중요한 미팅이 있다며 영어 수업을 미루려는 사람에게 AI가 다시 말을 건다. 어제도 바쁘다며 통화를 끊지 않았느냐고 되묻더니 단 30초만 시간을 내 한 문장이라도 연습하자고 설득한다. 결국 상대방은 "I'm in a meeting right now"라는 문장을 따라 말한다. 그제야 AI는 잘했다며 저녁에 다시 전화하겠다는 인사를 남긴다. 3일 서울 양재 엘타워에서 열린 위버스브레인의 '2027 테크데이'는 조세원 대표와 AI 영어 튜터 '레오'의 이런 대화로 시작됐다.
스피킹맥스로 알려진 에듀테크 기업 위버스브레인이 이날 공개한 것은 사람의 행동을 이끌어내는 AI 에이전트 플랫폼 '에이전트맥스(AgentMAX)'다. 기존 AI가 질문에 답하거나 업무를 대신 수행하는 데 집중했다면, 에이전트맥스는 사용자가 망설이거나 미루는 행동을 실제 실행으로 연결하는 데 초점을 맞췄다. 영어 학습을 독려하던 기술을 상품 구매를 설득하는 세일즈 영역까지 확장한 것이다. 위버스브레인은 이를 기반으로 교육 서비스 기업에서 기업용 AI 에이전트 솔루션 공급 기업으로 사업 구조를 재편한다는 전략이다.
“대신 해주는 AI에서 행동하게 만드는 AI로”…123만 회원 데이터에서 찾은 가능성
조 대표는 이날 음성 AI 기술의 발전 과정을 세 단계로 구분했다. 사람의 말을 정확하게 인식하는 기술에서 자연스러운 대화를 주고받는 기술로 발전했고, 이제는 AI가 먼저 말을 걸어 사용자의 행동을 유도하는 단계에 접어들었다는 설명이다. 조 대표가 주목한 것은 기술이 아무리 발전하더라도 결국 사람이 직접 해야 하는 일이 존재한다는 사실이었다.
"아무리 최신 AI 에이전트라도 대신 해줄 수 없는 일이 있습니다. 운동이나 공부 같은 건 AI가 사람을 대신해서 해줄 수는 없겠죠. 모든 행동은 결심에서 시작되는데, 그 결심은 사람이 해야 합니다. 사람은 망설이기도 하고 미루기도 하고 가끔 잊어버리기도 합니다. 그렇게 멈춘 순간에 다시 시작할 수 있도록 돕는 것, 그게 저희가 정의하는 진정한 개인 비서 AI 에이전트입니다."
이러한 접근은 위버스브레인이 오랫동안 운영해 온 어학 서비스에서 출발했다. 아무리 우수한 학습 콘텐츠와 커리큘럼을 제공하더라도 학습자가 꾸준히 참여하지 않으면 성과로 이어지지 않는다는 문제를 해결하는 과정에서 행동을 유도하는 기술이 필요해졌다는 것이다.
위버스브레인에 따르면 가입 3개월 이후에도 학습을 이어가는 회원 비율은 63%에 달한다. 위버스브레인 측은 “학습자의 상태를 진단하고 적절한 동기를 부여하면서 학습을 지속하도록 이끄는 기술이 이러한 성과의 배경”이라고 설명했다.
기술적 기반도 확보했다. 위버스브레인은 발화 감지(VAD), 음성 인식(STT), 음성 합성(TTS) 등 음성 처리 기술을 자체 개발해 외부 AI 이용 비용을 91% 절감했다고 밝혔다. 누적 회원 123만 명이 남긴 발화 문장 6억 8000만 건과 10년 이상 축적한 전화 상담·세일즈 데이터도 주요 자산으로 제시했다.
특히 학습을 중단하려는 사람을 다시 공부하게 만드는 과정과 상품 구매를 망설이는 고객의 결정을 돕는 과정에서 공통점을 발견했다. 상대의 상황을 이해하고 행동을 주저하는 이유를 파악한 뒤 실행 가능한 선택지를 제안하는 방식이다. 조 대표는 자사의 강점으로 ‘끝까지 해 낸 순간의 데이터’를 언급했다.
"위버스브레인은 빅테크처럼 범용 언어모델을 만드는 회사는 아닙니다. 하지만 사람이 설득되고 결심하고 끝까지 해낸 순간의 데이터를 가지고 있습니다. 그래서 사람을 움직이는 에이전트를 가장 잘 만들 수 있다고 확신합니다. 오늘 공개한 에이전트맥스는 단일 제품이 아닙니다. 다양한 에이전트를 키워내는 인큐베이터입니다."
이를 구현하는 핵심 기술은 행동 설계 엔진 'EDRA'다. 공감(Empathy), 진단(Diagnosis), 시선전환(Reframing), 목표 세분화(Action)의 네 단계로 구성된다. 먼저 사용자의 상황에 공감하고 행동하지 못하는 이유를 파악한 다음, 문제를 다른 관점에서 바라보도록 유도하고 즉시 실행할 수 있는 작은 행동을 제안하는 방식이다.
이 과정에서 성공 여부를 판단하는 지표는 AI가 얼마나 자연스럽게 대화했는지가 아니라 사용자가 실제로 행동했는지를 나타내는 '행동 전환율(Action Rate)'이다. 이날 함께 자리한 김민삼 위버스브레인 최고인공지능책임자(CAIO)는 기존 AI와의 차이를 학습 데이터와 모델의 반응 방식에서 찾았다.
"기존 AI 서비스에는 두뇌가 되는 언어모델, 귀가 되는 음성 인식, 목소리가 되는 음성 합성이 있잖아요. 이걸 하나의 모델로 묶은 듀플렉스 모델도 결국 지시를 따르도록 학습하는 과정을 거칩니다. 그러니까 사용자가 운동하기 싫다거나 공부하기 싫다고 하면 그 의지를 따라가는 쪽으로 반응하기 쉽다는 거죠. 저희는 당장의 욕구보다 사용자가 궁극적으로 이루고 싶은 방향을 북돋워줄 데이터가 뭘까 고민했습니다. 그 과정에서 교육 데이터와 세일즈 데이터의 가치가 크다고 봤고, 이를 바탕으로 음성 입력부터 모델과 음성 출력까지 미세조정했습니다."
“가격이 너무 비싼데요”…구매 망설이는 고객을 설득한 AI의 대응
이날 가장 눈길을 끈 것은 김민삼 CAIO가 진행한 세일즈 에이전트 '맥스세일즈'의 실시간 시연이었다. 위버스브레인은 관계사의 전기자전거 브랜드 '비아지오' 판매 웹페이지를 통해 AI가 고객과 대화하며 구매 결정을 유도하는 과정을 공개했다.
김 CAIO는 시연에 앞서 현장 기자들에게 전기자전거에 관해 궁금한 점을 질문해 달라고 요청했다. 한 기자가 비가 오는 날에도 전기자전거를 탈 수 있는지 물었고, 그는 해당 질문을 실제 상담 과정에 포함하기로 했다.
시연이 시작되자 AI 상담원은 고객의 방문에 반응해 먼저 말을 걸었다. 전기자전거를 어떤 용도로 사용할 계획인지 물었고, 김 CAIO가 출퇴근용이라고 답하자 사용 목적에 적합한 모델을 제안했다. 제품의 배터리와 모터 성능 등을 설명하는 과정에서는 관련 화면을 보여주며 대화를 이어갔다.
김 CAIO가 준비되지 않은 질문인 우천 시 주행 가능 여부를 묻자 AI는 곧바로 답변 방향을 전환했다. 해당 제품에 생활 방수 기능이 있어 가벼운 비에서는 주행할 수 있지만, 전자부품이 포함된 만큼 폭우 상황에서는 운행을 피하는 것이 좋다고 안내했다. 그러고는 앞서 설명하다 중단한 모터 성능 이야기로 다시 돌아갔다. 질문이 끼어들어도 기존 대화 맥락을 유지하면서 상담을 이어가는 모습이었다.
본격적인 설득은 가격을 확인하는 단계에서 시작됐다. AI는 제품의 월 할부 납부액을 제시했다. 김 CAIO가 예상보다 비싸다는 반응을 보이자 AI는 월 납부액을 하루 비용으로 환산해 설명했다. 대중교통 이용에 드는 비용과 비교하면서 장기간 사용하면 제품이 본인 소유로 남는다는 점도 강조했다.
그럼에도 김 CAIO가 다른 회사 제품을 더 알아보고 오겠다고 하자 AI는 경쟁 제품과의 비교로 대응했다. 가격뿐 아니라 배터리 용량과 사후관리 조건 등을 함께 제시하면서 구매 판단에 필요한 정보를 제공했다.
가격에 대한 부담이 계속되자 이번에는 프로모션을 활용했다. 고객의 거주 지역을 확인한 뒤 적용 가능한 할인 혜택과 배송 조건 등을 안내했다. 할인된 금액을 제시하면서도 구매 여부를 다시 확인하는 방식이었다.
마지막까지 결정을 망설이는 상황에서는 상담·신청 단계로 연결해 고객의 부담을 낮췄다. AI는 신청에 필요한 정보를 확인하고 화면의 입력 절차를 도왔다. 개인정보 수집 동의와 최종 신청 버튼 조작은 사용자가 직접 수행하도록 했다.
위버스브레인이 강조한 것은 이러한 일련의 과정이 사전에 정해진 몇 개의 질문과 답변을 순서대로 재생하는 방식이 아니라는 점이다. 고객의 반응에 따라 대화 방향을 바꾸고, 필요하면 정보를 조회하거나 화면을 조작하면서 다음 행동을 유도하도록 설계했한 셈이다. 시연 이후 김 CAIO는 기존 세일즈 데이터의 확장성을 묻는 질문에 다음과 같이 답했다.
“전기자전거나 AI 글래스는 10년 전에는 존재하지도 않았던 상품들입니다. 그러다 보니 이런 상품에 대한 기획 분석이나 경쟁사 비교 같은 것들을 저희 뒤쪽 시스템이 리서치를 진행합니다. 그다음 굉장히 다양한 경로로 대화를 구성하게 되는 거죠. 대화의 경로가 수십, 수백 가지가 될 수 있는데 사람이 이걸 일일이 대응하려면 확장하기가 어렵습니다. 이에 AI를 통해 수많은 대화 경로 중에서 설득력이 높은 경로를 찾아내는 기술도 지금 구축하고 있습니다."
그러면서 김 CAIO는 세일즈 에이전트의 구조를 사람의 감각과 행동에 빗대 설명했다. 고객의 목소리를 듣는 음성 처리 기술이 '귀'라면 언제 무엇을 이야기할지 판단하는 대화 엔진은 '두뇌', 응답을 전달하는 음성 합성 기술은 '입'이다. 화면을 제어하고 필요한 정보를 보여주는 기능은 '손'에 해당한다.
특히 사용자가 요청하기 전에 필요한 화면을 생성하거나 웹페이지를 직접 움직이는 기능이 일반적인 챗봇과 구별되는 요소로 소개됐다. 시연 과정에서도 사용자의 출퇴근 목적에 맞춰 지도 화면을 구성하고, 제품과 관련된 정보를 제공하는 기능이 제시됐다.
AI 글래스부터 교육·홈 IoT까지…에이전트 공급 기업으로 사업 확장
주력인 에듀테크 분야에서도 위버스브레인은 에이전트맥스를 기존 어학 서비스의 부가 기능에 머무르게 하지 않고 외부 기업에 공급하는 AI 솔루션 사업으로 확장할 계획이다.
사업 전략은 자사 서비스 적용, 외부 파트너 공급, 솔루션 사업화의 세 단계로 구성됐다. 이미 AI 영어회화 서비스 '맥스AI'에 적용된 '맥스튜터'와 전기자전거 판매에 활용되는 '맥스세일즈'를 통해 기술 적용 경험을 확보했다는 설명이다. 조 대표는 “내부 검증을 마쳤다”며 사업 전략을 설명했다.
"첫 번째 단계는 자사 기술에 적용하는 것입니다. 맥스AI 전화 영어 수업과 비아지오 전기자전거 세일즈에 해당 기술이 적용돼서 내부 검증을 마쳤습니다. 두 번째는 이러한 에이전트 기술을 다양한 파트너사에 외부 공급하는 것입니다. 그리고 세 번째 단계에서는 에이전트의 솔루션화를 완성할 계획입니다. 오늘 처음 공개하는 이븐 리얼리티스와의 국내 판매 협력은 그런 상징적인 사례라고 할 수 있겠습니다."
이번 행사에서 위버스브레인이 공개한 또 하나의 주목할 만한 외부 사업 사례는 AI 글래스 기업 '이븐 리얼리티스(Even Realities)'와의 협력이다. 위버스브레인은 맥스세일즈를 활용해 이븐 리얼리티스의 AI 글래스 국내 판매를 맡는다고 밝혔다. 이븐 리얼리티스는 올해 기업가치 10억달러를 넘어 유니콘 기업이 된 AI 글래스 기업이다.
교육 분야에서도 파트너십을 확대하고 있다. 지난 2일 교육 플랫폼 기업 NE능률과 맥스튜터 공급 및 맞춤형 AI 서비스 공동 개발을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 한국외국어대학교와도 AI 튜터 공급 및 맞춤형 언어 튜터 개발을 위한 협약을 맺었다. 맥스튜터는 현재 누적 300여 곳의 기업과 기관에 도입됐다는 것이 위버스브레인의 설명이다.
이 밖에 SK텔레콤과 공공 AI 에이전트 분야 협력을 추진하고 있으며, SK그룹이 주도하는 K-AI 얼라이언스에도 참여하고 있다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 첨단 GPU 지원 사업에도 선정됐다.
이처럼 공급 대상이 확대되면서 에이전트의 제공 방식 역시 다양해질 전망이다. 기업 홈페이지나 모바일 서비스에 에이전트를 결합하는 방식뿐 아니라 음성 상담만으로 판매를 지원하는 형태도 검토하고 있다.
향후 확장 분야도 교육과 세일즈에 국한되지 않는다. 위버스브레인은 AI 글래스 외에 차량용 인포테인먼트, 홈 사물인터넷(IoT) 기기 등 사용자의 음성 명령과 행동이 연결되는 다양한 환경에 에이전트를 적용하는 방안을 검토하고 있다. 기기를 직접 제조하기보다는 파트너사의 제품과 서비스에 AI 에이전트를 결합하는 방식이다.
교육 사업에서는 외국어 학습을 중심으로 기술을 고도화하는 동시에 수학과 국어 등 다른 과목으로 확장할 계획이다. 이날 조 대표는 교육 기업과 대학을 대상으로 AI 튜터 공급을 늘리겠다는 구상과 함께 “세일즈 기술을 활용한 기업·소비자 간 거래(B2C) 사업도 검토하고 있다”고 언급했다.
이 같은 사업 확대의 기반으로는 기존 사업에서 확보한 수익성이 제시됐다. 위버스브레인에 따르면 지난해 매출은 415억원, 영업이익은 32억 7000만원으로 5년 연속 흑자를 기록했다. 회사는 안정적인 사업 수익을 바탕으로 AI 기술 개발과 신규 솔루션 공급을 병행하겠다는 입장이다.
다만 에이전트맥스의 사업적 성과를 판단하려면 외부 공급 확대 이후 실제 계약 규모와 구매 전환율, 고객사의 운영 효율 개선 효과 등이 확인돼야 한다. 특히 학습 지속과 구매 설득이라는 서로 다른 행동을 하나의 설계 방법론으로 지원하는 기술이 다른 산업에서도 유효한지 검증하는 과정이 중요하다.
영어 학습을 미루는 대표에게 한 문장이라도 말하게 만들었던 AI는 이날 전기자전거 구매를 고민하는 고객에게 가격과 조건을 비교해 주는 상담원으로 모습을 바꿨다. 위버스브레인이 제시한 다음 목표는 이러한 경험을 다양한 산업에서 재현하는 것이다. AI가 얼마나 많은 일을 대신 수행할 수 있는지를 넘어, 사람의 실제 행동을 얼마나 효과적으로 지원할 수 있을지가 에이전트맥스의 경쟁력을 가르는 기준이 될 전망이다.
