글린, 기업 검색 넘어 ‘자율형 AI 에이전트’로 확장…AWS와 업무 자동화 속도

| 유서연 기자

Glean Technologies가 ‘기업용 검색’을 넘어 자율형 AI 에이전트와 업무 자동화 플랫폼 기업으로 빠르게 존재감을 키우고 있다. 방대한 사내 데이터를 안전하게 연결해 실무에 바로 쓸 수 있는 AI를 제공한다는 점이 강점으로 꼽힌다.

기업 검색에서 AI 에이전트 플랫폼으로 확장

글린은 원래 기업 내부 문서와 지식 정보를 찾아주는 ‘엔터프라이즈 서치’ 분야에서 출발한 회사다. 최근에는 이 기반을 바탕으로 조직 전반의 데이터를 활용하는 ‘수평형’ AI 에이전트 개발에 집중하고 있다. 여러 부서와 시스템에 흩어진 정보를 연결해, AI가 실제 업무 맥락을 이해하고 실행까지 이어지도록 돕는 구조다.

주빈 이라니(Zubin Irani) 글린 파트너십 부사장은 AWS 마켓플레이스 시리즈 인터뷰에서 “글린은 직원들이 답을 찾도록 돕는 기업용 AI 플랫폼”이라며 “행동을 수행하고 에이전트를 만들 수 있으며, 이 모든 기능은 실제 회사 데이터에 기반한다”고 말했다. 이어 “각 부서가 회사의 지식 저장소를 활용하면서도 안전한 방식으로 AI의 효과를 누릴 수 있게 한다”고 설명했다.

AWS 생태계 활용해 ‘맞춤형 AI’ 제공

글린은 아마존웹서비스의 AI 생태계와 긴밀히 연동돼 있다. 아마존 베드록을 활용하고 AWS 마켓플레이스를 통해 서비스와 리셀러 파트너를 확장하고 있다. 특히 AWS 환경에서 다양한 AI 모델을 선택해 붙일 수 있는 개방형 구조를 채택해, 고객사가 빠르게 변하는 AI 기술 흐름에 유연하게 대응할 수 있도록 설계했다.

이라니는 “이제는 더 높은 가치 영역, 즉 의사결정과 실행에 집중할 수 있게 됐다”며 “글린과 AWS의 조합은 고객에게 여러 모델을 가져다주고, 업무에 맞는 적절한 모델을 선택할 수 있게 해준다”고 말했다.

RFP 처리 시간 40시간에서 2~3시간으로 단축

실제 현장에서는 구체적인 성과도 나타나고 있다. 글린 고객사들은 제안요청서(RFP) 대응 같은 반복적이면서도 시간이 많이 드는 업무에 AI를 적용하고 있다. 이라니에 따르면 일부 헬스케어 고객은 과거 한 달에 약 10건의 RFP를 처리했고, 수주율은 약 10% 수준에 머물렀다.

하지만 AI 도입 이후에는 전국 단위에서 월 100건 수준의 RFP를 탐색할 수 있게 됐고, 처리 시간도 기존 40시간에서 2~3시간 수준으로 크게 줄었다. 규제 기관과 다양한 발주처가 제시하는 조건을 더 빠르게 검토하고 대응할 수 있게 된 셈이다. 이는 단순한 생산성 향상을 넘어, 매출 기회 확대와 영업 효율 개선으로 이어질 수 있는 대목이다.

Glean Assistant 기능 강화…실행 중심 전략 부각

글린은 지난 2월 AI 기반 업무 도우미 ‘Glean Assistant’의 기능도 확장했다. 맞춤 설정 기능을 강화하고, 실시간 음성 지원, 브랜드 톤에 맞는 콘텐츠 생성, 선제적 템플릿, 민감한 작업을 위한 에이전트 샌드박스 등을 추가했다. 단순히 정보를 찾아주는 데서 그치지 않고, 실제 업무를 ‘수행하는’ AI로 발전시키겠다는 전략이 반영된 업데이트다.

이라니는 “우리는 원래부터 실행 기능을 갖고 있었지만, 지금은 그 부분에 훨씬 더 집중하고 있다”며 “시장이 원하는 것도 ‘이제 올바른 정보를 얻었으니, 다음 행동을 더 쉽고 강력하게 하려면 어떻게 해야 하느냐’는 방향”이라고 말했다.

기업용 AI 경쟁, ‘정보 제공’에서 ‘업무 실행’으로 이동

글린의 확장은 최근 기업용 AI 시장의 흐름을 잘 보여준다. 초기에는 검색, 요약, 질의응답처럼 정보를 찾고 정리하는 기능이 주목받았지만, 이제는 실제 의사결정과 후속 실행까지 자동화하는 단계로 경쟁이 옮겨가고 있다.

글린은 사내 데이터 보안과 실무 적용성을 앞세워 이 시장을 공략하고 있다. 특히 AWS와의 협업을 통해 진입 장벽을 낮추고, 기업이 곧바로 운영 환경에 투입할 수 있는 AI 시스템을 구축하도록 지원하는 점이 차별화 요소로 평가된다. 기업용 AI의 승부처가 ‘답변’이 아니라 ‘행동’으로 이동하는 가운데, 글린의 다음 행보에 관심이 쏠린다.

TP AI 유의사항 TokenPost.ai 기반 언어 모델을 사용하여 기사를 요약했습니다. 본문의 주요 내용이 제외되거나 사실과 다를 수 있습니다.
본 기사는 시장 데이터 및 차트 분석을 바탕으로 작성되었으며, 특정 종목에 대한 투자 권유가 아닙니다.

많이 본 기사

지금 꼭 알아야 할 리포트