카카오벤처스가 바라본 AI 에이전트의 성공 조건

Summary

AI 에이전트를 만든다고 말하는 팀은 많지만, 실제 고객과 대화하고 구매까지 이끈 경험을 갖춘 팀은 드뭅니다. 와들은 AI 점원 ‘젠투’를 실제 커머스 현장에 적용하며, 오픈AI에게 기술력과 실행력을 인정받아 협업까지 이뤄낸 팀입니다.

[🎙️KV Talk Plus+] 이번 에피소드에서는 와들의 조용원 CSO와 함께 ‘AI 에이전트가 실제 시장에서 어떻게 작동하는지’, ‘그 안에 어떤 실행력과 전략이 담겨 있는지’, 그리고 ‘카카오벤처스가 생각하는 AI 에이전트의 4가지 성공 요인은 무엇인지’를 들여다보았습니다.

Chapters

00:00 Intro
00:54 온라인 매장의 AI 점원 '젠투’를 소개합니다 🛍️
01:41 샘 알트만이 직접 정의한 ‘AI 에이전트'
02:34 AI 에이전트, 커머스랑 찰떡인 이유는?
04:33 핵심은 ‘개인화’와 ‘연결성’
06:15 우리 젠투, 천재인 줄 알았는데… 젠투 개발 비하인드!
07:36 카카오벤처스가 바라본 ‘되는 AI 에이전트'의 4가지 조건 ✨
08:27 젠투는 AI UX를 이렇게 설계했습니다
09:39 대화형 인터페이스, 전환율 2배 상승의 비밀은?
11:06 오픈AI와 협업해보니, 이런 게 다르더라고요
13:36 글로벌 플레이로 얻은 와들만의 인사이트
14:22 와들이 생각하는 SaaS 성공 방정식
16:23 B2B 세일즈, 이렇게 했더니 통했다!
18:25 와들 팀이 끝까지 놓지 않았던 단 하나의 믿음
20:19 젠투의 최종 경쟁자는 시리(Siri)?
22:25 Outro

Transcript

김영무 심사역: 안녕하세요, 카카오벤처스에서 딥테크 투자를 담당하고 있는 김영무 심사역입니다. 지난 편에는 AI 에이전트라는 게 어떻게 기술적으로 만들어졌고, 어떤 사례가 실생활에서 나올 수 있을까 전망해 보는 시간을 가졌는데요.

이번 화에서는 카카오벤처스가 투자한 스타트업인 와들의 조용원 이사님을 모셔서, 실제 시장에서 AI 에이전트가 어떻게 개발되고 어떻게 활용되고 있는지 이야기해 보는 시간을 가져보도록 하겠습니다. 와들의 조용원 이사님입니다.

조용원 CSO: 네, 안녕하세요. 와들을 창업한 조용원이라고 합니다. 저희는 커머스 유저와 대화하면서 맞춤 상품을 추천하는 인공지능 점원 솔루션 ‘젠투’를 만들고 있습니다.

김영무 심사역: 커머스에 특화된 젠투라는 에이전트는 정확히 어떤 일을 많이 하나요?

조용원 CSO: 오프라인 매장에 가면 점원이 있잖아요. 고객을 응대하기도 하고, 인사도 하고, 상품에 대한 질문을 받아주기도 하고, 상품을 추천하기도 하고 다양한 기능들을 하는데, 온라인 매장은 사실 지금 ‘무인 매장’에 가깝단 말이죠.

이 무인 매장에서 젠투라는 점원이 유저를 응대하기도 하고, 유저와 대화를 하면서 어떤 상품을 왜 찾고 있는지 이해하고, 맞춤 상품을 추천하는. 그래서 구매 전환율을 높여주는 솔루션입니다.

김영무 심사역: 본격적으로 이야기 나누기에 앞서서 와들이 생각하는 AI 에이전트가 정확히 무엇이고, 커머스에서 왜 굳이 AI 에이전트를 활용해야 하는지 여쭙고 싶습니다.

조용원 CSO: AI 에이전트라는 개념은 아직은 정립되어 가는 단계에 있습니다. 그래서 제가 ‘에이전트가 이것이다’라고 말하기보다 유명한 분의 정의를 빌려서 이야기를 많이 하는 편인데요.

작년 10월에 오픈 AI가 비공개로 운영했던 런던에서 열린 Dev Day에서 누가 샘 알트만 대표에게 ‘AI 에이전트가 무엇이냐’라고 물었을 때 샘 알트만이 ‘복합적인 작업을 개괄적인, 하이 레벨의 설명만으로 자율적으로 해결하는 시스템이다’라고 답했어요.

‘복합적인’ 즉, 어떤 답이 정해지고 워크 플로우가 정해진 문제가 아니라 여러 요소와 변수가 있는 문제에 대해서, 이걸 어떻게 해결할지 인간이 지정해 주는 것이 아니라 인공지능이 이 상황에서 어떤 툴을 쓸지 어떤 데이터를 쓸지를 결정하고, 이 과정을 사람의 개입이 있는 게 아니라 인공지능이 자율적으로 한다는 게 에이전트의 특징이라고 볼 수 있는데요.

이 정의에 입각해서 ‘왜 AI 에이전트가 커머스에 필요하냐’라는 이야기를 했을 때, 결국 커머스라는 산업은 존재하는 여러 산업들 중에서도 특히 복합적인 문제가 산재해 있는 산업입니다.

처음에 유저 경험만 보더라도 쇼핑몰에 들어와서 유저가 상품들을 마주해야 하고, 상품들을 구매하는 결정을 해야 하고, 정보를 얻어야 하고, 결국에는 결제까지 하고, 배송까지 받고, 배송에 대해서도 구매 확정을 해야 하는 ‘시퀀스’에 해당하는 시나리오도 있고, 또 이 각각의 단계들이 왔다 갔다 하면서 연결이 되어 있는 굉장히 복합적인 산업이에요.

모든 커머스 기업들의 목표는 동일하게 매출을 높이고 비용을 줄이는 것이지만, 이 안에서는 굉장히 다양한 전략들이 세워지게 됩니다. 재구매율을 높일 수도 있고, 구매 전환율을 높일 수도 있고, 쿠폰을 발행할 수도 있는 등 다양한 전략들이 있는데요. 그런데, 이것도 사실 어떤 구체적인 전략들이 항상 있는 게 아니라 ‘우리는 이렇게 한다’라는 하이레벨의 전략만이 세워질 뿐이에요.

저희는 ‘커머스에 있는 다양한 복합적인 문제들이 인공지능 에이전트를 통해 풀었을 때 제일 효과적으로 풀릴 수 있다’라는 인사이트를 가지고 AI 에이전트를 커머스에 적용하기 시작했습니다.

김영무 심사역: 사실 고객 입장에서는 정확하게 내가 특정한 제품이 필요해서 구매한다기보다는 ‘내가 지금 이런 상황인데 이런 제품 없나?’ 정도로만 생각하고 쇼핑몰에 들어가기 때문에, 그렇게 산재되어져 있는 문제들을 한 번에 스스로 해결할 수 있는 AI가 들어가면 확실히 좋을 것 같다는 생각이 들기는 하네요.

그게 바로 오프라인에서의 점원의 역할이라고 생각하는데요. 그걸 온라인에서도 가능하게 해주는 게 젠투의 역할인 거죠?

조용원 CSO: 네, 맞습니다. A를 물어보면 A를 대답해 주는 간단한 인공지능 챗봇은 지금까지는 효과를 발휘했지만, 그것보다 어떤 에이전트는 유저의 의도를 계속해서 분석하고, 어떤 에이전트는 추천을 잘하고, 어떤 에이전트는 유저가 다시 재구매를 할 수 있도록 전략을 짜고. 각각의 업무들을 가장 잘하는 에이전트의 조합으로 만들어지고, 이 에이전트들끼리 유저 정보가 계속해서 소통이 되는 이런 구조가 만들어졌을 때 기존 챗봇 또는 사람보다 훨씬 더 잘할 수 있는 산업이 온라인 커머스라고 보고 있습니다.

김영무 심사역: 젠투의 경우, AI라는 서비스의 위치가 챗GPT처럼 자체적인 사이트로 존재하는 게 아니라, 고객의 웹사이트에 들어가져 있는 형태잖아요. 그러다 보니까 지난편에서 설명했던 Customization(개인화)이나 Connection(연결)이 쉽지 않을 것 같습니다.

하지만 그럼에도 불구하고 커머스 영역에 도전하고 계시는데요. 와들는 이 두 가지 요소가 어떤 식으로 중요하다고 보고 계세요?

조용원 CSO: 저희가 가장 처음으로 주목했던 것은 인공지능과 대화를 하는 인터페이스 그 자체 였습니다. 컴퓨터에 명령어 단위로 입력을 하거나 클릭을 하는 등 간단한 행동을 했던 과거에 비해, 챗GPT와 사람들이 대화를 하기 시작하면서 실제 사람들의 의도나 정성적인 데이터들이 인공지능과 연결될 수 있게 되었는데요.

그때부터 이 인공지능 기술을 이용해서 실제 사회에 있는 문제들을 더 많은 데이터와 더 많은 연결점을 가지고 풀 수 있겠다는 생각을 하기 시작했어요. 그러면서 저희가 가장 오래 해오던 사업 분야인 커머스에 인공지능들을 적용하는 시도를 하기 시작을 했습니다.

커머스에 있는 상품 데이터들, 유저들이 들어와서 밝히는 자신들의 취향이나 의도 같은 왜 구매하려고 하는지 또는 왜 구매하지 않는지에 대한 데이터들이 굉장히 많이 쌓이고 있는데, 기업들이 데이터 엔지니어가 많은 것도 아니고, 데이터 분석 툴이 잘 되어 있는 것도 아니라 이런 데이터를 활용하지 못하고 있다는 문제점을 발견했고요.

반대로 소비자 측면에서는, 분명히 구매하고 싶은 상품이 있고 그것이 쇼핑몰 사이트에 존재하긴 하는데 찾지 못하는, 이런 문제들이 있다는 것을 발견을 했어요. 와들은 이 문제를 인공지능 점원을 통해서 풀고 있습니다.

김영무 심사역: 구매 여정에 들어와 있는 고객들에게 맞춰서 답변을 해줘야 하고 설득을 해야 하니까 Customization(개인화)이 필요했던 거고, 기존에 있는 커머스 기업들의 워크플로우와 연결해줘야 하니까 Connection(연결성)이 중요하다는 말씀이네요.

이런 식으로 프로덕트를 만듦에 있어서 꽤나 많은 시행착오가 있었을 것 같아요. 어떤 시행착오를 주로 많이 느끼셨나요?

조용원 CSO: 솔직한 답변을 드릴 수 있을 것 같은데요. 젠투라는 걸 처음 만들고 젠투와 대화를 하면서 내부에서 QA들을 해봤을 때 ‘우리 아이 천재인가 봐’라는 생각이 가장 먼저 들었습니다.

상품 데이터, 리뷰 데이터 이런 것들을 잘 연결만 했는데도 추천이나 대화의 정확도는 처음부터 꽤나 높은 편이었던 것 같아요. 실제로 이 젠투라는 AI 에이전트를 커머스 쇼핑몰에 올려서 실제 유저들에게 서빙을 했을 때는 저희가 예상했던 것과는 조금씩은 다른 결과들이 나오더라고요.

30대 남성이 많이 쓰는 쇼핑몰과 20대 여성이 많이 쓰는 쇼핑몰은 젠투의 등장부터 소비자들이 느끼는 경험이 달라지기도 하니까요. 처음에는 좋은 추천, 좋은 대화를 하면 바로 구매할 거라고 생각했어요.

쇼핑몰마다 또는 쇼핑몰의 상품마다 또는 쇼핑몰의 유저들마다 적합한 구매 여정과 어느 타이밍에 젠투가 등장해야 하는지, 어느 타이밍에 어떤 대화를 해야 하는지, 어떤 질문을 해야 하는지 이런 것들을 계속 누적적으로 데이터를 쌓았고요. 그걸 기반으로 젠투가 하는 대화와 추천도 계속해서 바꾸고 있어요.

김영무 심사역: 쉽지 않았을 것 같은 프로덕트 개발인데요. 젠투를 되게 단기간에 빠르게 만드셨잖아요. 저희가 투자 검토를 할 때 와들는 어떤 경쟁력을 앞으로 가져갈 수 있을까, 이런 고민을 많이 했어요.

카카오벤처스는 AI 에이전트 같은 경우, 일반적인 LLM Wrapper와 달리 4가지 측면에서 경쟁력을 가져갈 수 있다고 봤던 것 같아요. 첫 번째는 ‘AI Experience Design’으로, AI를 활용하는 유저들을 기반으로 해서 이 프로덕트를 얼마나 UI적으로 잘 설계했는가를 봤습니다.

두 번째 같은 경우에는 ‘Ecosystem Synergy’였던 것 같아요. AI 에이전트라는 새로운 기술인 거잖아요. 이 기술을 우리가 혼자 만드는 게 아니라, 그 기술과 관련되어 있는 모든 밸류 체인의 플레이어들과 함께 협력하면서 만들어야 하는 시장인데, 그런 부분들과 어떻게 시너지를 가져갈 수 있을까를 보았고요.

세 번째로는 어쨌든 이 기술로 프로덕트를 잘 만들어서 SaaS화를 해야 확장이 가능한데, 그렇다면 패키징을 어떻게 잘할까. 마지막 같은 경우는 이 에이전트라는 새로운 유형의 제품을 어떻게 세일즈 해서 잘 팔 수 있을까. 이 네 가지 관점이었던 것 같아요.

와들 같은 경우는 이 네 가지 관점에서 각각 와들만의 강점이 확실히 하나씩 있는 것 같다고 충분히 말할 수 있을 것 같은데요. 첫 번째 부분이었던 AI User Experience(유저 경험) 같은 경우, 어떻게 설계를 하고 지금까지 발전시켜 오셨나요?

조용원 CSO: 젠투는 기술적으로 ‘AI 에이전트’라는 아키텍처와 앱의 성격을 가지고 있기도 하지만, 한편으로는 ‘대화형 인터페이스’로도 분류할 수 있는 속성의 솔루션이에요. 유저가 들어와서 인공지능과 대화를 하는 것이 젠투 경험의 굉장히 큰 부분이라는 뜻이고, 그래서 커머스에 특화된 유저 경험을 설계하는 데 가장 큰 리소스를 쏟고 있어요.

유저가 커머스에 들어와서 쇼핑을 하는 과정 속에서 어떤 타이밍에 점원을 필요로 할까? 처음에 들어와서 어떻게 검색을 해야 할지 모르겠는 유저들도 있을 수 있고, 검색을 다 했는데 이 상품이랑 이 상품 중에 어떤 상품을 구매해야 할지 비교를 하고 싶은 유저도 있을 수 있고요. 구매 결정을 하기에 조금 정보가 부족한 유저들도 있을 수 있고, 가격에 대한 확신이 필요한 유저 상황도 있을 수 있어요.

이 다양한 상황을 조금씩 쪼개서 젠투가 어떤 타이밍에 등장해서 어떤 대화를 해야 하는지, 그리고 그 결과가 어떤지 이런 것들을 계속해서 실험하면서 젠투 유저 경험을 설계하고 있습니다.

사실 정답이 있는 문제라기보다는, 쇼핑몰마다 유저마다 많은 테스트들을 하면서 더 계속 고도화해 나가야 하는 부분이라고 생각하고 있어요.

김영무 심사역: AI 챗봇 형태이긴 하지만, 채팅을 할 때도 단순하게 답장만 하는 게 아니라, 실제로 젠투가 추천을 해줘야 하는 액션까지 나아가야 하는 거잖아요. 와들 팀에 이와 관련된 고민도 있을 수 있을 것 같고요.

또, 인터페이스라는 측면에 있어서도 저희는 언제나 이미지나 버튼으로 구성되어져 있던 UI를 보다가, 젠투는 새로운 형태의 UI이다 보니까 이런 측면에서도 고민이 있으셨을 것 같은데요. 최근에 이런 부분에서 좀 돌파구가 있었을까요?

조용원 CSO: 실제 사례적으로 가장 인사이트가 있었던 실험이 하나 있어요. 너무 당연한 이야기이긴 하지만요. 젠투의 유저 경험은 젠투가 등장해서 유저에게 말을 거는 것으로 시작되는데요.

이걸 오프라인 매장의 점원이라고 생각을 해보면, 점원이 가만히 있으면 안 되잖아요. 고객이 들어오면 무언가 말을 거는 트리거가 있어야 하는데, 원래는 이 트리거가 모든 페이지에 동일하게 적용되었어요.

홈에서 들어와도 인사를 하고, 상품 상세 페이지에서 들어와도 똑같은 인사를 하고. 아주 단순한 플로우였죠. 최근에 바뀌었던 것 중에 하나가 지금 있는 페이지 또는 유저가 있는 페이지에서 한 행동에 따라서 젠투가 그리팅하는 문구를 다르게 설계를 했습니다.

예를 들어, 유저가 어떤 상품을 들고 있으면 ‘그 상품 되게 좋아요’, ‘이런 것들이 좋아요’라고 말을 걸어야 하는 거고요. 유저가 상품을 계속 왔다 갔다 하면서 찾고 있으면 헤매지 않게 도움을 줘야 하는 거고요. 이런 문구들로 젠투가 말을 걸기 시작하는 테스트를 최근에 했었어요.

그랬더니 실제로 2~3배에 가까운 전환율에 있어서의 성과 상승이 있었어요. 그래서 앞으로는 세부적으로 어떤 시나리오에 따라서 젠투가 말을 걸어야 되는가를 엔지니어들과 젠투가 함께 설계하는 과정들이 있을 것 같습니다.

김영무 심사역: 확실히 단순하게 LLM 모델을 API에 연결하는 것만으로는 이런 임팩트를 내기 쉽지 않을 것 같은 프로덕트 수준에 도달하신 것 같아요.

사실 이런 것들을 아주 빠르게 할 수 있었던 이유는 와들이 이사님도 마찬가지지만, 대표님도 미국이나 해외에 있는 컨퍼런스에 왔다 갔다 하시면서 많은 정보를 얻으시잖아요. 지난 주에 ICLR도 갔다 오셨다고 들었고요.

한편, 와들 같은 경우에는 한국에서 최초로 오픈 AI와 공식적으로 계약을 맺은 기업인데요. 외부로부터 시너지를 가지고 와서 직접 플레이를 했을 때, ‘이런 게 확실히 좋았던 것 같다’ 이런 사례도 한번 말씀해 주실 수 있을까요?

조용원 CSO: 저희는 LLM을 이용해서 애플리케이션을 잘 만들고 유저 경험을 잘 설계하는 기업이고요. 궁극적으로는 ‘AI 에이전트를 어떻게 잘 구현하는가’가 저희의 과제입니다.

저희가 ‘해결해야 하는 문제, 해결할 수 있는 문제’와 ‘기술의 흐름에 따라서 해결될 수 있는 문제’를 계속 다이내믹하게 나누면서 팀을 운영하고 있어요. 그중에 저희가 굉장히 큰 도움을 받았으면서 동시에 꼭 성공시키고 싶었던 것이 오픈 AI와의 커넥션과 협력, 그리고 기업 계약이었습니다.

작년 3월에 한 번, 10월에 한 번 오픈 AI에 방문해서 내부 엔지니어들 그리고 내부 GTM 팀을 만나서 기업 계약을 성공시키게 되었고요.

오픈 AI가 여러 폐쇄 행사에 초대해서 ‘앞으로 이런 문제는 오픈 AI가 집중해서 풀 거니까, 어떤 부분에 있어서 기업들은 이런 걱정 안 해도 된다’ 이런 이야기들을 해주기도 하고요. 반대로 ‘어떤 문제는 굉장히 지역적인 특징을 가지고 있거나 산업적인 특징을 가지고 있어서, 이 문제는 스타트업들이 해결해 주는 게 맞다고 생각한다’ 이런 이야기들도 듣기도 해요.

사실 저희가 오픈 AI에 대해서 일종의 선택을 받았던 이유는, 한국 커머스 시장에서 실제로 활용되는 AI 에이전트와 대화 데이터의 사례를 와들이 만들고 있었기 때문에 선정이 된 거기도 했고요.

그리고 말씀해 주신 것처럼, 저희가 잘하는 것은 기저에 있는 모델을 정말 잘 만들고, 대화 정확도를 높이고 대화 속도를 높이고 이런 거라기보다는 실제 유저에 가까운 것들이잖아요.

이런 모델들을 사용함에 있어서 언어 모델을 직접 만들고 있는 팀으로부터 ‘이거는 이렇게 사용했을 때 가장 효과가 좋고, 이거는 이렇게 연동을 했을 때 가장 효과가 좋고’ 이렇게 저희가 모델들 간의 아키텍처를 설계하는 데 있어서 직접적으로 연락할 수 있는 채널이 있다는, 그런 도움들을 받고 있습니다.

김영무 심사역: 되게 겸손하게 말씀해 주셨지만, 와들 투자한 이후에 월간 미팅을 하면서 느꼈던 것은 ‘정말 글로벌 팀이구나’를 많이 느꼈던 것 같아요.

미국에 있는 가장 빠른 AI 트렌드를 트래킹해 가면서 모델을 실제로 만들고 있는 팀이기도 하고, 미국 스타트업들과 정말 솔직 담백하게 ‘어떻게 이 AI를 같이 연구하면 좋을까’, ‘개발하면 어떨까’ 협력하는 모습을 실제로 목격하기도 했거든요.

‘와들이 오픈 AI와도 너무 잘하고 있지만, 그 이상으로 개발자 커뮤니티를 정말 잘 활용하고 있구나. 글로벌 팀이구나.’ 많이 느꼈던 것 같습니다.

조용원 CSO: 오픈 AI뿐만이 아니라, 특히 실리콘밸리나 뉴욕 쪽에 있는 기업들과도 계속해서 교류를 하면서 프로덕트를 만들고 있는데요. 이들이 가진 장점은 두 가지 정도인 것 같아요.

기술의 흐름이 가장 빠른 곳에서 높은 경쟁 강도를 뚫고 프로덕트를 만들고 있는 기업들이다 보니까, 굉장히 빠른 속도로 이들의 솔루션의 성능이 높아지고 있어요. 저희는 반대로 한국에서 실제로 기업 고객들이 있는 AI 에이전트 기업 사례이잖아요.

저희가 실제 사례를 제공해주고, 그들이 프로덕트를 더 고도화하고 이러면서 저희가 해결하지 못했던 문제를 그들이 해결해 주기도 하고, 이런 시너지가 계속해서 일어나고 있고요.

두 번째는 조금 더 멘탈적인 측면인데요. 이들이 발전되는 속도와 세계 시장의 트렌드를 계속해서 실천적으로 체험하다 보니까, 이게 저희 팀에도 동기 측면에서 자극이 많이 되는 것 같습니다.

김영무 심사역: 너무 훌륭한 것 같습니다.

결국에는 저희가 AI 프로덕트라는 걸 SaaS 형태로 만드는 데 성공했잖아요. 그런 부분에서도 고군분투가 많이 있었을 것 같은데요. 와들은 어떻게 잘 헤쳐 나가셨죠?

조용원 CSO: 젠투라는 SaaS의 특징 중에 하나는 저희 젠투는 소비자(유저)와 대화를 하지만, 젠투의 도입을 결정하는 것은 기업의 담당자라는 것입니다. B2B2C라고 이야기를 하기도 하고요.

저희는 두 가지 포인트를 집중해서 봤어요. 사실 이건 B2B 바이블처럼 나와 있는 내용인데요. 하나는, 도입 과정에서 마찰 없이 리소스를 최대한 줄여서 도입을 쉽게 할 수 있도록 만드는 것이었고요. 두 번째는 담당자가 젠투를 씀으로 인해서 성과를 만들고, 회사 내에서 담당자가 영웅이 되도록 만드는 것. 이 두 가지를 초점을 가지고 SaaS 프로덕트화를 하고 있어요.

첫 번째인 도입을 쉽게 하는 것에 있어서는 쇼핑몰 데이터를 연동하고, 젠투를 학습시키고, SDK 형태로 젠투를 쇼핑몰에 탑재하는 데까지 걸리는 과정을 거의 반 자동화해서 만들었습니다.

자체적으로 쇼핑몰을 개발한 기업이라면, 자체 쇼핑몰 DB를 연동하고 SDK를 설치해서 사용할 수 있고요. 호스팅 솔루션을 사용하고 있다면, 클릭만 하면 하루 이내에 자동으로 젠투가 쇼핑몰 화면에 뜰 수 있게끔 만들었어요. 다양한 절차들 없이 빠르게 젠투의 성능을 확인하고 도입할 수 있게 된 거죠.

한편으로, 결국 젠투를 통해서 담당자가 내부에서 영웅이 되어야만 젠투를 계속해서 쓰고, 젠투를 내부에서 응원하는 챔피언이 되어줄 텐데요. 이것을 위해서 젠투가 하고 있는 성과들을 투명하게 보여주고 있어요.

몇 명이 들어와서 어떤 대화를 했고, 어떤 것들을 많이 물어보고, 몇 명이 구매를 했다. 그리고 젠투라는 점원을 저희만 만들어서 제공을 하는 게 아니라, 기업의 담당자도 젠투에게 가이드를 주고 코칭을 하면서, 젠투가 우리 쇼핑몰의 더 좋은 점원이 될 수 있게끔 만들어주는 업데이트도 최근에 있었습니다.

김영무 심사역: 프로덕트의 SaaS화에 실패해서 결국에는 SI로 돌아가는 스타트업들이 되게 많기 때문에 그 중간선을 잘 찾아야 된다고 생각하고 있는데요. 그 부분에 있어서 포인트를 잘 찾은 팀이라고 생각하고 있어요.

B2B2C에서 B2B영역을 얘기하자면, 결국 Productization(제품화)는 원활한 세일즈를 기반으로 돌아가다 보니까, 에이전트라는 새로운 형태의 제품을 담당자한테 세일즈하는 것도 새로운 도전일 것 같아요. ‘이렇게 세일즈를 했더니 잘 되더라’ 하는 것도 있을까요?

조용원 CSO: 제가 처음에 젠투를 소개할 때 ‘오프라인 매장 점원’ 이런 이야기를 했는데요. 저는 이 이야기를 되게 좋아하거든요. 왜냐하면 이 이야기를 했을 때 쇼핑몰 커머스를 운영하는 담당자라면 컨셉적으로 이해하지 못하는 사람이 없었어요.

“오프라인 매장에는 점원이 있는데, 온라인 매장은 무인 매장이다. 그래서 젠투가 필요하다.” 이 플로우는 명확하거든요.

그런데 여기까지는 설득이 굉장히 쉬운 반면에, '그래서 젠투가 어떤 대화를 할 수 있는데?’ 하는 물음이 첫 번째 허들이었어요. 그리고 두 번째는, ‘젠투와 대화를 실제로 했을 때 어떤 성과가 있느냐’를 담당자에게 입증시켜줘야 했어요.

이 두 가지가 항상 세일즈를 하면서 증명해 드려야 하는 부분이었는데요. 반대로 말하면 이걸 증명해 주면, 세일즈가 조금 더 잘 되는. 즉, 영업 전환율이 높아지는 이런 상황이었습니다.

그래서 저희가 했던 게 상품 데이터만 가지고 바로 젠투가 하루 정도 이내에 학습이 돼서, 담당자가 실제로 콘솔 안에서 젠투를 사용해 볼 수 있게 한 거였어요. 이게 가능해지면서 많은 의문이 사라졌어요.

젠투와 대화를 해보면 이런 내용들은 되는구나, 이런 내용들은 안 되는구나, 이런 것들은 데이터가 부족하구나, 이런 것들을 알 수 있게 되었고요.

대화가 안 되는 부분에 대해서는 챗GPT에 프롬프트를 입력하듯이 젠투를 코칭할 수 있는 기능을 추가했는데요. 부족한 부분에 대해서는 담당자가 직접 자신이 쇼핑몰을 운영해 온 노하우를 넣을 수 있게끔 만들면서 그들의 고민을 해결해줬던 것이 세일즈가 더 쉬워진 방법이었어요.

그리고 두 번째는 결국 젠투가 쇼핑몰에 들어가면서 실제로 소비자들이 젠투를 통해서 추천받은 걸 구매하기도 하고, 젠투를 통해서 질문하고, 구매하기도 하고, 이런 데이터들이 계속해서 쌓이게 되는데요.

이 대화 데이터를 분석해서 받을 수 있는 다양한 인사이트들이 생기다 보니까, 이런 내용들을 종합해서 젠투가 정말 정량적으로 정성적으로 잘하고 있다는 것을 사례와 대화 데이터 분석으로 인지시켜 주었습니다. 그러면서 세일즈가 좀 더 잘 되고 있고요.

김영무 심사역: 지금까지 이렇게 들어보면 프로덕트를 만드는 것에 대해 매끄럽게 설명을 잘해주시다 보니까 어렵지 않아 보일 수도 있는데요. 사실 저희는 알잖아요. 정말 쉽지 않다는 사실을요.

그렇기 때문에 많은 고민들이 있었을 것 같은데요. 와들을 운영하면서 가장 기억에 남았던 어려웠던 순간이 있었다면 무엇이었고, 그걸 어떻게 와들만의 방식으로 잘 풀어나갈 수 있었는지도 한 번 말씀해 주시면 감사드릴 것 같습니다.

조용원 CSO: 와들은 원래 시각 장애인을 위한 대화형 쇼핑몰을 운영하던 기업이었어요. 시각 장애인들의 실제 대화 데이터들을 가지고 쇼핑몰을, B2C* 플랫폼을 운영하던 회사였죠.

그때부터 지금까지 일관적으로 믿고 있는 믿음 중에 하나는, ‘세상은 더 직관적이고 더 많은 사람들이 쓸 수 있는 인터페이스로 가야 한다’가 저희가 가지고 있는 전제였어요.

한 5년 정도, 10년 정도의 미래를 봤을 때 ‘가장 직관적이라고 믿을 수 있는 인터페이스는 ‘대화’이지 않을까?’라는 일종의 직관이자 믿음을 가지고 계속해서 프로덕트를 만들어오고 있었습니다.

챗GPT가 등장하면서 많은 사람들이 인공지능과 대화를 하는 순간들이 있었어요. 인지하지 못했겠지만, 사람들이 터치를 하다가 갑자기 챗GPT에 타이핑을 치고, 특히 GPT 앱 나왔을 때 음성으로 대화를 하고. 이런 것들이 굉장히 큰 변화라고 저는 느끼고 있거든요.

그래서 이 ’대화’라는 인터페이스가 많은 사람들에게 더 직관적이라고 받아들여지기 시작한 순간, ‘우리가 가지고 있던 믿음이 실현될 수도 있겠다’는 생각이 들었고, 그때가 굉장히 희열이 있었던 순간이었어요.

그리고 그 프로덕트를 저희가 B2B 쇼핑몰에 실제로 공급을 해서 실제 유저들이 사용을 하면서 데이터가 나오고, 그 데이터로 젠투가 다시 학습을 해서 더 좋은 추천이 되고, 이런 사이클을 한 번씩 겪게 되었는데요.

이러면서 ‘이 두 가설이 맞으면 실제로 대화로 쇼핑이 가능한 세상을 만들 수 있겠다’, ‘쇼핑이라는 버티컬 안에서 가장 직관적인 인터페이스인 대화로 유저 경험의 혁신을 만들 수 있겠다’라는 확신을 계속해서 갖게 됐던 것 같아요.

김영무 심사역: 사실 와들이 꽤나 오랫동안 커머스 AI를 하셨잖아요. 챗GPT 같은 LLM이 나오기 훨씬 전부터 이미 이쪽 분야에 계속 있었고요.

AI 시대가 올 거라는 믿음을 변치 않으면서 경험과 네트워크와 노하우와 기술들을 계속 쌓아왔기 때문에, 챗GPT가 나온 이후 누구보다 빠르게 이걸 어떻게 더 활용할 수 있을지 움직일 수 있었던 팀이었던 것 같기도 하고요.

또 한 가지 더 인상 깊었던 게 있어요. 저희가 처음 IR 했었을 때, 와들에서 하셨던 말이 ‘우리의 최종 경쟁자는 커머스 AI가 아니라 시리(Siri)다’, ‘시리 인텔리전스와 경쟁할 거다’고 말씀해 주셨는데요. 저는 되게 그 부분이 되게 인상적이었거든요.

왜냐하면 ‘언젠가 챗봇이 나오고 보이스 AI가 장악하게 된다면, 시리 같은 게 다 독점하는 거 아니야?’ 이런 이야기를 많이 했거든요. 와들는 어떻게 앞으로 시리를 경쟁할 수 있을지도 한번 말씀해 주시겠어요?

조용원 CSO: 시리뿐만이 아니라, 시리로 대표되는 AGI 또는 어떤 종합비서 인공지능이 장기적으로 저희의 가장 큰 경쟁자라고 지금도 동일하게 생각을 하고 있고요.

항상 AI 기술의 흐름이 제 예상보다 수년씩 빠른데, 최근 발표된 오픈 AI의 Agents SDK나, 앤트로픽의 MCP나, Gemini에서 발표한 A2A와 같은 기술들이 결국에는 범용 인공지능(AGI)을 만들어가는 과정에 있어서 중요한 단초라고 생각을 합니다.

그래서 저희가 장기적인 경쟁자라고 생각했던 곳들이 아주 장기는 아닐 것 같다라는 생각을 요즘은 하고 있고요.

그렇지만 AGI까지 발전되는 시간에 있어서 버티컬한 영역의 유저 경험을 가장 잘 짠 AI 에이전트가 꽤 짧지 않은 시간 동안 효용을 줄 수 있다고 생각을 하고 있어요. 쇼핑 도메인에서 유저 경험을 혁신하는 에이전트를 만들고 있는 게 지금의 전략이고요.

한편으로는 젠투가 쇼핑몰 안에서만 있는 게 아니라, ‘결국에는 젠투도 완전 소비자 단에서 개인의 쇼핑을 돕는 쇼핑 비서로서 작동해야 하는 날이 언젠가는 오지 않을까? 짧지 않은 시간 내에 오지 않을까?’ 라는 생각을 하고 있습니다.

그래서 젠투와 대화를 하고 있는 월간 또는 주간 사용자 수도 굉장히 중요한 지표로 보고 있거든요. 전 국민이 5천만 명인데, 그중에서 지금 몇 명이 대화로 쇼핑을 하는 것에 얼마나 익숙해지고 있는가를 내부에서 지표로 보고 있을 만큼, 쇼핑 도메인에서 최고가 되는 AI 에이전트를 만드는 데 주력하고 있습니다.

김영무 심사역: 와들이 단기간에 빠르게 시장의 변화를 캐치해서 따라잡고, 한국 내에서 AI 에이전트 특히 커머스 쪽에서는 씬을 리딩하고 있으면서, 먼 미래에는 AI를 기반으로 한 인터페이스를 전부 다 가져갈 수 있는 그런 기업으로 발돋움하겠다는 비전이 많이 와 닿았던 것 같아요.

앞으로의 성장도 많이 기대가 됩니다. 여기까지 인터뷰를 마무리하도록 하고, 지금까지 와들과 인터뷰 들어주셔서 감사합니다. 혹시 마지막으로 하실 말씀 있으실까요?

조용원 CSO: 와들은 AI 에이전트와 대화형 인터페이스를 이용해서 커머스 고객 경험을 혁신하는 데는, 제가 아는 한에서는 국내에서 가장 잘하는 그리고 유일한 팀입니다. 저희가 만들어갈 AI를 통한 고객 경험의 혁신 앞으로도 많이 지켜봐 주셨으면 좋겠습니다.

김영무 심사역: AI는 이제 과학자들만의 R&D의 영역이 아니라, 이제 엔지니어와 비즈니스 하는 사업화 영역에 도달했다고 생각하고 있습니다. 누구보다도 시장 속에 먼저 침투해서 잘하고 있는 와들, 앞으로 많이 응원해 주시고 기대해 주시면 감사하겠습니다. 감사합니다

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