[디지털데일리 이종현기자] “인공지능(AI)에게 사람의 손과 발 역할을 하는 기능을 붙여 AI 에이전트로 진화시켰다. 복잡한 개발과 코딩 없이 채팅을 하는 것만으로 업무를 자동화할 수 있는 ‘오토메이션 2.0’의 시대가 도래했다.”(김계관 그리드원 대표)

18일 그리드원은 서울 서초구 엘타워에서 ‘그리드원 테크데이24’ 행사를 개최했다. 자사가 보유한 로봇프로세스자동화(RPA) 기술이 어떤 방식으로 진화하고 있는지, 이를 기업들이 어떻게 활용하고 있는지 등에 대해 소개됐다.

김 대표는 “전통적인 업무 자동화의 한계는 자동화를 위해 별도의 개발 작업과 같은 사람의 개입이 필요했다는 것”이라며 “하지만 생성형 AI의 등장으로 기계가 사람의 말을 알아듣고 소통할 수 있게 됐다. 사람의 개입 없이, 우리의 일을 AI가 대신할 수 있는 환경이 조성된 것”이라고 말했다.

그러나 생성형 AI 하나만으로는 혁신적인 업무 자동화는 불가능하다는 것이 그의 설명이다. 오픈AI의 ‘챗GPT’나 구글의 ‘제미나이’ 등이 정보를 제공해줄지언정 관련 기차표를 예매하는 ‘작업 수행 능력’은 갖추지 못했기 때문이라는 설명이다.

이에 대한 대안으로 그리드원이 제시한 것이 AI 에이전트, ‘고두(GO;DO)’다.

그리드원의 AI 에이전트는 업무 자동화를 위해 활용되고 있는 RPA와 광학문자인식(OCR) 등에 대규모언어모델(LLM)을 더함으로써 실제 작업 수행 능력을 갖추게 됐다. 기차표를 예매하거나, 쇼핑몰에서 물품을 구매하는 것도 가능하다.

실제 이날 행사에서 김 대표는 고두의 활용 시연 모습도 공개했다. 흔히 사용되는 챗봇 형태의 인터페이스에 기차표를 예매해 달라고 하자 이동 동선 및 시간대를 추천하는 것은 물론이고 실제 기차표를 예매한 뒤 이를 캘린더 애플리케이션(앱)에 등록까지 수행했다.

이는 LLM과 RPA, 그리고 코레일이 제공하는 애플리케이션프로그래밍인터페이스(API)를 이용한 결과다. 그리드원은 여기에 그치지 않고 API를 지원하지 않는 경우에도 자동화를 할 수 있다며 스타벅스 앱에서 커피를 주문하는 시연영상도 공개했다. 사람이 앱을 보고 주문하듯, RPA가 화면 속 사용자환경(UI)를 이해하기에 가능한 일이라는 설명이다.

김 대표는 “그리드원은 업무 자동화 솔루션 기업으로 지난 20년간 다양한 자동화 솔루션을 개발해 왔다. 이를 기반으로 AI의 눈과 손으로 활용할 수 있는 서비스인 AI 에이전트를 출시한 것”이라며 “AI가 주목을 끌자 갑작스레 뛰어든 것이 아니다”라고 피력했다.

장석수 그리드원 최고기술책임자(CTO)는 고두의 LLM에 대해 “복수의 오픈소스 모델을 함께 사용하는 ‘블렌딩 LLM’”이라고 소개했다. 오픈소스 LLM을 바탕으로 파인튜닝해 사용 중이라며, 올해 내 출시 예정으로 알려진 메타의 ‘라마(Llama)3’에 관심을 두고 있다고 밝혔다.

그리드원은 내년도에 기업공개(IPO)를 추진한다는 계획이다. 이를 위해 올해 상반기 내 기업(B2B)용 AI 에이전트 서비스를 출시, 하반기 투자 유치 및 글로벌 서비스화 등으로 200억원의 매출을 거두겠다는 목표도 세웠다. 전년도 매출액 78억원의 2배를 훌쩍 넘는 수준이다.

하지만 2배 이상의 매출 성장이 가능할지, 또 그리드원에 비해 훨씬 큰 규모의 RPA 기업들과의 경쟁에서 어떻게 우위를 점할지 등에 대한 숙제가 남아 있다. RPA 시장에서는 오토메이션애니웨어, 유아이패스 등 외국계 기업이 우위를 점하고 있다. 삼성의 정보기술(IT) 계열사인 삼성SDS도 주력 제품으로 RPA를 내세우는 중이다.

경쟁사 대비 경쟁력을 묻는 질문에 김 대표는 비정형 데이터에 대한 처리 능력을 꼽았다.

김 대표는 “자동화의 핵심은 비정형 데이터”라며 “유아이패스 등 글로벌 기업 일부는 정형 데이터 처리에만 집중하고 있다. 하지만 정형 데이터로 자동화할 수 있는 영역은 굉장히 제한적이다. 비정형 데이터를 처리해야 업무의 50~60% 정도 가능할까 싶은 수준”이라고 말했다.

이어서 “RPA를 이용한 그동안의 자동화가 ‘오토메이션 1.0’이었다면, AI 에이전트는 ‘오토메이션 2.0’이라고 부를 만큼 큰 변화가 있을 것”이라며 “당장은 기업 검색 시장에 주력할 예정이다. 정형 데이터만 찾을 수 있었던 기존 검색과 달리 AI 검색은 기업이 보유하고 있는 방대한 비정형 데이터를 자산화하는 데 효과적”이라고 부연했다.