기업들이 직원 생산성을 극대화하기 위해 AI를 어떻게 활용할지 모색하면서, 검색 기능은 가장 명확한 활용 사례 중 하나가 되었습니다. 결국 대부분의 기업에서 데이터는 여러 개의 단절된 사일로(silo)에 존재하기 때문에, 대규모 언어 모델(LLM), 검색 증강 생성(RAG), 그리고 엔터프라이즈급 통합 서비스의 조합은 단순한 검색 기능을 가능하게 할 뿐 아니라 이 모든 데이터에 대해 더욱 복잡한 질문에 답할 수 있는 도구를 구축하는 것을 전례 없이 용이하게 만들었습니다. 따라서 이 시장을 두고 수많은 스타트업과 기존 거대 기업들(예를 들어 Atlassian)이 경쟁하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 가장 최근 시장 진입자 중 하나는 오늘 700만 달러 규모의 시드 펀딩 라운드를 발표한 텔아비브 기반의 스타트업 Doti AI입니다.
Doti AI는 Confluence, Datadog, GitLab, Jira, Monday, Notion, Slack, Salesforce, Zendesk 등 다양한 서비스의 데이터를 통합합니다. 그리고 이 데이터를 사용자가 요청할 때마다(예: Slack 채팅 경험을 통해) 이용할 수 있도록 지원하며, Doti가 자체적으로 명명한 "AutoPilot" 기능을 통해 제공합니다. AutoPilot은 Slack 채널을 선제적으로 모니터링하며, 답변할 수 있는 질문을 발견하면 해당 채널에 직접 응답합니다.
Doti의 공동 창업자인 코헨(CEO)과 오퍼 호프시(CPO)는 이 기능이 Doti가 기업 내에서 빠르게 임계 질량(critical mass)을 확보하는 방식이라고 전했습니다. 직원들은 다양한 Slack 채널에서 Doti를 접하며, 점차 서비스와 1:1 대화를 나누기 시작했기 때문입니다.
두 공동 창업자는 과거 Wix에서 만났습니다. 당시 코헨은 서비스 인프라를 맡았고, 호프시는 보안 아키텍트 팀을 이끌었습니다. 호프시는 인터뷰에서 "우리가 Wix를 떠났을 때[2023년]는 실제로 무엇을 할지 몰랐습니다. 초기 생각은 우리가 지난 몇 년 동안 해왔던 영역 중 하나로 진출하는 것이었습니다. 제게는 사이버 보안이었고, 마탄에게는 인프라 쪽이었습니다"라고 회고했습니다.
아이디어를 구상하던 과정에서 그들은 엔터프라이즈 검색이 여전히 해결되지 않은 문제라는 사실을 깨달았습니다. 코헨은 "Doti가 해결하는 문제는 저희가 Wix에서 느꼈던 문제였습니다"라고 말했습니다. 창업가들은 이 문제를 해결하기 위해서는 통합 구축에 대한 전문 지식뿐만 아니라 강력한 보안에 대한 집중도가 필수적이라고 주장합니다.
코헨은 "저희가 믿는 것은 모든 사람, 모든 그룹, 모든 프로세스, 모든 기업에 일종의 AI가 혈관처럼, 또는 프로세스 자체에 필요하게 될 거라는 점입니다. 이것은 '만약'의 문제가 아니라 '언제'의 문제이며, 기업들이 얼마나 빨리 적응할 것인가의 문제입니다"라고 강조했습니다.
이 팀은 다른 회사들이 언뜻 유사한 기능을 제공할 수 있음에도 불구하고, Doti의 접근 방식이 훨씬 더 많은 유연성을 제공한다고 주장합니다. 그 이유는 Doti가 예를 들어 기업이 자체 대규모 언어 모델(LLM)을 서비스에 직접 연결할 수 있도록 처음부터 설계되었으며, 동시에 자체 보안 정책을 구축할 수 있도록 설계되었기 때문입니다.
"커스텀할 수 있습니다. 기업이 원하는 모든 것을 연결할 수 있습니다. 클라우드 환경이든 온프레미스 환경이든 상관없이요. 저희는 보안을 최우선으로 합니다. 즉, 기업들이 원하는 모든 것을 연결할 수 있다는 것이 핵심입니다."
전통적인 클라우드 환경이든 온프레미스 환경이든 상관없이, 기업들이 원하는 모든 것을 연결할 수 있다는 점이 이들의 핵심 강점입니다.