Gemini 3.5 Flash를 활용한 고객 온보딩 가속화 파일럿 사례

@Shopify는 전 세계 규모에서 더욱 정확한 판매자 성장 예측을 위해, 긴 호흡(long horizon) 동안 복잡한 데이터를 분석하는 서브 에이전트(sub-agents)를 병렬로 실행하고 있습니다.

Gemini 3.5 Flash는 @tryramp가 과거 패턴에 대한 추론(reasoning)과 복잡한 송장에 대한 멀티모달 이해(multimodal understanding)를 결합하여, 더 스마트하고 신뢰할 수 있는 OCR을 구현할 수 있도록 지원하고 있습니다.

@Salesforce는 문맥을 유지하고 복잡한 다회차 도구 호출(multi-turn tool calling)을 수행하는 여러 서브 에이전트를 배치함으로써, 복잡한 기업 업무를 안정적으로 자동화하기 위해 Gemini 3.5 Flash를 Agentforce에 통합하고 있습니다.

@Databricks는 에이전트 워크플로(agentic workflows)를 사용하여 실시간 정보를 모니터링 및 검색하고, 방대한 데이터셋을 가로질러 추론함으로써 문제를 진단하고, 수정 사항을 식별하며, 데이터 과학자들을 위한 솔루션을 제안하고 있습니다.

@MacquarieBank는 Gemini 3.5 Flash가 100페이지 이상의 복잡한 문서를 추론하고, 관련 정보를 검색하며, 낮은 지연 시간(low latency)으로 신뢰할 수 있는 권장 사항을 제공함으로써 고객 온보딩을 어떻게 가속화할 수 있는지 파일럿 테스트를 진행 중입니다.

@Xero는 공급업체를 식별하고 1099 세금 양식을 위한 정보를 수집하는 것과 같이 복잡하고 수주가 걸리는 워크플로를 자율적으로 관리하는 에이전트를 배치하여, 소상공인들이 지루한 행정 업무를 자동화할 수 있도록 지원하고 있습니다.