우리는 일상에서 인공지능이 인간처럼 생각하고 행동하기를 기대합니다. 하지만 현재의 AI 에이전트는 결정을 내릴 때 가장 중요한 ‘맥락’을 놓치는 경우가 많습니다. 사람의 디지털 활동을 파악해 진짜 의도를 읽어내는 새로운 접근 방식이 주목받고 있습니다.
AI 에이전트가 인간의 맥락을 놓치는 이유
기술이 발전했음에도 머신러닝 엔진은 여전히 고립된 데이터를 처리하는 데 그칩니다. 링크드인 프로필과 인스타그램 활동, 공공 기록이 같은 인물이라는 것을 식별하는 과정은 여전히 어렵습니다. AI 에이전트가 사람을 위해 자율적으로 예약을 잡거나 쇼핑을 할 때, 사용자의 취향이나 상황을 제대로 이해하지 못하는 결정적인 원인입니다.
디지털 발자국을 통합하는 새로운 intelligence layer
나인(Nyne)은 이러한 문제를 해결하기 위해 디지털 발자국 전체를 분석하는 지능형 레이어를 구축합니다. 단순히 특정 앱의 기록만을 보는 것이 아니라, 인터넷 전반에 퍼진 수많은 공공 정보를 삼각 측량하여 한 개인을 입체적으로 파악합니다. 이를 통해 AI 에이전트가 고객의 실질적인 상황을 인지하게 만듭니다.
AI 에이전트가 개인의 취향을 파악하는 방법
이 기술의 핵심은 여러 플랫폼의 활동을 연결하는 데 있습니다. 소셜 미디어는 물론 스트라바와 같은 운동 기록이나 사운드클라우드 활동까지 분석 범위에 포함합니다. 이렇게 수집된 데이터는 AI 에이전트가 특정인이 무엇을 좋아하는지, 어떤 취향을 가졌는지 깊이 있게 이해하도록 돕습니다.
스타트업이 거대 플랫폼과 차별화되는 지점
구글이나 빅테크 기업은 이미 방대한 검색 데이터를 가지고 있지만, 이는 외부 에이전트와 공유되지 않는 그들만의 비밀 무기입니다. 반면 이번에 530만 달러의 시드 투자를 유치한 나인은, 기업들이 자사의 AI 에이전트에게 고객에 대한 real-world understanding을 부여할 수 있도록 데이터를 제공하는 역할을 수행합니다.
어떻게 고객의 구매 의도를 조기에 감지할까
이러한 기술은 기업의 마케팅 전략에도 변화를 가져옵니다. 고객이 특정 물품이 필요할 상황을 미리 예측하여 정확한 시점에 제안할 수 있기 때문입니다. 정밀한 머신러닝 기술이 적용되면, 과거의 광고 기술보다 훨씬 더 개인화된 경험을 소비자에게 전달하는 것이 가능해집니다.
부자 지간이 함께 만드는 기술적 도약
창업자 마이클 파누스는 CTO인 아버지 에마드 파누스와 함께 이 문제를 풀어나가고 있습니다. 창업 과정에서 겪는 어려움을 신뢰할 수 있는 파트너와 함께 해결하며, 새벽까지 이어지는 개발 과정에서도 끈끈한 협업을 유지하는 것이 프로젝트의 추진력을 더하고 있습니다.
인공지능과 사람 사이의 간극을 줄이려면
결국 기술의 발전은 인간에 대한 이해를 바탕으로 완성됩니다. 디지털 데이터 속에 파편화된 우리의 기록들이 AI 에이전트와 연결될 때, 비로소 진정한 의미의 개인 맞춤형 서비스가 구현될 것입니다. 다가올 미래에는 단순한 자동화를 넘어 우리의 생각을 진정으로 이해하는 똑똑한 비서를 만날 수 있을 것으로 기대됩니다.
출처: https://techcrunch.com/2026/03/13/nyne-founded-by-a-father-son-duo-gives-ai-agents-the-human-context-theyre-missing/
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