AI 에이전트로 매출 100억 만든 스타트업 | 인핸스 이승현

0:00지금은 완전히 이제 에이전트로

0:01넘어가고 있는 시대인 거 같습니다.

0:03앞으로는 기업에서 모두 에이전트를

0:04활용하실 텐데 에이전트가 안정적으로

0:07업무를 수행하기 위해서는 어떤 문제를

0:09해결하고 싶은가? 에이전트로 그리고

0:10거기에 대한 우리가의 데이터는 충분히

0:13있는가? 데이터를 어떻게 쌓을 수

0:15있는가? 있는 정보를 연결할 수

0:17있는가 이런 것들이 기업이 앞으로

0:19경쟁력을 가지고 운영되기 위해서는

0:21굉장히 중요하다고 생각합니다.

0:23안녕하십니까? 인네스 창업자

0:24이승현입니다. 저희는 산업 특화된

0:26에이전트를 공급하는 회사인데요.

0:28에이전트는 쉽게 얘기하자면 일하는

0:30동료라고 볼 수 있습니다. 그래서

0:32어떤 특정 산업을 잘 이해해서 우리

0:34기업의 업무에 잘 맞춰서 같이 일해

0:36주는 동료들을 공급하는 그런 회사라고

0:38봐 주시면 좋을 것 같습니다. 최근

0:39매출은 거의 100억 가까이 되고요.

0:41저 일하는 에이전트들이 한 50개구

0:43이상에서 일을 하고 있습니다.

0:47어렸을 때부터 컴퓨터 관심 많아

0:49가지고 친구들이랑 해킹되고 프로그램

0:51같은 것도 만들어 보고 했었거든요.

0:52그 이후로 저한테 가장 좀 앞으로

0:54이거 하고 살았으면 좋겠다 느낄

0:56정도로 인상깊urt 순간은 대학교 때

0:59이제 영화 허를 봤을 때 보고 나서

1:01이제 인공지능이라는

1:03걸 되게 빠졌어요. 그래서 허의 막

1:05영상미 이런 것들도 되게 좋았는데

1:07사람과 이렇게 대화를 하면서 일도

1:09대신 해 주고 친구도 대주고 하는

1:11그런 과정들이 제 눈에는 좀 아름답고

1:14좀 멋있게 보였던 거 같습니다.

1:15창업에 대해서 관심을 가지게 된 거는

1:18교수님이대 교수님 만나러 가는 빅팅에

1:21저걸 데리고 가셨어요. 경동매 이렇게

1:23인식해서 뭔가를 해 보고 싶다고

1:24하셨어요. 저희 교수님이 나는 못 할

1:26것 같다. 그런 얘기 하셨어요.

1:28그리고 이제 교수님이 잠깐 자리를

1:29비우셨는데 의대 교수님이 저한테

1:31물어보시는 거예요. [음악] 이거

1:32그렇게 어렵냐? 해서 어 저는 해 볼

1:33수 있을 것 같다. 그랬더니 그럼

1:35네가 한번 해 볼래? 그러시더라고요.

1:36그래서 잘하는 친구도 한 세 명 불러

1:38가지고 이제 경동력 인식하는 프로그램

1:40만들어서 이제 프로토타입 보여

1:41드렸더니 되게 좋아하시더라고요.

1:43결국엔 그게 조금씩 잘돼 가지고 근데

1:44그 스님이 그걸 진짜 사 가셨어요.

1:46사니까 저희가 수익이 생기잖아요.

1:47수익 생긴 거를 팅 하던 친구들한테

1:50[음악] 배분했었거든요. 친구들도

1:51되게 고마워하고 좋아하는 거예요.

1:53그래서 아 앞으로 이런 일 하면

1:55좋겠다. 그래서 뭐 유미한 걸 만들고

1:57그걸 가지고 얻은 수익을 잘 배분하는

1:59아 그럼 이런 걸 더 많이 해 볼 수

2:00있는 일은 뭘까? 아, 자연스럽게

2:02창업을 해야겠구나 이런 생각이 좀

2:04느꼈어요. 근데 개발은 알지만

2:06판매하고 기업을 운영하려면 그거 외도

2:09되게 [음악] 다양한 것들이

2:10필요하더라고요. 마케팅도 있어야 되고

2:12인사 재무도 있어야 되고. 제일

2:14잘하는 기업이 어딜까라고 봤을 때는

2:16제 어린 눈의 시야에서 삼성전자가

2:17독부적으로 잘하는 거 같았고 그래서

2:19삼성전자에 입사했습니다.

2:21삼성전자에 들어와서 사실 배운 건

2:23진짜 너무너무 많은데요. 저만큼

2:25이렇게 직무가 많이 바뀐 사람도

2:26그렇게 많지 않았을 것 같아요. 처음

2:28갔을 때는 당연히 엔지니어 입사를

2:30했는데 현업 부사에 딱 교육 마치고

2:32갔을 때는 인사팀에 들어갔었고

2:33인사팀에서 뭐 채용 업무 이런 것들을

2:35좀 배우고 너 인사팀 있었으니까 너

2:38원하는 부서 보여 줄게 했을 때 아

2:40저는 영화 허 같은 거 만들어 보고

2:41싶다 그랬더니 인공지능 쪽 프로젝트를

2:44또 맡게 되고 그다음에는 UX 이런

2:46것들에 관심을 많이 받게 돼서 디자인

2:48팀에 지원해서 3, 4년 정도를

2:50배웠습니다. 그래서 엔진을 웹사해

2:51가지고 뭐 여러 직무를 경험하는 건

2:53그렇게 뭐 일반적이진 않은 거

2:54같습니다. 근데 그 루트가 막혀 있는

2:56건 아니었어요. 저는 늘 손들고

2:58이동하는 편이었어요. 제가 꼭

2:59필요하다고 생각하는 부분들을 꽤 힘도

3:01있게 배울 수 있어서 창업을 하고 난

3:04이후에도 그런 자양분들이 많이 도움이

3:06됐던 거 같습니다. 또 창으로 또

3:07이어지기도 한게 그런 와중에

3:09룸메이트가 아마존 쇼핑에 신발 박스를

3:12팔고 있었거든요. 처음에 한두 개씩

3:13팔다가 그 갑자기 막 잘 팔려고

3:14100개 200개씩 팔리는 거.

3:16그러니까 일이 너무 많아요. 그 신발

3:17박스가 다 중국에서 떼우는

3:19거였거든요. 중국에서 떼고 주문 넣고

3:21상품 문이랑 대응하고 이런 일이 너무

3:22많아요. 근데 이게 막 한 땀 한땀

3:24손으로 하는 일들이 너무 많은데 이거

3:26왜 그렇게 하고 있지? 뭐 그런

3:27생각이 좀 들었어요. 그 친구가 이제

3:29이거 할 일 너무 많은데 너 형통어

3:30나왔으면은 이런 거 자동화하는 거 좀

3:32개발 좀 해 주면 안 되냐라고 해서

3:34아 이거 자동화 좀 해야겠다. 그런

3:35생각 했었죠. 친구들이 이제 모아

3:37가지고 1년 반 정도 후됐어요.

3:39그래서 주말에 모여 가지고 저희

3:40집에서 다 툭 들고 와 가지고

3:42개발하고 테스트해 보고 개발하고

3:43테스트해 보고 [음악] 뭐 막 재밌게

3:44프로젝트 했었는데 중국에서 산게 그

3:47오픈 마클레 플레이스 올려 놨더니 그

3:48누가 주문이 들어서 팔리는데 이게

3:50파이프라인 연결해서 쭉 팔리는 거야.

3:52사람 없이도 자동한 것들이 현실

3:54세계에서 워킹을 하는구나. 어 이거

3:55너무 재밌다. 이제 어 이제 앞으로

3:57자금만 되면 계속 팔리겠다 이거.

3:59그걸 이제 보는 순간이 굉장히 좀

4:01임팩트 있는 순간이었고 그럼 이걸

4:03가지고 현실 세계에 더 많은 일들을

4:06운영하고 자동화할 수 있겠다는 생각이

4:07들어서 2021년에 자동화라는 주제를

4:10가지고 [음악] 작업했습니다.

4:14저희가 했던 첫 번째 프로젝트가

4:17중국에 있는 공장들에서 상품을

4:19검색하고 클릭 한 번 들으면 내

4:21창고까지 모든 물류를 거쳐서 상품이

4:24이렇게 딱 오게 되는 근데 실제로

4:26이걸 적용하려다 보니까 데이터나

4:28숫자로만 보이지 않는 현실 세계에

4:31굉장히 많은 디테일 그리고 사람의

4:33판단 요소들이 많이 들어가더라고요.

4:35사진으로 보였던 상품이 실물로 보면

4:37너무 훔친 경우이 많았고요. 두

4:39번째로는 이게 그럼 대량으로 많이

4:40사셔야 되는데 사시는 분들이 그냥

4:42소량으로만 사시는 거예요. 왜

4:43그러실까? 왜 대량으로 사시는 분들은

4:46우리를 안 통하고 사실. 그래서 이제

4:48대량으로 유통하시는 분들이 많은

4:50남대문을 직접 찾아가 봤었죠. 저희가

4:52그때 기능이 이렇게 화면을 딱

4:53비추면은 중국 공장에서 얼마지,

4:55얼마나 걸릴 건지 뭐 이런 기능이

4:57있었거든요. 그래서 사장님한테 이거

4:58지금 2,000원에 판매하고 계시죠.

5:00제가 이거 350원에 뛰어다릴 수

5:01있습니다. 유통하시는 분들이 별

5:03관심이 없으시더라고. 대사님 일주일에

5:05한 번씩 계속가 가지고 층을 다

5:07돌았던 거 같아요. 1층부터 어찌 뭐

5:08하도 많이 왔다 갔다 하니까 어느

5:10여자 사장님께서 저를 부르셔 가지고

5:12그런 얘기 하시더라고. 젊은 사람

5:13열심히 하는 거 같은데 내가 이거 왜

5:15당신한테 못 사는지 내가 알려 줄게.

5:17가끔은 너네가 쌀 때도 있을 텐데

5:19나는 중국에 사입 3삼촌이라는 사람이

5:21있어서 그 사람이 내 걸 다 사

5:22주는데 그 사람은 내가 어떤게 품절이

5:24나면 한국에서라도 찾아 가지고 빨리

5:26배송을 해 준다든지 내가 어떤 특정

5:28제품이 없는 거를 사고 싶으면 최대한

5:31유사한 거라도 어떻게든 사 주는

5:32일들을 한다 말이야 근데 내가 너네

5:34걸 산다는 거 알면 그 사입 3삼촌이

5:36더 이상 나를 그렇게 많이 안 도와줄

5:38거야. 그럼 나한테 리스크가 커.

5:39사업에 넘무 제가 그때 느낀 거는

5:41단순히 그냥 이론적으로 얼마가 더

5:44싸다 뭐 이런 거보다 업무가 운영되는

5:46전체 프로세스를 이해하고 우리가

5:48사실은 잘 모르는 안묵지들 이런

5:50것들이 잘 반영이 돼서 실제 산업에

5:53전방이 어떤 플러스가 있어야 고객들이

5:56새로운 서비스를 쓰겠구나 뭐 이런

5:58것들을 배울 수 있었던 소중한

6:00프로젝트였죠.

6:02프로젝트들을

6:03계속 해보고 잘될 때도 있고 안 될

6:05때도 있었는데 그 와중에 우리의

6:08사업이란 결국 어떤 방향으로 흘려가야

6:10되는가를 배울 수 있었던 프로젝트가

6:13하나 있었어요. 광고를 인공지능이

6:15되게 똑똑하게 해주는 광고당 단가를

6:17낮춰 가지고 하지만 더 많이 보일 수

6:19있게끔 하는 그런 기능들을 만들어서

6:22했었거든요. 근데 이게 사장님들이 아

6:24이런게 내가 진짜 필요하다는 걸 만든

6:26거였어요. 근데 만들어 놓고 보니까

6:28그 사장님은 너무 좋아하시지만 다른

6:29분들은 어 난 이거 별로 필요 없는데

6:31혹 나는 이런 방식으로 판매하진

6:32않는데에 해당하는 거여서 사용자가

6:35극소으로 적었습니다. 이게 느낀 점이

6:36커버에서 물건을 팔려면 결국 가격도

6:38관리하고 정산도 해야 되고 CS도

6:40해야 되고 광고도 해야 되는데 그게

6:42각 기업마다 조금씩 다르다. 그래서

6:45각 기업의 특화된 거를 굉장히 빠르게

6:47만들 수 있는 시스템을 만들겠다라는

6:48[음악]

6:49생각에 좀 다달았어요. 커스터마이징이

6:52굉장히 쉽게 될 수 있는 그런

6:53플랫폼을 만들기 시작했죠. [음악]

6:55저희가 했던 거는 각 기업에 맞게

6:57워크 프로세스를 정의한 다음에 그

6:59워크 프로세스 위에서 에이전트가 이제

7:01동작될 [음악] 수 있는 구조를

7:02만들어서 우리는 A라는 방식으로

7:04일해요. 아니면 A-라는 방식으로

7:06일해요? [음악] 하면 그런 것들이

7:07에이전트에게 빠르게 적용될 수 있도록

7:09그런 시스템을 구성했고 근데 각

7:11기업마다 이게 다 달라서 매번 사람이

7:14다 한땀만 하려면 너무 시간이 많이

7:16벌리는 거 이거 어떻게 적용하지?

7:17그래서이 문제를 도대체 어떻게

7:19해결할까? 뭐 이런 걸 고민하고

7:20있었는데 생각해 보니까 홍성전자

7:22입사했을 때 연구소에 이제 배치

7:24받았을 때 거기 주제가 딱

7:26요거였어요. 난리지 그래프 온톨로지

7:28만드는 팀이었거든요. 온톨로지는 사실

7:30개념은 좀 오래 됐어요.

7:311980년대부터 뭐 팀 버너스가 월드

7:33와이드에 하면서 형성한 개념인데

7:35AI에게 새 차하러 갈 건데 걸어서

7:38가는게 좋을까? 아니면 차를

7:39가져가는게 좋을까라고 하면은 걸어서

7:41가는게 좋을 것 같은데 이런 대답을

7:42해요. 새 차장 가는데 차를 안

7:44가져가면 안 되잖아요. 그니까 AI는

7:45새 차장과 차 그리고 나와의 관계가

7:48어떻게 돌아가는지를 사실은 모르는

7:50거죠. 근데 온톨로지가 있으면은 나는

7:53세차장할 때 차를 식기로 가는 거기

7:56때문에 차를 타고 가야 돼. 요런

7:58개념을 구성해 놓는 거거든요. 그래서

8:00[음악] 세상에는 어떤 존재가 있고

8:02A라는 존재와 B라는 존재는 어떤

8:04관계를 맺고 있고 이런 것들은 AI가

8:07쉽게 이해할 수 있도록 하는 그런

8:09지식책입니다. 그래서 2024년 말

8:12정도부터는 온톨로지를 박차게

8:14기획했는데 결국에는 온톨로지를 잘

8:16구축하는데 가장 중요한 요소는 도메인

8:19전문가의 지식을 잘 여기에 녹이는게

8:22되게 중요하거니까 안묵질를 그리고

8:24이제 어디에서 온톨로지의 관계가 빠져

8:27있을 가능성이 높은지 뭐 이런 것들을

8:29체크하고 좀 더 나아가서는이

8:31안목직들을 사람이 체계적으로

8:33정리한다는게 사실 좀 오래요. 그래서

8:35이걸 사람이 지식을 쏟아내면

8:37인공지능이 잘 체계화해서 온톨로지로

8:40더 빠르게 구성한 그런 어떤

8:42노하우들이 많이 쌓였습니다.

8:44온톨로지를 좀 구성한 이후에

8:46에이전트가 비로서야 안정적으로 일을

8:48하기 시작했어요. 진짜 제품으로서

8:50고객에게 효용 가치를 주는구나.

8:52그러니까 또 고객들이 더 유입이 돼서

8:54커머스 리테일 외에도 다양한 버티컬

8:56고객 기업들이 생기고 있는 중입니다.

8:58고객분들이 요청을 주셨어요. 제조

9:01[음악] 이런 거 할 수 있는 거

9:02아니에요. 눈의 기술로 언토로지로

9:03이제 자동하는 부분들 저희도 이제 좀

9:05검토를 해 봤는데 기술적으로 너무

9:07되는 거예요. 그래서 아 이게 도메인

9:09확장이 가능하구나. 너무 커머스

9:11리테일에만 뭐 매몰될 필요는 없겠다.

9:13그런 생각을 하게 됐습니다. 그래서

9:15저희 산업 특화된 영역이 커머스

9:17리테에서 제조 금융 부방까지 이렇게

9:19확정되면서 거기에 맞게 이제 도메인

9:21날리지가 쌓여 나가는 중입니다.

9:26AI를 단순히 이제 대화하는 채보

9:29생각하고 계신게 많은데요. 지금은

9:31완전히 이제 에이전트로 넘어가고 있는

9:33시대인 거 같습니다. 대화를 넘어서

9:35고객의 의도를 알아채서 실제로 어떤

9:38실행까지 하는 것을 이제 에이전트를

9:40하고요. 저희가 2026년 3월

9:429일에 알파고와 이세돌 국수님께서

9:45대국을 둔 정확히 10년이 되는 날

9:47이세돌 국수님과 다시 어떤 행사를

9:49열었거든요. 그때 저희가 좀

9:51시대적으로 알리고 싶었던 거는

9:53인공지능과 사람의 관계였어요. 그때는

9:56알파고랑 이세돌 구수님이랑 이제

9:58대결했잖아요. 지금은 대결 구도에서

10:00내 일을 도와주고 내 의도대로

10:03설계되는 그런 에이전트, 그런 협업의

10:05구도로 관계가 바뀌었다라는 것을이

10:08행사를 통해서 많은 분들께 알리고

10:10싶었습니다. 앞으로는 기업에서 모두

10:12에이전트를 활용하실 텐데 에이전트가

10:14안정적으로 업무를 수행하기 위해서는

10:16우리가 알고 있는 지식을 에이전트에게

10:19잘 설명해 주는 것이 필요하고 어떤

10:21문제를 해결하고 싶은가 에이전트로

10:23그리고 거기에 대한 우리가의 데이터는

10:25충분히 있는가? 데이터는 없을 수

10:27있어요. 그러면 그 데이터를 어떻게

10:29쌓을 수 있는가, 있는 정보를 연결할

10:31수 있는가 요거를 기본적으로 [음악]

10:34점검해 보시는 것을 추천드립니다.

10:36저희는 AI 시대의 마이크로소프트

10:39같은 운영 체제 기업이 되고

10:40싶습니다. 그냥 단순히 뭐 외국에서

10:42팔린다 이런게 아니라 한국의 기술이

10:44세계에서 진짜 임팩트 있는 족적을

10:47남기고 AI 에이전트 분야에서는

10:49한국의 기업이 마켓시아 1등 이제

10:51원대한 목표를 가지고 달려보고 다