검루프, 벤치마크로부터 5천만 달러 투자 유치… 직원들이 AI 에이전트 개발자가 될 수 있도록 지원

맥스 브로더-어바스가 2023년 중반 갬루프(Gumloop)를 공동 창업했을 때, 그의 목표는 비기술직 직원들이 AI를 활용해 반복적인 업무를 자동화할 수 있도록 돕는 것이었습니다. 당시 AI 에이전트는 아직 초기 단계에 머물러 있었고, 종종 신뢰하기 어려운 개념이었습니다.

AI가 발전함에 따라 갠루프의 플랫폼도 함께 발전했습니다.

현재 이 회사는 Shopify, Ramp, Gusto, Samsara, Instacart, Opendoor와 같은 조직의 팀들이 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 도입할 수 있도록 지원합니다. 이러한 에이전트는 엔지니어링 지원 없이도 복잡하고 여러 단계로 이루어진 프로세스를 자율적으로 관리합니다.

직원들은 자신이 만든 에이전트를 동료들과 공유할 수 있으며, 이는 내부 자동화를 가속화하는 시너지 효과를 창출합니다. 브로더-어바스는 테크크런치와의 인터뷰에서 "직원들은 이에 매료되어 더 많은 에이전트를 구축하게 되고, 어느새 회사 전체가 AI를 핵심으로 운영되게 됩니다"라고 설명했습니다.

AI 도입 경쟁 속에서 벤치마크(Benchmark)의 제너럴 파트너 에버렛 랜들(Everett Randle)은 모든 직원에게 AI 역량을 부여하는 것이 진정한 성공의 열쇠라고 믿습니다. 그는 갠루프(Gumloop)의 직관적인 에이전트 구축 플랫폼을 이러한 잠재력을 실현할 수 있는 도구의 대표적인 사례로 꼽습니다.

이러한 확신으로 인해 지난 10월 클라이너 퍼킨스(Kleiner Perkins)에서 벤치마크로 이직한 랜들은 갬루프에 대한 5,000만 달러 규모의 시리즈 B 투자를 주도하게 되었습니다. 이번 투자는 넥서스 VP(Nexus VP), 퍼스트 라운드 캐피털(First Round Capital), Y 콤비네이터(Y Combinator), 박스 그룹(Box Group), 더 캐논 프로젝트(The Cannon Project), 쇼피파이(Shopify)가 참여한 가운데, 그가 새 회사에서 성사시킨 첫 번째 거래입니다.

검루프는 적극적으로 자금 조달을 진행 중이지는 않았지만, 이 스타트업은 지금이 성장을 가속화하기에 적절한 시기라고 판단했다. 브로더-어바스에게 있어 이베이, 우버, 드롭박스 같은 거대 기업들을 키워낸 벤치마크와의 파트너십은 당연한 선택이었다.

브로더-어바스는 한때 효율적이고 고부가가치 기업을 구축하는 것을 목표로 삼았습니다. 그러나 기업 고객들의 수요가 급증함에 따라 그는 전담 영업팀을 구성하고 엔지니어링 부서를 확장하며 사업 규모를 키우게 되었습니다.

모든 지식 근로자를 AI 에이전트 개발자로 만들려는 시도는 갬루프만의 일이 아닙니다. 갬루프는 자피어(Zapier)나 엔에이트엔(n8n) 같은 기존 자동화 플랫폼, 더스트(Dust) 같은 전문 경쟁사, 심지어 기초 AI 연구소들과도 경쟁하고 있습니다. 예를 들어, 앤트로픽(Anthropic)의 '클로드 코워크(Claude Co-Work)' 역시 사용자가 코딩 없이 자율 에이전트를 구축할 수 있게 해줍니다.

그럼에도 랜들(Randle)은 갬루프가 경쟁사보다 우월하다고 확신한다. 그의 실사 결과, 적어도 한 고객사가 자연스럽게 이 플랫폼을 도입한 것으로 드러났다.

Randle이 한 고객사의 CTO에게 Gumloop을 선택한 이유를 물었을 때, 그 답변은 많은 것을 시사했습니다. 해당 기업은 직원들에게 Gumloop과 두 가지 경쟁 도구에 대한 완전한 접근 권한을 부여했습니다. 6개월 후 결과는 명확했습니다. 직원들은 Gumloop을 매일 또는 매주 사용했지만, 다른 도구들은 방치된 채 먼지만 쌓여 있었습니다.

랜들에 따르면, 갠루프의 빠른 확산은 사용 편의성에서 비롯된다. "바로 뛰어들어 에이전트를 만들고 워크플로우를 자동화할 수 있습니다"라고 그는 언급했다.

많은 AI 스타트업들이 발전하는 파운데이션 모델로 인해 도태될 것을 우려하는 반면, 랜들은 갬루프의 모델 중립적 접근 방식이 앞으로도 고객을 끌어모을 핵심 강점이라고 믿습니다.

AI 모델이 진화함에 따라 특정 작업에 뛰어난 모델이 달라질 수 있습니다. Gumloop은 언제든지 해당 작업에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있는 유연성을 제공합니다.

랜들은 모델 독립성이 비용 측면에서도 매력적이라고 지적한다. "많은 기업이 OpenAI, Gemini, Anthropic에 크레딧을 보유하고 있습니다. 그들은 이 모든 것을 활용할 수 있는 능력을 원합니다,"라고 그는 말했다.

그가 회사에 대해 보이는 열정은 궁극적으로 이 시장의 방대한 규모에 기인합니다.

"기업 자동화는 거대하면서도 아직 개척되지 않은 시장입니다,"라고 랜들은 밝혔습니다. "저는 이것이 기업용 AI 내에서 가장 큰 카테고리라고 믿습니다."