기업 내 AI 에이전트 도입의 현실
AI 에이전트는 그 가능성에도 불구하고 기업 내에서 큰 영향을 미치지 못하고 있다. 이러한 문제의 근본 원인으로는 적절한 맥락의 부족이 지적되고 있다. 새로운 스타트업 트레이스(Trace)는 이러한 결점을 메우기 위해 출범하였으며, 이들은 Y 컴비네이터(Y Combinator)의 2025년 여름 코호트의 일환으로 시작되었다. 트레이스는 복잡한 기업 환경과 프로세스를 매핑하여 AI 에이전트가 신속하게 스케일할 수 있도록 필요한 맥락을 제공하는 워크플로우 오케스트레이션 스타트업이다.
AI 에이전트 도입의 새로운 패러다임 제공
트레이스의 CEO인 팀 체르카소프(Tim Cherkasov)는 “OpenAI와 앤트로픽(Anthropic)은 기업 내에서 활용 가능한 훌륭한 인턴을 구축하고 있다”며 “우리는 이들을 어디에 배치해야 할지 아는 관리자를 만들고 있다”고 설명했다. 이러한 발언은 AI의 발전이 활용 가능성에도 불구하고, 실제 기업 환경에서 효과적으로 사용되지 못하는 현상을 언급하고 있다.
최근 런던에 본사를 두고 있는 트레이스는 Y 컴비네이터, 제노 벤처스(Zeno Ventures), 트랜스포즈 플랫폼 매니지먼트(Transpose Platform Management), 굿워터 캐피탈(Goodwater Capital), 포모사 캐피탈(Formosa Capital), 그리고 위펀더(WeFunder)로부터 총 300만 달러의 초기 자금을 모집했다고 발표했다. 벤자민 브라이언트(Benjamin Bryant)와 케빈 무어(Kevin Moore)와 같은 엔젤 투자자들도 투자를 아끼지 않았다.
지식 그래프를 통한 기업 환경 이해
트레이스의 시스템은 기업의 기존 도구들, 예를 들어 이메일, 슬랙(Slack), 에어테이블(Airtable) 등에서 지식 그래프를 구축하는 것에서 시작된다. 이러한 맥락을 바탕으로 사용자는 “새로운 마이크로사이트 디자인이 필요하다”거나 “2027년 판매 계획을 세워보자”와 같은 고수준의 작업을 입력할 수 있다. 그러면 트레이스는 단계별 워크플로우를 제공하며, 일부 작업은 AI 에이전트에게 위임하고 나머지는 인간 직원에게 할당한다. 시스템이 AI 에이전트를 호출할 때는 해당 서브 작업을 완수하는 데 필요한 특정 데이터를 제공함으로써 원활한 작업 진행을 도모한다.
이러한 방식은 기업 내 AI 에이전트를 온보딩하는 과정의 섬세한 업무를 자동화하여 실제 도입을 위한 주요 장애물이 되었던 문제를 해결하고자 한다.
치열한 경쟁 속에서의 트레이스의 차별점
AI 에이전트 분야는 점점 더 많은 기업들이 집중하고 있는 영역인 만큼, 트레이스 역시 여러 경쟁자들과 마주하게 된다. 최근 앤트로픽은 자체적인 기업용 에이전트를 출시했으며, 특정 부서 기능을 위한 프리빌트 플러그인을 제공하는 데 중점을 두고 있다. 또한 트레이스가 의존해야 할 많은 생산성 서비스들은 자사의 에이전트를 출시하고 있으며, 이는 스타트업 시스템과 경쟁할 가능성이 크다.
하지만 트레이스의 창립자들은 자신들의 지식 그래프 접근법이 성공의 핵심이 될 것이라고 믿고 있다. 이들은 AI 에이전트의 도입 구조에 맥락 공학을 깊이 삽입함으로써 좋은 경쟁력을 확보하겠다는 포부를 가지고 있다. 트레이스의 CTO인 아르투르 로마노프(Artur Romanov)는 “2024년과 2025년은 여전히 프롬프트 공학에 집중했다. 이제는 프롬프트 공학에서 맥락 공학으로 넘어갔다”며, “올바른 시간에 최고의 맥락을 제공하는 자가 AI 중심의 기업들이 구축할 수 있는 기반이 될 것”이라고 강조하였다.
필자의 단상
필자는 트레이스와 같은 스타트업이 기업 내 AI 에이전트 도입 문제를 해결해 나가는 방식에 큰 기대를 느낀다. 기술이 발전함에 따라, AI 에이전트가 기업의 생산성을 높이는 중요한 도구로 자리 잡을 수 있을 것으로 보인다. 다만, 시장의 경쟁이 치열해짐에 따라 독창적인 접근 방식과 지속적인 혁신이 필수적인 요소가 될 것이며, 이러한 점에서 트레이스가 앞으로 어떤 성과를 이뤄낼지 주목하게 된다.
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참고 및 출처: TechCrunch
