개발자 맥스 브로드유르바스(Max Brodeur-Urbas)와 라훌 베할(Rahul Behal)은 AI가 수많은 업무 관련 작업을 자동화할 잠재력을 가지고 있지만, 현재 시장에 나와 있는 많은 AI 기반 자동화 도구들은 신뢰성이 떨어지고 비용이 과도하다는 지적을 합니다. 문제의 일부는 사용자들이 AI에 대해 기대치가 지나치게 높다는 점이며, 브로드유르바스는 TechCrunch와의 인터뷰에서 "예를 들어, 사용자들은 정밀도가 중요한 고도로 전문화된 틈새 작업(niche workloads)까지 AI가 처리할 수 있다고 가정합니다"라고 말했습니다.
브로드유르바스는 "만약 사용자들이 기업 목적으로 AI를 활용하려면, 그 기술은 오류의 여지가 전혀 없어야 합니다"라고 강조하며, "특정 워크플로우를 AI에 완전히 맡기는 것은 비현실적입니다. 사용자들이 AI가 똑같은 구글 검색을 반복하는 데 돈을 지불하고 있을 뿐입니다"라고 덧붙였습니다.
그럼에도 불구하고, 전직 마이크로소프트(Microsoft) 소프트웨어 엔지니어인 브로드유르바스와 과거 아마존 웹 서비스(AWS)의 소프트웨어 개발자였던 베할은 오늘날의 AI가 더 실용적이고 제한적인 활용 분야를 가지고 있다고 생각했습니다. 이에 그들은 브로드유르바스가 '진정한 가치(real value)'라고 부르는 핵심 요소를 AI 기술에서 어떻게 뽑아낼 수 있을지 고민하기 시작했습니다.
이러한 고민은 오픈 소스 앱 Auto-GPT의 래퍼(wrapper)로 시작되었고, 개념 증명(proof-of-concept)을 거쳐 결국 스타트업으로 구체화되었는데, 바로 Gumloop입니다. Gumloop은 AI를 이용해 반복적인 워크플로우를 자동화하고 기본적인 업무를 간소화하는 것을 목표로 합니다.
브로드유르바스는 "저희는 밴쿠버의 침실에서 사이드 프로젝트로 회사를 시작했습니다. 디스코드 서버의 비기술적 사용자 그룹을 위한 매우 간단한 문제 해결을 목표로 했었는데, 예상했던 것보다 훨씬 큰 규모로 성장했습니다"라고 전했습니다.
Gumloop은 GitHub, Gmail, Outlook, X를 포함한 서드파티 앱 및 도구와 통합되는 워크플로우 빌더를 제공합니다. 사용자는 캔버스에 모듈식 구성 요소를 드래그앤드롭하여 자동화를 구축하거나, 일일 주식 보고서 생성, 문서 요약 같은 작업을 위한 사전 구축된 파이프라인 중 하나를 선택할 수 있습니다.
브로드유르바스는 Instacart와 Rippling의 팀들이 다양한 사용 사례에서 Gumloop을 활용하고 있다고 밝히며, "오늘날 수천 명의 사용자들이 Gumloop을 비즈니스의 핵심 도구로 이용하고 있습니다. 엔지니어를 의존하지 않고도 비전문가들이 스스로 문제를 해결할 수 있는 도구를 제공하는 지점에서 우리가 시장 수요를 발견했습니다"라고 설명했습니다.
시중에는 이미 다양한 워크플로우 자동화 도구들이 존재합니다. Induced AI 같은 솔루션도 언급되며, 지평선에는 OpenAI 등에서 나온, 더 복잡한 작업을 엔드투엔드(end-to-end)로 자동화하겠다고 약속하는 '에이전트(agentic)' 도구들이 대기하고 있습니다.
Gumloop은 민첩성을 유지하기 위해 팀 규모를 비교적 작게 유지할 계획입니다. 회사는 채용을 진행하고 있지만, 브로드유르바스에 따르면 목표는 인원수를 10명으로 제한하는 것입니다.
그는 "AI를 코딩하는 능력 덕분에 20인 규모 팀의 처리량(throughput)을 확보하여 경쟁사들을 앞서나갈 수 있었습니다"라며, "우리의 목표는 10명의 인원으로 10억 달러 규모의 기업이 되는 것입니다"라고 자신감을 보였습니다.
밴쿠버에서 샌프란시스코로 본사를 이전한 회사에 따르면, 회사는 외부 투자를 유치하며 펀딩 라운드를 진행하고 있습니다.
한편, 회사의 창립자들은 "가장 중요한 것은 저희가 시장에서 증명한 트랙션과 제품이었습니다"라고 밝혔습니다.