Dreamforce 2026 신규 AI 개념 총정리: AIforce·Agentforce·Enterprise AI Harness 차이는?

Dreamforce 2026에서 새로운 Salesforce AI 용어가 잇달아 등장하고 있습니다.

새롭게 공개된 AIforce와 Enterprise AI Harness, 기존의 Agentforce, 그리고 앞서 발표된 Headless 360까지. 이름은 비슷하지만 각각 해결하려는 문제와 역할은 다릅니다.

특히 Agentforce에 익숙한 분이라면 "Agentforce도 AI Agent인데 AIforce는 또 뭐지?"라는 의문이 생길 수 있습니다.

결론부터 말하면 이들은 서로를 대체하는 후속 제품이 아닙니다. Salesforce가 AI Agent를 실제 기업 업무 전반으로 확장하기 위해 필요한 서로 다른 역할이라고 이해하는 편이 쉽습니다.

이번 글에서는 AIforce, Agentforce, Headless 360, Enterprise AI Harness의 차이와 관계를 핵심만 정리해 보겠습니다.

핵심만 먼저 정리하면

Agentforce는 실제 업무를 수행하는 AI Agent, AIforce는 Salesforce의 기능을 다양한 AI 인터페이스로 확장하는 계층입니다. Enterprise AI Harness는 여러 AI와 Agent를 안전하게 운영하기 위한 공통 기반이며, Headless 360은 Salesforce 기능을 기존 UI 밖에서도 활용할 수 있도록 만든 전략적 기반입니다.

쉽게 세 가지 질문으로 구분할 수 있습니다.

🤖 Agentforce: 누가 일하는가?

🔗 AIforce: 어디서 일하는가?

🛡️ Enterprise AI Harness: 어떻게 운영하고 통제하는가?

Headless 360은 이 과정에서 Salesforce 기능을 UI와 분리해 외부 AI와 연결할 수 있도록 하는 기술적 기반으로 보면 됩니다.

Agentforce — 실제 업무를 수행하는 AI Agent이고, 핵심 역할은 판단과 업무 실행입니다.

AIforce — Salesforce 기능을 다양한 AI 인터페이스로 확장하는 것이고, 핵심 역할은 업무 접점 확장입니다.

Headless 360 — Salesforce 기능을 UI와 분리하는 것이고, 핵심 역할은 외부 AI와의 연결입니다.

Enterprise AI Harness — 기업 AI의 공통 기반이고, 핵심 역할은 보안·권한·거버넌스입니다.

▲ AIforce·Agentforce·Headless 360·Enterprise AI Harness의 역할과 관계를 이해하기 쉽게 정리한 개념도

Agentforce: 실제 업무를 수행하는 AI Agent

Agentforce는 기업 데이터와 업무 프로세스를 바탕으로 판단하고 Action까지 수행하는 AI Agent를 구축하고 운영하는 Salesforce 플랫폼입니다.

예를 들어 고객이 "지난달 계약한 상품을 변경하고 싶다"고 문의하면 Agentforce 기반 Agent는 고객과 계약 정보를 확인하고, 관련 Knowledge와 정책을 참고한 뒤 필요한 후속 업무까지 연결할 수 있습니다.

단순히 질문에 답하는 생성형 AI와 달리 정보 검색 → 판단 → Action까지 실제 업무 흐름으로 연결하는 것이 핵심입니다.

영업에서는 Opportunity 정보를 분석해 다음 Action을 제안하고, 고객서비스에서는 고객 문의를 파악해 해결 방법을 찾고 필요한 업무를 실행하는 식으로 활용할 수 있습니다.

따라서 AIforce가 새롭게 등장했다고 해서 Agentforce를 대체하는 것은 아닙니다. Agentforce = 실제로 일하는 AI라고 이해하면 쉽습니다.

AIforce: Salesforce를 CRM 화면 밖으로

AIforce는 Dreamforce 2026에서 Salesforce가 새롭게 공개한 AI 인터페이스 전략의 핵심 개념입니다.

Salesforce는 AIforce를 'Live Interface Layer'로 설명합니다.

기존에는 Salesforce에 접속하고 필요한 화면으로 이동한 뒤 데이터를 조회해 업무를 처리했습니다. AIforce가 지향하는 방식은 Salesforce의 기능을 사람들이 실제로 일하는 다양한 인터페이스로 가져오는 것입니다.

예를 들어 영업 담당자가 Slack에서 고객사의 최근 Opportunity와 다음 Action을 요청하거나, Claude에서 Salesforce의 고객 데이터를 기반으로 업무를 처리하는 방식입니다. 이 과정에서도 Salesforce에 이미 구축된 Data, Workflow, Business Logic, Permissions 등을 활용할 수 있습니다.

실제 Claude와 Salesforce가 어떻게 연결되는지는 세일즈포스, Anthropic과 손잡고 '클로드포스' 공개에서 자세히 살펴볼 수 있습니다.

쉽게 비교하면 다음과 같습니다.

기존: 사용자 → Salesforce UI → 데이터·업무

AIforce: 사용자 → Slack·Claude·AI Interface → Salesforce 데이터·업무

여기서 중요한 것은 Salesforce 화면이 사라지는 것이 아니라 Salesforce를 활용할 수 있는 접점이 늘어난다는 것입니다. AIforce = Salesforce를 어디서든 활용하게 만드는 인터페이스 계층이라고 이해하면 쉽습니다.

Headless 360: AIforce와 어떤 관계일까?

Headless 360의 핵심은 Salesforce의 UI와 기능을 분리하는 것입니다.

Salesforce에는 고객 데이터뿐 아니라 Workflow, Business Logic, Metadata, Permissions 등 기업이 실제 업무를 수행하기 위한 다양한 자산이 구축돼 있습니다. Headless 360은 이러한 기능을 Salesforce 화면 안에서만 사용하는 것이 아니라 MCP, API, Skills, Plug-ins 등을 이용해 외부 AI와 애플리케이션에서도 활용할 수 있도록 하는 접근입니다.

특히 AI와 Salesforce를 연결하는 방식 중 하나인 MCP가 궁금하다면 Claude AI가 Slack에서 일한다: Salesforce MCP Apps 쉽게 이해하기에서 실제 구조와 활용 방식을 확인할 수 있습니다.

그렇다면 AIforce와는 무엇이 다를까요? Headless 360이 Salesforce 기능을 UI 밖에서도 사용할 수 있도록 만드는 기술적 접근이라면, AIforce는 이를 사람들이 실제로 사용하는 AI 인터페이스까지 확장하는 데 초점을 둡니다.

Headless 360 → Salesforce 기능을 UI 밖에서도 활용할 수 있도록 개방

AIforce → 그 기능을 다양한 AI 업무 환경에서 실제로 활용

따라서 Headless 360은 별개의 AI Agent라기보다 AIforce 전략으로 이어진 기술적 기반으로 이해하는 편이 쉽습니다.

Enterprise AI Harness: 여러 AI를 어떻게 통제할까?

Agentforce를 비롯한 여러 AI Agent가 기업 업무에 들어오기 시작하면 새로운 문제가 생깁니다. 바로 기업 전체의 AI를 어떻게 관리할 것인가입니다.

어떤 Agent가 어떤 데이터를 볼 수 있는지, 어떤 Action까지 실행할 수 있는지, 어떤 모델과 권한을 사용할지, 기업의 보안 정책은 어떻게 적용할지 등을 관리해야 합니다. Agent가 많아질수록 이러한 관리 부담도 커질 수밖에 없습니다.

Salesforce가 발표한 Trusted Enterprise AI Harness는 이를 위한 기업 AI의 공통 아키텍처입니다. Salesforce는 이를 6가지 핵심 역량으로 설명합니다. Context · Agency · Action · Governance · Security · Models입니다.

여기에 AI Control Plane을 통해 여러 AI와 Agent의 정책, 권한, 운영 상태 등을 관리하는 방향입니다. 특히 Salesforce 내부 Agent뿐 아니라 third-party 모델과 Agent까지 고려한 구조라는 점도 중요합니다.

즉 특정 Agent 하나를 잘 만드는 것이 목적이 아니라, 여러 AI가 기업 전체로 확대돼도 공통된 데이터와 보안, 권한, 정책 아래 운영할 수 있도록 기반을 만드는 것입니다. Enterprise AI Harness = 기업 AI를 안전하게 확장하기 위한 공통 기반이라고 이해하면 됩니다.

결국 Salesforce가 바꾸려는 것은?

이번 Dreamforce 2026 발표에서 중요한 것은 새로운 AI 이름이 늘었다는 사실보다 Salesforce를 사용하는 방식이 달라지고 있다는 점입니다.

기존에는 사람이 Salesforce에 접속해 데이터를 찾고 업무를 처리했다면, 앞으로는 Slack이나 Claude 등 사람이 실제로 일하는 곳에서 AI Agent가 Salesforce의 데이터와 업무 기능을 활용하는 구조가 확대될 수 있습니다.

그리고 AI Agent가 기업 전체로 늘어날수록 이를 공통된 데이터, 권한, 보안, 거버넌스 아래 관리하는 기반도 중요해집니다.

결국 Salesforce의 AI 전략은 'CRM에 AI 기능을 추가하는 단계'에서 '기업의 데이터와 업무 체계 위에서 사람과 AI Agent가 함께 일하는 Agentic Enterprise'로 확장되고 있다고 볼 수 있습니다.

마무리

다시 정리하면 다음과 같습니다.

Agentforce — 실제 업무를 수행하는 AI Agent

AIforce — Salesforce의 기능을 다양한 AI 인터페이스로 확장

Headless 360 — Salesforce 기능을 UI 밖에서 활용하기 위한 기술적 기반

Enterprise AI Harness — 기업 전체 AI를 위한 공통 기반과 통제 체계

새로운 제품명을 하나씩 외우기보다 '누가 일하는가 → 어디서 일하는가 → 어떻게 통제하는가'라는 흐름으로 이해하면 Salesforce의 새로운 AI 전략을 훨씬 쉽게 파악할 수 있습니다.

자세한 내용은 Salesforce 공식 AIforce 발표에서 확인할 수 있습니다. Dreamforce 2026은 아직 진행 중인 만큼 아이투맥스도 주요 Salesforce AI 발표를 계속 확인해 업데이트하겠습니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

AIforce와 Agentforce의 차이는 무엇인가요?

Agentforce는 실제 업무를 수행하는 AI Agent이고, AIforce는 Salesforce의 데이터와 업무 기능을 다양한 AI 인터페이스에서 활용할 수 있도록 확장하는 계층입니다.

AIforce가 Agentforce를 대체하나요?

아닙니다. 역할이 다릅니다. Agentforce가 업무를 수행한다면 AIforce는 Salesforce와 AI가 일할 수 있는 접점을 확장합니다.

Headless 360과 AIforce는 무엇이 다른가요?

Headless 360은 Salesforce 기능을 UI와 분리해 MCP, API, Skills 등으로 외부에서 활용할 수 있도록 하는 접근입니다. AIforce는 이를 다양한 AI 업무 인터페이스까지 확장하는 방향으로 이해할 수 있습니다.

Enterprise AI Harness란 무엇인가요?

기업에서 사용하는 AI와 Agent를 공통된 Context, Action, Governance, Security 등의 기반에서 운영하기 위한 아키텍처입니다. Salesforce뿐 아니라 third-party 모델과 Agent까지 고려하고 있습니다.