AI 에이전트 시대, 회의록으로 AX를 시작하는 법
30만 유저를 10명 남짓한 팀이 운영하며 AI 에이전트(AI Agent)가 95% 코드 작성 및 B2B 거래 처리를 담당하는 'AI 네이티브' 기업 더플레이토(The Playto) 사례
AI 노트테이커 '티로(Tiro)'는 회의록 정확도와 보안성을 인정받아 입소문으로 성장했으며, AX(Agent eXperience) 구현의 시작점으로 '회의록'을 강조함
'티로'는 조직의 맥락(Organizational Context)을 이해하는 에이전트를 목표로 하며, 회의록을 '위키'처럼 정리해 프리 온톨로지(Pre-Ontology)를 구축하는 것이 핵심
온톨로지는 데이터, 로직, 액션으로 구성된 조직의 디지털 트윈(Digital Twin)이며, 에이전트가 맥락 기반으로 판단하게 하는 AX의 기반 기술임
AI 에이전트의 '맥락 이해'와 온톨로지 구축
AI 에이전트의 품질은 조직의 맥락(Organizational Context)과 지식을 얼마나 잘 이해하느냐에 달려있습니다. 에이전트가 단순히 정보를 처리하는 것을 넘어, 특정 상황에 맞는 의사결정을 내리려면 데이터, 로직, 액션으로 구성된 온톨로지(Ontology)가 필수적입니다.
데이터 레이어: 창고 이름, 위치, 재고 등 조직 내에서 사용되는 개념과 그 속성 정보.
로직 레이어: '창고가 비었다'는 것의 의미, '불이 났다'는 상황 정의 등 개념 간의 관계와 운영 규칙.
액션 레이어: 특정 상황 발생 시 에이전트가 취해야 할 행동 지침.
이러한 온톨로지는 조직의 디지털 트윈(Digital Twin)으로서, 에이전트가 조직의 언어로 상황을 이해하고 합의된 기준에 따라 행동하게 합니다. 더플레이토는 이를 위해 회의록을 '제대로' 모아 프리 온톨로지(Pre-Ontology)를 구축하는 것을 시작점으로 삼고 있습니다.
회의록 기반 '프리 온톨로지' 구축의 중요성
흩어진 조직의 지식과 맥락을 에이전트가 활용 가능한 형태로 만드는 것이 AX의 핵심 과제입니다. 티로는 이 과정에서 회의록을 '위키(Wiki)'처럼 활용하여 '프리 온톨로지'를 구축하는 방식을 제안합니다.
개념 추출 및 연결: 회의록에서 '온톨로지', '티로', '김상철' 등 핵심 개념을 추출하고, 유사 표현(타로, tiro)을 동일 개념으로 연결합니다.
관계 정의: 추출된 개념 간의 관계(참가자, 책임자, 연관 프로젝트 등)를 파악하고 연결합니다.
출처 명시: 모든 정보는 해당 회의록을 출처로 명시하여 신뢰성을 확보합니다.
이 '프리 온톨로지'는 조직이 공식적인 온톨로지를 설계하기 전, 실제 현장의 맥락과 언어가 담긴 검토 자료로 활용됩니다. 실무자가 직접 참여하기 어려운 리더들이 현장의 생생한 맥락을 이해하는 데 도움을 줍니다.
AI 에이전트의 '매크로하드(Macrohard)' 비전
더플레이토 팀은 일론 머스크의 xAI 프로젝트에서 영감을 받아 '매크로하드(Macrohard)'를 팀의 목표로 삼고 있습니다. 이는 수백 개의 AI 에이전트가 협업하여 회사를 통째로 대신 운영하는 것을 목표로 합니다.
디지털 트윈 에이전트: 각 팀원을 본뜬 '디지털 트윈' 에이전트가 해당 팀원처럼 생각하고 판단하며 업무를 보조합니다.
업무 자동화: 인바운드 영업 에이전트 '바린(Barin)'은 고객 문의 분석부터 회신 메일 작성까지 담당하며, 버그 처리 에이전트는 로그 분석 및 수정안 제안까지 수행합니다.
규칙 및 맥락 기반 작동: 에이전트는 조직이 합의한 규칙과 회의록 기반의 맥락을 바탕으로 판단하여, 제멋대로 행동하지 않고 조직의 기준을 따릅니다.
이러한 구조는 소수 인원으로도 대규모 서비스를 운영할 수 있는 AX(Agent eXperience)의 핵심 동력입니다.
온톨로지 구축의 기술적 난제와 해결 방안
조직 내에서 사용되는 개념과 관계를 명확히 하고, 이를 에이전트가 이해할 수 있는 온톨로지로 만드는 과정은 쉽지 않습니다. 특히 동일 단어의 다양한 의미 차이를 해소하는 것이 중요합니다.
부서별 용어 해석 차이: '매출', '고객' 등 같은 단어도 부서마다 다른 기준으로 이해할 경우, 에이전트가 혼란을 겪습니다.
실무 맥락 발견의 어려움: 온톨로지 정의를 내리는 리더가 실무 맥락을 충분히 알지 못하는 경우가 많습니다.
티로의 '위키' 기능은 이러한 문제를 해결하기 위해, 회의록에 담긴 실무자의 표현, 상황, 판단 근거를 출처와 함께 기록합니다. 이를 통해 조직은 공식적인 정의 설계 시 현장의 맥락을 반영한 검토 자료를 확보할 수 있습니다.
사람의 역할: 보안과 취향, 그리고 최종 판단
AI 에이전트가 많은 업무를 대신하더라도, 보안과 취향(철학)에 대한 최종 판단은 사람이 담당해야 합니다. 이는 AX 시대에도 변하지 않는 인간 고유의 영역입니다.
보안 기준 설정: 인프라 및 데이터베이스 관련 결정은 치명적 사고로 이어질 수 있어, 사람이 엄격한 가드레일을 설정하고 최종 확인해야 합니다.
제품 철학 및 미학: '무엇이 좋은 제품인가'에 대한 판단은 회사의 마지막 경쟁력으로, AI에 외주화할 수 없습니다.
의사결정의 기록: 모든 결정은 로그로 남아 되돌릴 수 있게 하며, 이는 AI 에이전트가 학습하고 발전하는 기반이 됩니다.
결국, 사람이 보안과 취향이라는 핵심 가치 판단을 책임질 때, AI 에이전트는 개인과 조직의 'Chief of Staff' 역할을 성공적으로 수행할 수 있습니다.
