[AI 리더스] "오픈AI가 주목한 AI 에이전트"…와들, '젠투'로 커머스 혁신 나선다

"인공지능(AI) 에이전트의 본질은 단순 자동화가 아니라 목표에 따라 스스로 문제 해결 방식을 설계하는 능력에 있습니다. 과거 인터넷 초창기 IT 기업들이 '닷컴'이라는 범주로 묶였다가 검색·전자상거래 등으로 분화된 것처럼 AI 에이전트 역시 각 산업별 특화와 목적 설정에 따라 진화할 것입니다."

박지혁 와들 대표는 최근 기자와의 인터뷰에서 AI 에이전트와 기존 자동화 시스템의 차이를 설명하며 와들이 추구하는 방향을 공유했다. 그는 AI 에이전트가 설정된 목표에 따라 각기 다른 방식으로 문제를 해결한다는 점을 강조하며 와들의 '젠투'가 점원·분석가·마케터 역할을 동시에 수행함으로써 커머스 시장의 쇼핑 경험을 혁신하는 데 초점을 맞추고 있다고 밝혔다.

24일 업계에 따르면 올 한 해는 AI 에이전트 도입의 '원년'이 될 것으로 전망된다. 기존 룰 기반 자동화와 달리 AI 에이전트는 최소한의 지침만으로도 복잡한 문제를 스스로 이해하고 해결 방식을 설계할 수 있어 다양한 분야로 확장이 빠르게 이뤄질 것이란 기대가 크다.

박지혁 와들 대표 (사진=프루브)

"AI 에이전트, 자동화 넘어 스스로 의사결정까지"

박 대표에 따르면 AI 에이전트와 기존 룰 기반 자동화 시스템의 가장 큰 차이는 사람이 모든 프로세스를 설계하지 않아도 AI가 학습과 의사결정을 자율적으로 수행하는 소프트웨어라는 점이다.

그는 "기존 자동화 시스템은 정해진 명령이나 시나리오를 미리 입력해야 했다"며 "이와 달리 AI 에이전트는 대화와 맥락을 이해하고 상황에 맞춰 최적의 해결책을 찾아낼 수 있다"고 설명했다.

일례로 사용자가 "노트북을 사고 싶다"고 하면 룰 기반 시스템은 단순한 상품 목록만을 나열한다. 반대로 AI 에이전트는 사용자의 예산·브랜드 선호·필요 스펙 등을 종합적으로 파악해 맞춤형 추천을 제공할 수 있다. 단순 검색과 비교해 의사결정까지 지원할 수 있기 때문에 기업 입장에서는 한층 높은 고객 만족과 판매 성과를 기대할 수 있다.

와들 '젠투' 로고 (사진=와들)

박 대표는 에이전트의 또다른 핵심적 차이점으로 '자율성'을 꼽았다. 상품이 품절됐을 경우 기존 시스템은 '품절'이라는 사실만 알려주지만 AI 에이전트는 관련 데이터를 분석해 대체 상품을 추천하거나 재입고 알림을 설정하도록 유도할 역량을 가진다.

그는 "기존 룰 기반 챗봇과 달리 AI 에이전트는 미리 설정하지 않은 예외 상황에도 능동적으로 대응할 수 있다"며 "이는 거대언어모델(LLM)의 자연어 처리 능력과 학습 구조가 결합된 결과"라고 설명했다.

박 대표는 AI 에이전트가 시간이 지날수록 점점 더 정교해질 것이라고 전망했다. 단순히 미리 설정된 규칙을 따르는 기존 시스템과 달리 사용자와의 상호작용 데이터를 지속적으로 학습하며 맥락을 더욱 깊이 이해하는 방향으로 발전할 것이라는 설명이다.

그는 "단순 질문-답변을 넘어 AI가 맥락을 스스로 파악하고 최적의 대응을 할 수 있도록 진화할 것"이라며 "지금은 도입 초기 단계지만 머지않아 산업 전반에서 필수적인 인프라로 자리 잡게 될 것"이라고 내다봤다.

멀티 에이전트 시스템으로 커머스 혁신…오픈AI와 협업으로 기술력 '인정'

와들은 국내에서 AI 에이전트 개념이 아직 생소하던 지난해 초부터 시장에 뛰어들어 단순 챗봇이 아닌 '실제 판매 성과'로 이어지는 AI 점원 '젠투'을 개발해왔다. AI가 단순히 고객과 대화하는 역할을 넘어 구매 전환율을 높이는 실질적인 판매 도구로 기능해야 한다는 철학에서 출발한 것이다.

박지혁 대표는 "커머스 분야에서는 결국 구매 전환율을 얼마나 효과적으로 끌어올릴 수 있느냐가 핵심"이라며 "AI가 사용자에게 능동적으로 다가가고 실시간 데이터를 분석해 맞춤형 대화를 이끌어내야 성과로 이어진다"고 설명했다.

이를 위해 와들은 멀티 에이전트 시스템을 고안했다. ▲ 사용자와 직접 대화하며 맞춤형 상품을 추천하는 'AI 점원' ▲ 고객 대화 데이터를 분석해 트렌드를 도출하는 'AI 분석가' ▲ 분석 결과를 바탕으로 마케팅 전략을 자동 생성하는 'AI 마케터'가 긴밀히 협력하는 구조다.

박 대표는 "이 세 가지 역할이 '대화-분석-마케팅 실행'을 하나의 흐름으로 연결하면서 기존 챗봇이 가진 한계를 극복하고자 한다"며 "단순히 상품 추천을 하는 것이 아니라 고객의 행동 데이터를 기반으로 실시간 학습하며 최적의 구매 경험을 설계하는 방식을 추구하고 있다"고 강조했다.

와들은 거대 언어 모델의 해결되지 않은 난제인 '환각(hallucination)' 문제에도 주목하고 있다. AI가 존재하지 않는 정보를 사실처럼 답변하는 현상은 커머스 영역에서 치명적인 리스크가 될 수 있기 때문이다.

지난 4일 개최된 오픈AI 빌더랩 행사 (사진=빌더랩 행사 참가 지디넷 구독자 제보)

박 대표는 "잘못된 정보 제공은 단순한 실수가 아니라 브랜드 신뢰도와 직결되는 문제"라며 "와들은 실시간 데이터 학습과 재학습 기법을 적용해 이러한 문제를 최소화하는 데 집중하고 있다"고 강조했다.

와들의 기술력은 글로벌 시장에서 오픈AI의 공식 인증을 받으며 경쟁력을 입증했다. 지난해 3월 중소벤처기업부 주관 오픈AI 매칭데이에서 기술 검증을 거쳤고 이후 9월에는 오픈AI와 엔터프라이즈 계약을 체결하며 협업을 본격화했다. 이러한 협력관계는 지난해 10월 런던에서 개최된 오픈AI 데브데이와 이번달 한국에서 열린 오픈AI 빌더랩에도 지속됐다.

오픈AI와 엔터프라이즈 계약을 체결한 과정에 대해 박지혁 대표는 "AI 에이전트의 본질과 한계를 명확히 이해하고 이를 실용적으로 적용하는 역량을 높이 평가해 준 것 같다"며 "특히 지난 2021년부터 시각장애인을 위한 배리어 프리 쇼핑 서비스를 개발하며 기술로 사회적 문제를 해결하려 한 점이 긍정적으로 작용했다"고 설명했다.

실제로 그는 카이스트 산하 한국과학영재학교 재학 시절부터 장애인 보조공학을 연구하며 기술이 단순한 도구를 넘어 실질적인 문제 해결에 기여해야 한다는 방향성을 확립했다. 카이스트 전산학과 진학 후에는 AI와의 접목 가능성을 탐구하며 시각장애인을 위한 '배리어 프리 쇼핑 서비스' 개발로 이를 확장했다.

현재 와들은 시각장애인을 위한 배리어 프리 쇼핑 서비스에서 확장해 국내외 대기업 및 버티컬 커머스 플랫폼과의 협업을 확대하고 있다. AI 점원 '젠투'를 중심으로 커머스 시장에서의 입지를 강화하는 데 집중하는 모습이다.

이미 삼성물산, 교보생명, 주요 패션·뷰티·리빙 버티컬 커머스 플랫폼 등과 협력하며 국내에서 젠투의 활용 범위를 넓혀가고 있다. 지난해 프리-A 라운드에서 20억 원 규모의 투자를 유치했으며 올해 하반기에는 시리즈 A 투자 유치를 추진 중이다.

박 대표는 "현재 버티컬 플랫폼을 중심으로 협업을 확대하고 있다"며 "커머스 시장에서 'AI 점원' 하면 젠투를 떠올릴 수 있도록 입지를 다지는 것이 1차 목표"라고 강조했다.

"AI-AI 거래 시대 앞당긴다…글로벌 확장 통해 'AI 점원' 표준 노릴 것"

에이전트 시대가 본격화되면 자동적으로 AI가 직접 서로 협력하며 거래와 의사결정을 수행하는 시대가 도래할 전망이다. 와들 역시 이러한 AI 투 AI(A2A) 시대를 대비해 글로벌 확장과 기술 고도화 전략을 마련하고 있다.

박 대표는 A2A 시대가 열리면 AI 점원 '젠투'가 단순한 상품 추천을 넘어 사용자의 구매 결정을 대신 고민하고 다른 AI와 협력해 복잡한 프로세스를 해결하는 역할을 하게 될 것이라고 설명했다.

특히 그는 AI가 1만 개의 음식점과 통화해 최적의 예약을 찾고 또 다른 AI가 이를 받아 사용자의 일정과 조율하는 방식이 가능해질 것이라고 전망했다. 기존에는 사람이 직접 의사결정을 내렸지만 AI 간 협업이 가능해지면 소비자의 개입 없이도 최적의 선택이 이뤄질 수 있다는 것이다.

박지혁 와들 대표 (사진=프루브)

A2A 시대를 대비해 와들은 글로벌 시장 확장과 기술 표준화에도 박차를 가하고 있다. 글로벌 전자상거래 플랫폼 쇼피파이 등과 협력해 다국어 기반 AI 점원을 서드파티 앱 형태로 제공하는 방안을 검토 중이다. AI가 지역별 소비자 데이터를 학습해 각국의 사용자들에게 최적화된 쇼핑 경험을 제공하는 것이 목표다.

박 대표는 "북미, 유럽, 동남아 등은 AI 기술에 대한 수용도가 높고 전자상거래 플랫폼이 활성화돼 있어 빠른 확산이 가능하다"며 "LLM의 다국어 역량과 결합해 해외에서도 AI 점원이 즉각적인 가치를 제공할 수 있도록 할 것"이라고 말했다.