최근 Similarweb에서 “AI Agents for Sales: 6 Key Capabilities and 7 Tools to Know in 2025” 라는 흥미로운 분석 글을 공개했습니다. AI를 활용한 세일즈 에이전트가 어떻게 영업 방식을 바꾸고 있는지, 실제 사례와 함께 꽤 깊이 있게 다루고 있더군요.

이번 글에서는 이 리포트를 바탕으로,

• AI Sales Agents가 무엇인지
• 왜 지금 세일즈에서 AI가 옵션이 아니라 “전략”이 되었는지
• 그리고 이 흐름이 이볼브라는 회사에 어떤 의미를 가지는지

를 정리해 보려고 합니다.

*출처 : https://www.similarweb.com/blog/sales/b2b-sales/ai-agents-for-sales/

1️⃣ AI Sales Agents, 정확히 무엇을 말하는가?

​Similarweb은 AI 세일즈 에이전트(AI Sales Agents) 를 이렇게 설명합니다.

“리드 발굴, 리드 검증, 아웃리치, 후속 조치 등을
이메일·채팅·CRM 위에서 자동으로 수행하는 AI 기반 디지털 영업 팀원” 

조금 풀어보면, AI 세일즈 에이전트는 우리 팀에서 이런 일을 맡습니다.

• 리드 찾기
• • 웹사이트, 소셜, 기존 고객 데이터 등을 기반으로 “지금 이야기해 볼 만한” 잠재 고객을 찾아주고
• 리드 검증 & 스코어링
• • 회사 정보, 직무, 행동 이력 등을 바탕으로 “어디에 먼저 시간 써야 하는지” 우선순위를 알려주며
• 개인화된 메시지 작성
• • 산업·직무·관심사에 맞춰 아웃바운드 메시지를 자동으로 만들어주고
• 미팅 & 후속 관리
• • 일정 조율, 리마인드, 후속 이메일을 자동으로 챙겨줍니다.

여기서 핵심은 하나입니다. AI가 영업사원을 대체하는 것이 아니라,영업사원이 하기엔 아까운 반복 업무를 가져가는 “보조 팀원”이라는 점입니다.

2️⃣ 세일즈에서 AI가 “옵션”이 아닌 이유

Similarweb의 분석과 오늘 우리가 현장에서 느끼는 현실은 같은 방향을 가리킵니다.

“세일즈는 더 이상 단순한 숫자 게임이 아니라, 데이터와 시스템이 만드는 게임이다.”

① “더 많이 연락하는 팀”에서 “더 똑똑하게 연락하는 팀”으로

예전에는,

• 전화를 더 많이 돌리고
• 메일을 더 많이 보내고
• 미팅을 더 많이 잡는 팀이 유리했습니다.

​지금은 상황이 다릅니다.

• 고객은 이미 수많은 메시지 속에서 선택하고 있고
• 스스로 정보를 찾고, AI로 요약하고, 비교해 보는 시대입니다.

이제 중요한 질문은,

“얼마나 많이 연락했는가?”가 아니라 “누구에게, 언제, 어떤 맥락으로 연락했는가?”

입니다. AI 세일즈 에이전트는 바로 이 “맵과 타이밍을 맞추는 일”을 도와줍니다.

​

② 인력이 적을수록 AI의 레버리지가 커진다

한정된 인력으로 많은 일을 해야 하는 조직일수록 AI의 효과는 더 큽니다.

• 리드 리서치
• 기초 데이터 정리
• 비슷한 구조의 후속 이메일 작성
• CRM 입력과 정리

이런 일들을 AI가 상당 부분 맡게 되면,

같은 인원으로도 훨씬 더 많은 “진짜 영업”에 시간을 쓸 수 있습니다.

3️⃣ AI vs 인간이 아니라, “새로운 역할 분담”의 문제

Similarweb이 강조하는 메시지는 명확합니다.

“AI는 영업 담당자를 없애는 것이 아니라, 영업 담당자의 시간을 재배치하는 도구다.”

역할을 나눠 보면 더 분명해집니다.

그래서 질문은 이렇게 바뀝니다.

“AI를 도입할까 말까?”가 아니라 “사람이 해야 할 일과, AI가 맡을 일을 어떻게 나눌까?”

4️⃣ 리포트에서 얻은 세 가지 (핵심) 인사이트

​이 리포트를 정리하면서, 실제 세일즈에 적용 가능한 AI 관련 솔루션을 개발하고 다양한 기업을 만나는 "이볼브"라는 회사 입장에서 특히 크게 와닿았던 지점이 세 가지 있습니다.

​① “AI 기능”이 아니라 “AI 팀원을 설계해야 한다”

​단순히 “챗봇 하나 붙인다”, “요약 기능을 넣는다”로는 충분하지 않습니다.
Similarweb이 이야기하는 AI 에이전트는,

• 특정 업무(예: 미팅 준비, 리드 탐색, 후속 메일)를
• 처음부터 끝까지 책임지는 하나의 “역할”​로 정의돼 있습니다.

이볼브 역시 제품과 컨설팅을 설계할 때,

• 기능 목록이 아니라
• “우리 고객사의 영업팀에 어떤 AI 팀원을 한 명 더 넣는가?”

라는 관점에서 접근해야겠다는 결론을 다시 확인했습니다.

​

② 데이터 정리 없는 AI는 절반짜리다

​AI 에이전트가 똑똑해지려면, 결국 데이터의 품질이 전제입니다.

• CRM·스프레드시트·메일·콜 기록이 제각각 흩어져 있고
• 누구도 전체 흐름을 한 눈에 보기 어려운 상태라면

AI도 그 한계 안에서만 움직일 수밖에 없습니다.

그래서 이볼브는,

• 고객·영업 데이터를 자동으로 모으고 정리하는 레이어와
• 그 위에 올라가는 AI 세일즈 에이전트를 하나의 흐름으로 설계하려고 합니다.

“데이터 세팅은 나중에, 일단 AI부터”가 아니라,
데이터와 AI를 동시에 설계하는 구조​가 필요하다는 뜻입니다.

​

③ AI는 아직 우리 고객을 보조하는 팀원으로 → 점차 자율적인 팀원으로 고도화한다.

​처음부터 모든 것을 맡기는 자율형 에이전트는 기술적으로도, 조직 문화적으로도 부담이 큽니다.
현실적인 방향은,​

• 보조형 코파일럿부터 시작
• • 미팅 준비 요약
  • 리드 우선순위 추천
  • 활동 로그 자동 정리

이 과정에서 축적된 데이터와 신뢰를 바탕으로 ​일부 영역을 점진적으로 자율형으로 확장 이라는 단계적 접근입니다.

​이볼브 역시,

• 우리 내부 영업팀에 먼저 적용하고,
• 이 경험을 바탕으로 고객사에 맞는 형태로 커스터마이즈하는 방식으로
• AI 세일즈 에이전트를 발전시켜 나가려고 합니다.

🎬 마무리: “다음 팀원을 뽑을 때, AI도 후보에 넣어야 합니다”

​새로운 영업 인력을 채용할 때, 앞으로는 이런 질문도 자연스럽게 따라올 것 같습니다.

“이번에 뽑는 한 명은, 사람이 좋을까, AI 세일즈 에이전트가 좋을까, 아니면 이 둘의 조합이 좋을까?”

• 리드 리서치
• 아웃바운드 초안 작성
• CRM 입력과 활동 정리

이런 일들을 AI 세일즈 에이전트에게 넘기고, 우리 팀은 관계, 전략, 신뢰 구축에 더 많은 시간을 쓸 수 있다면, 같은 인원으로도 훨씬 더 큰 성과를 기대할 수 있습니다.

이번 글은 Similarweb의 최신 분석 글 「AI Agents for Sales: 6 Key Capabilities and 7 Tools to Know in 2025」를 참고해 작성했습니다.

이 글은 “우리가 가고 있는 방향이 글로벌 트렌드와 맞닿아 있다”는 확인이자, “앞으로 어떤 부분을 더 잘 만들어야 하는지”에 대한 좋은 체크리스트가 되었습니다.

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