤니케이션 도구를 넘는 방식으로 진화하고 있다”라고 강조했다.

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