위버스브레인, AI가 먼저 말을 건다…대화 넘어 ‘행동’을 파는 에이전트맥스

“오늘 아직 안 걸으셨죠? 식사 후 10분만 같이 걸어요.”

AI가 먼저 말을 건다. 사용자가 질문하기를 기다리는 대신 지금 무엇을 해야 하는지, 왜 망설이고 있는지를 살펴 다음 행동을 제안한다. 공부를 미루는 사람에게는 짧은 학습을 권하고, 구매를 고민하는 고객에게는 선택의 기준을 좁혀준다. 기존 AI가 질문에 얼마나 정확하게 답하는지를 경쟁했다면, 이제는 그 대화가 실제 행동으로 이어지는지가 새로운 경쟁 기준이 될 수 있다는 것이다.

어학 서비스 ‘스피킹맥스’로 알려진 위버스브레인이 11월 3일 서울 양재동 엘타워에서 ‘2027 테크데이(Tech Day)’를 열고 사람의 행동을 이끄는 AI 에이전트 플랫폼 ‘에이전트맥스(AgentMAX)’를 공개했다. 에이전트맥스는 사용자의 상황과 반응을 파악해 먼저 대화를 시작하고 학습이나 구매 등 실제 행동으로 이어지도록 돕는 기술이다. 위버스브레인은 자체 어학 서비스에서 축적한 음성 AI 기술과 행동 데이터를 기반으로 교육 분야를 넘어 외부 기업에 AI 에이전트를 공급하는 솔루션 사업으로 영역을 넓히고 있다.

조세원 위버스브레인 대표는 AI의 발전 과정을 세 단계로 구분했다. 첫 번째는 사람의 음성을 알아듣고 명령을 수행하는 단계다. “7시에 알람을 맞춰줘”라는 요청을 정확하게 인식하는 것이 기술의 핵심이었다. 두 번째는 자연스러운 대화가 가능한 단계로, 생성형 AI의 등장과 함께 질문과 답변을 주고받는 능력이 빠르게 발전했다. 그러나 두 단계 모두 사람이 먼저 말을 걸어야 한다는 공통점이 있다.

위버스브레인이 말하는 3세대 AI는 여기서 출발점을 바꾼다. 사용자가 질문하지 않더라도 학습 이력이나 생활 패턴, 구매 과정에서 나타나는 반응을 바탕으로 AI가 먼저 말을 걸고 필요한 행동을 제안한다. 조 대표는 “기존 AI 에이전트는 사람의 일을 대신 처리하지만 공부, 구매 결정, 운동처럼 사람이 반드시 해야만 하는 일이 있다”고 말했다. 아무리 기술이 발전해도 공부를 지속하고 운동을 시작하며 최종적으로 구매를 결정하는 주체는 사람이라는 것이다.

이날 행사에서는 AI 튜터 ‘레오(Leo)’와의 대화 시연도 진행됐다. 회사가 강조한 것은 자연스러운 대화 자체보다 사용자가 학습을 이어갈 수 있도록 먼저 관계를 형성하고 다음 행동으로 연결하는 기능이었다. AI가 대신 영어를 공부해 줄 수는 없지만, 학습자가 책을 펼치고 한 문장이라도 말하도록 돕는 일은 가능하다는 설명이다.

그렇다면 영어교육 기업이 왜 행동을 이끄는 AI를 개발하게 됐을까. 위버스브레인이 지난 10여 년간 풀어온 문제를 살펴보면 연결고리가 드러난다. 어학 서비스의 성과는 콘텐츠의 품질만으로 결정되지 않는다. 학습자가 중간에 포기하면 아무리 정교한 커리큘럼도 무용지물이 된다. 결국 학습자가 왜 공부를 멈추는지 이해하고, 다시 시작할 이유를 만들어주는 것이 서비스 운영의 중요한 과제가 됐다.

이 과정에서 축적된 데이터는 일반적인 음성 인식 데이터와 성격이 다르다. 누적 회원 123만 명이 남긴 발화 문장 6억8000만 건뿐 아니라 학습을 중단했다가 다시 시작한 과정, 어떤 격려와 제안에 반응했는지에 관한 학습 지속 데이터가 함께 쌓였다. 회사에 따르면 가입 3개월 후에도 학습을 이어가는 회원 비율은 63%다. 발음을 평가하기 위해 자체적으로 확보한 음성 인식·합성 기술도 중요한 기반이 됐다. 발화 감지(VAD), 음성 인식(STT), 거대언어모델(LLM), 음성 합성(TTS)을 연결하는 기술을 고도화하면서 외부 AI 관련 비용을 91% 절감했다는 설명이다.

10년 이상 운영한 전화 상담과 세일즈 조직에서도 유사한 경험이 축적됐다. 학습자가 공부를 미루는 이유와 소비자가 구매를 망설이는 이유는 다르지만, 상대방의 상황을 이해하고 결심을 돕는 과정에는 공통된 원리가 있다는 판단이다. 위버스브레인은 이러한 경험을 바탕으로 2023년부터 별도의 AI랩을 운영하며 교육과 상담 현장에서 얻은 노하우를 AI 시스템으로 구조화해 왔다.

구매를 망설이자 AI가 먼저 말을 걸었다…‘대화의 품질’보다 ‘행동 전환율’

이날 가장 구체적으로 구현된 기술은 세일즈 에이전트였다. 김민삼 위버스브레인 AI랩 CAIO는 관계사 전기자전거 브랜드 ‘비아지오(VIAGGIO)’의 판매 웹사이트를 화면에 띄우고, 고객이 제품을 살펴보는 상황을 시연했다. 가격을 확인한 뒤 결정을 망설이자 화면 속 AI 에이전트가 먼저 말을 걸었다. “출퇴근용이세요, 레저용이세요?”라는 질문으로 구매 목적을 확인한 뒤 출퇴근 거리에 맞는 제품을 추천하는 방식이었다.

고객이 이동 거리를 알려주자 AI는 지도 화면을 만들어 예상 소요 시간을 보여주고 적합한 배터리 용량의 모델을 제시했다. 충전 시간이나 오르막 주행 성능에 관한 질문에도 응답했으며, 가격이 부담스럽다는 반응에는 월 납부 금액을 일상적인 소비 비용과 비교해 설명했다. 적용 가능한 프로모션까지 안내했지만 구매 결정이 이뤄지지 않자 이번에는 상담 신청을 제안했다. 신청 양식에 필요한 정보를 입력한 뒤 개인정보 수집 동의는 사용자가 직접 선택하도록 하고, 상담 요청을 담당자에게 전달하는 과정까지 이어졌다.

단순한 챗봇 상담과 구별되는 부분은 대화의 내용에 따라 화면이 함께 움직였다는 점이다. 사용자의 질문에 맞춰 지도와 비교 자료를 생성하고 웹페이지의 입력 양식을 조작하는 등 음성·텍스트 대화와 시각적 정보를 결합했다. 김 CAIO는 “에이전트는 말로만 응대하지 않고, 대화에 필요한 화면을 그 자리에서 만들고 웹페이지를 직접 움직여 고객의 결정을 돕는다”고 설명했다.

에이전트맥스의 핵심에는 행동 설계 엔진 ‘EDRA’가 있다. 공감(Empathy), 진단(Diagnosis), 시선 전환(Reframing), 목표 세분화(Action)의 네 단계로 구성된 방법론으로, 상대방의 상황을 이해한 뒤 행동을 멈춘 이유를 파악하고 새로운 관점을 제시해 실행 가능한 작은 목표로 연결한다. 회사는 이를 일타강사의 학습 지도 방식과 판매왕의 상담 노하우, 전문 코치의 습관 관리 경험을 AI 시스템에 적용한 것이라고 소개했다.