안녕하세요, 더선한(주)입니다.

지금까지 AI는 따로 챗봇 창을 열고 물어보는 ‘옆에 둔 도구’였습니다. 그런데 이제 AI가 그 창을 벗어나, 우리가 실제로 일하는 Slack 채널 안으로 들어와 팀원처럼 업무를 맡기 시작했습니다. 그 대표적인 예가 Anthropic의 Claude Tag입니다. 이 글에서 Claude Tag가 무엇이고 어떻게 작동하는지, 그리고 저희 PEAKRO가 이 흐름을 세일즈에 어떻게 적용할지 정리해 보겠습니다.

출처 : https://www.anthropic.com/news/introducing-claude-tag

1. Claude Tag란

먼저 오해 하나만 짚고 가겠습니다. Claude Tag는 문서에 ‘키워드 태그’를 붙이는 기능이 아닙니다. Slack에서 @Claude를 불러 실제 업무를 맡기는 AI 팀원입니다. 이름도 @Claude를 태그해서 부른다는 데서 나왔습니다.

Anthropic이 2026년 6월 23일 공개했고, 지금은 Team·Enterprise 요금제에서 Slack 공개 베타로 쓸 수 있습니다(모델은 Opus 4.8). Anthropic은 이를 ‘Claude Code의 진화’라고 소개합니다.

사용법은 이렇습니다. @Claude를 태그하고 할 일을 말하면 됩니다. 그러면 Claude가 일을 단계로 쪼개 체크리스트로 진행하고, 결과물(문서·분석·코드·보고서)을 그 대화 스레드에 올려줍니다. 여기서 중요한 점은, 채널에 있는 팀원 모두가 하나의 Claude와 함께 일하고, 누구나 중간에 끼어들어 이어받을 수 있다는 것입니다.

출처 : https://www.ai-heroes.co/en-us/blog/claude-tag-anthropic-slack-ai-teammate-2026

2. 기존 챗봇과 다른 5가지

  • 팀 협업 — 공개 채널에서 진행돼 누구나 이어받습니다.
  • 끝까지 실행 — ‘그럴듯한 답’이 아니라 ‘끝낸 일’이 기준입니다.
  • 채널 기억 — 채널 단위로 맥락이 쌓여 다시 설명할 필요가 없습니다.
  • 선제 대응 — 반복 업무를 알아서 챙기고 먼저 알려줍니다.
  • 장기 자율 작업 — 스스로 계획해 몇 시간~며칠씩 처리합니다.

Anthropic 내부 사례: 자사 제품팀 코드의 65%를 내부용 Claude Tag가 만든다고 합니다. 다만 이건 Anthropic 내부 수치일 뿐, 다른 회사의 성과를 보장하는 숫자는 아닙니다.

출처 : https://aitoolsclub.com/meet-claude-tag-anthropics-new-ai-teammate-that-lives-inside-your-slack/

3. 어떻게 작동하고, 무엇이 안전한가

핵심은 Claude가 ‘누구’의 자격으로 일하느냐입니다. Claude는 요청한 개인의 계정이 아니라, 회사가 따로 만든 전용 계정(Agent Identity)으로 움직입니다. 그래서 누가 무엇을 시켰는지 기록에 남고, 채널마다 권한을 다르게 줄 수 있습니다. 영업 채널의 Claude에는 CRM만, 개발 채널의 Claude에는 GitHub만 열어주는 식이죠. 함께 하는 일은 채널에서, 개인 일은 DM에서 하면 됩니다.

작업은 대화마다 격리된 공간에서 이뤄지고, 외부 시스템 접근은 관리자가 허락한 경로로만 통과합니다. 덕분에 조직은 어떤 채널이 무엇에 접근할지 세밀하게 통제할 수 있습니다.

출처 : 더선한

4. 그렇다면 PEAKRO는 어디로 가는가

Claude Tag가 보여준 핵심은 ‘Slack에 붙였다’가 아니라, 사람들이 이미 일하는 공간에서 권한을 가진 AI가 여러 도구로 일을 끝낸다는 운영 모델입니다. 그런데 범용 AI 팀원이 ‘무엇이든’ 한다면, 세일즈는 조금 다릅니다. 다루는 데이터(기업·의사결정자·딜)도, 판단(누구에게 언제 무엇을 제안할지)도, 책임(잘못된 발송의 무게)도 세일즈만의 것이기 때문입니다. 그래서 세일즈에는 세일즈에 특화된 AI 팀원이 필요합니다. 저희 PEAKRO가 향하는 지점이 바로 여기입니다.

PEAKRO가 지향하는 방향은 세 가지입니다.

  • 세일즈에 특화된 맥락 — 기업 정보·뉴스·고객 관계·미팅 기록을 하나의 세일즈 데이터로 연결해, 단순 대화가 아니라 ‘영업 판단’에 필요한 맥락을 갖추는 것을 목표로 합니다.
  • 발굴부터 미팅까지 한 흐름 — 리서치 → 제안 메시지 → 승인 → 미팅 예약 → CRM 기록까지, 세일즈 전 과정을 여러 전문 에이전트가 이어서 처리하는 구조를 지향합니다.
  • 에이전트가 에이전트에게(A2A) — 사람이 일일이 뛰지 않아도 에이전트끼리 연결되는 새로운 영업 방식을 그려 갑니다.

저희가 그리는 모습은, 예를 들면 이런 요청입니다.

@Peakro P사의 사업 변화와 우리 솔루션의 연결점을 분석하고, 의사결정자와 접근 우선순위를 정리한 뒤, 제안 메시지를 만들어 승인받으면 미팅 일정을 제안해줘.

실제로 저희가 Claude Tag에 사내 세일즈 데이터를 연결해 뽑아본 리드 우선순위입니다. (고객사명은 가명 처리)

그리고 이를 90일 파일럿으로 단계별로 검증해 나가려 합니다.

  • 1–30일 : 읽기 전용 – 파이프라인 브리핑, 정체 딜 탐지, 프리콜 브리프
  • 31–60일 : 승인 실행 – 제안 메시지 작성, 승인 후 발송, 미팅 후보 제안
  • 61–90일 : 성과 학습 – 전환율·응답률·절감 시간 측정

핵심 목표는 “AI를 얼마나 썼나”가 아니라 “좋은 리드를 얼마나 찾고, 미팅을 얼마나 빨리 만들었나”입니다.

마치며

AI가 이제 대화창 밖으로 나왔습니다. 그래서 기업이 던질 질문도 바뀌어야 합니다. “어떤 모델을 쓸까?”가 아니라, “AI에게 어떤 역할·데이터·권한·승인 규칙을 줄까?”입니다.

Claude Tag가 범용 AI 팀원이라면, PEAKRO는 고객을 찾고, 연결하고, 미팅을 만들고, 딜을 진전시키는 세일즈 AI 팀원입니다.

※ Claude Tag 관련 내용은 Anthropic 공식 발표(2026-06-23)와 공식 문서를 근거로 했습니다.