맥스 브로두르-우르바스(Max Brodeur-Urbas)가 2023년 중반 Gumloop를 공동 창업했을 당시 그의 비전은 비기술직 임직원들이 AI를 이용해 반복적인 업무를 자동화하는 것을 돕는 것이었습니다. 당시 AI 에이전트의 개념은 여전히 실험 단계에 머물러 있어 오류가 발생하기 쉬웠습니다.
AI 기술이 성숙함에 따라 Gumloop가 제공하는 솔루션도 함께 발전했습니다.
이 회사는 이제 Shopify, Ramp, Gusto, Samsara, Instacart, Opendoor 등 다양한 조직의 팀들이 엔지니어의 개입 없이도 복잡하고 다단계적인 작업을 자율적으로 처리할 수 있는 안정적인 AI 에이전트를 배포할 수 있다고 주장합니다.
직원들은 자신이 만든 에이전트를 동료들과 공유하며 내부 자동화가 가속화되는 '복리 효과'를 누릴 수 있습니다. 브로두르-우르바스는 TechCrunch에 "직원들이 중독되다시피 더 많은 에이전트를 구축하기 시작하면서, 어느새 회사 전체가 AI 네이티브가 됩니다"라고 말했습니다.
기업들이 AI 도입 경쟁에 나서면서, 벤치마크(Benchmark)의 파트너 에버렛 랜들(Everett Randle)은 성공의 열쇠는 모든 직장인에게 AI 슈퍼파워를 부여하는 데 있다고 믿으며, Gumloop의 직관적인 에이전트 빌더가 이러한 잠재력을 해제할 수 있는 도구의 대표적인 예시라고 평가했습니다.
이러한 믿음으로 클라이너 퍼킨스(Kleiner Perkins)를 거쳐 지난 10월 벤치마크에 합류한 랜들은 Gumloop에 5,000만 달러 규모의 시리즈 B 투자를 주도하기로 결정했습니다. 랜들의 새 회사 첫 투자가 된 이 딜에는 Nexus VP, First Round Capital, Y Combinator, BoxGroup, The Cannon Project, Shopify 등이 참여했습니다.
Gumloop는 적극적으로 새로운 자금 유치를 목표로 하지는 않았지만, 올해가 '가속화할 시점'이라고 판단했습니다. 브로두르-우르바스에게 eBay, Uber, Dropbox 같은 거인들을 배후에 둔 벤치마크와의 파트너십은 '택일할 필요가 없는' 결정이었습니다.
그는 과거 '직원 10명 규모의 10억 달러 기업을 건설하겠다'는 계획이었지만, 기업 고객들로부터 폭증하는 수요를 감당하기 위해 전담 영업 부서를 구축하고 엔지니어링 팀을 확장할 수밖에 없었다고 밝혔습니다.
Gumloop가 지식 노동자 모두를 AI 에이전트 구축자로 만들려는 유일한 기업은 아닙니다. 이 스타트업은 Zapier나 n8n 같은 기존 자동화 플랫폼, 그리고 Dust와 같은 전문 에이전트 빌더들로부터 치열한 경쟁에 직면해 있습니다. 심지어 Anthropic의 Claude Cowork와 같은 기초 AI 연구소들까지 이 분야에 진출하고 있습니다.
하지만 랜들은 Gumloop가 모든 경쟁사보다 뛰어나다고 확신합니다. 그는 실사 과정(due diligence)에서 회사의 고객사 중 적어도 한 곳이 Gumloop를 상당히 유기적인 방식으로 채택하고 있음을 발견했습니다.
랜들은 Gumloop가 이러한 모멘텀을 얻은 이유를 '최소한의 학습 곡선' 덕분이라고 설명합니다. "바로 접속해서 에이전트와 워크플로우 자동화를 만들기 시작할 수 있습니다."
많은 AI 스타트업들이 기초 모델이 동일한 기능을 복제하여 자신들을 구식으로 만들까 우려하는 것과 달리, 랜들은 Gumloop의 모델 비의존적 접근 방식(model-agnostic approach)이야말로 고객을 지속적으로 끌어들일 핵심 동력이라고 확신합니다.
모델은 계속 진화하기 때문에 특정 작업을 위해서는 모델마다 성능 차이가 발생할 수 있습니다. 따라서 Gumloop는 특정 시점에 해당 업무에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있는 유연성을 제공합니다.
랜들은 또 다른 매력 포인트로 비용 효율성을 꼽습니다. "많은 기업들이 OpenAI, Gemini, Anthropic 크레딧을 보유하고 있습니다. 이 모든 것을 사용하고 싶어 합니다."
궁극적으로 랜들의 흥분은 시장의 거대한 규모 자체에서 비롯됩니다.
"엔터프라이즈 자동화는 거대한 황금광입니다. 저는 이것이 엔터프라이즈 AI에서 가장 큰 카테고리라고 생각합니다."