현재 인공지능(AI) 분야는 중요한 성장 변곡점을 맞이하고 있다. 기업들은 더 이상 단편적인 시범 프로젝트에 머무르지 않고, 수익성 향상에 직접적으로 기여하는 엔드투엔드(end-to-end) 시스템 구축에 나서고 있다. 이러한 변화는 AI 인프라에 대한 대규모 투자와 수익 창출 핵심 업무에 AI를 신속하게 통합하려는 두 가지 주요 흐름이 맞물리면서 가속화되고 있다.
최근 AI 에이전트 플랫폼 전문 기업 봇프레스(Botpress)는 자사 플랫폼 확장을 위해 2,500만 달러(약 340억 원) 규모의 시리즈 B 투자 유치를 발표했다. AI 에이전트는 고객 문의 자율 응대, 내부 업무 흐름 조정, 공급망 예외 상황 관리 등을 수행하는 프로그램으로, 실시간 추론 및 안전한 데이터 교환이 가능한 클라우드 네이티브 인프라를 필요로 한다. 봇프레스는 이러한 기반 기술 강화에 집중함으로써, 기업들이 각기 다른 고유 프로세스에 최적화된 수백 개의 전문 에이전트를 운영하고, 이를 통해 효율성을 극대화하여 직접적인 수익 증대로 이어질 수 있는 길을 열고 있다.
인프라 구축과 병행하여, 기업들은 AI를 수익 창출 핵심 동력으로 통합하고 있다. 영업 및 청구 관리 분야에서는 머신러닝 모델이 기존에 사람이 처리하던 업무의 최대 40%까지 자동화하고 있다. 가치 높은 잠재 고객을 영업 담당자에게 즉시 연결하는 지능형 리드 스코어링부터, 재무팀에 전달되기 전에 오류를 잡아내는 송장 자동 대사 시스템에 이르기까지, AI는 기존 영업 주기를 수 주 단축시키고 수익을 저해하는 오류를 줄이는 데 기여하고 있다. 초기 도입 기업들은 계약 성사율이 두 자릿수 증가했으며, 기존 인력을 전략적 업무에 재배치함으로써 비용 발생 부서를 성장 동력으로 전환시키는 성과를 보고하고 있다.
이러한 실제 적용 사례 확산의 배경에는 막대한 규모의 시장 투자가 있다. AI 반도체 시장 매출은 2027년까지 830억 달러(약 113조 원)를 넘어설 것으로 전망되며, 광범위한 AI 산업 전체는 5년 내 5배 성장하여 전 세계 GDP에 수조 달러를 기여할 것으로 예상된다. 하드웨어 혁신 기업들은 신경망 연산에 최적화된 특수 프로세서 개발에 박차를 가하고 있으며, 클라우드 서비스 제공업체들은 고성능 추론 기능에 대한 접근성을 확대하는 서버리스 AI 런타임을 선보이고 있다. 데이터 수집에서 모델 호스팅에 이르는 AI 기술 스택의 모든 계층이 확장성과 안정성을 목표로 재편되고 있는 것이다.
헬스케어, 제조, 금융 서비스 등 시간과 정확성이 핵심 경쟁력인 모든 산업 분야의 기업들에게 당면 과제는 명확하다. 지금 바로 견고한 AI 기반을 구축하지 않으면, 더 적은 자원으로 더 많은 성과를 내는 경쟁사에게 뒤처질 위험에 직면하게 될 것이다. 미래는 AI를 단순한 첨단 기술이 아닌, 기업 운영의 핵심 중추 신경으로 인식하고 활용하는 기업의 차지가 될 것이다.
차세대 AI 인프라 구축을 위한 주요 기업들의 투자 동향에 대한 자세한 내용은 봇프레스의 최근 발표 자료( https://www.pymnts.com/artificial-intelligence-2/2025/botpress-raises-25-million-to-expand-infrastructure-for-ai-agents/ )에서 확인할 수 있다.
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}