실리콘밸리의 핫한 프로덕트를 소개하는 얼트라섹시비즈니스 뉴스레터가 돌아왔습니다. 소개하고 싶은 제품들이 많지만, 까다롭게 선정한 몇가지 먼저 소개드리고, 후속 레터들을 통해 차근차근 공개하겠습니다.
1. K-Scale Labs
모두를 위한 휴머노이드 로봇 오픈소스 프로젝트. 3D 프린터와 약간의 시간이 있으면 누구나 만들 수 있는, 휴머노이드 로봇을 설계하고 제작하는 오픈소스 프로젝트! 말만 들어도 굉장히 exciting한 프로젝트라는 생각이 듭니다. 나아가, 기본적인 작업을 수행하고 경험을 통해 학습할 수 있는 운영 체제도 함께 제공한다고 하니, 멋지지 않나요?
아직 개발중으로 보이지만, 어느정도 완성이 되고 나면, 3D프린터와 씨름을 해보고싶은 생각이 들게하는 너무 흥미로운 프로젝트인 것 같아, 금번 뉴스레터의 첫 프로덕트로 선정했습니다. 소개할 흥미로운 모델들이 많은데요, 몇번의 뉴스레터를 통해 한차례 소개를 하고 나면, 휴머노이드 로봇같은 재미있는 토픽들을 심층 분석하는 레터를 써 봐야 겠습니다 ㅎㅎ
2. Wordware.ai
AI 에이전트를 구축하기 위한 프롬프팅 기반의 협업 IDE를 제공하는 SaaS 라고 합니다.
잠깐! IDE가 무엇인지 모른다고요?
IDE는 "Integrated Development Environment"의 약자로, 소프트웨어 개발을 위한 통합 개발 환경을 포괄해서 지칭합니다. IDE는 개발자들이 코드를 작성하고, 테스트하고, 디버깅하며, 배포하는 과정을 보다 효율적으로 할 수 있도록 다양한 도구와 기능을 하나의 인터페이스 내에 통합한 소프트웨어라고 생각하시면 될 것 같습니다.
새로운 프로그래밍 언어를 도입하여 자연어와 루프, 조건문, 함수 호출 등의 개념을 결합합니다. API 배포 및 공유도 지원하며, 에이전트용 독점 프로그래밍 언어를 사용합니다.
다시말하면, 요새 핫한 AI 에이전트를 만들기 위해서는 자연어와 루프, 조건문, 함수 호출 등의 개념을 결합해 주는 단계가 필요한데, 이 과정을 자연어 기반으로 프롬프트를 통해 진행할 수 있게 해주는 일종의 노코드 툴이라고 보면 될 것 같습니다. 여전히 일반인에게는 다소 복잡해 보이긴 하지만, AI 에이전트 빌딩을 위한 노코드 툴이라는 아이디어 자체는 매력적이지 않나요?
3. Kontractify
이번엔 좀 더 SaaS스러운 툴을 소개해 보려고 합니다. Kontractify는 AI기반 구매프로세스 자동화 SaaS정도로 한줄 요약할 수 있겠네요. 다시 말하면, 기업 구매프로세스에서 구매팀이 제안서(RFP)를 쉽게 비교 분석하고 관리할 수 있게 도와주는 툴입니다.
시스템으로 워크플로우를 세팅하면, 설정된 워크플로우에 따라 벤더들을 초청하고, RFP를 발송하고, Q&A에 응답하고, 제출된 제안서를 비교하는 과정이 자동화 됩니다. RFP에 답변하는 제안서가 대부분 텍스트 기반이고, RFP에서 제시된 기준에 맞춰서 비교표 작성등이 뒤따르는 구매팀의 업무를 잘 이해한 제품이라는 생각이 드네요.
구매팀 입장에서 자칫 노가다성인 제안서 비교 분석 업무, 그리고 Q&A답변 업무등을 자동화 해준다는 포인트가 유용하다는 생각이 드는, 특정 niche를 잘 파고드는 micro-SaaS라는 생각이 드는 제품입니다.
4. Kater
Kater의 데이터 매핑 & 인덱싱 자동화 SaaS 프로덕트의 이름은 Butler인데요, 기존 data analyst 업무 중 상당 부분이었던 데이터 매핑, 인덱싱을 상당부분 우선적으로 자동화 하고, 나아가 자동 가설 생성과 테스팅까지 일부까지 지원하는 SaaS입니다. Butler (집사)가 필요한 데이터를 Kater(케이터링)해준다는 말장난같은(^^) 서비스명입니다.
회사들이 유의미한 데이터 인사이트를 얻기위해서는 데이터 매핑과 라벨링/인덱싱 작업을 거쳐 가설을 생성하고, 이를 검증할 쿼리를 작성하여, 쿼리를 돌리고, 결과값에서 인사이트를 찾아내는 일렬의 작업들을 수행하게 되는데요, 여기에 RAG와 GenAI를 활용해 사용자 피드백을 지속적으로 학습하는 솔루션을 만들었다는게 굉장히 기술을 잘 활용한 BM이라는 생각이 듭니다.
5. Quivr
AI 기반 오픈소스 RAG(Retriever-Augmented Generation) 프레임워크라는 Quivr. 대학들 위주로 확산된 느낌이지만, 홈페이지에따르면 벌써 6,000개의 기관들에서 42,000명의 사용자들이 사용하고 있다고 합니다.
시작부터 오픈소스로 진행한다는 점에서, 대부분의 엔터프라이즈 서치엔진 모델들이 SaaS형태를 지향하는것과 차별화된다는 생각이 들고, 앞으로의 발전이 흥미롭다는 생각이 듭니다.
6. Dragoneye
Dragoneye는 "Helping devs build computer vision models automatically" 라는 슬로건 답게, 앱에 이미지 인식기술을 별도의 데이터 라벨링 작업이나 머신러닝 작업 없이 바로 구현할 수 있도록 돕는 SaaS라고 합니다. 쇼핑몰 앱 들에 연동해서, 사용자의 취향을 더 잘 파악하고 추천을 할 수 있는 플로우를 손쉽게 구현할 수 있다니, 기존 shopify같은 상용솔루션이 아닌 자체 개발을 하는 쇼핑몰들에 유용할 것 같습니다.
7. Renderlet
Renderlet는 인터랙티브 애플리케이션을 쉽게 개발할 수 있게 해주는 프레임워크를 제공한다고 합니다. 고성능 그래픽을 구현하는 데 필요한 복잡성을 줄이고, 플랫폼 간의 호환성을 높이는 Renderlet!
인터랙티브 그래픽을 구축하는 것이 결코 쉬운 작업이 아니라는 건, 개발자가 아니어도 다들 감이 오실겁니다. Renderlet는 어디서나 실행될 수 있는 그래픽 코드를 작성하기 위한 WebAssembly 프레임워크라고 하네요.
Renderlet을 통해 개발자들은 GPU 가속 2D 및 3D 그래픽을 크로스 플랫폼 애플리케이션에 쉽게 삽입할 수 있다고 합니다. 저도 작년 정도에 애플리케이션에 인터렉티브 3D그래픽 삽입을 검토한 적이 있는데, 기술 난이도를 고려하면 ROI가 안나온다는 결론을 내렸었는데, 이런 솔루션의 발전, 너무 기대됩니다!
8. Konstructly
건설현장을 위한 결재 시스템으로, 송장 발행과 결제 승인을 작업 품질 검사, 거래 인계, 실시간 진행 상황과 연결하는 SaaS라고 합니다. 이를 통해 건설현장의 수만은 수작업 프로세스를 간소화하고 일정 및 결제 관리의 효율성을 크게 향상시킨다고 하네요. 하청업체 입장에서도 공정률에 따라 제때 완전한 결제를 받을 수 있다고 하니, 유용한 솔루션 인 것 같습니다.
9. camelQA
언젠가 지인에게 QA만 전문으로 하는 외주사를 하라고 부추긴 적이 있는데요, 그 만큼 QA는 모든 개발팀에 필요한 전문적인 업무라는 생각을 합니다. 바로 이 painpoint를 해결하려는 제품이 있어 그냥 지나칠수가 없었습니다.
LLMs(대형 언어 모델)을 활용하여 모바일 애플리케이션의 테스트를 수행하는데, 앱 바이너리와 자연어로 된 테스트 케이스만 있으면 된다고 합니다. 버그를 발견하면 CamelQA가 화면 녹화, 로그, 재현 스크립트를 보내준다니 무척 편리할 것 같습니다. 저희 팀이 모바일 앱 서비스를 하고 있지 않아 궁금하고 아쉬운 서비스네요.
10. Artos
생명과학(Life Science) 회사들의 규제 문서 작업을 자동화하다.
생명 과학분야 연구팀은 항상 규제 관련 문서화 작업이 많습니다. 이 작업들을 위해 엄청난 돈과 시간을 소비하는데요, LLM기반 플랫폼을 통해 제품 데이터와 정보를 고품질 초안 문서로 몇 분 만에 결합 해주는 서비스라고 합니다.
정말 파워풀한 LLM 활용사례라는 생각이 듭니다. 기술적으로 엄청나게 특별하지는 않지만, AI기반 BM을 매우 잘 결합한 훌륭한 사례라고 생각되어 오늘 소개할 마지막 프로덕트로 선정했습니다.
다음번엔, 오랫동안 제 전문 분야였던 Fintech 들을 다뤄보려고 합니다. 다음 레터도 기대해주세요 :)
의견을 남겨주세요