제논 “액셔너블 AI로 기업 핵심 프로세스 자동화 이끈다”

[아이티데일리] 제논이 ‘액셔너블 AI(Actionable AI)’를 선보였다. 이번에 공개된 솔루션은 단순한 텍스트 기반 질의응답을 넘어, 기업의 핵심 프로세스를 자동화하고 실제 업무를 수행하는 차세대 AI다.

제논은 5일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 기자간담회를 개최했다. 행사에서는 제논의 향후 비전과 새로운 솔루션이 소개됐다.

이번에 공개된 액셔너블 AI는 단순 검색 증강 생성(RAG) 챗봇의 한계점을 극복하는 데 초점을 두고 개발됐다. 기존 RAG 챗봇은 AI 도입 초기에 가장 주목받는 솔루션이었지만 실제 기업 내부 환경에 어울리지 않았으며 실질적인 성과를 내지 못했다. 제논은 이를 해결하기 위해 액셔너블 AI 솔루션 ‘원에이전트(OneAgent)’를 출시했다.

원에이전트의 핵심은 ‘브라우저 유즈’, ‘컴퓨터 유즈’ 기능이다. 먼저 브라우저 유즈는 생성형 AI가 직접 웹 환경을 자동으로 탐색하며 태스크를 수행한다. 컴퓨터 유즈는 사용자의 로컬 환경에서 앱을 실행하고 작업을 처리해 준다. 이들은 기존에 사람이 직접 수행했던 작업들을 자동화하며 복잡한 워크플로우를 단계적으로 수행한다.

제논은 이러한 원에이전트를 개발하는 과정에서 거대언어모델(LLM)과 비전언어모델(VLM)을 활용했다. 실제 자체 파운데이션 모델 ‘훈민(Hunmin)’을 공개했으며 이를 기반으로 멀티 모달 AI 기술을 고도화하고 있다.

제논 고석태 대표는 “제논의 목표는 기업의 문제를 AI로 해결할 수 있도록 지원하는 것”이라며 “실제 VLM 기술을 바탕으로 동남아시아 시장에 ‘품질 관리 시스템’을 구축한 바 있다. 향후 피지컬 AI, B2C 영역으로도 사업을 확대하게 될 것으로 예상한다”고 말했다.

한편 제논은 AI가 기업 환경에서 실질적인 성과를 내지 못하는 이유로 △보안·규제 문제 △비정형 데이터 처리 △할루시네이션 현상 등의 문제를 꼽았다. 특히 비정형 데이터 처리의 경우 지능형 전처리 기법을 활용해 RAG의 정확도를 높이는 것이 중요하다고 강조했다.

또 할루시네이션 현상의 경우 학습 데이터의 신뢰성과 모델이 제공한 답변 신뢰성 두 가지 요소를 살펴야 한다고 설명했다. 이중 학습 데이터는 AI 서비스 기업이 직접 검수할 수 있지만 모델 답변 신뢰성의 경우 기업 현장의 판단이 중요하다. AI를 얼마나 신뢰할 수 있는가의 척도에 따라 사람이 직접 검수하는 과정을 거칠 것인지 작업 자체를 자동화할 것인지 선택해야 한다는 설명이다.

제논 고석태 대표는 “신뢰성 문제를 해결하기 위해 제논은 AI가 작업을 수행하는 전 과정을 실시간으로 모니터링할 수 있도록 제공하고 있다”고 밝혔다.