[인터뷰] 김계관 그리드원 대표 "LLM 만능 아냐…현장 맞춤 AI가 답이다"

도메인 특화·보안·현장 실행력 갖춘 AI 에이전트로 승부…공공·금융·개인 시장 공략

인공지능(AI)이 글로벌 IT 시장의 판도를 바꾸고 있지만, 실제 현장에서 '쓸모 있는 AI'를 구현하는 일은 여전히 쉽지 않다. 거대언어모델(LLM)의 발전에도 불구하고 복잡한 비정형 데이터 처리나 실행 단계에서의 한계는 여전하다.

이 가운데 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 분야 강자인 그리드원은 AI와의 결합을 통해 '직접 행동하는 AI 에이전트'라는 차별화 전략을 제시하고 있다.

김계관 그리드원 대표는 최근 서울 서초구 본사에서 지디넷코리아와 만나 "AI 시장이 기술적 발전을 거듭하는 동안 우리는 20년간 다져온 자동화 기술 스택을 기반으로 실제 현장에서 가치를 창출하는 AI 에이전트를 구현했다"며 "AI는 그 자체가 목표가 아니라 특정 부서나 직무, 기업 전체, 나아가 개인의 모든 업무를 전면 자동화하는 수단"이라고 강조했다.

김계관 그리드원 대표 (사진=그리드원)

30년 '자동화 집념'이 만든 RPA와 AI 에이전트

김 대표의 자동화 여정은 1980년대 후반 대학원 시절로 거슬러 올라간다. 당시 그는 반도체 칩 설계 자동화를 연구하며 메모리와 연산 성능의 부족으로 규칙 기반 AI의 한계를 절감했다. 이에 현실적인 자동화 기술 축적을 선택했고 이 판단은 30년 뒤 AI 에이전트 사업을 촉진하는 토대가 됐다.

이후 김 대표는 KT 재직 시절 국내 최초 인터넷 뱅킹 시스템 개발을 주도하며 금융권 디지털 전환의 물꼬를 텄다. 1999년 국책과제 성과를 기반으로 KT 사내벤처 1호로 분사했고 2005년 그리드원을 설립했다.

(사진=그리드원)

사업 초창기에는 한국전자통신연구원(ETRI)·한국과학기술정보연구원(KISTI)과 함께 '그리드 컴퓨팅' 국책과제를 수행하며 고성능 컴퓨팅(HPC) 인프라를 구축하고 대규모 연산 자동화 역량을 확보했다.

당시 구축한 경험은 훗날 AI 학습과 대규모 데이터 처리 기술의 기초가 됐으며 RPA로의 사업 전환도 이뤄졌다. 김 대표는 "KT에서 테스트 자동화 시스템을 만들었는데 나중에 보니 이게 바로 RPA 개념이었다"며 "2016년 국내에 RPA가 소개됐을 때 하루 만에 기존 솔루션으로 구현할 수 있었다"라고 말했다.

김 대표에 따르면 2017년 그리드원은 금융권 RPA 시장 점유율 70% 이상을 기록하며 1위에 올랐다. 그러나 그는 곧 RPA의 한계를 직시했다.

김 대표는 "정형 프로세스만 처리하는 RPA로는 미래가 없다고 봤다"며 "비정형 데이터 처리와 복잡한 워크플로우 대응이 가능한 AI 기반 에이전트로 사업 전략을 집중하게 됐다"고 말했다.

"LLM이 만능은 아니다"…그리드원, 도메인 특화 전략 속도

김 대표는 LLM이 전지전능한 해답이 될 수 없으며 기업·기관 업무에 적재적소에 맞춘 서비스 결합이 필요하다는 입장이다.

김 대표는 "LLM은 공개된 웹 정보에 강하지만 실제 기업 업무는 내부 데이터가 대부분"이라며 "외부 데이터만으로는 기업 환경에 최적화된 결과를 만들 수 없다"고 말했다.

그리드원의 접근법은 도메인 특화다. KTX 예매처럼 특정 영역에서 시작해 실행 범위를 넓히는 방식이다. 이는 매년 초거대 모델이 쏟아지는 상황에서 막대한 자본이 필요한 '빅뱅식 AI' 접근보다 효율적이라는 설명이다.

김 대표는 "오픈AI와 같은 군비 경쟁 방식의 개발은 운영비가 과도하다"며 "우리는 작은 시장에서부터 1등을 만들며 다양한 산업 영역에 AI를 확장해 나가는 민주화 전략을 채택한 것"이라고 말했다. 이같은 전략을 통해 초기 리소스를 최소화하면서도 고객 맞춤형 성과를 빠르게 도출한다는 목표다.

이와 관련해 김 대표는 정부 AI 정책 방향에 대해서도 의견을 냈다. 그는 "범용 독자 LLM 개발만큼 실질적 애플리케이션과 에이전트 활용에도 국가 자원이 집중돼야 한다"며 "B2B와 도메인 특화형 에이전트가 빠르고 확실한 성과를 낼 수 있다"고 밝혔다.

카드사·행안부도 쓴다…업무 자동화 현장 바꾸는 '고두'

그리드원의 핵심 솔루션은 '고두(GO;DO)'다. 이는 단순 질의응답을 넘어 직접 행동하는 AI 개인비서다. 20년간 쌓아온 테스트·자동화 노하우를 바탕으로 웹·앱 환경을 직접 조작하는 에이전트를 개발했다. KTX 예매나 스타벅스 주문처럼 API가 없는 서비스도 화면 인식 기반 자동화로 수행하는 것이 특징이다.

그중 핵심 차별화 기능인 '레디 투 고'는 사용자의 일정·메일·업무 패턴을 분석해 앞으로 해야 할 일을 먼저 제안한다. 예를 들어 신규 메일의 첨부파일에서 회의 안건을 추출·요약해 캘린더에 등록하고 메신저로 발송까지 자동 처리한다.

그리드원 고두 AI 에이전트 (사진=그리드원)

고객 사례도 다양하게 확보해 가고 있다. 금융권에서는 대형 카드사의 가맹점 심사 프로세스를 자동화해 심사 소요 시간을 절반 이상 줄였다. 한 카드사에서는 부정거래방지(FDS) 시스템과 연계해 아웃바운드 콜 업무를 AI가 전담, 상담 인력을 보다 고부가가치 업무에 투입할 수 있게 했다.

공공부문에서는 최근 행정안전부의 초거대 생성형 AI 사업에 참여해 민원 응대·문서 처리의 상당 부분을 AI 에이전트로 자동화하는 역할을 맡게 됐다.

"에이전트 대중화 나선다"…SW 개발 도구·스마트폰 앱 확산 목표

그리드원은 공공·금융 고객을 위해 온프레미스 AI에 집중하고 있다. 김 대표는 "외부 API를 쓰면 데이터 통제권을 잃는다"며 "우리의 AI 에이전트 솔루션은 온프레미스 기반 설계와 보안 요구를 충족하는 내부망 구축으로 민감정보 유출을 원천 차단한다"고 설명했다.

특히 글로벌 경쟁사들이 LLM 성능 개선에 몰두하는 것과 달리 그리드원은 비정형 데이터 처리·도메인 특화·보안성을 핵심 차별점으로 내세운다.

이에 더해 장기 목표를 구현할 핵심 기술인 '고 에이스(GO AiSE)'를 갖췄다. 이는 그리드원 AI 소프트웨어(SW) 엔지니어의 약자로, SW 개발 전 과정을 자동화하는 AI 엔지니어 플랫폼이다. 요구사항 분석·설계·코드 작성·테스트·배포 등 일련의 개발 라이프사이클을 에이전트들이 협업해 수행하는 방식이다.

그리드원 솔루션 라인업 (사진=그리드원)

김 대표는 "개발자가 명령하면 AI가 실시간으로 코드를 생성·검증하고 다른 AI가 이를 테스트·배포하는 구조로, 사람은 감독자 역할만 하는 형태"라며 "이 기술이 상용화되면 소규모 기업도 대기업 수준의 개발 속도와 품질을 확보할 수 있으며 장기적으로는 자율 기업 실현의 핵심 축이 될 것"이라고 전망했다.

이어 "최근 주목받는 '바이브코딩'이 소규모 SW 개발을 효과적으로 지원하는 도구라면 고 에이스는 실제 회사에서 일하는 주니어·시니어 개발자 팀을 AI로 구현한 것"이라고 덧붙였다.

그러면서 "고 에이스를 통해 SW 개발 인력난을 해결할 새로운 패러다임을 만들겠다"며 "결국 AI가 코드를 짜고 배포·유지보수하는 시대를 여는 게 우리의 비전"이라고 밝혔다.

이와 함께 그리드원은 B2C용 고두 앱 개발도 병행하고 있다. 기업 환경에 특화된 기능을 개인 사용자 중심으로 재설계해 스마트폰만으로도 일정 관리·예약·쇼핑·결제·업무 보조까지 통합 수행할 수 있도록 하는 것이 목표다.

김 대표는 "AI 에이전트의 경험을 기업에서 개인의 일상까지 확장해 누구나 갖는 AI 비서를 만들겠다"고 강조했다.