파워테스크 “전문가도 놓치는 정보, 에이전트로 끝까지 찾아냅니다” [서울과기대 x 글로벌 뉴스]

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[IT동아 강형석 기자] 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 다양한 범용 인공지능(AI) 서비스가 출시됐다. 범용 인공지능 서비스는 일상을 흔들었다. 질문에 답하고 아이디어 생성에도 유용하다. 하지만 그럴듯한 거짓말(환각)과 맥락을 놓치는 문제도 발생했다. 일상에서 문제 없지만 투자, 재무 등 전문 산업 분야는 이야기가 다르다. 사소한 오류 하나가 막대한 손실로 이어진다.

그래서 산업계는 전문 분야 이해도가 높은 특화 인공지능(Vertical-AI)과 복잡한 작업을 자율 수행하는 '에이전틱 인공지능(Agentic-AI)'으로 눈을 돌렸다. 특화 인공지능은 범용 대규모 언어 모델이 가진 한계를 보완해 높은 정확도와 낮은 비용, 강화된 규제 준수 역량이 장점으로 꼽힌다.

시장분석기업 테크나비오(Technavio)는 2025년 이후 인공지능 시장 트렌드로 특정 산업에 최적화된 언어 모델과 다중 에이전트 시스템을 지목했다. 심도 깊은 산업 지식을 갖춘 인공지능 설루션 수요가 증가한다고 본 것이다. 시장이 인공지능에 요구하는 가치가 신기함에서 실질적 효용으로 이동했음을 시사한다.

인공지능 기술 스타트업, 파워테스크(Powertasks)도 변화하는 산업의 흐름에 맞춘 에이전틱 인공지능 서비스 구축에 한창이다. 코딩 없는 노코드 기반 업무 자동화 플랫폼에서 전문가를 위한 연구(리서치) 에이전트 플랫폼으로 전환을 준비 중이다. 파워테스크의 인공지능 서비스 전략과 목표는 무엇일까? 문창훈(Moon Chang-hoon) 파워테스크 대표를 만나 이야기를 들어봤다.

“끝까지 찾아낸다” 셜록 홈즈 같은 인공지능 구현

문창훈 대표는 전문 리서치(연구)와 투자 분석 업무를 지원하는 인공지능 도구의 잠재력을 발견하고 파워테스크를 설립했다. 방대한 정보 탐색과 정교한 구조화 작업을 인공지능이 보조하면 전문가의 역량을 확대할 수 있다는 확신이 창업의 출발점이었다. 엔지니어부터 경영 컨설팅, 투자회사로 이어진 전문가 산업 경험은 창업의 토대가 됐다. 이어 전문가를 위한 인공지능 에이전틱 인공지능 서비스, 아웃코드를 개발했다.

아웃코드는 단순 업무의 속도 향상이 아닌, 전문가를 위한 분석 역량 확보에 집중한다. 비용 절감보다 가치 창출에 초점을 뒀다. 대량의 문서 분석 과정에서 오는 인지적 부담과 불완전함에 대한 불안을 인공지능이 해소해준다면, 전문가는 통찰, 판단 작업에 몰입할 수 있다는 게 문창훈 대표의 생각이다.

파워테스크는 아웃코드에 논리적 연결고리를 추적하는 초월적 추론 사슬(Traverse Chain of Reasoning) 기술을 적용했다. 문창훈 대표는 이 기술을 추리 소설 속 탐정으로 활동하는 셜록 홈즈에 비유한다. 사건 해결에 연관된 모든 증거를 끝까지 수집하고 분석, 정리하는 모습 때문이다. 이 외에도 인공지능의 문제로 거론되는 문맥(컨텍스트) 유실·편향·환각 가능성을 염두에 두고 다단계 평가, 근거 추적에 기반한 결과물 신뢰성 확보에도 힘썼다.

아웃코드는 사용자가 문서를 업로드하고 질의 내용을 입력하면 노련한 분석가처럼 사용자의 의도를 파악하고, 문서와 관련된 모든 정보를 빠짐없이 수집한다. 이후 여러 문서에 흩어진 단서들을 연결해 완성된 추론을 제시한다. 키워드 검색, 단편 요약 기능으로는 찾기 어려운 인과관계와 숨겨진 정보까지 밝혀낸다.

주목할 부분은 아웃코드의 결과물이다. 대부분의 생성형 인공지능은 인간과 대화하듯 장문의 문장을 생성한다. 반면, 아웃코드는 구조화된 답변을 제공한다. 전문가들이 원하는 건 긴 설명이 아니라, 즉시 활용 가능한 명확하고 체계적인 정보라는 점을 반영했다. 문창훈 대표는 “길게 써주는 것보다 명확하고 짧게 써주는 게 더 어려워요. 모호한 답변이 아니라 '이건 A야'라고 결론 내리려면 인공지능이 수많은 자료를 완벽하게 검토했음을 의미합니다”라고 말했다.

아웃코드는 수백 페이지에 달하는 사업 보고서나 복잡한 재무 문서도 언어에 상관없이 몇 분 만에 분석 가능하다. 간결하고 구조화된 보고서, 명확한 근거 제시, 정보 출처 표기 등 전문 사용자의 워크플로우(작업흐름)를 고려했다.

전문가를 겨냥한 만큼 보안과 출처 표기 기준도 엄격하다. 문창훈 대표는 “모든 데이터는 전송 및 보관 과정에서 은행 수준으로 암호화되며, 고객의 데이터를 인공지능 서비스 기업 서버에 저장하거나 학습에 활용하지 않는 데이터 미보유(Zero Data Retention) 정책이 원칙입니다. 결과물에는 모든 분석 단계와 정보의 정확한 출처를 명시해 에이전트의 신뢰를 구축했습니다”라고 말했다.

전문 리서치 업무는 에이전트가 전담할 것

파워테스크는 문서 처리에 특화된 에이전틱 인공지능 기술로 업무 혁신을 이끌 계획이다. 대형언어모델(LLM)의 한계를 기술로 극복하는 게 핵심이다. 문창훈 대표는 모델 자체의 문제가 아니라 활용 방식이 중요하다고 설명했다.

시장에는 문서 요약, 받아쓰기 등 다양한 인공지능 도구가 서비스된다. 하지만 전문 업무에서 인공지능이 제대로 활약하지 못하는 이유는 무엇일까? 문창훈 대표는 기존 인공지능 도구가 전문 분야의 업무 경험과 완성도를 반영하지 못한다고 진단했다. 해결 방안은 이렇다. 모든 정보를 철저히 수집하고 연결한 후, 전문가 시각에서 반복 추론해 구조화된 결과물을 내놓는 것이다. 에이전트 기능 없이 일반 인공지능(GPT) 처리 구조만으로 한계가 분명하다는 의미다.

사람들이 에이전트를 단순 반복 업무의 대체재로 인식하지만, 파워테스크는 이런 인식을 부정한다. 제대로 설계된 에이전트가 리서치 작업, 보고서 생성, 메모 작성 등 다양한 업무를 사람처럼 수행 가능하다는 입장이다. 인공지능 혁신이 가속화되고 성공 사례가 점차 나타나는 가운데, 문창훈 대표는 전문 리서치와 분석의 패러다임을 바꿀 인공지능 기술로 시장을 선도하겠다는 포부를 밝혔다.

소스 그라운드 연구 분야 1등이 목표

"특정 산업에 특화된 에이전틱 인공지능 개발이 진행 중입니다. 에이전틱 인공지능이 복잡한 업무를 일부 대체하거나 보완하는 방향으로 서비스 구축이 한창입니다. 이 서비스는 전 세계 산업 환경에 적용 가능하기에 글로벌 시장 진출에도 적극 나설 예정입니다."

파워테스크는 프리(Pre)-A 투자를 성공적으로 유치하며 에이전틱 인공지능 기술 고도화와 해외 시장 진출을 위한 동력을 마련했다. 사전 테스트 중이지만 기술적으로는 글로벌 기업과 어깨를 나란히 할 수준의 소스 기반 리서치 에이전트 플랫폼이라는 게 문창훈 대표의 설명이다.

파워테스크는 서울과학기술대학교와 AWS가 공동 주관한 AWS 정글 프로그램에도 선정돼 인공지능 서비스 운영에 필요한 기술 지원을 제공받았다. 전문 투자 멘토링, 워크샵 등 다양한 프로그램 지원도 진행됐다. 문창훈 대표는 “AWS 지원 덕분에 파워테스크의 서비스 완성도가 향상됐습니다. 향후 글로벌 시장에 진출하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대합니다”라고 말했다.

파워테스크는 정보가 명확한 출처에 기반해 분석되는 '소스 그라운드 연구(Source-grounded research)' 분야의 1위 기업이 되는 게 목표다. 아웃코드의 기술력을 바탕으로 전문가용 인공지능 서비스 시장에 새 기준을 제시하겠다는 자신감의 표현이다. 아울러 아웃코드 서비스를 투자 심사, 법률 실사, 인수합병(M&A) 분석 등 전문 분야의 전체 워크플로우를 포괄하는 플랫폼으로 확장할 계획이다.

IT동아 강형석 기자 (redbk@itdonga.com)