전은광 원티드랩 AI기술팀 팀장이 지난 1일 잠실 롯데월드타워 원티드랩 라운지에서 열린 ‘원티드 AI 테크 나이트’ 행사에서 자기 개선 루프를 설명하고 있다.
“현재 AI는 단순한 보조 도구에서 ’파트너’로 전환되는 과도기에 놓여 있습니다. 원티드랩은 기술과 현실의 간극을 줄여 성공적인 기업 AX를 지원하겠습니다.”
HR 테크 전문 원티드랩(대표 이복기)은 지난 1일 롯데월드타워 원티드랩 라운지에서 ‘원티드 AI 테크 나이트(Wanted AI Tech Night)’ 행사를 열고, 200명이 넘는 현업 개발자 및 업계 관계자들과 AI 에이전트 시대 인사이트를 공유했다.
이 자리에서 전은광 원티드랩 AI기술팀 팀장은 AI 기술의 빠른 흐름을 소개하고 이에 따른 원티드랩의 역할을 강조했다.
전은광 팀장은 수년간 대형언어모델(LLM) 분야에서 굵직한 성과를 거둔 바 있다. 지난 2024년 1월 카카오뱅크 재직 당시, 자체 개발한 LLM '카본빌런'으로 허깅페이스 ‘오픈 LLM 리더보드’ 평가점수 1위를 기록하기도 했다.
현재는 원티드랩에서 AI팀을 주도하며 AI 에이전트를 활용한 개발 방안과 AX 등을 기획하고 있다.
그는 가장 먼저 AI의 빠른 발전 속도를 체감하고 있다고 전했다. “실제로 지금 많은 엔지니어는 직접 코드를 작성하기보다, AI가 코드를 생성하게 하고 자신은 이를 편집하거나 전체 설계를 관리하는 방식으로 일하고 있다”라며 “나도 ‘클로드 코드’를 주로 활용하고 있다”라고 말했다.
이어 “AI가 코드를 생성하는 것은 물론, 생성한 코드의 오류를 스스로 진단·수정하고, 더 나은 구조를 제안하는 과정을 반복할 수 있게 됐다”라고 밝혔다. “그 결과, 개발자의 역할도 '직접 구현하는 사람'에서 '방향을 설정하고 결과를 검증하는 사람'으로 바뀌고 있다”라고 강조했다.
이는 ‘자기개선 루프(Self-improvement loop)’와 메타 에이전트’를 설명하는 것이다. AI가 스스로 잘못된 부분을 인식하고 보정하는 루프를 구축하면, ‘방향을 설정하고 결과를 검증하는’ AI로 거듭날 수 있다는 것을 말한다. 이는 AGI의 도래로 연결되는 핵심 과정으로도 꼽힌다.
하지만 그는 이러한 자기개선 루프가 모든 영역에서 일어나는 것은 아니라며, 코딩이나 수학처럼 AI가 결과를 즉시 검증할 수 있는 분야에서 강세를 보인다고 전했다. 따라서 코딩과 수학 영역에서의 먼저 메타 에이전트를 구축한 뒤 이를 타 분야에 확대할 가능성이 높다고 전했다. 결국 세상의 모든 현상은 수학과 과학으로 해석될 수 있기 때문이다.
그는 “개인적으로 AGI 도달을 위해서는 고차원 추론(수학, 코딩)에 뛰어난 모델뿐만 아니라, 물리적 세계를 이해하고 상호작용할 수 있는 피지컬 AI와 로보틱스 기술도 발전 및 통합돼야 한다고 생각한다”라고 밝혔다.
이날의 핵심 메시지는 "기술 발전과 기업 적용은 완전히 다른 차원"이라는 내용이었다. 전 팀장은 “현재 기업의 AX 현황과 실제 기술 발전의 간극은 상당히 크다고 생각한다”라고 지적했다.
그 예로 맥킨지의 보고서를 인용했다. AI를 정기적으로 활용하는 기업은 88%에 달했지만, 그중 60%는 여전히 테스트나 시범 운영 단계에 머물러 있다는 내용이다.
“이러한 격차는 기술 자체가 아닌, 데이터 정합성과 기존 업무와의 통합, 거버넌스 등 기초 인프라의 부재, 경영진의 AI에 대한 기대와 현실 간의 괴리, 실무진 역량 부족 등에 있다”라며 “AI 경쟁의 승패는 실제 비즈니스에서 ‘안정적으로 운영할 수 있는 능력’에 좌우된다고 생각한다”라고 말했다.
이에 따라 원티드랩은 ‘채용 및 HR’ 특화라는 이미지를 벗어나, 기업의 AX를 지원하는 전문가로 거듭나기 위해 플랫폼 리네이밍을 앞두고 있다고 전했다. 4월 중 공개 예정인 AX 플랫폼 ‘엔노이아(Ennoia)’는 원티드랩의 기업용 AI 에이전트이자 생성 및 운영 솔루션인 ‘원티드 LaaS(LLM-as-a-Service)’의 새로운 브랜드명이다.
전 팀장은 “기존의 채용 플랫폼 인지도를 통해 얻는 이점도 분명히 있지만, HR 부서에 국한된 서비스로 인식되는 한계가 있었다”라며 “엔노이아는 그간 구축해 온 AI 기술과 현업 AX 경험을 하나로 아우르며, 전사적 차원의 비즈니스 혁신을 이끄는 브랜드로 확장하기 위한 이름”이라고 설명했다.
현재는 온프레미스 버전 중심으로 세일즈 커뮤니케이션을 먼저 진행 중이며, SaaS 버전 업데이트가 완료되는 시점에 맞춰 전체 서비스의 리네이밍을 공식 안내할 예정이라고 밝혔다.
특히, 원티드랩의 강점은 실무 적용과 효율성이라고 전했다. 사내 AX 프로그램인 ‘AX 챔피언’ 등을 운영하며 실무에 에이전트를 어떻게 적용할지 노하우를 쌓아왔다는 점을 강조했다.
그가 자기개선 에이전트를 먼저 언급한 것도 효율성을 강조하기 위한 것이다. 에이전트가 스스로 오류를 분석하고 방향을 설정하는 과정에서 불필요한 연산이 줄어든다면, 투자 대비 수익률(ROI)은 높아질 수 있기 때문이다.
전은광 팀장은 “에이전트의 비용 효율화를 위해서는 ‘더 적게 계산하는 것’이 아니라 ‘더 정확하게 계산해서 불필요한 연산 자체를 없애는 것’이 중요하다”라고 말했다.
“에이전트가 이전 작업의 실패 패턴을 학습해 다음 작업의 정확도를 스스로 높여가는 선순환 구조를 만들어가야 하며, 수학 및 추론 등 검증 가능한 영역에서 자가 개선 루프를 안정적으로 구축한 뒤 점차 어려운 영역까지 확장해 나가는 것이 현실적인 전략”이라는 설명이다.
이어 “실무에서 에이전트의 검수와 자기개선을 적극 활용하는 것이 가장 효과적인 비용 절감 방법”이라고 전했다. “예를 들어, '분석 보고서를 작성하라'라는 거대한 지시를 한번에 처리할 경우, 결과물에 오류가 발생할 때 전체를 재생성해야 하는 비효율이 발생한다”라고 지적했다.
“반면, 수치 검증-논리 점검-톤 조정 등 검증 가능한 단위로 작업을 분해하고 각 단계에서 자기개선이 이뤄진다면, 실패 지점만 재처리하면 되기 때문에 구조적으로 불필요한 연산이 줄어들 수밖에 없다”라고 말했다.
실무에서는 가장 큰 병목이 ‘토큰 연산’이 아닌 ‘사람의 검수와 수정’에서 발생하기 때문에, 결국 AI 자기개선 루프의 정확도를 높여 이를 최소화하는 것이 중요하다는 논리다.
전은광 원티드랩 AI기술팀 팀장은 “AI가 비약적으로 발전하며 개발자들의 고민이 깊어지는 것이 현실”이라며 “하지만 AGI가 다가올수록, 오히려 '어떤 문제를 풀어야 하는지’를 결정하는 인간의 의도와 가치 판단이 더욱 중요해질 것”이라고 말했다.
이어 “AI는 기존 문제를 해결하는 데 탁월하지만, 새로운 가설을 제시하거나 삶의 목적과 의미를 설정하는 것은 여전히 인간의 고유한 영역으로 남을 것”이라며 “이를 위해 사람과 조직은 AI 도구를 단순한 보조 수단이 아닌 창의력을 극대화하는 레버리지로 능숙하게 활용해야 하며, 기술의 변화 방향을 끊임없이 관찰하며 그 기술로 더 가치 있는 결과물을 도출하는 공존 적응력을 갖춰야 한다”라고 말했다.
“또, AI가 내린 판단이 인간의 가치관과 일치하는지 검증하는 비판적 사고와 기술적 이해력을 갖춰야 한다”라며 “AGI 시대 인간의 역할은 AI를 관리하는 수준을 넘어, 무엇을 창조할지 정하는 오케스트레이터이자 AI로 해결할 문제를 설정하는 개척자로 나아가게 될 것”이라고 말했다.
한편, 원티드랩은 오는 5월12~13일 서울 코엑스 그랜드볼룸과 오디토리움에서 직장인 컨퍼런스 ‘하이파이브 2026’을 개최한다. AI 시대에 ‘일의 미래’에 대한 해답을 제시하는 자리다.
장세민 기자 semim99@aitimes.com
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