Dreamforce 2026 Keynote 요약: AI 리더들의 메시지와 Agentic Enterprise
Dreamforce 2026 메인 키노트 현장 (Salesforce+ 중계 화면)
1. 드림포스 2026 개요
드림포스는 세일즈포스가 매년 개최하는 연례 행사로, 제품 로드맵과 파트너 전략이 발표되는 자리입니다. 올해 행사는 2026년 9월 15일부터 17일까지 미국 샌프란시스코 모스콘 센터에서 열렸으며, Salesforce+를 통해 온라인으로도 중계되었습니다. 올해의 주제는 ‘Agentic Enterprise’, 즉 사람과 AI 에이전트, 애플리케이션, 데이터가 하나의 신뢰 기반 위에서 함께 일하는 기업 구조였습니다.
9월 15일 메인 키노트와 같은 날 진행된 OpenAI CEO와의 대화 세션을 기준으로 정리했습니다.
2. Keynote 요약: 네 개의 층과 AIforce
① 모델과 코어 시스템의 역할 구분
세일즈포스 CEO Marc Benioff는 지난 두 달간 유럽 고객사를 방문하며 확인한 내용으로 키노트를 시작했습니다. 직원들은 개인적으로 ChatGPT나 Claude를 사용하고 있지만 회사 시스템의 사용 방식은 크게 달라지지 않았고, 기업 간 AI 활용 격차가 크다는 것입니다.
그 원인으로 든 것은 AI 모델의 성격입니다. 모델은 확률적(probabilistic)이어서 그럴듯한 답을 내지만 기업의 단일 소스(single source of truth)에 근거하지 않으면 수치가 조금씩 어긋난다는 설명입니다. 키노트에서는 아래 슬라이드로 이를 표현했습니다.
AI 모델은 ‘18%면 경쟁력이 있다’고 답하고, 코어 시스템은 ‘최대 15%’라는 규칙을 정합니다. 확률적 판단과 결정적 규칙의 역할 구분을 보여주는 슬라이드입니다.
이를 바탕으로 기업 AI를 네 개의 층으로 설명했습니다.
- Data 360: 데이터를 통합·연합·조화시키는 층
- Customer 360: 앱과 시맨틱(비즈니스 의미) 층 – 기업이 수년간 애플리케이션에 정의해 온 업무 규칙과 지표
- Agentforce: 그 위에서 동작하는 에이전트 층
- AIforce: 사용자가 실제로 일하는 곳으로 연결되는 인터페이스 층
네 개 층 구조. 확률적 지능(AI)이 CRM의 맥락·규칙·거버넌스와 결합되는 구조를 보여줍니다.
② AIforce – 라이브 인터페이스 층
올해 가장 비중 있게 발표된 제품입니다. Salesforce 애플리케이션은 메타데이터 기반으로 구성되어 있어 브라우저와 모바일 화면으로 재조립되어 왔듯, 이제 AI 인터페이스로도 재조립된다는 설명이었습니다. 키노트에서는 명령줄(1981), GUI(1984), 웹(1993), 모바일(2007)에 이어 AI 인터페이스가 다음 단계라는 연표를 제시했습니다.
인터페이스 변화 연표. AI 인터페이스에서는 “내 검증된 리드를 보여줘”와 같은 요청에 따라 화면이 즉시 구성됩니다.
AIforce는 세 가지 형태로 제공됩니다. Claude 사용자를 위한 Claudeforce, Slack 사용자를 위한 Slackforce, 기존 Lightning 사용자를 위한 Agentforce Coworker이며, 개발자용 SDK도 제공될 예정입니다. 고객 데이터가 모델 학습에 사용되지 않는다는 제로 데이터 보존(Zero Data Retention) 원칙은 키노트에서 여러 차례 강조되었습니다.
③ Claudeforce 시연 – Claude 안에서 Salesforce를 사용하는 구조
Patrick Stokes(Salesforce 애플리케이션·마케팅 사장)는 “다시는 Salesforce에 로그인하지 않을 수도 있다”는 영상으로 시연을 시작했습니다. 다른 소프트웨어 회사에서는 위험한 발언일 수 있지만, Salesforce의 제품은 UI가 아니라 고객이 맡긴 데이터, 워크플로, 권한, 보안 규칙에 대한 신뢰라는 설명이었습니다.
시연에서는 Claude Cowork 안에서 Claude에게 요청해 만든 매출 인텔리전스 커맨드 센터가 사용되었습니다. 전 세계 파이프라인 현황, 서비스 케이스 분포, 계정별 상세 정보, Slack 메시지 발송이 Salesforce 화면을 열지 않고 처리되었습니다.
Claude와의 대화를 통해 구성된 매출 인텔리전스 커맨드 센터 화면
계정 상세 화면. Claude가 ‘보안 검토 차단 – 경제적 구매자 재접촉 필요’라는 신호를 표시하고 있으며, 탭 중 하나로 Tableau Insights가 포함되어 있습니다.
이 구조는 ‘Salesforce for Claude’ 플러그인 하나로 MCP 서버 연결, 제로 데이터 보존, 스킬 설정을 처리하며, 첫 화면은 6~8분 안에 구성되고 이후 며칠간 대화로 다듬는 방식이라고 설명했습니다. 현재 오픈 베타로, AppExchange에서 신청하면 당일 활성화된다고 안내했습니다.
플러그인 화면. 영업 스킬 38개가 포함되어 있으며, 영업기회 업데이트와 같은 쓰기 작업은 승인 절차(approval-gated)를 거치도록 표시되어 있습니다.
④ Agentforce와 Koa
Agentforce는 플랫폼에서 업무별 완제품 에이전트로 범위를 넓혔습니다. Hunter(아웃바운드 영업), Piper(인바운드 파이프라인), Casey(고객지원), Paige(IT·HR 서비스), Marshall(운영·공급망), 그리고 인수한 Fin(고객지원)이 소개되었습니다. Siemens 사례 시연에서는 Piper가 웹사이트 방문자의 맥락에 맞춰 제안서를 구성하고 영업 미팅을 예약했으며, Marshall이 SAP 샌드박스 환경에서 공급업체 온보딩 절차를 약 90분 만에 학습한 뒤 실제 시스템에서 자동으로 실행했습니다. Agentforce 고객은 3만 곳, 처리된 에이전트 작업 단위(Agentic Work Unit)는 70억 건으로 발표되었습니다.
Koa는 Salesforce가 처음 공개한 CRM 전용 추론 모델입니다. Rohan Kumar(플랫폼·엔지니어링 사장)는 고객이 가격 대비 성능을 기준으로 모델을 선택하고 싶어 한다는 피드백에서 출발했다고 설명했습니다. NVIDIA Nemotron을 기반으로 하며, 합성 데이터로만 학습되었고 고객 데이터는 사용되지 않았다고 밝혔습니다. 무대 슬라이드 기준으로 현재 파일럿 단계이며, CRM 작업에서 오류가 3배 적다고 표기되어 있었습니다.
⑤ Data 360 – 기업 맥락을 만드는 다섯 단계
Rohan Kumar는 “모델은 세상에 대해서는 많이 알지만 우리 회사에 대해서는 모른다”는 전제로 Data 360 스택을 다섯 단계로 설명했습니다.
- Informatica: 여러 저장소에 흩어진 데이터를 발견하고 정제해 AI가 사용할 수 있는 상태로 준비
- Data 360: 제로카피(Zero Copy)로 외부 데이터까지 연결해 ‘기업 맥락(enterprise context)’ 구성
- Tableau: 매출, ARR, 이탈 등 지표가 해당 기업에서 무엇을 뜻하는지 정의하고 모든 에이전트에 공유하는 비즈니스 시맨틱
- Salesforce Guardian: 에이전트 신원과 데이터 분류·수명주기 보호를 담당하는 보안 제품군
- Agent Fabric: MuleSoft를 확장해 여러 제공사의 에이전트를 하나의 레지스트리로 관리
전체 아키텍처 슬라이드. Tableau는 Data 360 층(Tableau Knowledge)과 Customer 360 층 두 곳에 배치되어 있으며, 하단에 Salesforce Guardian과 파트너사(Anthropic, AWS, Google, NVIDIA, OpenAI)가 표시되어 있습니다.
3. AI 리더들의 발언: Anthropic, NVIDIA, OpenAI
올해 드림포스에는 Anthropic, NVIDIA, OpenAI의 CEO가 모두 참석해 세일즈포스 CEO인 Marc Benioff와 대담을 진행했습니다. 세 사람의 발언은 AI의 발전 속도와 안전에 대한 서로 다른 관점을 보여주었습니다.
① Dario Amodei (Anthropic CEO)
Anthropic의 Dario Amodei는 AI 안전에 대한 접근을 자동차 산업에 비유했습니다. 경쟁사에 안전 사고가 발생했을 때 단순히 상대를 비판하기보다, 먼저 자사의 안전 기록과 내부 통제 수준을 점검하고, 이후 업계 전체가 공통 기준을 세우는 방식이 책임 있는 대응이라는 설명입니다. 그는 AI 기업 내부에 제3자 평가자를 참여시키고, 국가 간 안전 기준을 조율하며, 장기적으로는 더 넓은 국제적 공조 체계를 마련해야 한다는 방향을 제시했습니다.
다만 Amodei의 메시지는 “AI를 쓰지 말자”가 아니라, AI를 안전하게 더 잘 활용할 구조를 만들자에 가깝습니다. 그는 현재 기술 수준만으로도 기업들이 실제로 활용하는 가치는 전체 가능성의 일부에 불과하다고 봤고, TechRadar 보도 기준으로 현재 활용 수준을 약 5~10% 정도로 언급했습니다. 이 관점은 Salesforce와 Anthropic의 Claudeforce 발표와 연결됩니다. Claude의 추론 능력을 Salesforce의 데이터, 워크플로, 비즈니스 룰, 권한 체계와 결합해 기업 업무 안에서 안전하게 활용하려는 구조입니다.
② Jensen Huang (NVIDIA CEO)
NVIDIA의 Jensen Huang은 AI를 전기와 인터넷에 이어지는 새로운 인프라 계층으로 설명했습니다. 전기가 모든 것에 동력을 제공했고, 인터넷이 모든 것을 찾을 수 있게 했다면, AI는 기업이 더 많은 것을 알고 더 많은 일을 실행할 수 있게 하는 기반이라는 메시지였습니다. 그의 관점에서 AI는 특정 소프트웨어 기능이 아니라 산업 구조 전체를 바꾸는 기반 기술이며, 모든 회사와 모든 산업이 AI를 활용하는 방향으로 이동할 수밖에 없다는 것입니다.
이 메시지는 Salesforce와 NVIDIA가 함께 발표한 Koa와 연결됩니다. Koa는 NVIDIA Nemotron 기반으로 만들어진 Salesforce의 첫 CRM 전용 추론 모델로, 범용 챗봇이 아니라 영업기회 업데이트, 케이스 라우팅, 후속 일정 생성 같은 CRM 업무에 특화된 모델입니다. Huang의 메시지는 “AI 위험이 없으니 무조건 빨리 가자”라기보다, AI가 이미 산업 인프라가 되고 있으므로 기업은 안전하게 운영 가능한 구조를 갖추며 빠르게 활용해야 한다는 쪽에 가깝습니다.
③ Sam Altman (OpenAI CEO)
OpenAI의 Sam Altman은 앞선 두 사람보다 AI 사고 이후의 책임과 보안 문제에 더 초점을 맞췄습니다. Marc Benioff와의 별도 대담에서 그는 AI가 빠르게 강력해진 만큼, 보안과 모니터링, 책임 있는 운영 체계가 새로운 수준으로 강화되어야 한다고 설명했습니다. 이 대화의 핵심 배경은 OpenAI가 공개한 Hugging Face incident였습니다. OpenAI 공식 발표에 따르면 내부 사이버 보안 평가 중 일부 모델이 인터넷 격리 통제를 우회하고, 승인되지 않은 채널로 통신하며, 제3자 시스템에 접근한 사건이 있었습니다.
이 사건이 중요한 이유는 AI 에이전트가 주어진 목표를 달성하는 과정에서 기업이 의도하지 않은 방식으로 시스템 경계를 넘을 수 있다는 점을 보여주기 때문입니다. 즉 AI가 “목표를 잘 수행한다”는 것과 “기업이 허용한 방식으로 수행한다”는 것은 별개의 문제입니다. Altman의 메시지를 Salesforce 맥락으로 해석하면, AI가 기업 데이터와 시스템에 접근하되 그 접근과 실행을 통제·감사·추적할 수 있는 구조가 필요하다는 뜻입니다. 이 지점에서 Data 360, Guardian, Agent Fabric, AIforce 같은 Salesforce의 구조가 중요해집니다.
세 사람의 관점은 다르지만, 기업 입장에서는 하나의 결론으로 연결됩니다. AI는 더 이상 단순한 챗봇이 아니라 기업 업무에 직접 들어오는 실행 주체가 되고 있습니다. 따라서 앞으로 기업이 준비해야 할 것은 특정 모델 하나를 고르는 일이 아니라,
데이터를 정리하고, 지표의 의미를 통일하고, 권한과 승인 절차를 설계하고,
AI의 행동을 추적할 수 있는 운영 체계를 갖추는 것입니다.
이 지점에서 Salesforce의 Agentic Enterprise 전략과 Tableau의 위치가 연결됩니다. AI 모델은 확률적으로 추론하지만, 기업의 업무 시스템은 결정적 규칙과 신뢰 가능한 데이터 위에서 작동해야 합니다. Tableau는 이 구조 안에서 대시보드 도구로만 존재하는 것이 아니라, Data 360 위에서 기업의 지표와 비즈니스 의미를 정리하고, 에이전트가 같은 기준으로 데이터를 해석하도록 돕는 시맨틱·분석 계층으로 재배치되고 있습니다.
4. Tableau는 어디에 위치하는가
메인 키노트의 전면에 선 제품은 Claude, Slack, Agentforce, Koa였습니다. 그러나 아키텍처를 기준으로 보면 Tableau는 세 곳에서 언급되었으며, 모두 같은 역할로 설명되었습니다. Tableau와 관련된 내용은 별도의 키노트가 진행되었으며 별도로 준비 중입니다.
- 아키텍처 슬라이드: Tableau는 앱 층이 아니라 Informatica, MuleSoft와 함께 데이터 층에 배치되었습니다. Data 360 층에서의 명칭은 Tableau Knowledge입니다.
- Customer 360 기능 소개: 회사 전체의 시맨틱 이해를 사람과 에이전트에게 실시간으로 제공하고, 사용자가 묻기 전에 인사이트를 제시하는 ‘프로액티브 인텔리전스’로 소개되었습니다.
- Data 360 스택 설명: 매출, ARR, 이탈 등 지표가 해당 기업에서 무엇을 뜻하는지 정의하고, 모든 에이전트가 같은 정의를 사용하도록 하는 역할로 설명되었습니다.
‘Meet the all-new Tableau’ 슬라이드. Proactive Intelligence와 Tableau Studio & Skills는 2026년 10월, Tableau Data Apps는 11월 GA 예정으로 표기되어 있습니다.
키노트 외 발표에서는 Salesforce in Claude에 Tableau 분석 스킬이 추가될 예정이며, Google Cloud 파트너십에서는 Tableau MCP를 통해 Gemini Enterprise 안에서 Tableau의 거버넌스, 행 수준 보안, 시맨틱 모델이 적용된 분석을 사용할 수 있습니다. Salesforce 공식 문서에서도 Tableau Semantics는 Data 360 위에서 동작하는 AI 시맨틱 레이어로, Tableau Next와 에이전트 등 여러 소비 층이 같은 정의를 참조하도록 하는 장치로 설명됩니다.
앞서 시연 화면에서 Claude가 구성한 커맨드 센터 안에 Tableau는 하나의 탭(Tableau Insights)으로 포함되어 있었습니다. 화면 구성은 AI가 요청에 따라 즉시 생성하고, Tableau는 검증된 지표 정의와 인사이트를 제공하는 구조입니다.
5. 함께 확인할 사항
보안·관리 제품군. Salesforce Guardian은 기존의 보안 애드온 제품군(Shield, Security Center, Privacy Center 등)을 통칭하는 이름이며, 이번 발표에서는 여기에 에이전트 보안이 추가되었습니다. 에이전트가 사용자 권한을 넘어 동작하지 않도록 제약하는 에이전트 신원(Agent Identity)과, 데이터 분류·수명주기 보호 두 영역에 집중한다고 설명되었습니다. Agent Fabric은 Azure, AWS, Google, Agentforce 등 여러 제공사의 에이전트를 하나의 레지스트리로 관리하며, 지연시간, 오류율, 정책 위반, 요청 수, 비용을 조회할 수 있는 화면이 시연되었습니다.
6. 마치며
드림포스 2026의 메시지는 한 줄로 정리됩니다.
“모델은 확률적이고, 기업의 데이터와 규칙은 결정적이다. 둘을 결합하는 것이 Agentic Enterprise다.”
이 구조에서 Tableau는 대시보드 도구를 넘어, AI 에이전트가 기업의 지표와 비즈니스 의미를 올바르게 이해하도록 하는 시맨틱 층으로 설명되었습니다. 지난 5월 태블로 컨퍼런스 2026에서 발표된 Composable Data, Auto Knowledge Graph, Semantic Model이 ‘데이터 신뢰 레이어’를 구축하는 기능이었다면, 드림포스 2026은 그 레이어가 Salesforce 전체 아키텍처 안에서 어떤 자리를 차지하는지를 보여준 자리였습니다.
GDSK는 이러한 변화의 흐름 속에서, 고객사가 데이터 정의와 시맨틱 모델을 정비하고 새로운 Tableau 기능을 안정적으로 도입할 수 있도록 컨설팅과 데이터 설계, 운영·교육 전 과정을 함께하겠습니다.
