Guglielmo Faglioni, Callimacus 공동 창립자 겸 과학·기술 총괄 – 인터뷰 시리즈

Guglielmo Faglioni는 Callimacus의 공동 창립자 겸 과학·기술 총괄로, 10년 넘게 디지털 제품과 애플리케이션을 개발해 온 기술 기업가이자 소프트웨어 엔지니어다. Callimacus에서 맡은 역할과 함께, 모바일 애플리케이션, 웹사이트, 전자상거래 솔루션 개발에 주력하는 소프트웨어 개발 회사 Gorilla Technologies의 CEO도 2016년부터 맡고 있다. 경력 초기에는 GuiDev를 설립하고 수석 iOS 소프트웨어 엔지니어로 일했다. Callimacus에서는 AI 기반 디지털 경험을 구현하려는 회사의 접근 방식을 과학·기술 측면에서 이끄는 데 기여하고 있다.

Callimacus는 밀라노에 본사를 둔 Solomei AI가 개발한 AI 플랫폼으로, 기존의 정적인 웹페이지 개념을 방문자별로 실시간 조합되는 디지털 경험으로 대체한다. 이 플랫폼은 전문화된 AI 에이전트들로 구성된 오케스트라를 활용해 질문, 클릭, 스크롤 행동 등의 신호를 해석하고 사용자의 의도를 파악한 뒤, 관련 인터페이스 요소를 실시간으로 구성한다. Shopify, Salesforce, 콘텐츠 관리 시스템, API 등 다양한 시스템에 연결할 수 있으며, 개발자는 SDK를 이용해 기존 프런트엔드에 플랫폼의 의도 파악 및 인터페이스 생성 기능을 통합할 수 있다. Callimacus는 럭셔리 패션 기업 Brunello Cucinelli의 AI 기반 디지털 경험을 구현하는 데에도 도입됐다.

Callimacus를 공동 창업하기 전, 수년간 iOS 엔지니어로 소프트웨어를 개발했고 이후 Gorilla Technologies를 설립해 이끌었습니다. 그 과정에서 어떤 경험을 하며 기존의 페이지 기반 웹 아키텍처를 AI 시대에 근본적으로 재고할 때가 됐다고 확신하게 되셨나요?

iOS 앱을 만들며 배운 사실을 완전히 이해하기까지는 몇 년이 걸렸습니다. 모든 화면은 미리 설계되고, 모든 사용자는 똑같은 화면을 본다는 점입니다. 앱을 그리고 출시한 다음에는 수많은 사람이 똑같은 흐름을 따라가는 모습을 지켜보게 됩니다. 사용자를 세분화하고 A/B 테스트를 할 수는 있지만, 결국 누군가가 미리 그려 둔 여러 버전 중 하나를 고르는 데 그칩니다. 웹도 인쇄 매체에서 페이지를 고정된 틀로 보는 것과 같은 모델을 물려받았습니다. 모델이 의도를 이해하고 구조화된 결정을 충분히 빠르게 내릴 수 있게 되면서, 그 안에 무엇을 담을지 최적화하는 데 그치지 않고 틀 자체에 의문을 제기할 수 있게 됐습니다.

Callimacus는 방문자의 의도를 해석하고 실시간으로 인터페이스를 구성하는 AI 에이전트 ‘오케스트라’를 통해 미리 정해 둔 웹사이트 이용 경로를 대체합니다. 방문자가 사이트에 들어서는 순간부터 개인화된 경험이 나타날 때까지 기술적으로 어떤 일이 일어나는지 설명해 주시겠어요?

Callimacus는 페이지리스 아키텍처를 기반으로 합니다. 콘텐츠를 미리 정해 둔 웹페이지에 배치하는 대신, 저희 기술은 콘텐츠와 페이지 자체를 분리합니다. 제품, 편집 콘텐츠, 미디어, 인터페이스 구성 요소가 각각 독립적으로 존재하므로 고정된 틀에 갇히지 않고 필요에 따라 동적으로 조합될 수 있습니다.

방문자가 상호작용을 시작하면 Callimacus는 클릭, 탐색 패턴, 프롬프트 기반 대화와 같은 다차원 신호를 분석합니다. 인텐트 에이전트는 이 신호를 바탕으로 방문자의 맥락, 관심사, 기대, 행동, 그리고 그 순간 이루려는 목표를 파악합니다. 그런 다음 해당 동기에 가장 적합한 ‘수용체’를 활성화합니다. 예를 들어 영감을 얻으려는 사람은 구매 의사가 분명한 사람과 다른 상호작용 경로를 따를 수 있습니다. 이어 시스템은 가장 관련성 높은 콘텐츠와 인터페이스 구성 요소를 선택해 수 밀리초 안에 경험을 구성합니다. 이 과정은 한 번으로 끝나지 않습니다. 방문자가 상호작용하고 의도가 바뀌면, 페이지리스 경험은 미리 설계된 경로를 강요하는 대신 방문자에 맞춰 계속 재구성될 수 있습니다.

추천 엔진, 사용자 세분화, A/B 테스트를 통한 웹 개인화는 이미 수년 전부터 이뤄져 왔습니다. 의도 기반 생성형 인터페이스는 기존 접근 방식과 근본적으로 무엇이 다른가요?

저희가 보는 근본적인 차이는 과거를 바탕으로 개인화하는 것과 누군가가 지금 무엇을 필요로 하는지 파악하는 것 사이에 있습니다. 기존 개인화 방식은 대부분 CRM 프로필, 쿠키, 과거 행동 같은 정보에 기반합니다. 이런 정보로는 사람들이 이전에 무엇을 했는지 알 수 있지만, 의도는 훨씬 더 즉각적이며 한 번의 세션 중에도 바뀔 수 있습니다.

Callimacus는 실시간 신호를 바탕으로 의도를 파악하고 개인별로 맞춤화하도록 설계됐습니다. 추천 항목이나 페이지의 한 요소만 바꾸는 데 그치지도 않습니다. 콘텐츠, 인터페이스 구성 요소, 상호작용 경로를 모두 해당 사용자의 현재 의도에 맞춰 구성하고, 의도가 달라짐에 따라 다시 구성할 수 있습니다. 따라서 변화의 핵심은 주로 과거 정보에 따라 미리 정해진 경험 중 하나를 고르는 데서 벗어나, 개인이 그 순간 이루려는 목표에 맞춰 경험 자체를 생성하는 것입니다. 과거 데이터는 맥락을 제공할 수 있지만, 경험을 어떻게 조정할지는 실시간 의도가 결정합니다.

모든 방문자에게 사실상 서로 다른 웹사이트를 제공할 수 있다면, 개인화가 예측 불가능성으로 이어지는 것을 어떻게 방지하나요? AI가 경험을 자유롭게 조정하도록 하면서도 브랜드 정체성, 디자인 언어, 비즈니스 규칙은 어떻게 유지하나요?

개인화가 AI에 무제한의 자유를 준다는 뜻은 아닙니다. 브랜드 관리 기능은 아키텍처에 내장되어 있어, 경험은 언제나 브랜드가 승인한 규칙과 자산의 범위 안에서 생성됩니다. 모든 인터페이스 요소는 브랜드가 승인하고 브랜드의 시각적 언어에 맞춰 이미 설계된 구성 요소 레지스트리에서 가져옵니다. 모델은 무엇을 표시하고 어떻게 배치할지 구조화된 설명을 생성하며, 실제로 화면에 표시되기 전에 엄격한 스키마에 따라 검증됩니다. 다시 말해, 모델은 구성을 결정하고 브랜드의 디자인 시스템은 그 구성이 어떤 모습일 수 있는지를 결정합니다. 가격, 재고 여부, 지역별 상품 구성과 같은 비즈니스 규칙은 모델 외부에서 엄격한 제약 조건으로 적용됩니다.

통제에는 가시성도 포함됩니다. 백오피스를 통해 비즈니스 팀은 웹사이트가 어떻게 작동하는지 확인할 수 있습니다. 어떤 경험이 구성되고 있는지, 어떤 의도를 반영하는지, 방문자가 어떻게 반응하는지를 살펴볼 수 있습니다. 플랫폼은 자체 진단도 수행하며, 이를 선제적으로 진행합니다. 개선이 필요한 부분을 찾아내고, 새로운 구성을 시도하며, 이전 사용자 상호작용을 바탕으로 이를 테스트하고 효과가 있는지 평가합니다. 브랜드가 승인하기 전에는 어떤 것도 실제로 공개되지 않으므로, AI는 근거에 기반한 개선안을 제시하고 최종 결정은 브랜드가 내립니다.

이 점이 중요한 이유는 우리가 해결하려는 문제 중 하나가 전통적인 웹사이트로 인해 온라인에서 많은 브랜드의 외양과 행동 방식이 점점 비슷해졌다는 것이기 때문입니다. AI는 브랜드가 개별 방문자에 맞춰 정체성을 더욱 풍부하게 표현하도록 도와야 합니다. 그러면서도 경험이 만들어지는 범위는 계속 브랜드가 정해야 합니다.

실시간 생성형 인터페이스는 새로운 신뢰성 문제를 낳습니다. AI가 더는 답변만 생성하는 것이 아니라 사용자가 실제로 무엇을 보고 어떻게 탐색할지를 결정하는 데 관여하기 때문입니다. 이러한 환경에서 환각, 잘못된 의도 추론, 안전성, 검증 문제에 어떻게 대응하시나요?

우선 AI가 잘못 판단할 수 있는 범위를 제한합니다. 모델은 경험을 어떻게 구성할지 결정하지만, 그 안에 들어가는 사실은 브랜드의 기준 시스템에서 가져옵니다. 의도 추론은 확률로 다룹니다. 시스템이 확신하지 못하면 하나의 해석을 단정하는 대신 더 폭넓고 탐색적인 경험을 구성합니다. 방문자의 상호작용에 따라 경험이 계속 다시 구성되므로, 새로운 신호가 들어올 때마다 이전의 추측이 바로잡힙니다.

신뢰성은 아키텍처의 문제이기도 합니다. 경험을 제공하는 계층은 AI 계층과 분리되어 있으며, 더 높은 가용성 목표를 충족하도록 설계되어 있습니다. 모델이 느리거나 사용할 수 없는 경우에도 방문자는 결정론적 기본 설정에 따라 구축된, 완전하고 브랜드 정체성을 반영하는 경험을 제공받습니다.

브루넬로 쿠치넬리의 AI 부티크는 이 모델이 실제 환경에 적용된 첫 주요 사례 중 하나입니다. 고객이 AI가 구성하는 상거래 경험과 상호작용하는 모습을 관찰하면서, Callimacus를 만들 때는 예상하지 못했던 어떤 점을 알게 되셨나요?

가장 분명하게 확인한 점 중 하나는 자신에게 더 관련성 있게 느껴지는 경험에 사람들이 기꺼이 더 깊이 참여한다는 것입니다. 웹사이트에서 사용자가 능동적으로 보내는 시간이 약 두 배로 늘었고, 장바구니 담기율과 전환율도 모두 크게 상승했습니다.

우리에게 이는 고정된 획일적 여정에서 벗어나는 것이 경험을 얼마나 차별화된 것으로 느끼게 하는지뿐 아니라 참여도와 상업적 성과에도 의미 있는 영향을 미칠 수 있다는 중요한 초기 검증이었습니다.

동적 웹사이트는 검색 엔진 최적화, 분석, 접근성, 테스트를 뒷받침하는 여러 가정에도 도전합니다. 비교적 결정론적인 웹페이지를 전제로 구축된 기술은 인터페이스와 사용자 여정이 동적으로 생성되는 환경에 맞춰 어떻게 발전해야 할까요?

대부분의 웹 도구는 페이지를 모든 것의 기본 단위로 간주합니다. 페이지를 색인하고, 페이지를 측정하고, 페이지를 테스트하는 식입니다. 페이지리스 아키텍처에서는 기본 단위가 콘텐츠 자체로 바뀌며, 각 분야도 이에 맞춰야 합니다. 검색의 경우 각 콘텐츠는 구성 방식과 관계없이 독립적으로 존재하므로, 언어에 맞는 깔끔한 URL을 가질 수 있고 모든 로캘을 아우르는 사이트맵에도 자동으로 포함될 수 있습니다. 다음 단계에서는 더 나아가 플랫폼이 방문자가 실제로 가장 많이 이용하는 탐색 경로를 감지해 검색 엔진에 노출하고, 신뢰할 수 있는 자사 콘텐츠를 AI 에이전트와 생성형 검색 엔진에 직접 제공합니다. 이를 통해 사전에 설계한 사이트맵이 아니라 실제 수요가 검색 노출을 좌우하게 됩니다.

분석의 초점은 페이지뷰에서 의도로 옮겨갑니다. 시스템은 기존 분석 도구로는 파악하기 어려운 익명 방문자를 포함해 각 방문자가 무엇을 하려는지 해석하므로, 브랜드는 그 수준에서 행동을 분석하고 인사이트를 CRM이나 CDP로 내보낼 수 있습니다. 팀은 대화형 질의를 통해 데이터를 확인하고 직접 대시보드를 만들 수도 있습니다.

가장 크게 달라지는 분야는 테스트입니다. 모든 여정이 저마다 다르기 때문에 가능한 모든 여정을 일일이 클릭해 볼 수는 없습니다. 따라서 실제 과거 상호작용을 바탕으로 에이전트를 백테스트하고 운영 환경에서 지속적으로 모니터링합니다. 접근성도 같은 원칙을 따릅니다. 각 구성 요소에 접근성이 내장되어 있어 어떤 구성이든 이를 그대로 갖추게 됩니다.

실시간 AI 경험이 자연스럽게 느껴지려면 추론 지연 시간이 매우 짧아야 합니다. 특히 모델 선택, 캐싱, 오케스트레이션, 비용, 대체 방안과 관련해 웹사이트의 핵심 경로에 AI를 직접 투입할 때 가장 까다로운 엔지니어링 과제는 무엇인가요?

추론에는 현재 Groq의 LPU를 사용하고 있으며, 이를 통해 매우 낮은 지연 시간을 구현하고 여러 모델을 조율해 각 작업을 가장 적합한 모델로 라우팅합니다. 새로운 모델이 출시될 때마다 품질, 비용, 지연 시간을 고려해 각 작업에 가장 적합한 모델을 찾기 위해 테스트합니다. 아키텍처가 특정 모델에 종속되지 않으므로, 바꿀 가치가 있을 때는 언제든 새 모델이나 추론 제공업체로 빠르게 전환할 수 있습니다. 분석의 깊이도 요청에 따라 달라집니다. 간단한 질문에는 빠르게 답하고, 더 섬세한 판단이 필요한 요청에만 심층 분석을 수행합니다. 가장 많은 추론이 결과를 바꿀 때만 사용되므로 비용도 관리할 수 있습니다.
대체 경로도 처음부터 아키텍처에 포함되어 있습니다. 사용자 경험을 제공하는 계층은 AI 기능과 분리되어 있어 모델의 응답이 느려지거나 작동을 멈춰도 방문자는 온전한 경험을 제공받습니다.

Salesforce는 엔지니어링, AI 연구 및 사업 운영을 확장하려는 가운데 최근 Callimacus에 투자했습니다. Salesforce는 이 기술에서 어떤 가능성을 보았으며, 생성형 인터페이스를 기업 CRM 및 커머스 데이터와 연결하면 웹사이트가 할 수 있는 일은 어떻게 달라질 수 있을까요?

Salesforce가 알아본 것은 Callimacus가 기존 웹사이트에 AI를 단순히 추가하는 데 그치지 않는다는 점입니다. 이 플랫폼은 대화형 AI, 기업 맥락 정보, 실시간 개인화를 결합해 기업이 고객과 소통하는 새로운 방식을 만들어내며, 디지털 경험 자체를 새롭게 구상하고 있습니다. 오늘날 CRM 및 커머스 시스템에는 고객, 제품, 상호작용에 관한 맥락 정보가 방대하게 축적되어 있지만, 웹사이트 경험은 여전히 대체로 정적입니다. 이러한 정보를 생성형 인터페이스와 연결하면 웹사이트가 훨씬 더 민첩하게 반응할 수 있습니다. 단순히 정보를 보여주는 데서 그치지 않고, 방문자가 이루려는 바에 맞춰 콘텐츠, 제품, 상호작용을 실시간으로 조정할 수 있습니다. 우리는 이것이 앞으로 펼쳐질 가장 중요한 기회 중 하나라고 생각합니다. 웹사이트는 고정된 프레젠테이션 계층에 머무르지 않고, 기업의 기존 시스템과 개별 고객을 연결하는 지능형 인터페이스가 될 수 있습니다.

AI 에이전트가 사람을 대신해 점점 더 자주 웹을 탐색하고, 정보를 조사하고, 제품을 비교하며, 거래까지 수행할 가능성이 커지는 가운데, 장기적으로는 인간 방문자에 맞춰 웹사이트가 변화하는 것 이상의 더 큰 변화가 일어날 수 있을까요? 브랜드가 인간과 자율형 AI 에이전트를 동시에 상대해야 하는 상황에서 웹은 어떻게 달라질 것으로 보시나요?

더 많은 제품 탐색과 쇼핑이 AI 어시스턴트로 옮겨가면서 브랜드는 자신이 어떤 방식으로 표현되는지 통제력을 잃을 위험이 있습니다. 풍부한 브랜드 경험도 제3자 인터페이스 안에서는 제품 이미지와 짧은 설명, 가격만으로 쉽게 축소될 수 있습니다. 이는 브랜드에 새로운 과제를 안겨줍니다. 고객과 쌓아온 정체성, 스토리텔링, 직접적인 관계를 포기하지 않으면서 AI 에이전트에 유용한 정보를 제공하려면 어떻게 해야 할까요? 웹사이트에 챗봇을 추가하는 것만으로는 해결되지 않습니다. 대화창은 질문에 답할 수 있지만, 브랜드의 시각적 언어와 장인정신, 이야기를 전달하는 방식까지 온전히 표현할 수는 없습니다. 브랜드에는 언제나 자신이 통제하는 공간, 즉 자신의 방식대로 자신을 표현할 수 있는 공간이 필요합니다. 고객 여정의 더 많은 부분이 AI를 통해 이루어지더라도 웹사이트는 계속 그 공간으로 남을 것이며, 인간이든 에이전트든 모든 방문자에 맞춰 변화해야 한다고 우리는 믿습니다.

훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 자세히 알고 싶은 독자는 Callimacus를 방문해 주세요.