CEO 인터뷰 : "사람 없이 Agent로만 매출 100억" Agent-Native Brand 등장할 것
AI 스타트업 달파가 ‘백화점식’ 확장 노선을 버리고 K-소비재 산업으로 전선을 좁혔다. 지난 3년간 유통, 제조, 미디어 등 200여개 기업에 맞춤형 AI를 공급해 온 달파는 올해를 기점으로 K-뷰티, 패션, 식음료(F&B) 분야의 업무 전반을 장악하는 '에이전틱 OS'로 승부수를 던졌다. 다양한 산업군을 경험하며 쌓은 데이터를 바탕으로, AI가 성과를 가시화할 수 있는 직관적인 분야로 소비재를 정했다.
김도균 달파 대표는 “이제 에이전트가 의사결정부터 실행까지 전 과정을 완결할 수 있는 시대”라며 “단순한 기능 제공이 아니라 사람이 할 때보다 더 높은 매출 성과를 소비재 현장에서 증명해낼 것”이라고 밝혔다.
AI 에이전트로 업무 대체.. 소비재 산업 적용 본격화
김 대표는 AI 에이전트 시장이 이제 막 실제 산업 적용 단계에 진입했다고 진단했다. 그동안 AI가 질의응답이나 개발 보조 등 보조적 역할에 머물렀다면, 이제는 에이전트가 목표를 부여받고 기업 핵심 업무를 설계·수행하는 단계로 진화하고 있다는 분석이다.
그는 "기존 AI가 특정 기능을 자동화하는 수준이라면, 에이전트는 목표를 부여받고 스스로 업무를 설계하고 수행하는 것이 핵심"이라며 "가령 인플루언서 마케팅의 경우 조회수라는 목표를 주면 어떤 콘텐츠를 만들고 누구와 협업할지까지 에이전트가 스스로 판단한다"고 설명했다.
온톨로지(Ontology)와 Agent 기술력이 핵심
기업 AI 도입 과정에서의 가장 큰 과제로는 데이터와 업무 구조의 통합을 꼽았다. 기업 내 데이터가 다양한 시스템에 분산돼 있어 이를 연결하는 과정이 핵심 과제로 작용하고 있다는 설명이다. 단순한 솔루션 도입만으로는 해결이 어려운 구조적 문제라는 점도 강조됐다.
김 대표는 "기업마다 엑셀, PPT, 내부 시스템 등 데이터가 흩어져 있어 이를 하나로 연결하는 것이 가장 어렵다"며 "단순히 서비스형 소프트웨어(SaaS)를 도입하는 방식을 넘어 실제 업무 프로세스에 맞춰 AI를 설계하는 과정이 필요하다"고 말했다.
달파는 이같은 문제를 해결하기 위해 컨설팅 기반 접근 전략을 내세우고 있다. 사전 개념검증(PoC)을 통해 고객사의 업무 구조와 데이터를 분석한 뒤 맞춤형 에이전트를 설계하는 방식이다. 기업이 기존 업무 흐름을 유지하면서도 자연스럽게 AI를 도입할 수 있도록 지원한다.
김 대표는 이를 미국의 대표 데이터 분석·AI 플랫폼 기업인 팔란티어의 비즈니스 모델과 유사한 구조로 설명했다. 소비재 기업의 브랜드 운영 전반을 AI 중심으로 재편하는 전략이다.
그는 "기업 데이터와 업무 흐름을 온톨로지 기반으로 구조화하고 이를 토대로 에이전트가 의사결정과 실행을 담당하는 방식"이라며 "여기에 소비재 산업 지식을 결합해 운영 효율을 높이고 있다"고 강조했다.
Q. 창업한 후 3년이 지났는데
3년 동안 AI 업계에 엄청나게 많은 일이 있었다. 기술이 워낙 빠르게 발전하다 보니 결국 이 흐름에 얼마나 잘 따라가느냐가 AI 기업의 경쟁력이 되는 것 같다. 우리만의 기술이나 비즈니스 방식을 고수하기보다 계속 바꿔나가고 있다. 사실 사업하면서 어려움이 없을 거라고 생각하고 시작한 건 아니다. 사업과 기술 어려움은 계속 존재하지만 어차피 예상하고 가는 것이다. 문제를 정의하고 해결하는 과정이라고 생각하며 즐기며 하고 있다.
Q. 달파는 어떤 방향으로 변화하고 있나
지난 3년간 200개 이상의 기업에 AI를 구현하며 AX(AI 전환)를 해왔다. 이제는 하나의 산업을 혁신할 때가 됐다고 보고 ‘소비재’ 분야를 선택했다. 소비재 분야에 AI를 적용해본 경험이 많기도 하지만 혁신하기 좋은 영역이기도 하다. 소비재는 데이터 기반으로 업무를 처리한다. 상당량의 업무를 아직 사람이 수행해낸다. 이를 AI Agent로 혁신할 수 있다. 또 다른 이유도 있는데 한국이 소비재 강국이라 가장 한국적인 것으로 혁신하면 자연스럽게 글로벌 회사가 될 수 있다고 봤다. 현재 K-뷰티, 패션, 푸드 브랜드들과 업무 전반을 혁신하는 문제를 해결하고 있다.
Q. 최근 AI 기술의 트렌드는 어떻게 보고 있나
챗GPT 출시 이후 1년 동안은 대화형 거대언어모델(LLM) 기술이 발전했다면 2024년부터는 채팅만으로 해결할 수 없는 업무 자동화를 수행하는 에이전트의 시대가 됐다. 단순히 질의응답을 하는 게 아니라 여러 툴을 써서 작업하는 방식이다. 최근에는 기업의 업무나 산업을 통째로 뒤바꿔버리는 시도가 많다. 미국 법무법인 같은 곳은 일하는 방식 자체가 에이전트 기반으로 바뀌고 있다. 에이전트가 의사결정하고 실행하면 사람은 그걸 확인하거나 수정하는 정도로 바뀐다. 1년 안에 디지털 데이터 상에서 일하는 사무직의 업무 방식은 다 바뀔 거라고 본다. 올해가 그 변곡점이다.
