[더테크=전수연 기자] AI 자동화 솔루션 전문기업 그리드원이 업무를 직접 자율 처리할 수 있는 AI 에이전트 서비스 ‘고두(GO:DO)’를 공개했다. 이 에이전트는 질문에 대해 추론만 하는 기존의 언어모델과 달리 자동화 솔루션을 연동하기 때문에 관련 업계의 수요가 있을 것으로 보인다.
그리드원은 서울 양재동 엘타워에서 ‘그리드원 테크데이24 오토메이션 2.0, 자율 AI 에이전트’ 행사를 18일 개최했다.
행사에 앞서 김계관 그리드원 대표는 생성형 AI(LLM) 에이전트 서비스 고두 소개와 향후 그리드원의 사업 추진 내용을 발표했다.
그리드원은 하이퍼오토메이션 솔루션을 개발하는 AI 솔루션 전문기업이다. 최근 다양한 산업 분야의 업무 프로세스를 자동화하는 솔루션을 분석하고 있다.
김 대표는 “꾸준히 자동화 솔루션 오토메이션 개발에 집중해왔다. 기계가 사람을 대신해주는 것은 모두가 원하고 있다”며 “엔비디아(NVIDIA) 칩, 컴퓨팅 문제, 전력 등 AI 시대를 대비할 수 있는 컴퓨팅 파워를 제공하고자 시작하게 됐다”고 말했다.
그리드원은 스마트폰의 유행부터 애플리케이션의 활용을 고민했다. 또 자동화가 빠르게 닥칠 것이라 판단하고 RPA(로봇 프로세스 자동화)를 선보였으며 자동화 서비스인 AI OCR&AI Platform을 개발했다.
이 플랫폼은 이미지, 비디오, 음성 등 다양한 요소들이 업무에 쓰일 수 있도록 AI로 학습됐으며 하나의 AI 플랫폼에 통합돼 서비스가 이뤄진다. 김 대표는 “오토메이션에 있어 중요한 LLM을 다음 단계로 보고 있다. 기존에는 코딩, 개발을 해야 했지만 이제 기계가 자연어로 소통할 수 있다”고 전했다.
자동화를 완성하기 위해 그리드원은 실행력을 갖춘 AI 에이전트가 필요하다고 판단했다. 이전의 LLM은 행동할 수 있는 수단이 없었으나 그리드원은 일을 대신해주는 자동화 솔루션을 제작했다. 또 이를 통합해 사람을 대신할 수 있는 AI 에이전트를 만들었다.
그리드원은 자동화를 완성하고자 했을 때 비정형 데이터뿐만 아닌 모든 요소가 업무에 쓰인다는 점에 주목했다. 또한 LLM을 그리드원이 추구하는 오토메이션의 결정적인 퍼즐이라고 판단해 작년 6월 오토메이션 플랫폼을 출시한 바 있다.
김 대표는 “그중에서도 강조하고 싶은 것은 자동화 업무에 대한 경험이다. 에이전트를 만들 때 큰 도움이 됐다”며 “채팅만을 통해 AI 에이전트에 하고 싶은 말을 명령하고 결과를 받아올 수 있다. 최종 목표인 프로그램 자동화 코딩, 테스트도 수행할 수 있다”고 말했다.
생성형 AI에 화면을 인식하고 클릭할 수 있는 자동화 솔루션이 결합된 고두는 스스로 사람처럼 인식하고 작업을 수행할 수 있다. 예를 들어 “캘린더 참고해서 부산행 기차 예매해줘”라고 요청하면 일정이 끝나는 시간을 확인하고 가까운 역까지의 이동 거리를 지도에서 계산해 최적 시간의 티켓을 직접 예매하고 결과를 메신저로 보내준다.
고두는 테스트를 통해 AI 결과를 검증하고 사람이 개별로 클릭하는 대신 스스로 움직일 수 있는 것들을 RPA로 진행한다. 화면, 문서, 비정형 영역을 이해하고 이런 솔루션을 결합해 하나의 플랫폼으로 제공할 수도 있다.
이러한 기능들은 사용자가 원하는 다양한 언어를 에이전트로 자동화하고 기존 에이전트, 앱을 만들기 위해 소프트웨어 전문가가 필요했던 수고를 줄였다. 해당 유스 케이스(Use Case)에는 △매뉴얼 안내 △콜센터 상담 점검 △금융상품 안내 △이미지 문서 자산화 △티켓 예매와 발송 △AI 기술 지원 △법률 자문과 컴플라이언스 지원 △코딩 지원 △공분, 보고서 작성 등이 있다.
이와 함께 객체 인식 기능을 통해 별도의 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 지원하지 않아도 사람처럼 앱을 넘나들며 화면을 읽고 직접 행동할 수 있다. 그리드원은 지금까지의 자동화 솔루션이 애플리케이션 보유 기업의 허가를 받아 API를 지원해야만 작동이 가능했지만 고두는 이론상 API 지원 없이 모든 앱의 실행이 가능하다고 전했다.
이어진 본 행사에는 김진형 KAIST 명예교수의 강연이 이어졌다.
김 교수는 “AI가 판단력은 높지만 의사결정 과정을 설명하지 못한다”며 “생성형 AI 도입의 위험 요소를 조사했을 때 가장 큰 문제 역시 부정확성이었다”고 설명했다. 국내 기업의 AI 도입 시 위험 요소에도 △부정확성 △사이버 보안 △지적 재산권 침해 △규정 부합 여부 등이 언급됐다.
그러면서 김 교수는 “AI가 한 결정을 사후 검증할 수 있거나 위험 요소가 적을 때에만 사용해야 한다”며 “글쓰기, 그림, 음악 등은 괜찮지만 신약 설계, 신물질 발견 등은 사후 검증이 발견 과정의 일부여야 한다”고 전했다.
행사에서 발표된 우리나라의 글로벌 AI 지수는 약 6위 수준이었다. 특히 기초 연구 등은 뒤쳐졌으나 이를 통해 서비스를 개발하는 수준은 높게 평가됐다. 김 교수는 “반도체 등의 기술을 이용해 특정 영역의 서비스를 만드는 게 우리나라가 나아가야 할 분야라고 생각한다”고 강조했다.
또한 AI 기술이 가장 많이 쓰이는 분야에 대해 “우리나라뿐만 아니라 전 세계에서 컴퓨터 비전, 기계학습 기술, RPA에 AI가 활용되고 있다”며 “AI는 이미 구현의 시대에 진입했다. 이를 개발하기 위해 데이터와 가치를 넓혀가야 한다”고 전했다.
