온톨로지로 '일하는 동료'를 만든다: 인핸스 이승현 창업자가 말하는 산업 특화 AI 에이전트

지금은 완전히 이제 에이전트로 넘어가고 있는 시대인 거 같습니다. 앞으로는 기업에서 모두 에이전트를 활용하실 텐데 에이전트가 안정적으로 업무를 수행하기 위해서는 어떤 문제를 해결하고 싶은가? 에이전트로. 그리고 거기에 대한 우리의 데이터는 충분히 있는가? 데이터를 어떻게 쌓을 수 있는가? 있는 정보를 연결할 수 있는가? 이런 것들이 기업이 앞으로 경쟁력을 가지고 운영되기 위해서는 굉장히 중요하다고 생각합니다.

안녕하십니까? 인핸스 창업자 이승현입니다. 저희는 산업 특화된 에이전트를 공급하는 회사인데요. 에이전트는 쉽게 얘기하자면 일하는 동료라고 볼 수 있습니다. 그래서 어떤 특정 산업을 잘 이해해서 우리 기업의 업무에 잘 맞춰서 같이 일해 주는 동료들을 공급하는 그런 회사라고 봐 주시면 좋을 것 같습니다. 최근 매출은 거의 100억 가까이 되고요. 저희 일하는 에이전트들이 한 50개국 이상에서 일을 하고 있습니다.

어렸을 때부터 컴퓨터 관심 많아 가지고 친구들이랑 해킹도 하고 프로그램 같은 것도 만들어 보고 했었거든요. 그 이후로 저한테 가장 좀 앞으로 이거 하고 살았으면 좋겠다 느낄 정도로 인상 깊었던 순간은 대학교 때 이제 영화 <허>를 봤을 때. 보고 나서 이제 인공지능이라는 걸 되게 빠졌어요. 그래서 <허>의 영상미 이런 것들도 되게 좋았는데 사람과 이렇게 대화를 하면서 일도 대신 해 주고 친구도 돼 주고 하는 그런 과정들이 제 눈에는 좀 아름답고 좀 멋있게 보였던 거 같습니다.

창업에 대해서 관심을 가지게 된 거는 교수님이 의대 교수님 만나러 가는 미팅에 저를 데리고 가셨어요. 경동맥 이렇게 인식해서 뭔가를 해 보고 싶다고 하셨어요. 저희 교수님이 나는 못 할 것 같다, 그런 얘기 하셨어요. 그리고 이제 교수님이 잠깐 자리를 비우셨는데 의대 교수님이 저한테 물어보시는 거예요. 이거 그렇게 어렵냐? 해서 저는 해 볼 수 있을 것 같다. 그랬더니 그럼 네가 한번 해 볼래? 그러시더라고요. 그래서 잘하는 친구도 한 세 명 불러 가지고 이제 경동맥 인식하는 프로그램 만들어서 이제 프로토타입 보여 드렸더니 되게 좋아하시더라고요. 결국엔 그게 조금씩 잘돼 가지고 그 교수님이 그걸 진짜 사 가셨어요. 사니까 저희가 수익이 생기잖아요. 수익 생긴 거를 팀 하던 친구들한테 배분했었거든요. 친구들도 되게 고마워하고 좋아하는 거예요. 그래서 앞으로 이런 일 하면 좋겠다. 그래서 유의미한 걸 만들고 그걸 가지고 얻은 수익을 잘 배분하는, 그럼 이런 걸 더 많이 해 볼 수 있는 일은 뭘까? 아, 자연스럽게 창업을 해야겠구나 이런 생각이 좀 느꼈어요.

근데 개발은 알지만 판매하고 기업을 운영하려면 그거 외에도 되게 다양한 것들이 필요하더라고요. 마케팅도 있어야 되고 인사, 재무도 있어야 되고. 제일 잘하는 기업이 어딜까라고 봤을 때는 제 어린 눈의 시야에서 삼성전자가 독보적으로 잘하는 거 같았고 그래서 삼성전자에 입사했습니다.

삼성전자에 들어와서 사실 배운 건 진짜 너무너무 많은데요. 저만큼 이렇게 직무가 많이 바뀐 사람도 그렇게 많지 않았을 것 같아요. 처음 갔을 때는 당연히 엔지니어로 입사를 했는데 현업 부서에 딱 교육 마치고 갔을 때는 인사팀에 들어갔었고 인사팀에서 채용 업무 이런 것들을 좀 배우고, 너 인사팀 있었으니까 너 원하는 부서 보내 줄게 했을 때 저는 영화 <허> 같은 거 만들어 보고 싶다 그랬더니 인공지능 쪽 프로젝트를 또 맡게 되고, 그다음에는 UX 이런 것들에 관심을 많이 갖게 돼서 디자인팀에 지원해서 3, 4년 정도를 배웠습니다. 그래서 엔지니어로 입사해 가지고 여러 직무를 경험하는 건 그렇게 일반적이진 않은 거 같습니다. 근데 그 루트가 막혀 있는 건 아니었어요. 저는 늘 손들고 이동하는 편이었어요. 제가 꼭 필요하다고 생각하는 부분들을 꽤 깊이 있게 배울 수 있어서 창업을 하고 난 이후에도 그런 자양분들이 많이 도움이 됐던 거 같습니다.

또 창업으로 이어지기도 한 게, 그런 와중에 룸메이트가 아마존 쇼핑에 신발 박스를 팔고 있었거든요. 처음에 한두 개씩 팔다가 갑자기 막 잘 팔려서 100개, 200개씩 팔리는 거. 그러니까 일이 너무 많아요. 그 신발 박스가 다 중국에서 떼오는 거였거든요. 중국에서 떼고 주문 넣고 상품 문의랑 대응하고 이런 일이 너무 많아요. 근데 이게 한 땀 한 땀 손으로 하는 일들이 너무 많은데 이거 왜 그렇게 하고 있지? 그런 생각이 좀 들었어요. 그 친구가 이제 이거 할 일 너무 많은데 너 형통어 나왔으면 이런 거 자동화하는 거 개발 좀 해 주면 안 되냐라고 해서, 이거 자동화 좀 해야겠다 그런 생각 했었죠. 친구들이 이제 모여 가지고 1년 반 정도 했어요. 그래서 주말에 모여 가지고 저희 집에서 다 툭 들고 와 가지고 개발하고 테스트해 보고 개발하고 테스트해 보고 막 재밌게 프로젝트 했었는데, 중국에서 산 게 그 오픈 마켓플레이스에 올려 놨더니 누가 주문이 들어서 팔리는데 이게 파이프라인 연결해서 쭉 팔리는 거야. 사람 없이도 자동화한 것들이 현실 세계에서 워킹을 하는구나. 이거 너무 재밌다. 이제 앞으로 자금만 되면 계속 팔리겠다 이거. 그걸 이제 보는 순간이 굉장히 좀 임팩트 있는 순간이었고, 그럼 이걸 가지고 현실 세계에 더 많은 일들을 운영하고 자동화할 수 있겠다는 생각이 들어서 2021년에 자동화라는 주제를 가지고 작업했습니다.

저희가 했던 첫 번째 프로젝트가 중국에 있는 공장들에서 상품을 검색하고 클릭 한 번 누르면 내 창고까지 모든 물류를 거쳐서 상품이 이렇게 딱 오게 되는. 근데 실제로 이걸 적용하려다 보니까 데이터나 숫자로만 보이지 않는 현실 세계의 굉장히 많은 디테일, 그리고 사람의 판단 요소들이 많이 들어가더라고요. 사진으로 보였던 상품이 실물로 보면 너무 훔친 경우가 많았고요. 두 번째로는 이게 그럼 대량으로 많이 사셔야 되는데 사시는 분들이 그냥 소량으로만 사시는 거예요. 왜 그러실까? 왜 대량으로 사시는 분들은 우리를 안 통하고 사실까.

그래서 이제 대량으로 유통하시는 분들이 많은 남대문을 직접 찾아가 봤었죠. 저희가 그때 기능이 이렇게 화면을 딱 비추면 중국 공장에서 얼마지, 얼마나 걸릴 건지 이런 기능이 있었거든요. 그래서 사장님한테 이거 지금 2,000원에 판매하고 계시죠. 제가 이거 350원에 떼어다 드릴 수 있습니다. 유통하시는 분들이 별 관심이 없으시더라고요. 남대문에 일주일에 한 번씩 계속 가 가지고 층을 다 돌았던 거 같아요. 1층부터. 하도 많이 왔다 갔다 하니까 어느 여자 사장님께서 저를 부르셔 가지고 그런 얘기 하시더라고요. 젊은 사람 열심히 하는 거 같은데 내가 이거 왜 당신한테 못 사는지 내가 알려 줄게. 가끔은 너네가 쌀 때도 있을 텐데 나는 중국에 사입 삼촌이라는 사람이 있어서 그 사람이 내 걸 다 사 주는데, 그 사람은 내가 어떤 게 품절이 나면 한국에서라도 찾아 가지고 빨리 배송을 해 준다든지, 내가 어떤 특정 제품이 없는 거를 사고 싶으면 최대한 유사한 거라도 어떻게든 사 주는 일들을 한단 말이야. 근데 내가 너네 걸 산다는 거 알면 그 사입 삼촌이 더 이상 나를 그렇게 많이 안 도와줄 거야. 그럼 나한테 리스크가 커, 사업에.

제가 그때 느낀 거는 단순히 그냥 이론적으로 얼마가 더 싸다 이런 거보다 업무가 운영되는 전체 프로세스를 이해하고, 우리가 사실은 잘 모르는 암묵지들 이런 것들이 잘 반영이 돼서 실제 산업 전반에 어떤 플러스가 있어야 고객들이 새로운 서비스를 쓰겠구나 이런 것들을 배울 수 있었던 소중한 프로젝트였죠.

프로젝트들을 계속 해보고 잘될 때도 있고 안 될 때도 있었는데, 그 와중에 우리의 사업이란 결국 어떤 방향으로 흘러가야 되는가를 배울 수 있었던 프로젝트가 하나 있었어요. 광고를 인공지능이 되게 똑똑하게 해주는, 광고 단가를 낮춰 가지고 하지만 더 많이 보일 수 있게끔 하는 그런 기능들을 만들어서 했었거든요. 근데 이게 사장님들이 이런 게 내가 진짜 필요하다는 걸 만든 거였어요. 근데 만들어 놓고 보니까 그 사장님은 너무 좋아하시지만 다른 분들은 난 이거 별로 필요 없는데, 혹은 나는 이런 방식으로 판매하진 않는데에 해당하는 거여서 사용자가 극소수로 적었습니다. 이게 느낀 점이 커머스에서 물건을 팔려면 결국 가격도 관리하고 정산도 해야 되고 CS도 해야 되고 광고도 해야 되는데, 그게 각 기업마다 조금씩 다르다. 그래서 각 기업에 특화된 거를 굉장히 빠르게 만들 수 있는 시스템을 만들겠다라는 생각에 좀 다다랐어요. 커스터마이징이 굉장히 쉽게 될 수 있는 그런 플랫폼을 만들기 시작했죠.

저희가 했던 거는 각 기업에 맞게 워크 프로세스를 정의한 다음에 그 워크 프로세스 위에서 에이전트가 이제 동작될 수 있는 구조를 만들어서, 우리는 A라는 방식으로 일해요, 아니면 A-라는 방식으로 일해요 하면 그런 것들이 에이전트에게 빠르게 적용될 수 있도록 그런 시스템을 구성했고, 근데 각 기업마다 이게 다 달라서 매번 사람이 다 한 땀 한 땀 하려면 너무 시간이 많이 걸리는 거. 이거 어떻게 적용하지? 그래서 이 문제를 도대체 어떻게 해결할까? 이런 걸 고민하고 있었는데

생각해 보니까 삼성전자 입사했을 때 연구소에 이제 배치받았을 때 거기 주제가 딱 요거였어요. 날리지 그래프, 온톨로지 만드는 팀이었거든요. 온톨로지는 사실 개념은 좀 오래됐어요. 1980년대부터 팀 버너스리가 월드 와이드 웹 하면서 형성한 개념인데, AI에게 세차하러 갈 건데 걸어서 가는 게 좋을까? 아니면 차를 가져가는 게 좋을까라고 하면 걸어서 가는 게 좋을 것 같은데 이런 대답을 해요. 세차장 가는데 차를 안 가져가면 안 되잖아요. 그러니까 AI는 세차장과 차 그리고 나와의 관계가 어떻게 돌아가는지를 사실은 모르는 거죠. 근데 온톨로지가 있으면 나는 세차장 갈 때 차를 씻기러 가는 거기 때문에 차를 타고 가야 돼, 요런 개념을 구성해 놓는 거거든요. 그래서 세상에는 어떤 존재가 있고 A라는 존재와 B라는 존재는 어떤 관계를 맺고 있고, 이런 것들을 AI가 쉽게 이해할 수 있도록 하는 그런 지식 체계입니다.

그래서 2024년 말 정도부터는 온톨로지를 박차게 기획했는데, 결국에는 온톨로지를 잘 구축하는 데 가장 중요한 요소는 도메인 전문가의 지식을 잘 여기에 녹이는 게 되게 중요하거든요. 암묵지를. 그리고 이제 어디에서 온톨로지의 관계가 빠져 있을 가능성이 높은지 이런 것들을 체크하고, 좀 더 나아가서는 이 암묵지들을 사람이 체계적으로 정리한다는 게 사실 좀 오래 걸려요. 그래서 이걸 사람이 지식을 쏟아내면 인공지능이 잘 체계화해서 온톨로지로 더 빠르게 구성하는 그런 어떤 노하우들이 많이 쌓였습니다.

온톨로지를 좀 구성한 이후에 에이전트가 비로소 안정적으로 일을 하기 시작했어요. 진짜 제품으로서 고객에게 효용 가치를 주는구나. 그러니까 또 고객들이 더 유입이 돼서 커머스 리테일 외에도 다양한 버티컬 고객 기업들이 생기고 있는 중입니다.

고객분들이 요청을 주셨어요. 제조 이런 거 할 수 있는 거 아니에요? 너네 기술로, 온톨로지로 이제 자동화하는 부분들. 저희도 이제 좀 검토를 해 봤는데 기술적으로 너무 되는 거예요. 그래서 이게 도메인 확장이 가능하구나. 너무 커머스 리테일에만 매몰될 필요는 없겠다. 그런 생각을 하게 됐습니다. 그래서 저희 산업 특화된 영역이 커머스 리테일에서 제조, 금융, 부방까지 이렇게 확장되면서 거기에 맞게 이제 도메인 날리지가 쌓여 나가는 중입니다.

AI를 단순히 이제 대화하는 챗봇으로 생각하고 계신 게 많은데요. 지금은 완전히 이제 에이전트로 넘어가고 있는 시대인 거 같습니다. 대화를 넘어서 고객의 의도를 알아채서 실제로 어떤 실행까지 하는 것을 이제 에이전트라고 하고요.

저희가 2026년 3월 9일에, 알파고와 이세돌 국수님께서 대국을 둔 정확히 10년이 되는 날 이세돌 국수님과 다시 어떤 행사를 열었거든요. 그때 저희가 좀 시대적으로 알리고 싶었던 거는 인공지능과 사람의 관계였어요. 그때는 알파고랑 이세돌 국수님이랑 이제 대결했잖아요. 지금은 대결 구도에서 내 일을 도와주고 내 의도대로 설계되는 그런 에이전트, 그런 협업의 구도로 관계가 바뀌었다라는 것을 이 행사를 통해서 많은 분들께 알리고 싶었습니다.

앞으로는 기업에서 모두 에이전트를 활용하실 텐데 에이전트가 안정적으로 업무를 수행하기 위해서는 우리가 알고 있는 지식을 에이전트에게 잘 설명해 주는 것이 필요하고, 어떤 문제를 해결하고 싶은가, 에이전트로. 그리고 거기에 대한 우리의 데이터는 충분히 있는가? 데이터는 없을 수 있어요. 그러면 그 데이터를 어떻게 쌓을 수 있는가, 있는 정보를 연결할 수 있는가, 요거를 기본적으로 점검해 보시는 것을 추천드립니다.

저희는 AI 시대의 마이크로소프트 같은 운영 체제 기업이 되고 싶습니다. 그냥 단순히 외국에서 팔린다 이런 게 아니라 한국의 기술이 세계에서 진짜 임팩트 있는 족적을 남기고, AI 에이전트 분야에서는 한국의 기업이 마켓셰어 1등, 이제 원대한 목표를 가지고 달려보고