AI EXPOR KOREA 2025 특집 #2 - AI 솔루션 업체 편

지난 글에 이어서, 이번 2편은 AI 솔루션을 다뤄보고자 합니다. AI 솔루션 기업들의 부스를 둘러본 소감, 그리고 그 많은 기업들 중 제가 부스에 멈춰서서 솔루션 설명을 듣고, 질문하고, 실제 명함까지 건냈던 기업 두 곳을 소개하겠습니다. 저희 서비스에 녹여낼 수 있지 않을까 싶어서 꽤 오랜 시간 머물렀던 곳이었거든요. 그리고, 가장 인상깊었던 곳을 둘러본 소감으로 마무리해 보겠습니다. 그런데 아쉽게도 부스 사진 찍는 것을 깜빡 했지 뭐에요. 그래서 현장 사진이 없는 점은 이해 부탁드립니다. 목차는 아래와 같습니다.

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1. 빅데이터에서 AI로, 이제 대세는 AI 에이전트. 하지만 기대 이하였던 이유

사실 AI라는게 데이터가 제일 중요하다는 건 누구나 잘 알고 있습니다. AI는 데이터가 있어야 학습을 하고, 학습을 해야 사람이 뭘 원하는지 알고 대답해 줄 수 있으니까 말이죠. 그래서 사실 십 여년 전부터 유행했던 빅데이터라는 개념은 AI의 유행을 예견한 밑거름이었던 셈입니다.. 하긴, 그 때 당시에는 이렇게 AI가 대폭발할 지는 몰랐겠지만요. 만약 그 때 알고 NVIDIA 주식을 산 자가 있다면 그가 진정한 용자!

<이미지 출처: 데이터넷, 빅데이터로 창조경제 시동…미래부, 빅데이터 시범사업 추진>

각설하고, 그래서 행사장에서 AI 솔루션을 다루는 기업들 중 대부분은 거진 다 키워드가 '데이터'였습니다. 귀사의 데이터 관리를 편하게, 데이터 정제를 더 간편하게, 데이터에서 또 다른 인사이트를 찾게 도와준다는 식이 대다수를 이루었던 것으로 기억합니다. 그리고 심지어 데이터 평가제? 데이터 가치평가, 데이터 인증을 다루는 기업들의 부스도 있더라고요. 

과거 10여년 전에 빅데이터니 ML 기반 데이터 분석이니, 데이타 기반 의사 결정이니 하는 뭔가 실체는 없고 뜬구름 잡는 듯한 아젠다를 던지는 기업들이 많았습니다. 그래서 소위 빅데이터 비즈니스는 재미가 별로 없었죠. 대기업이나 공공기관에서나 진행하는 소수 프로젝트만 있었던 것으로 기업합니다. 금융권에서조차 빅데이터를 활용해서 뭔가 그럴싸하게 포장만 했지, 실질적으로 대중의 품으로 쏙 들어온, 뭔가 확 와닿는 획기적인 서비스는 없었던 것 같아요. 

<이미지 출처: Colaberry, AI Revolutionizing Data Analytics: The Future!>

그런데, 이게 AI를 만나 완전히 탈바꿈했습니다. 행사장에서 AI를 외치는 대부분의 기업들의 전신은 빅데이터였는데요.그들도 수많은 데이터를 열심히 물고 뜯고 씹고 지지고 볶고 하다보니 데이터를 다루는 노하우가 생겼고, 그걸 자동화한게 AI가 아닌가 싶어요. 도깨비 방망이처럼 뚝딱 하고 뭔가 짠 나오는 것만이 AI가 아닌, 기존에 기업이 가진 데이터 속에서 새로운 가치를 사람보다 훨씬 더 빠르게 발견하는 것도 AI의 역할입니다. 그리고 더 많은 데이터를 다룰 수록 AI의 성능은 올라가기 마련이죠. 

그래서 과거 빅데이터가 판치던 세상이 이제 AI로 바뀐게 아닌가 하는 생각이 많이 들었습니다. 자체 AI 모델을 개발해서 활용하는 기업들은 모두 과거 오랫동안 연구해 온 데이터를 기반으로 AI로 발전시킨 것으로 보이더군요. 그래서 이런 류의 기업들이 제공하는 서비스는 대부분 '귀사에서 고민중인 데이터 활용 방안, 우리 회사 AI로 해결해 드릴게요'로 귀결되었습니다.

<이미지 출처: aptive, Building an AI Chatbot and LLM to Fit Aptive's Corporate Needs>

또 다른 부류의 AI 기업들은 글로벌 유명 LLM을 가져다가 자신들만의 UI/UX에 적용해 좀 더 쉽게 LLM을 활용할 수 있도록 돕는 챗봇 서비스를 제공하는 기업들이었습니다. AI 에이전트라고 많이 이야기하는데, 사실 이렇게 LLM API를 활용해 마치 새로운 서비스를 만들어낸 것인냥 포장하는 기업들의 상당수는 AI 에이전트라기보단 그냥 AI 챗봇 수준이었어요. 진짜 AI 에이전트가 이 일도 저 일도 척척, 종국에는 다수의 일을 사람 대신 척척 해내서 종합적인 하나의 프로젝트를 완수하는 멀티 에이언트 개념을 보여준 기업은 아쉽게도 보질 못했습니다. 

대부분의 AI 부스들은 에이전트라고 이야기하는 챗봇을 기본적으로 제공하고 있었고, RAG도 거진 다 가능해 보였습니다만 그 뿐이었습니다. 너도 나도 AI 에이전트를 표방하나 실상은 그냥 한 가지 일에 최적화된, 프롬프트 엔지니어링을 거친 AI 챗봇, AI 비서 수준에 그쳐서 많이 아쉬웠습니다. 물론 실제로 멀티 에이전트를 구현한 부스가 있었지만 제가 부스를 못보고 지나쳤을 수도 있다는 점은 감안해 주세요.

<이미지 출처: 다글로>

물론 제가 애정하는 다글로(Daglo)같은 자체 TTS 모델을 개발, 발전시켜 나가는 기업들도 있었지만 어쨌든 요즘 유행은 LLM API를 활용하는 것임은 분명해 보입니다. 그래서 다글로도 받아쓰기에서 멀티 LLM 활용쪽으로 노선을 튼 것 같더군요. 이런 추세로 인해 다글로를 비롯한 기타 다른 다양한 LLM 기반 서비스들이 다 거기서 거기인 것 같아 아쉽긴 합니다.

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2. AI 솔루션 분야에서 인상적이었던 부스 +@

기대했던 만큼의 AI 에이전트를 구현해 놓은 부스를 체험하지 못해 많이 아쉬웠지만, 그럼에도 불구하고 인상적인 곳 두 곳이 있었습니다. 하나씩 소개해 드릴게요.

• ■윌콘에이아이

윌콘에이아이의 부스는 전시회 가장 안쪽의 구석진 곳에 있었습니다. 부스 크기도 단칸방 수준으로 작았고 데모 영상도 공공기관에 도입된 AI 챗봇이었지만 부스 벽면에 인쇄된 문구가 눈길을 사로잡았는데요. '멀티 에이전트', '맞춤 추천' 이 두 가지 키워드에 꽂혀서 부스를 방문해 이것 저것 물어봤습니다. 이들의 서비스는 웹사이트에 AI 에이전트를 설치, 고객에게 맞춤 추천을 해줄 수 있다는 것이었고요. 쉐어드IT 솔루션 상담실 서비스에 적용할 수 있을 지 가늠해 보기 위해, 실제 저희 사이트를 띄워서 보여주며 열심히 질문했습니다.

<이미지 출처: AI EXPO KOREA 인스타그램: 윌콘에이아이 소개>

윌콘에이아이의 AI 에이전트의 동작 방식은 이렇습니다. 특정 사이트에 AI 에이전트를 설치하면 이 에이전트가 그 사이트에 저장된 정보를 크롤링해서 자체 DB에 넣고, 사용자의 질문에 이 DB에 쌓인 정보를 토대로 맞춤형 추천을 해줄 수 있다는 것이었습니다.

이런 방식의 서비스는 커머스 업계에서 활용하면 아주 좋을 것 같았지만 우린 커머스 사이트가 아니라서 효과가 좀 떨어지지 않을까라는 생각도 들었습니다. 하지만, 회원분들이 견적 요청을 할 때 좀 더 정제된 AI 기반의 맞춤 추천이 제공되고, 그걸 토대로 쉐어드IT에서 활동하는 다른 업체들이 좀 더 양질의 견적을 제안하고, 고객과 적극적으로 소통할 수 있는 모습을 상상하니 기분이 좋더군요. 그래서 추후 미팅을 기약하며 명함을 건네고 부스를 나왔습니다.

• ■젠다이브

다음으로 인상깊었던 곳은 젠다이브라는 스타트업의 devdive라는 서비스였습니다. 대화창에 딱 한 줄만 간단히 입력하면 AI 기반 서비스 페이지의 프론트 엔드 단을 기가막히게 만들 수 있는 코드 생성을 위한 프롬프트를 만들어주는 서비스였습니다. 엄청 자세하게 프롬프트를 만들어주더군요. 이 프롬프트를 복사해다가 ChatGPT, 혹은 Vercel과 같은 바이브 코딩이 가능한 서비스에 넣고 돌리면 AI 기능이 가미된 웹 서비스가 뚝딱 만들어집니다. 

<이미지 출처: Dev dive 빌더 레퍼런스 소개 페이지>

부스에서 데모는 Vercel의 v0에서 이뤄졌는데, v0 접속 후 좀 전에 devdive에서 생성해 준 프롬프트를 던지면 코드가 나오고, 빠르게 AI 기능이 적용된 서비스를 배포할 수 있었습니다. 실제로 부스에서 5분만에 만든 재미난 AI 서비스들을 시연했는데, 모두 코딩 하나도 할 줄 모르는 초보자들이 만들었다고 하더군요. 개발 지식이 어느 정도 있고 바이브 코딩을 경험한 사람이라면 생산성을 크게 높일 수 있지 않을까 싶었네요. 저처럼 기획만 할 줄 알고 코딩에 젬병인 사람은 내가 상상하는 서비스를 제법 완성도 높은 수준으로 뚝딱 만들어낼 수 있지 않을까? 하는 상상도 하게됐습니다.

아직 베타 서비스라고 해서 냉큼 베타 신청을 했고요. 추후 서비스를 직접 사용할 기회가 생기면 다시 한번 리뷰 글을 통해 서비스를 소개해 보겠습니다. 실제 만들어 진 레퍼런스 서비스들은 아래 링크에서 확인해 보세요. 저는 부스에서 '5분과외' 라는 서비스를 체험했습니다.

• ●Dev dive 빌더로 만든 서비스 구경하기

<이미지 출처: 젠다이브, Dev dive 홈페이지>

그런데 수익 모델이 궁금해 졌습니다. 그래서 부스 관계자에게 물어보니, 프롬프트를 생성해 주는 데에 자신들의 노하우가 활용되나 그 자체가 메인 비즈니스 모델은 아니라고 하더군요. 그럼 대체 어떻게 돈을 버는 것일까요? 정답은 프롬프트 안에 있었습니다.

프롬프트를 자세히 살펴보면 AI 기능을 구현하기 위해 다양한 LLM API, 클라우드 서비스의 AI API를 가져다 쓰는 것을 확인할 수 있습니다. 즉, 실제 사용자가 생성된 프롬프트로 v0같은 바이브 코딩 서비스를 사용해 AI 웹 서비스를 만들게 되면 devdive에서 미리 준비해 둔 API를 활용해 작동하는 AI 기능이 구현되는 거죠. 그리고 이 AI 기능을 사용할 때 마다 API가 사용되며, devdive는 이 API 사용료를 크레딧 형태로 과금하는 것이 이들의 수익모델이었던 겁니다. 어쨌든 빠르고 쉽게 AI가 적용된 서비스를 만들어 낼 수 있다는 것이 무척 인상적이었습니다. 

그런데 사실, 이런 AI 솔루션이나 서비스들보다 더 기억에 남는 것이 따로 있었으니, 바로 마이스터고 특별관이었습니다.

• ■우리나라 AI 미래를 짊어질 인재들의 경연장 - SW마이스터고관

<이미지 출처: 에듀모닝, [AI EXPO KOREA 2025] AI 산업의 축제이자 정책을 위한 나침반>

SW마이스터고관은 말 그대로 전국의 마이스터고 학생들의 프로젝트를 전시해 놓은 곳이었습니다. 호기심해 한번 쓱 둘러봤는데 예상보다 수준이 높아보여서 꽤 놀랐네요. 기업 부스들과 비교해도 손색없는 높은 완성도는 물론, 설명하는 학생들도 지나가는 참관객들에게 적극적으로 다가가며 설명해 주는 모습이 무척 보기 좋았습니다.

실제로 한 부스에서 Youtube 댓글을 크롤링해서 기업의 평판을 분석, 시각화해서 보여주는 서비스도 체험해 봤는데, 이런 댓글은 사람이 감정을 담아 댓글을 달기 때문에 객관적인 기업 분석이 어렵지 않겠느냐는 물음에 사실 그렇다라는 솔직한 응답이 나오더군요. 예상치 못한 답변이었는데, 그래소 참신한 아이디어에 탐복했습니다.

마이스터고는 과거 공고의 이미지 탈피용 보여주기식 정책이 아닌가 라고 생각했었는데 이번 부스 참관으로 인식이 완전히 바뀌었습니다. 매우 수준 높은 결과물과 고딩들의 열정을 체험하니 우리 나라 컴공계열의 미래는 아직 창창하겠구나 라는 생각도 들었고요. 여기서 포폴 잘 만들면 이공계 취업은 무난하지 않을까요?

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3. 결론: 아쉬운것도 분명 있었지만 그래도 알찬 행사, 내년에 또 가야지!

여기까지 AI EXPO KOREA에서 둘러본 AI 솔루션 기업들에 대한 소감을 정리했습니다. 새삼 놀랬던 것은 비슷한 유형의 서비스를 제공하는 것이 정말 많았다는 것인데요. LLM 기반으로 AI 에이전트를 제공하는 기능은 대부분의 AI 솔루션 기업들의 공통 사항이었습니다. ChatGPT와 같은 거대 LLM을 API로 손쉽게 사용할 수 있게 됐다 보니, 너도 나도 자사 서비스에 LLM을 가져와 AI 기능으로 포장하고 있었거든요. 어차피 본질은 비슷하기에 UI/UX로 차별화를 시도하는 기업들이 많았습니다. 그래서 다 비슷비슷해 보였던 것 같기도 하고요.

<이미지 출처: Forbes, AI Agents Are Already Changing Everything And Here’s How You Can Try Them Today>

지난 2020년에 코로나19를 겪으면서, 한때 기업형 메신저가 엄청나게 유행했었잖아요? 지금은 거의 기업 업무 시스템의 표준처럼 굳어졌죠. 그리고 이 유행의 흐름이 LLM 기반 챗봇, AI 에이전트로 넘어온 것이 아닌가 싶습니다. 멀티 LLM을 내세우지만 현재 공개된 다양한 글로벌 LLM을 선택해서 사용할 수 있을 뿐, 그 이상의 것은 없었거든요. 

사람의 질문에 여러 LLM 중 가장 나은 LLM이 자동으로 선택되어 대답해 주는 것도 아니고, LLM을 복수로 선택했을 때 각기 다른 LLM의 답변을 비교해 볼 수 있는 것도 아닌, 그저 내가 직접 LLM을 선택해서 사용하는 것이 얼마나 큰 의미가 있을까 싶습니다. 사람은 익숙한 것을 계속 쓰기 마련이라, 진짜 월등히 성능 차이가 나지 않는 이상은 그냥 익숙하게 사용했던 LLM을 사용할 테니까요. ChatGPT, Claude, Gemini, LlaMa, Grok 3를 같은 주제로 정말 많이 써 본다 할 지라도 LLM 성능이 상향 평준화된 지금, 멀티 LLM이 얼마만큼의 장점이 될지 솔직히 잘 모르겠습니다.

그래도 앞서 자세히 소개했던 두 기업의 서비스는 기대가 큽니다. 단순히 사람의 질문에 응답해 주는 것을 넘어, 실제 기업이 어려워 하는 부분을 콕 찝어서 해결해 줄 수 있어 보이거든요. 둘 다 아직은 베타 서비스이긴 하지만, 정식 출시되면 좀 더 자세히 테스트해 보고 결과를 공유해 보겠습니다.

<이미지 출처: 메일리, 2025년 트렌드, AI 에이전트란 무엇일까요>

IT 서비스는 물론이고 사람들이 일상생활에 사용하는 가전제품까지, AI가 녹아들지 않은 것이 없어 보이는 대 AI 홍수 시대가 된 지금, 어떤 AI 서비스가 나에게, 우리 회사에 알맞은 것인지 선택하는 것도 점점 어려워질 것 같습니다. 하지만 반대로, AI는 그저 거들 뿐, 도구일 뿐이고, 본질은 나와 우리 회사가 처한 어려움을 어떻게 해결해 나가는 것이 좋을지에 대한 고민과 아이디어이지 않나 라는 생각이 듭니다. 그 아이디어를 구체화시켜줄 수 있는 도구로 AI를 사용하면 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있다는 게 결국 핵심이지 않을까요? 특히 저희같은 규모가 작은 회사 입장에서는 이런 AI 서비스들이 진짜 가뭄에 단비같은 소중한 존재입니다. 덕분에 예전에는 감히 상상하기 어려웠던 작업들도 소수의 인원으로 너끈히 해내고 있으니까요.

<AI EXPO KOREA 2025 입장 네임택, 유료 행사인데 무료로 지원해 주신 클루닉스 정말 감사합니다!>

이번 AI EXPO KOREA 2025에서 경험했던 것들이 내년 행사에서는 또 어떻게 바뀔까요? 내년에는 정말 멀티 AI 에이전트가 등장해서 여러 사람의 업무를 알아서 척척 해 주는 시대가 될까요? 그리고, 너무나 무분별하게 AI를 사용함으로써 야기되는 윤리적 문제를 본격적으로 다루게 될까요? 아직 AI 윤리에 대해 자세히 다루는 곳이 거의 없는 것 같지만, 오래지 않아 큰 이슈로 자리잡게 되지 않을까 싶습니다.

아무튼, IT 업계에 있으면서 요즘처럼 AI 덕분에 기술이 빠르게 발전하고, 일하는 모습이 변화하고 있다는 것을 체감했던 때가 있었나 싶습니다. 그만큼 도움을 많이 받고 있어서겠죠. 이런 AI 혜택을 더 많은 사람들이 누리게 될 날이 어서 오길 기대하며, 내년 AI EXPO KOREA 2026을 기다려 봅시다.

끝!