협업 데이터 AI와 연결…'사람·에이전트 협업' 일터 선언
리패턴 AI·4대 에이전트 공개...클로드 코드로 사흘 만에 대시보드 구축
정보를 만들어내던 생성형 AI가 스스로 판단하고 실행하는 에이전틱 AI로 빠르게 옮겨가고 있다. 이 흐름 속에서 협업 솔루션 기업 마드라스체크가 지난 25일 페어몬트 앰배서더 서울에서 거대 조직이 일하는 방식을 어떻게 다시 짤 것인가를 정면으로 다룬 'AX Festa 2026'을 개최했다. 이번 행사는 약 1000명이 참관객으로 모이면서 중견·대기업과 금융·공공 조직을 향해 "거대 조직, AI로 어떻게 재설계하는가"를 주제로 진행됐다.
마드라스체크는 행사에서 협업 플랫폼 플로우(flow)를 'AI Work Agent' 플랫폼으로 전환한다고 공식 선언했다. 지난 10년간 협업툴이 기업의 업무 디지털화를 이끌었지만 이제는 데이터를 저장하는 수준을 넘어 AI가 사람과 함께 실행하는 단계로 나아가야 한다는 진단이다. 업체 측은 SaaS 시장은 빠르게 커졌으나 사무직의 일하는 속도는 그대로였다고 보고 그 원인을 데이터와 가치의 단절, 목표와 실행의 단절, 사람 중심 업무 방식의 한계라는 세 가지 단절로 규정했다.
기조 발표에 나선 이학준 플로우 대표는 협업툴 사업자의 위기의식부터 꺼냈다. 그는 “데이터를 쌓아두기만 하고 일은 사람끼리만 하는 협업툴의 시대는 끝났다”고 단언했다. 이 대표는 이러한 상황을 거울과 유리창에 빗대면서 거울에 비친 약점은 쌓인 데이터의 90% 이상이 암묵지에 잠겨 활용되지 못한다는 점을 짚었다. 반면 유리창 너머로 본 강점은 11년간 5000여 고객사가 매일 쌓아온 협업·문서·일정·목표 데이터 그 자체로, 그는 이 데이터를 자체 AI 엔진 리패턴(Repattern)과 연결해 단절을 연결로 바꾸겠다고 밝혔다.
이를 토대로 실무를 대신 수행하는 메이트 에이전트, 대화만으로 업무를 만드는 스마트 에이전트, AI 활용 전략을 제안하는 컨설팅 에이전트, 반복 업무를 자동화하는 오토메이션 에이전트 등 네 가지 AI 에이전트를 공개했다. 플로우는 마이크로소프트 팀즈와 구글 워크스페이스, 슬랙, 지라, 세일즈포스, 챗GPT, 클로드와 양방향으로 연동되며 개발자센터와 Open API, MCP 서버를 함께 열어 고객사가 자체 에이전트를 직접 붙일 수 있게 했다. 무대에서는 클로드 코드와 개발자센터를 활용해 영업용 통합 대시보드를 사흘 만에, 프로젝트 관리 시스템을 일주일 만에 구축한 고객 사례가 시연됐다. 이 대표는 “협업과 소통 데이터를 AI와 연결해 가치를 증폭시키고 목표를 빠른 실행으로 연결하는 것이 핵심”이라며 “사람과 AI 에이전트가 함께 일하는 시대를 플로우가 가장 앞에서 열겠다”고 말했다.
기술 구현을 발표한 유민호 플로우 AI 개발실 실장은 데이터를 AI에 연결하는 일이 보기보다 까다롭다는 점을 짚었다. AI에 입력할 수 있는 맥락의 창이 챗GPT 등장 초기보다 250배 넓어졌지만 비용 탓에 모든 데이터를 넘길 수는 없다는 것이다. 그는 업무 하나의 진행 상황을 제대로 파악하려면 하위 업무와 댓글, 링크된 업무까지 함께 읽어야 한다며 “플로우는 한 번의 호출로 찾아내는 맥락을 다른 도구는 열세 번을 뒤지고도 위험 신호를 놓치는 경우가 있었다”고 비교했다.
행사 1부 키노트를 맡은 김대식 KAIST 교수는 산업 전반을 흔드는 변화의 폭을 숫자로 풀었다. 김 교수는 2023년 챗GPT가 대체한 인간 노동이 수십 초 수준이었다면 2025년에는 45분, 2026년에는 하루 6~7시간 규모로 커졌다고 분석했다. 그는 이 곡선이 2025년 중반부터 가파르게 꺾였다며 AI가 AI를 개선하는 단계에 들어섰다고 설명했다. 같은 문제를 AI로 푸는 회사와 그렇지 않은 회사의 생산성 격차도 빠르게 벌어져 연말에는 일주일, 2030년에는 20~30년까지 벌어질 수 있다고 내다봤다. 김 교수는 “AI 때문에 회사가 어려워지는 것이 아니라 AI를 먼저 잘 쓰는 경쟁사 때문에 어려워진다”고 강조했다.
그는 또 토큰 사용량을 관리하는 토큰 리터러시가 새로운 업무 역량이 됐다고 강조하며 2023년에는 프롬프트를 잘 쓰는 사람이 인재였다면 2026년에는 가장 많은 에이전트가 자신을 대신해 일하게 만드는 사람이 가장 유능한 직원이라고 전했다. 생성형 AI 시대가 마무리되고 자율적으로 실행하는 에이전틱 AI 시대가 시작됐다는 것이 그의 진단이었다. 김 교수는 물질적 제품이 대량 생산되는 동안 업무와 서비스는 여전히 수작업에 머물러 있었다며 이제는 지적 노동마저 대량 생산이 가능한 국면에 들어섰다고 덧붙였다.
고객사 패널토크에서는 공공과 건설 현장의 실제 전환 경험이 오갔다. 한국가스공사 서성진 과장은 외부 AI 접속조차 막혀 있던 망분리 환경에서 외부와 내부 AI를 함께 쓰는 하이브리드 생성형 AI 서비스 '메이트'를 구축한 과정을 소개했다. 서 과장은 오픈 30일 기준 잔존율이 61%에 이르렀다며 “AI를 새로운 가치 창출이 아니라 원래 하던 일을 더 잘하게 돕는 업무 동반자로 봐야 한다”고 말했다. HS화성 허경무 책임은 사진 한 장으로 하자를 판별하고 근거 법령까지 도출하는 판독 에이전트를 들며 “AX는 기술 도입이 아니라 체질 개선이고 DX와 한 몸”이라고 강조했다. 한국원자력연구원 김동현 기술원은 보안 등급이 높아 아직 DX 단계에 있다고 전제하면서도 플로우와 문서 중앙화 시스템을 연계해 60TB 규모의 데이터를 자산화했고 이를 향후 AX의 학습 기반으로 삼겠다고 밝혔다.
실행 가능한 AX의 조건을 발표한 LG CNS 신승용 팀장은 에이전틱 AI 도입 속도는 빠르지만 거버넌스와 레거시 연결, 보안 대비가 없으면 실패율이 40%를 넘는다고 전망했다. 신 팀장은 “문제는 도구가 아니라 일하는 방식의 재설계"라며 "탄탄한 협업 데이터 위에 실행력을 얹어야 진정한 AX가 된다”고 말했다.
마무리를 맡은 송길영 작가는 '경량 문명의 탄생'을 주제로 조직은 작아지고 개인은 커지는 흐름을 짚었다. 송 작가는 무인화가 곳곳으로 번지면서 중간 단계의 업체와 직무가 사라지고 있다고 진단했다. 자동화로 단가가 낮아지자 개인이 법인과 경쟁하기 시작했고 억 단위 프로젝트가 천 단위로 내려앉는 일이 벌어지고 있다는 것이다. 그는 조직이 커질수록 내부 소통 비용과 관료화가 발목을 잡는다며 “문제는 속도였고 결재가 병목이 됐다”고 짚었다. 일의 모습도 열심히 하는 단계에서 스마트하게 하는 단계를 지나 아예 일을 없애는 단계로 옮겨가고 있다고 봤다. 송 작가는 가장 큰 효용이 프로세스가 아니라 데이터가 결합돼 나오는 인텔리전스에 있다고 강조하며 작은 기업도 정보를 갖추면 리스크를 관리하고 이익을 지킬 수 있는 시대가 됐다고 말했다. 그는 변화에 맞서기보다 가볍게 먼저 움직이라며 “단단히 하는 것이 아니라 빨리 하는 것이 관건”이라고 당부했다.
이날 무대에서 인사이트를 나눈 연사들의 의견은 한 곳으로 모였다. AI는 미뤄둘 과제가 아니라 지금 해야 하는 일이라는 것이다. 또한 화려한 AI보다 그것을 떠받칠 데이터 기반이 먼저이고 그 위에 실행력이 얹혀야 한다는 데도 공감대가 형성됐다. 협업툴이 데이터를 쌓는 그릇이었다면 이제는 그 데이터를 AI와 연결해 사람과 에이전트가 함께 일하는 일터로 바뀌는 전환점에 산업 전체가 들어서고 있다. 거대 조직의 재설계를 화두로 삼은 발표에 이어 행사는 오후 중소·스타트업과 크리에이터의 초격차 실행 사례로 이어졌다.
헬로티 구서경 기자 |
