전 세계 직원들은 매일 문서를 PDF로 변환하여 드라이브에 업로드한 후, 해당 드라이브에서 데이터베이스로 데이터를 옮겨 팀원들에게 이메일을 발송하는 것과 같이, 지루하고 반복적인 작업에 헤아릴 수 없는 시간을 쏟습니다. UiPath가 이러한 '로봇' 프로세스를 개척하는 데 기여했지만, 최근 여러 스타트업(Signavio, Servicetrace 등)이 뒤를 쫓으면서 AI 기반 운영 방식으로 전환하고 있습니다. 이제 한 스타트업인 [빈칸]은 새로운 자금 조달 라운드를 발판 삼아 기업들의 반복 업무를 자동화하는 서비스를 출시하고 있습니다.
Bardeen의 플랫폼은 자연어 인터페이스를 활용하여 반복적인 지식 노동을 자동화합니다. 이 회사는 이번 신규 라운드에서 300만 달러를 확보하며, 총 조달 자금을 2,200만 달러로 늘렸습니다. 이 금액 자체만으로는 큰 주목을 받기 어렵지만, 이번 라운드 투자자들이 플랫폼에 중요한 유통망(distribution)을 제공한다는 점에서 의미가 있습니다. Dropbox와 HubSpot은 각각 벤처 투자 부문(와 HubSpot Ventures)을 통해 이 스타트업의 전략적 투자자가 되었으며, 이 두 회사는 목요일에 공개될 Bardeen의 기술 배포(tech distribution)에도 도움을 줄 예정입니다.
Bardeen의 기능이 "더 많은 AI 기능을 갖춘 Zapier"와 비슷하다고 생각할 수 있지만, 실제 제품은 그보다 훨씬 정교합니다. 이 플랫폼은 IT 부서가 아닌, 기업 내 일반 사용자가 반복적인 작업을 수행할 수 있도록 구축된 것에 가깝습니다. TechCrunch에 시연된 Bardeen의 인터페이스는 복잡한 워크플로우 자동화가 얼마나 쉬운지 보여주었습니다.
이 플랫폼은 상당한 수준의 기능 구현이 가능해 보입니다. 하나의 문서에서 다른 문서로 텍스트를 복사-붙여넣기 할 수 있고, 웹에서 관련 정보를 조사한 뒤, 그 모든 정보를 모아 이메일을 작성하고 발송하는 것도 가능합니다. 이 스타트업은 30만 명 이상의 사용자 수와 Deel, Miro, Kearney, WPP, 10Web 등을 포함한 1,000개 이상의 유료 고객을 확보했다고 밝히고 있습니다.
Bardeen은 2020년 Artem Harutyunyan과 Pascal Weinberger에 의해 설립되었으며, 에이전트 플랫폼은 브라우저 확장 프로그램으로 작동하고 '상황 인식적(context-aware)'이라는 특징을 가집니다. 즉, 사용자의 지침을 받은 후 에이전트가 자체적으로 '계획(planning)' 단계를 수행할 수 있는데, Bardeen은 이러한 기능이 작업의 반복 가능성을 높이는 데 핵심적이라고 설명합니다. 또한 사용 패턴으로부터 지속적으로 학습하는 기능도 갖추고 있습니다.
더 나아가 Microsoft 365, CRM, 영업 플랫폼 등 100개 이상의 도구와 통합됩니다.
이러한 '반복 가능성(repeatability)' 기능은 매우 중요합니다. AI 플랫폼이 동일한 질문에 대해 일관되게 같은 답변을 내놓는 것이 쉽지 않기 때문입니다. 비즈니스 환경에서 예측 불가능성은 어떤 제품도 근본적으로 무력화시킬 수 있습니다.
CEO인 Pascal Weinberger는 TechCrunch 인터뷰에서 다음과 같이 설명했습니다. "다른 AI 솔루션의 가장 큰 문제는 반복 가능성을 달성하지 못했다는 것입니다. 똑같은 작업을 반복하라고 해도 매번 다른 결과가 나옵니다. 이는 언어 모델의 본질적인 작동 방식이지만, 실제 비즈니스 애플리케이션에 적용하기에는 상당한 어려움이 따릅니다."
그렇다면 Bardeen의 접근 방식은 무엇일까요?
Weinberger는 "사용자가 '회의록을 받아서 PDF로 변환하고, 이메일 주소를 추출한 뒤, 각 개인에게 PDF를 전송하는'과 같은 프롬프트를 입력하는 것입니다."라고 설명했습니다.
"플랫폼이 이를 언어 모델을 통해 실행하며, 여기서 차별화가 시작됩니다. '계획 수립 단계'를 거치는 것입니다. 모델이 캘린더에 접속하여 이벤트 정보를 추출하고, 이메일 주소를 추출하며, PDF를 생성해야 한다는 단계를 먼저 파악하는 것이죠. 실제로 그렇게 할 수 있으며, 이후 저는 'Slack으로 Pascal에게도 PDF를 추가 전송해 줘'와 같이 추가 명령을 내릴 수 있습니다."라고 덧붙였습니다.
모델이 계획을 수립하고 나면, 그 계획을 고수합니다. "따라서 다음번에 동일한 작업을 요청하더라도, [시스템은] 마치 비서나 주니어 사원에게 업무를 가르치듯 학습된 기술을 활용하게 됩니다. 저는 순수하게 자연어 문장만 작성해서 전체 작업을 처리할 수 있게 됩니다. 이처럼 누구나 자동화 시스템을 구축할 수 있습니다."
물론 늘 그렇듯이, 중요한 질문은 플랫폼이 어떤 LLM(대규모 언어 모델)을 활용하느냐입니다.
Weinberger는 질문을 번역하는 데는 Gemini를 사용하며, "특정 자동화 과제"에는 OpenAI의 GPT 모델을 활용한다고 말했습니다. 이어 "하지만 매주 새로운 모델이 출시되기 때문에, 어떤 모델이 어떤 작업을 더 잘 수행하는지 비교할 수 있는 벤치마크가 필수적입니다"라고 덧붙였습니다.
Zapier, UiPath와 같은 기존 강자들이 추격하는 가운데, Bardeen은 적어도 현 시점에서는 시장을 선도할 준비가 된 것으로 보입니다.