사람 대신 일하는 AI, 실제 현업에선 이렇게 씁니다 || 인핸스 이승현 대표

인핸스의 산업 특화 AI 에이전트와 커머스 OS 사례

인핸스 이승현 대표님을 처음 알게 된 건, MS AI 투어 행사에서였어요. 그 자리에서 대표님께서 말씀하시길, "우리는 산업 특화된 AI 에이전트를 여러 개 만들어 운영할 수 있는 OS를 개발하고 있어요."라고 하시더라고요. 재밌는 게 뭐냐면요, 이 OS는 그냥 AI가 명령만 따르는 게 아니라, 기업의 업무 프로세스를 제대로 이해하고 컴퓨터를 직접 조작할 수 있는 컴퓨터 유징 에이전트까지 탑재된 엔드투엔드 플랫폼이라는 거예요. 삼성전자나 필립스 같은 대기업에 디지털 노동력을 공급하면서, 실제로 매일의 반복 업무를 AI가 대신 처리하게 한다는 거죠.

대표적인 사례로 커머스 OS를 들어볼까요? 커머스 업계에서 매출의 핵심은 가격 전략이잖아요. 제품을 제값에 팔고 싶어도, 네이버나 쿠팡 같은 플랫폼에서 경쟁사 가격을 실시간으로 조사해야 하고, 너무 싸거나 비싸지 않게 조정해야 하죠. 그런데 문제는 악의적인 셀러들이에요. 이들은 제품 이미지를 도용해 엄청 싸게 올리고, 주문 들어오면 배송도 안 하면서 시장 가격을 망가뜨리거든요. 실제 이런 사례가 있었어요. 한 브랜드가 인핸스의 AI 에이전트를 써서, 매일 수백 개의 상품 페이지를 자동으로 크롤링하듯이 브라우저를 열고 들어가서 확인했어요. 기존 매크로나 크롤링은 화면이 조금만 바뀌어도 멈추지만, 컴퓨터 유징 에이전트는 화면을 보고 읽고 클릭하면서 자연스럽게 움직여요. 예를 들어, "이 셀러가 허가된 곳인가?"를 확인하고, 의심스러우면 바로 신고 버튼을 누르는 식이죠.

이 기술의 배경을 좀 더 알아보니, 컴퓨터 유징 에이전트는 VLM(Visual Language Model)을 기반으로 해요. 브라우저를 띄우고 화면을 '보고' 판단하니, 사람처럼 유연하다는 거예요. 비교해 보자면, 전통 매크로는 IP 주소나 고정 클릭 경로를 따라가서 리스트가 바뀌면 실패율이 50% 넘지만, 이 에이전트는 90% 이상 성공해요. 실제 팁으로는, 여러분이 커머스 사업자라면 먼저 네이버 스마트스토어나 쿠팡 셀러 센터에서 API를 연결해 보세요. 하지만 API가 제한적일 때, 인핸스처럼 GUI(그래픽 사용자 인터페이스)를 활용한 에이전트를 도입하면 웹사이트를 직접 탐색할 수 있어요. 단계별로 해보자면: 1) 에이전트에 "특정 키워드 상품 가격 조사" 명령 주기, 2) 브라우저 열리고 검색 후 가격 스크린샷 캡처, 3) 경쟁사 평균 계산 후 전략 가격 제안. 이렇게 하면 하루에 4시간 작업이 10분으로 줄어요. 게다가 악의적 셀러를 잡아내는 데는 에이전트가 100개 페이지를 30분 만에 스캔하니, 수동으로 하던 때보다 10배 빠르죠. 이 사례처럼 AI 에이전트를 쓰면, 가격 전략이 데이터 기반으로 바뀌면서 매출 15~20% 상승 사례도 많아요. 여러분 회사에서도 비슷한 반복 업무가 있으시면, 오픈소스처럼 LangChain으로 간단 에이전트 프로토타입 만들어 테스트해 보세요. 실제로 해보면, AI가 '사람 대신' 일한다는 게 실감 날 거예요.

AI 에이전트 안정성 강화: 온톨로지와 비용 최적화

AI 에이전트가 가격 결정처럼 중요한 일을 맡기다 보면, "이게 실패하면 어쩌지?" 하는 걱정이 들죠. 이승현 대표님도 초반에 실패가 많으셨다고 해요. 가끔 성공해도 반복되지 않고, 심지어 회사 전략 무시하고 가격을 함부로 낮추는 경우도 있었대요. 재밌는 게 뭐냐면요, 단순 프롬프트나 컨텍스트로는 안 되고, 온톨로지라는 지식 체계를 도입해서 성공률을 95% 이상으로 끌어올렸다는 거예요. 온톨로지는 현실 세계의 객체와 관계를 체계화한 거라, AI가 "우리의 가격 전략은 제값에 팔기"라는 프로세스를 정확히 따르게 하죠. 예를 들어, GPT-4 같은 모델이 "3차 가는데 1분 거리면 걸어가라"고 착각하는 유명 사례 있잖아요. 하지만 온톨로지에 "거리 1km 이상은 차 이용" 규칙을 넣으면, 무조건 올바른 답을 내요.

실제 사례로, 인핸스에서 온톨로지를 써서 에이전트가 가격 조정 후 "이게 전략과 맞나?"를 자동 검증해요. 비교 분석해 보니, 온톨로지 없이 모델만 업그레이드하면 성공률이 70% 정도지만, 온톨로지 추가로 90%를 넘어요. 왜 중요한가 하면, AI는 확률 기반이니 모델이 좋아져도 '우리 회사 방식'을 가르치기 어렵거든요. 팁으로는, 여러분이 AI 에이전트 개발할 때 Protégé 같은 무료 온톨로지 툴로 시작하세요. 단계: 1) 업무 프로세스 다이어그램 그리기 (예: 가격 조사 → 비교 → 조정), 2) 객체(상품, 경쟁사)와 속성(가격 범위, 전략 규칙) 정의, 3) 에이전트 프롬프트에 온톨로지 링크. 이렇게 하면 실패 시 로그로 "어떤 규칙 위반?"을 바로 확인할 수 있어요.

비용 쪽도 우려되시죠? 매크로는 거의 무료지만, AI 에이전트는 토큰 소모로 비싸요. 대표님 말씀처럼, VLM 탑재하면 사람보다 더 들 수 있거든요. 하지만 B2B에서 반복 업무(하루 1회 가격 조사)를 최적화하면 달라져요. 인핸스는 퍼스트(HTML 코드 기반) 방식을 써서, 처음 성공 경로를 저장하고 재사용해요. 변경 시에만 VLM 호출하니, 100회 중 1회만 비용 발생. 결과적으로 99%는 저비용으로 처리돼요. 수치로 보면, GUI 방식만 쓰면 토큰 비용이 10배지만, 이 하이브리드로 80% 절감. 대안으로는, Grok이나 Claude 같은 모델을 섞어 비용 분산하세요. 주의사항은, 클라우드 비용 모니터링: MS Azure의 Cost Management로 실시간 추적하면 과금 폭주 막아요. 실제로 해보면, AI 에이전트가 '비싸지만 가치 있다'는 걸 느끼실 거예요. 온톨로지 도입으로 안정성 높이고, 비용 최적화 팁 적용하면 현업에서 바로 써보실 수 있겠네요.

MS Azure 활용으로 비즈니스 성장 가속

AI 에이전트를 클라우드에 올리려면 환경이 중요하잖아요. 인핸스는 이전 클라우드에서 MS Azure로 옮겼는데, 대표님께서 "AI 회사에 최적화된 곳"이라고 극찬하시더라고요. 재밌는 게 뭐냐면요, Azure AI Foundry로 모델 관리부터 비용 측정까지 쉽고, B2B 보안이 최고 수준이라 개발 부담이 줄었대요. 예를 들어, 고객사 요청으로 보안이 크리티컬한데, Azure의 엔터프라이즈급 암호화와 컴플라이언스가 이미 구축돼 있어서, 인핸스 팀이 본질(에이전트 개발)에 집중할 수 있었어요.

더 큰 장점은 파트너십이에요. MS AI 스타트업 얼라이언스에 들어서 글로벌 네트워크를 활용하니, 1년 만에 20개 엔터프라이즈 미팅하고 3곳 계약 성사됐대요. 심지어 PO(Proof of Concept)가 일주일 만에 끝난 사례도 있어요. 어떻게? MS가 고객 문제 feasibility 체크 후 미팅 잡아주고, 함께 가서 설명해주니 신뢰가 쌓이죠. 스타트업의 '기술은 있지만 신뢰 부족' 문제를 MS 브랜드가 해결해 주는 거예요. 실제 사례로 LG전자 케이스: 온톨로지 기반 에이전트로 업무 자동화 공급 중이에요. 글로벌 딜도 여러 건 진행 중이래요. 비교하면, 다른 클라우드는 기술 지원만 하지만 Azure는 GTM(Go-To-Market)까지 도와줘요.

실전 팁으로는, Azure로 옮길 때: 1) AI Studio로 모델 배포 테스트 (무료 크레딧 활용), 2) 보안 설정: Azure AD로 접근 제어, 3) 비용 최적화: Reserved Instances로 30% 절감. 주의사항은, 데이터 유출 방지: 항상 Private Endpoint 사용하세요. 대안으로 AWS Bedrock도 있지만, MS의 엔터프라이즈 네트워크가 B2B에 강해요. 이벤트 쪽도 MS가 스폰서십으로 이세돌 교수님 행사 도와줘서 안정적 운영됐대요. 비전으로는 한국 기반으로 글로벌 임팩트 내기, MS와 함께 공격적으로 나간다고 해요. 여러분도 스타트업이라면 Azure 얼라이언스 신청해 보세요. 이렇게 하면 AI 에이전트가 비즈니스 성장의 엔진이 돼요.