AI는 인류의 업무 방식을 혁신할 잠재력을 가지고 있지만, 모든 AI 애플리케이션을 어떤 워크플로우에 무작정 적용한다고 해서 실질적인 가치를 얻기는 쉽지 않습니다. 기업 입장에서는 어떤 AI 애플리케이션이 실제로 비즈니스에 도움이 되는지, 혹은 단순한 과장(hype)인지 판단하기 어렵습니다. Workhelix는 바로 이러한 문제를 해결하고자 합니다.
Workhelix는 기업과 협력하여 기업 내부의 AI 자동화 현황을 정확하게 이해하고 모니터링하는 기술 기반 서비스 스타트업입니다. 회사는 기업 직원의 직무 포지션을 세부적인 직무 기능 및 태스크 단위로 분해하고, 각 태스크별로 AI 도입 적합도를 점수화합니다. 이를 통해 기업들은 AI를 어느 부분, 어떻게 도입해야 할지에 대한 구체적인 로드맵을 구축할 수 있으며, 도입한 AI 시스템이 실제로 기대한 효과를 내고 있는지 지속적으로 모니터링할 수 있는 방법을 얻게 됩니다.
공동 설립자이자 CEO인 제임스 밀린(James Milin)은 TechCrunch와의 인터뷰에서 많은 회사가 AI 도입 과정에서 실수를 저지르고 있다고 지적했습니다. 그 이유는 비즈니스 전체 부문에 AI를 광범위하게 적용하려 하기 때문인데, 이는 가치를 찾기에는 너무 포괄적이기 때문입니다.
밀린은 "그것은 생성형 AI를 도입하는 체계적이고 과학적인 방법이 아니며, 이것이 사람들이 빈번하게 실망하는 주요 원인 중 하나입니다"라고 말했습니다. 이어 "하지만 조직의 모든 직무를 살펴보고 이를 태스크 묶음으로 세분화한 후, 각 태스크의 생성형 AI 가속화 적합도를 점수화한다면, 매우 정량적이고 체계적인 방식으로 AI를 도입할 수 있습니다"라고 덧붙였습니다.
Workhelix가 직무를 태스크로 세분화하는 방법론은 스탠퍼드 디지털 경제 연구소(Digital Economy Lab) 소장이자 Workhelix의 공동 설립자인 에릭 브린욜프슨(Erik Brynjolfsson)이 기술과 생산성 간의 관계에 대해 오랜 기간 연구한 것을 기반으로 합니다.
브린욜프슨은 "저희가 다루는 많은 업무에서, 기계가 실제로는 큰 도움이 되지 않는 '태스크의 긴 역사'가 존재합니다. 이 경우 인간의 개입이 필수적입니다. 반면, 기계가 매우 도움을 주는 태스크도 있습니다. 우리가 조사하는 거의 모든 프로젝트에는 이 세 가지 요소가 혼재되어 있습니다"라고 설명했습니다.
브린욜프슨은 자신이 10년 이상 기술과 생산성 사이의 격차를 연구해 왔다고 TechCrunch에서 밝히며, Workhelix가 생기기 전까지는 이 연구와 방법론을 주로 학술적인 방식으로 발표했었다고 설명했습니다.
이 회사는 OpenAI와 같은 최신 기술 트렌드를 반영하는 데 그치지 않고, 기업 현장의 구체적인 프로세스에 깊숙이 침투하여 실질적인 가치를 창출한다는 점에서 차별점을 둡니다.
이 회사는 최근 1,000만 달러 규모의 투자를 유치하며 성장의 동력을 확보했습니다.
이러한 성장은 기술 발전의 속도가 높아지는 만큼, 기업들이 단순히 솔루션을 구매하는 것을 넘어 자체적인 디지털 전환(DX) 역량을 갖추는 것이 중요해졌다는 시장의 인식이 반영된 결과입니다.
최근 몇 년간, AI 기술의 급부상은 산업 전반의 패러다임 전환을 촉발했습니다.
이 같은 산업의 흐름 속에서, 사람의 노동력이 필요한 영역은 더욱 정교하고 맞춤화된 디지털화 솔루션을 요구하고 있습니다.
(Note: The final three paragraphs appear to be generic industry analysis that doesn't directly flow from the previous narrative about the company's funding or core function. I kept them as is, assuming they are necessary contextual background for the final reading).