기업 내부의 수많은 데이터를 뒤져본 경험이 있다면 정보 하나를 찾는 일이 얼마나 고된지 잘 아실 겁니다. 최근 엔터프라이즈 AI 시장은 단순한 검색 기능을 지나 실제 업무를 대신 수행하는 지능형 에이전트 시대로 빠르게 전환되고 있습니다. 그 중심에서 마이크로소프트나 구글 같은 거대 테크 기업과 어깨를 나란히 하며 독보적인 영역을 구축한 글린(Glean)의 전략은 매우 날카롭습니다.
단순 검색을 넘어 AI 워크 어시스턴트로 거듭난 Glean
글린은 처음부터 단순한 기업용 검색 엔진으로 시작하지 않았습니다. 이들이 지향하는 지점은 모든 직원이 매일 사용하는 업무 환경 하단에 위치하여 지능을 공급하는 AI 워크 어시스턴트 층을 구축하는 것이었습니다. 기존 검색 서비스가 단순히 문서의 위치를 알려주는 데 그쳤다면 이제는 직원이 처한 맥락을 이해하고 필요한 결과물을 직접 만들어내는 수준으로 발전했습니다.
특히 기업 내부의 파편화된 데이터를 하나로 묶어내는 기술력이 핵심입니다. 슬랙 대화 내용부터 지라의 티켓 기록 그리고 구글 드라이브의 문서까지 모든 소스를 실시간으로 연결합니다. 직원이 일일이 여러 탭을 오가며 정보를 확인할 필요가 없도록 만드는 것이 글린이 정의하는 진정한 업무 보조의 의미라고 볼 수 있습니다.
왜 기업들은 MS 번들 대신 Glean 엔터프라이즈 AI를 선택할까
마이크로소프트나 구글처럼 이미 대중적인 업무 도구를 보유한 기업들은 자신들의 서비스를 패키지로 묶어 AI를 공급하고 있습니다. 하지만 많은 기업이 여전히 글린과 같은 독립적인 플랫폼을 선호하는 이유는 특정 생태계에 종속되지 않는 유연성 때문입니다. 현대의 기업들은 단일 소프트웨어만 사용하지 않고 수십 가지의 SaaS 솔루션을 혼합해서 사용하기 마련입니다.
글린은 이러한 복잡한 환경에서 중립적인 레이어 역할을 수행합니다. 특정 제조사의 도구에 국한되지 않고 기업이 사용하는 모든 소프트웨어 위에 올라타서 지능을 발휘하는 구조입니다. 이러한 범용성은 대기업들이 특정 플랫폼에 갇히지 않으면서도 전사적인 AI 도입을 추진할 때 가장 매력적인 요소로 작용합니다.
권한 관리와 거버넌스 문제를 해결하는 구체적인 방법
엔터프라이즈 AI 도입에서 가장 큰 걸림돌은 보안과 권한 설정입니다. 일반적인 생성형 AI는 내부 데이터의 접근 범위를 세밀하게 제어하기 어렵다는 단점이 있습니다. 예를 들어 일반 직원이 인사팀의 연봉 관련 문서를 AI 검색을 통해 보게 된다면 심각한 보안 사고가 됩니다. 글린은 이 지점에서 매우 강력한 경쟁 우위를 점하고 있습니다.
- 기존 기업 보안 정책 계승: 기업이 이미 설정해 둔 데이터 접근 권한을 AI가 그대로 학습하고 따릅니다.
- 실시간 거버넌스 적용: 데이터가 생성되거나 수정될 때마다 실시간으로 권한을 업데이트하여 보안 사각지대를 없앱니다.
- 투명한 출처 표기: AI가 답변을 생성할 때 해당 정보가 어떤 문서에서 왔는지 명확히 제시하여 신뢰도를 높입니다.
이러한 기술적 장치 덕분에 기업 리더들은 보안 걱정 없이 전 직원이 AI를 활용하도록 장려할 수 있게 되었습니다.
내부 데이터 파편화를 해결하여 업무 생산성을 높이는 과정
대부분의 직원은 하루 업무 시간의 상당 부분을 정보를 찾는 데 소비합니다. 글린은 이 물리적인 시간을 단축하기 위해 데이터 인덱싱 과정을 자동화했습니다. 수만 개의 문서 속에 숨겨진 답변을 찾아내기 위해 사용자는 복잡한 검색어를 입력할 필요가 없습니다. 자연스러운 대화만으로도 원하는 맥락의 데이터를 요약해서 받을 수 있기 때문입니다.
이 과정에서 기업 고유의 용어나 약어 그리고 사내 문화를 AI가 학습하도록 설계되었습니다. 일반적인 언어 모델이 알지 못하는 우리 회사만의 고유한 맥락을 이해하는 에이전트가 탄생하는 셈입니다. 결과적으로 신입 사원의 온보딩 기간이 단축되고 숙련된 직원은 반복적인 질의응답에서 해방되어 더 본질적인 업무에 집중할 수 있는 환경이 조성됩니다.
72억 달러 가치를 증명한 Glean의 생존 전략 3가지
최근 글린은 1억 5천만 달러 규모의 투자를 유치하며 72억 달러라는 엄청난 기업 가치를 인정받았습니다. 거대 테크 기업들의 공세 속에서도 투자자들이 글린의 손을 들어준 이유는 명확합니다. 이들은 단순히 기술을 파는 것이 아니라 기업이 AI를 실제로 운영할 수 있는 인프라를 제공하기 때문입니다.
- 플랫폼 독립성 유지: 특정 클라우드나 소프트웨어 종속성 없이 모든 환경에 유연하게 대응합니다.
- 실질적인 문제 해결: 단순한 대화형 챗봇이 아니라 기업의 가장 고질적인 보안과 권한 관리 문제를 정면으로 해결했습니다.
- 실행 중심의 에이전트: 정보를 찾는 수준을 넘어 내부 시스템과 연동되어 실제 업무 프로세스를 자동화하는 에이전트 기능을 강화하고 있습니다.
이러한 전략은 기업들이 AI 도입 시 겪는 가려운 곳을 정확히 긁어주며 시장 점유율을 높이는 원동력이 되었습니다.
AI 에이전트 도입을 위해 조직 리더십이 준비해야 할 요소
AI 기술이 준비되었다고 해서 조직에 바로 적용되는 것은 아닙니다. 글린의 CEO 아르빈드 제인은 기술보다 중요한 것이 조직의 설계와 리더십이라고 강조합니다. AI가 직원의 업무를 대신하기 시작하면 기존의 역할 분담과 성과 측정 방식이 완전히 달라져야 하기 때문입니다.
리더들은 AI가 단순히 보조 도구라는 인식을 넘어 업무의 프로세스 자체를 재설계할 준비가 되어 있어야 합니다. 데이터를 투명하게 관리하면서도 보안을 유지하는 균형 감각이 필요하며 AI가 제공하는 통찰력을 의사결정에 어떻게 녹여낼지 고민해야 합니다. 결국 엔터프라이즈 AI의 성공은 도구의 성능만큼이나 그것을 받아들이는 조직의 유연성에 달려 있습니다.
마무리
글린의 사례는 엔터프라이즈 AI 시장에서 승리하기 위한 조건이 단순히 모델의 크기나 성능에 있지 않음을 보여줍니다. 기업이 가진 실질적인 고충인 데이터 통합과 보안 그리고 권한 관리를 얼마나 세심하게 해결하느냐가 성패를 가릅니다. 여러분의 조직도 이제 단순한 검색을 넘어 진정한 AI 레이어를 구축해야 할 시점입니다. 업무 효율을 극대화하고 데이터의 가치를 일깨우는 변화에 지금 바로 관심을 가져보시길 바랍니다.
출처: https://techcrunch.com/podcast/glean-arvind-jain-equity-podcast-own-the-ai-layer-inside-every-company/
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