2026년 1월 30일, 세일즈맵의 AI 에이전트 세일로가 고객분들을 처음 만났습니다.

그런데 사실, 세일로는 이미 한 달 전 세상에 나왔습니다. 한 달 동안 세일즈맵 마케팅-세일즈-CX팀이 누구보다 까다로운 사용자가 되어 실제 현장에서의 사용성을 직접 검증했고 프로덕트 팀과 함께 치열하게 완성도를 높였습니다.

그래서 세일즈맵 팀은 세일로가 B2B 팀에게 가장 잘 맞는 옷이 될 거라 자신합니다. 세일로가 영업에 특화된 AI 에이전트가 되어 고객 여러분 앞에 나타나기까지, 세일즈맵 팀의 어떤 철학과 고민을 제품에 녹여내었는지 확인해 보세요.

프로 일잘러, 세일즈맵 GTM 팀에게 묻습니다

Q. 여러분의 업무는 AI를 만나 어떻게 달라졌나요?

세일즈 재원

"AI를 쓰는 일이 역설적으로 제 진심을 더 잘 전달하는 길이라고 생각해요"

저는 고객분들과 10분 이상 대화를 나눈 경우에는 반드시 AI로 대화를 랩업해요. 얼마 전까지만 해도 음성을 텍스트로 전환할 때는 '클로바 노트'나 '에이닷'을 사용하고, 그 로우 데이터를 정리할 때는 ChatGPT를 통해야 했는데요. 지금은 세일즈맵의 AI 미팅 녹음 기능으로 완전히 대체해서 쓰고 있어요. 이렇게 미팅 랩업을 간편하게 한다는 이야기를 하면 “그럼 그냥 업무를 빨리 끝내려는 것 아니냐”고 말씀하시기도 하지만, (웃음) 진짜 이유는 따로 있어요.

제가 세일즈맵 팀에서 일하면서 분명하게 깨달은 것이 하나 있어요. '사람은 보고 싶은 대로 보고, 듣고 싶은 대로 듣는다'는 사실이에요. 열심히 메모했다고 생각해도 막상 미팅이 끝나고 보면 제가 중요하다고 판단한 내용 위주로 적혀있거나, 당시에 이해하지 못한 부분은 완전히 빠져 있을 때가 있어요. 문제는 이런 누락이 저뿐만 아니라 다른 팀원들의 의사결정을 왜곡하기도 하고, 다음 미팅에서 당황스러운 순간을 만들더라고요. 제 기억이나 순간적인 판단보다, AI에게 기록을 맡기기로 한 건 이런 이유 때문이에요.
또, AI는 사람이 직접 작성할 때보다 훨씬 일관된 구조로 내용을 정리하잖아요. 팀원들과 정보 공유를 하는 데 있어서도 이런 점이 큰 메리트가 있다고 생각해요.

그런데 이렇게 AI로 미팅을 정리하기 시작하면서 무엇보다 만족하는 부분이 있어요. 바로 고객분들의 비언어적 신호에 집중할 수 있게 되었다는 점이에요. 기록하는 데 신경쓰지 않기 때문에, 고객과 대면하는 자리에서 더 좋은 해답을 내놓는 데 집중할 수 있어요. 그리고 미팅에서 포착했던 표정이나, 억양 같은 신호들은 AI가 꼼꼼히 기록해놓은 내용과 시너지를 내서 오히려 미팅의 분위기와 내용을 더 잘 떠올릴 수 있게 해요. 다음 미팅 때는 어떤 부분을 더 중요하게 다뤄야 하는지, 이후 대화를 어떻게 이어가야 할지에 대한 힌트가 되기도 하고요.

종종 아이러니하다는 생각이 들기도 하지만, 전 AI를 쓰는 일이 역설적으로 제 진심을 더 잘 전달하는 길이라고 생각해요.

"AI를 쓰는 일이 역설적으로 제 진심을 더 잘 전달하는 길이라고 생각해요"

💬 기록은 AI에게 맡기고, 고객에게 집중하기
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세일즈 주호

"미팅 전, 누구보다 까다로운 AI를 먼저 만나요."

저는 재원님처럼 미팅 내용을 정리할 때도 AI를 쓰지만, 개인적으로는 중요한 미팅을 앞두고 있을 때 더 적극적으로 활용하는 편이에요. 단순히 '보충할 내용을 알려줘' 요청하는 건 아니고, AI와 일종의 시뮬레이션을 한다는 생각으로 사용해요. 세일즈맵에 저장된 고객 정보와 이전 대화 내용을 바탕으로, 이번 미팅에서는 어떤 흐름으로 데모를 시작하면 좋을지, 어떤 질문을 먼저 던져보는 것이 효과적일지 같은 내용을 미리 점검해 보는 거예요.

개인적으로 특히 흥미롭다고 생각하는 부분은, 이런 과정이 제가 매너리즘에 빠지지 않고 계속 열정적으로 일할 수 있게 만든다는 점이에요. 미팅을 혼자 준비하다보면 혼자만의 논리에 갇히기 쉬워요. '이 정도 준비했으면 충분하겠지' 근거 없는 자신감이 생길 때도 있고, 제가 익숙하거나 비교적 잘 답변할 수 있는 내용 위주로만 준비하게 되기도하고요.

이럴 때 AI는 빈틈을 기가 막히게 잘 찾아내요. "이 업종에는 적용하기 어려운 내용이 제안에 포함되어 있는데, 고객이 질문하면 어떻게 대응하실 건가요?”와 같이 제가 미처 생각하지 못했던 질문을 역으로 던져요, 때로는 전혀 다른 관점에서 세일즈맵 활용법을 제안하기도 하고요. 어떻게 보면 AI는 가장 까다롭지만, 또 가장 든든한 스파링 파트너 같을 때가 있어요.

작년까지만 해도,이런 스파링을 하기 위해서는 세일즈맵의 데이터를 크롤링해서 ChatGPT에 입력해야 했는데, 세일즈맵에 AI 에이전트 '세일로'가 등장하면서 업무 밀도가 크게 올라갔어요. 기존의 대화내용, 과거 히스토리, 고객사 업종 특성을 AI에게 설명하지 않아도 바로 깊이 있는 미팅 전략 수립이 가능해졌거든요.

"미팅 전, 누구보다 까다로운 AI를 먼저 만나요."

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마케터 환이

"책상에서만 이야기하는 마케터가 되고 싶지 않아서 AI를 써요"

세일즈나 CX 팀과 달리, B2B 마케터는 고객을 대면할 일이 많지 않잖아요. 그런데 제가 콘텐츠에서 다루는 개념은 실제 영업 현장에서 쓰이는 전략이나 용어인 경우가 많아요. 그래서 글을 쓰다 보면 이 내용이 뻔한 이론처럼 보이진 않을지, 실제 영업 현장과 괴리된 이야기를 하고 있는 것은 아닐지 고민할 때가 많아요.

그런데 생각해보면 제가 목소리를 듣고 싶고, 또 제 이야기를 들어줬으면 하는 고객의 정보는 세일즈맵에 이미 한가득 쌓여 있잖아요. 예전에는 이런 데이터가 세일즈 팀의 재계약이나, 후속 미팅에서만 쓰일 수 있을 거라 생각했는데 세일로를 만나면서부터 생각이 크게 바뀌었어요.

요즘은 글을 쓰기 전에, 제가 타겟팅하고 있는 업종의 딜 상세화면부터 살펴봐요. 그리고 제가 쓰고자 하는 개념이 이 기업의 영업 현장에서 실제로 어떻게 적용될지 세일로에게 가상의 상황을 만들어달라고 요청해요. 이런 과정을 거치면 추상적인 개념이 훨씬 생명력을 갖게 돼요. 개념에 대한 제 이해도 더 분명해지고요. 결국 고객에게 훨씬 와닿는 콘텐츠를 만들 수 있어요.

글을 완성한 뒤에도 세일로를 한 번 더 활용해요. 이때는 해당 기업의 실무자를 페르소나로 제시하고, 그 관점에서 콘텐츠나 카피를 읽어보게 하는 거예요. 그러면 세일로가 제가 설정한 실무자의 시선에서 이 글이 어떻게 보일지 알려줘요. 앞서 재원님과 주호님이 말씀하셨던 것처럼, 저도 하나의 글을 오래 붙잡고 있다보면 거꾸로 읽어도 이해할 수 있다는 생각이 들만큼 그 내용에 익숙해지거든요. 이럴 때 AI는 설명이 빈약한 부분은 없는지, 논리의 비약은 없는지 제가 놓친 부분을 한 번 더 점검할 수 있게 해줘서 굉장히 유용해요.

"책상에서만 이야기하는 마케터가 되고 싶지 않아서 AI를 써요"

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CX 준영

"개발자 없이도, 직접 만든 툴을 들고 고객을 만나요"

저는 AI를 CX 업무에 필요한 자동화 도구들을 직접 설계하고 구현하는 데 사용하고 있어요. 과거에는 자동화가 가능하더라도 개발 리소스가 필수적이어 어쩔 수 없이 수작업으로 처리해 오던 일들이었는데요. 최근 AI 기반 '바이브 코딩'의 수준이 높아지면서, 혼자서도 필요한 툴을 직접 만들고 업무에 적용할 수 있게 됐어요.

예를 들어, 얼마 전 데이터 형식을 자동으로 정리하는 툴을 제작했어요. 고객사께서 CRM을 처음 도입하시는 경우 영업사원들이 저마다 다른 방식으로 영업 데이터를 관리해오고 있는 경우가 많은데, 이런 경우 원활한 이관을 위해 반복적인 데이터 통일 작업이 필요해요. 이 때 제가 만든 툴을 고객분들께 전달드려서 온보딩에 쓰이는 리소스를 절감하실 수 있도록 도움을 드리고 있어요.

물론 이렇게 직접 개발하지 않더라도, 채널톡 ALF와 같이 이미 잘 구현된 AI 툴을 사용할 때에도 업무 생산성이 크게 향상되는 것을 체감해요. 가이드북이나 제품 문서를 ALF에 연결해두면, 사용법과 관련된 기본적인 문의는 가이드로 자연스럽게 연결할 수 있거든요.

이처럼 직접 AI 툴을 적극적으로 사용하기도 하고, 직접 구축하면서 고객분들을 만나왔기 때문인지 세일즈맵 AI 기능을 피드백할 때 좀 더 넓은 시야에서 볼 수 있었다는 생각이 들어요. 겉보기에만 화려한 기능보다는 실무자의 페인 포인트를 실질적으로 해결할 수 있는 기능인지를 더 중심적으로 보게 되더라고요. 앞으로도 제가 직접 체감한 AI의 효용과 한계를 바탕으로, 세일즈맵이 '실무자에게 진짜 필요한 AI'로 진화하도록 기여하고 싶어요.

"개발자 없이도, 직접 만든 툴을 들고 고객을 만나요"

CEO 희영

"AI는 전략을 검증하고 생각을 확장하는 파트너라고 생각해요"

모두 각자의 영역에서 AI를 잘 활용하고 계시네요. 실무적인 측면에서 이야기를 많이 해주셨으니, 저는 조금 더 거시적인 관점에서 이야기를 보태고 싶어요.

대표로서 제 역할은 우리 팀이 더 멀리, 더 잘 나아갈 수 있도록 계속해서 방향을 점검하는 일이라고 생각해요. 이를 위해서는 지금 마주하고 있는 문제가 정말 본질적인 문제인지, 다음 단계에서는 무엇을 고민해야 할 지 끊임 없이 물어야 하죠. 이 때 AI와 대화를 주고 받다보면 제 생각이 한층 확장되고 구조화되는 것을 경험해요. 결국 제 안에 희미한 상태로 존재하던 답을 AI가 정교하게 다듬어 꺼내주는 셈이죠.

최근 《캐즘 마케팅》을 읽고, 우리 팀의 상황에 대입해 보았던 경우가 딱 맞는 사례일 것 같아요. 예전 같으면 이론을 실무 시뮬레이션에 적용하는 데만 며칠이 걸렸겠지만, 지금은 달라요. 세일로에게 이론의 핵심만 짚어주면, 이미 우리 맥락을 알고 있으니까 역으로 날카로운 질문을 던지며 대화를 리드해요. ‘첫 번째 볼링 핀을 쓰러뜨릴 교두보 시장은 어디인지?’, ‘그들을 만족시킬 완비 제품을 위해 우리가 당장 보완해야 할 서비스 요소는 무엇인가?’ 같은 질문들을 주고받으며 실시간으로 가설을 검증하다보니 정말 저자와 직접 토론하는 기분이 들었는데요. 마치 막연히 머릿속에만 있던 전략이 선명하게 언어화되는 것 같았어요.

제가 경험했던 것처럼, 앞으로 세일즈맵 안에서 AI는 고객들에게 맥락과 전략을 선제적으로 제시하는 역할을 하게 될 거라 생각해요.

"AI는 전략을 검증하고 생각을 확장하는 파트너라고 생각해요"

CX 시열

"무에서 유를 만드는 스타트업을 위한, 다이나믹 노트죠"

저도 희영님 의견에 크게 공감해요. AI의 가장 큰 힘은 상황과 맥락을 날 것의 상태로 늘어놓아도 그 안에서 해결책이나 체계를 만들어갈 수 있다는 점이라고 생각하거든요. 그래서 저는 ChatGPT 같은 LLM을 일종의 노트처럼 써요. 평범한 노트와의 가장 큰 차이는 스스로 연결고리를 만들어가는 '다이나믹 노트'라는 점이죠.

특히 무에서 유를 만드는 스타트업 환경에서는 이런 AI의 장점이 결정적인 것 같아요. 아무것도 정해진 게 없는 상태에서 방향을 잡고, 구조를 세우고, 가설을 만들고 검증해야 하는 순간들이 반복되잖아요.

예를 들어 고객 지원 업무를 하다보면 고객의 상황이나 배경을 처음부터 이해하기 어려울 때가 많아요. 그런데 관련된 이야기, 배경, 조건들을 하나씩 풀어놓고 AI와 함께 정리하다 보면, 생각보다 빠르게 구조가 잡히는 경험을 하게 돼요. AI가 일종의 사고 공간 역할을 하는 거죠.

다만, AI가 제대로 맥락을 파악하려면 파편화된 정보라도 빠짐없이 전달되는 게 중요해요. 이번 세일즈맵 AI 미팅 녹음/요약 기능처럼 입력을 효율화하는 기능이 필수적인 이유예요. 우리가 보기엔 무질서한 정보라도 입력만 제대로 된다면, AI는 그 안에서 맥락을 찾아 정제된 인사이트로 돌려줄 수 있으니까요.

"무에서 유를 만드는 스타트업을 위한, 다이나믹 노트죠"