[이데일리 신영빈 기자] “데이터를 쌓아두기만 하고 사람끼리만 일하는 협업툴 시대는 끝났습니다. 이제 협업툴은 사람과 인공지능(AI) 에이전트가 함께 일하고 조직의 목표를 실행으로 연결하는 업무 플랫폼으로 바뀌어야 합니다.”

이학준 마드라스체크 대표는 25일 서울 여의도 페어몬트 앰배서더 서울에서 열린 ‘플로우 AX 페스타 2026’에서 자사 협업 플랫폼 플로우(flow)를 ‘AI 워크 에이전트(AI Work Agent)’ 플랫폼으로 전환하겠다고 선언했다.

단순히 메신저와 프로젝트 관리 기능을 제공하는 협업툴을 넘어, AI가 조직의 업무 맥락을 이해하고 사람과 함께 실행하는 업무 운영체제(OS)로 플로우를 확장하겠다는 구상이다.

이 대표는 이날 “플로우가 11년 동안 사업을 하면서 국내 협업툴 기업 중 가장 많은 고객을 확보했다”며 “대기업부터 중소기업까지 5000여개 이상 기업이 매월 비용을 내고 사용하고 있다”고 말했다. 특히 공공·금융권 등 망분리 환경에서도 쓸 수 있는 온프레미스형 협업 소프트웨어를 제공해온 점을 강조했다.

다만 이 대표는 기존 협업툴 시장이 새로운 변곡점에 서 있다고 봤다. SaaS(서비스형 소프트웨어) 산업은 커졌지만 기업의 ‘일을 위한 일’은 줄지 않았고, 프로젝트·문서·대화·파일 등 방대한 데이터가 쌓여도 실제 업무 가치로 충분히 연결되지 못했다는 진단이다.

그는 “많은 데이터가 데이터베이스에 쌓이고 있지만 90% 이상은 잠재돼 가치 있게 활용되지 못하고 있다”며 “목표가 하나로 정렬되지 않으면 실행 도구가 아무리 좋아도 조직은 엉뚱한 방향으로 갈 수밖에 없다”고 말했다.

플로우가 제시한 해법은 ‘단절’을 ‘연결’로 바꾸는 것이다. 회사는 지난 10년간 5000여 고객사가 플로우에 축적한 협업·소통, 프로젝트·일정, 지식·문서, 목표·보고서 데이터를 자체 AI 엔진 ‘리패턴 AI’와 연결한다. 이를 통해 데이터와 가치, 프로세스와 프로세스, 사람과 AI 에이전트, 목표와 실행을 하나의 업무 흐름으로 묶겠다는 전략이다.

이날 공개된 AI 워크 에이전트는 △사람을 대신해 실무를 수행하는 ‘메이트 에이전트’ △대화만으로 업무를 생성·관리하는 ‘스마트 에이전트’ △조직의 업무 방식을 분석하고 AI 활용 전략을 제안하는 ‘컨설팅 에이전트’ △반복 업무를 자연어 기반으로 자동화하는 ‘오토메이션 에이전트’ 등이다.

이 대표는 플로우에 쌓인 고객 미팅 기록과 고객의 소리(VOC)를 AI가 분석해 다음 미팅 전 대응 포인트를 정리해주는 사례를 소개했다. 예컨대 영업 담당자가 “고객이 기존에 어떤 불만을 제기했고 무엇을 기대하는지 알려달라”고 요청하면 AI가 플로우에 축적된 회의록과 업무 데이터를 바탕으로 보고서를 만들어주는 식이다.

사람과 AI가 같은 협업 공간에서 일하는 기능도 공개했다. 플로우 안에 사람뿐 아니라 AI 에이전트를 초대하고, 특정 업무의 담당자로 지정할 수 있다. 이 대표는 “오류가 발생하면 에이전트가 게시물 내용을 읽고 과거 처리 이력을 참고해 코딩과 디버깅을 한 뒤 어떤 문제를 어떻게 처리했는지 댓글로 보고하고 배포까지 한다”고 설명했다.

그는 “요즘은 아침에 플로우를 열면 밤새 에이전트가 버그를 처리해놓은 알림이 쌓여 있다”며 “이제는 말단 사원도 부하 직원이 많이 생긴 것처럼 AI 에이전트와 협업하게 된다”고 말했다.

플로우는 외부 업무 도구와의 연결도 확대한다. 마이크로소프트 팀즈, 구글 워크스페이스, 슬랙, 지라, 세일즈포스, 챗GPT, 클로드 등과 양방향 연동을 지원하고, MCP(Model Context Protocol)와 오픈 API 기반 개발자센터도 공개했다.

이 대표는 “과거에는 개발자나 제피어 같은 자동화 도구가 필요했던 일도 이제는 프롬프트로 입력하면 AI가 툴과 툴을 직접 연결해 실행할 수 있다”고 말했다.

목표관리 기능도 강화했다. 플로우 OKR은 조직 목표를 입력하면 AI가 핵심지표를 추천하고 세일즈포스, 허브스팟, 구글 스프레드시트 등에 흩어진 실적 데이터를 연결해 목표 달성 현황을 추적한다. 이후 플로우에 쌓인 프로젝트와 업무, 의사결정 데이터를 바탕으로 병목과 개선점을 자동으로 보고서화한다.

이날 기조연설에 나선 김대식 KAIST 전기및전자공학부 교수도 기업의 AI 활용 격차를 강조했다. 김 교수는 “AI 때문에 회사가 어려워지는 것이 아니라, AI를 잘 사용하는 방법을 먼저 이해한 경쟁사 때문에 회사가 어려워질 수 있다”고 말했다.

생성형 AI가 글과 그림, 코드를 만드는 단계를 넘어 정보를 찾고 판단하며 실행하는 ‘에이전틱 AI’ 시대로 넘어가고 있다는 설명이다.

김 교수는 “미래에는 개인이 몇 가지 에이전트를 돌리고 기업은 수백, 수천 가지 에이전트를 돌리게 될 것”이라며 “중요한 경쟁은 사람과 기계의 경쟁이 아니라 나보다 AI를 더 잘 활용하는 사람과의 경쟁”이라고 했다.

이 대표는 이 같은 변화의 흐름을 플로우의 제품 전략으로 구체화했다. 이 대표는 “AX 시대에는 사람끼리만 일하는 공간이 아니라 사람과 에이전트 군단이 함께 일하는 공간이 필요하다”며 “협업과 소통 데이터를 AI와 연결해 가치를 증폭시키고 목표를 빠른 실행으로 연결하는 것이 플로우 AI 워크 에이전트의 핵심”이라고 말했다.