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[IT뉴스][인터뷰] “씽킹AI, 게임·이커머스 행동 데이터 기반 AI 에이전트 전략 본격화”

온카뱅크관리자

2026-06-10 11:07:34

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 서광덕 씽킹AI 한국지사장 “이상징후 포착·분석·조치 자동화…AI에이전트 시장 정조준” 
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 [디지털데일리 오병훈기자] “에이전트는 제가 자고 있을 때도 일을 해야 합니다. 사용자가 ‘이것도 했어? 이것도 할 줄 알아?’라고 느낄 정도가 돼야 진정한 AI 에이전트라고 인정받을 수 있습니다.”
 서광덕 씽킹AI 한국지사장은 최근 &lt;디지털데일리&gt;와 인터뷰에서 최근 인공지능(AI) 업계에 확산된 ‘AI 에이전트’ 열풍을 두고 이같이 말했다.
 데이터 분석 전문 기업으로 알려졌던 ‘씽킹데이터’가 최근 ‘씽킹AI’로 사명을 변경했다. 기존 씽킹데이터가 데이터 수집·분석에 초점을 둔 기업이었다면, 씽킹AI는 분석 결과를 실제 행동으로 연결하는 AI 에이전트 플랫폼 기업으로 전환하는 것을 목표로 한다.
 서 지사장은 “씽킹데이터라는 이름은 데이터를 잘 수집하고 분석한다는 의미였다”며 “이제는 인사이트를 발견하는 것에 머물지 않고 그 인사이트를 바탕으로 실제 행동이 일어나는 것까지 책임지겠다는 선언”이라고 강조했다.
 씽킹AI는 게임·이커머스·미디어 등 디지털 서비스에서 발생하는 이용자 행동 데이터를 수집·분석하고 이를 AI 에이전트가 마케팅·운영 액션으로 연결하도록 지원하는 AI 플랫폼 기업이다. 대표 제품은 ‘에이전틱 엔진(Agentic Engine)’이다. 에이전틱 엔진은 이용자 행동 데이터와 기업 내부 업무 맥락을 바탕으로 이상징후를 감지하고, 원인 분석해 업무까지 이어지도록 지원한다.
 ◆“데이터 분석, 소비재 아니라 투자상품”
 서 지사장은 “기존에는 대시보드를 보고 사람이 판단해 캠페인을 집행했다면 이제는 AI 에이전트가 데이터를 해석하고 최적 액션을 제안하거나 자동 실행하는 흐름으로 바뀐다”며 “분석 결과를 소비하는 것이 아니라 분석이 행동으로 연결되는 속도 자체가 구매 가치가 되는 것”이라고 설명했다.
 씽킹AI 사명 전환 이후 우선 공략할 산업은 게임과 이커머스다. 특히 게임 분야는 씽킹데이터 시절부터 강점을 쌓아온 영역이다.
 서 지사장은 “이커머스는 쿠폰을 제공하거나 이벤트를 진행하면 실제 이용자 반응이 바로 체감된다”며 “반면 게임은 각종 변수가 압도적으로 많기 때문에 분석 난도가 높다”고 강조했다.
 이어 “복잡한 만큼 데이터 분석 범위도 한없이 넓다. 이를 바꿔 말하면 다양한 데이터를 두고 분석만 잘하면 실질적인 사업에 적용할 수 있는 다양한 데이터가 된다는 의미”라고 덧붙였다.
 서 지사장은 실제 게임 내 이상징후를 포착 사례를 소개했다. 게임 플레이어들이 스테이지를 예상보다 빠르게 해결하는 이상 현상을 데이터만으로 먼저 포착한 것이다. 게임 설계상 해당 스테이지를 해결할 수 없는 플레이어도 다음 단계로 손쉽게 넘어갔다는 의미다.
 서 지사장은 “알아보니 버그 문제로 스테이지 프로그램이 제대로 작동하지 않는 문제가 있었던 것”이라며 “게임사 입장에서 손실이 커질 뻔했지만 데이터 분석 및 모니터링으로 빠르게 개선할 수 있었다”고 강조했다.
 그는 AI 에이전트가 모든 의사결정을 대체하는 것은 아니라고 선을 그었다. AI에이전트로 자동화 범위가 차츰 넓어지고 있지만 결국 책임은 사람이 지게 돼 있다. 한번 잘못 진행했다가 문제가 발생하면 치명적일 수 있는 부분에서는 인간의 개입이 필요하다는 설명이다.
 반면 반복적이고 되돌릴 수 있는 업무는 AI가 맡을 수 있다고 봤다. 서 지사장은 “갑자기 지표가 바뀌면서 일어나는 문제를 알려준다든지, ‘A/B 테스트’를 자동화 등이 있다”며 “현재 기술로도 분석데이터에 기반한 조치 자동화는 충분히 AI가 실행할 수 있다”고 말했다.
 ◆AI에이전트 도입의 진짜 장애는 ‘거버넌스’
 서 지사장은 기업 AI 도입이 PoC(개념검증)에서 전사 적용으로 넘어가지 못하는 가장 큰 이유로 내부 프로세스와 거버넌스를 꼽았다.
 그는 “AI가 의사결정에 대한 추천을 줄 수는 있지만 그 추천을 선택하는 것은 인간이 해야 한다”며 “그 인간이 어느 위치에 있는지, 누구 승인을 받아야 하는지 내부적으로 정리돼 있지 않으면 AI를 도입해도 또 하나의 보고서가 만들어지는 이상한 현상이 생긴다”고 지적했다.
 이어 “AI를 도입했으니 AI로 보고서를 제출하라는 식이 되면 안 된다”며 “처음 PoC 단계부터 AI 도입 후 누가 볼 것인지, 결정 과정에서 누가 관여할 것인지, 어느 수준까지 권한을 위임할 것인지를 정해야 한다”고 말했다.
 그는 부서별 데이터 오염을 막기 위한 ‘샌드박스’ 개념도 언급했다. 놀이터에 아이들이 마음껏 놀 수 있는 모래사장을 설치하듯이 각 부서별로 구분된 데이터 구역을 설정하는 것을 의미한다.
 서 지사장은 “마케팅 부서는 마케팅 부서의 샌드박스를, 사업팀은 사업팀의 샌드박스를 두는 방식”이라며 “민감 정보를 지키는 보안도 중요하지만, AI에 수집되는 데이터 오염도 중요하다. 공용 프롬프트에 부정확한 정보가 계속 쌓이면 다른 팀이나 전체 기업에 영향을 줄 수 있다”고 경고했다.
 마지막으로 서 지사장은 “데이터를 읽는 제품에서 데이터가 일하는 제품으로 전환했다는 점을 실제 사업 사례를 발굴하는데 집중할 것”이라며 “질문을 던져야만 움직이는 것은 챗봇에 가깝다. 진짜 AI 에이전트는 사용자가 일일이 시키지 않아도 이상징후를 감지하고, 필요한 액션을 제안하고, 정해진 범위 안에서 실행까지 연결해야 한다”고 강조했다.
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