Labelbox와 Wipro, 업무 경험을 통해 학습하는 AI 에이전트 개발에 협력

Labelbox는 2026년 11월 10일에 밝혔다. 조직의 경험을 바탕으로 학습하도록 설계된 엔터프라이즈 AI 에이전트의 실제 운영 환경 배포를 지원하기 위해 Wipro Limited와 새로운 파트너십을 체결했다.

Labelbox의 CEO Manu Sharma는 각 고객의 지식과 업무 흐름, 표준을 엄격하게 평가하고 지속적으로 개선하며 대규모로 책임 있게 배포할 수 있는 AI 시스템으로 구현하는 것이 목표라고 말했다. 양사는 Labelbox의 강화 학습 기술에 Wipro의 구축 팀과 Wipro Intelligence(AI 기반 플랫폼, 솔루션 및 서비스를 통합한 Wipro의 제품군)를 결합할 예정이다.

구축 및 고객 통제

Wipro의 현장 배치 엔지니어들은 업무 흐름 선정, 시스템 통합, 도메인 전문성 확보 및 성과 측정을 지원한다. 이들은 에이전트를 고객의 기존 프로세스에 맞추는 데 필요한 기술적 연결과 운영 지식 이전을 담당한다.

초기 사용 사례는 평가와 유지 관리에 초점을 맞춘다. 데이터 품질 문제를 식별하고, 모델이 변경될 때 평가를 다시 실행하며, 실험 결과를 비교해 다음 단계를 제안하는 작업이다. 이를 통해 협업은 초기 출시 이후에도 구체적인 업무를 수행하며, 모델 변경 및 실험 결과에 연계된 점검을 제공한다.

고객은 권한, 표준 및 민감한 작업에 대한 통제권을 유지한다. Wipro Limited의 미주 1 지역 CEO인 Malay Joshi는 복잡한 현실 세계의 과제를 해결하도록 구축된 모델에서 강화 학습의 역할이 점점 더 중요해질 것으로 본다고 말했다. 그는 양사의 통합 서비스를 “가능성을 보여 준 파일럿에서 측정 가능한 프로덕션 성과로 더 빠르게 나아갈 수 있는, 거버넌스가 적용된 경로”라고 설명했다.

Recursion과 Horizon이 제공하는 학습 순환 구조

Labelbox에 따르면 조직은 자체 업무 흐름, 시스템, 지식 및 표준에 맞게 구성된 관리형 에이전트, 학습 환경 및 평가 도구를 하나의 플랫폼에서 이용할 수 있다. Recursion에서 에이전트는 여러 업무용 애플리케이션에 걸쳐 작업을 조율하고, 각 결과의 근거를 제시하며, 검토된 작업에서 얻은 교훈을 다음 작업에 반영할 수 있다. Horizon은 강화 학습 환경과 추론, 코딩, 도구 사용 및 컴퓨터 사용을 평가하는 기능을 제공해 학습과 평가를 담당한다. 두 제품은 작업 경험을 활용해 시스템을 개선하는 동시에 시스템을 테스트하고 관리하는 순환 구조를 만든다.

이 아키텍처에서는 평가가 에이전트의 운영 주기의 일부가 된다. 검토된 작업은 후속 실행에 필요한 교훈을 제공하며, 모델이 변경되면 새로운 평가를 실시할 수 있다. Wipro의 성과 측정은 시스템이 엔터프라이즈 요구사항을 충족하는지 배포 단계에서 점검하는 절차를 더한다. 따라서 업무 흐름의 선정과 도메인 전문성 확보는 에이전트가 수행하는 작업, 결과를 평가하는 방식, 후속 작업에 반영되는 교훈을 좌우한다.

Series E 투자 유치 배경

파트너십 발표에 앞서 이미 투자 관계가 형성돼 있었다. 2026년 10월 14일, Labelbox는 Series E 투자 유치로 1억 달러 이상을 조달했다고 발표했다. 이번 자금 조달은 지분 투자와 신용 한도로 구성됐으며, 투자 전 기업가치는 12억 5천만 달러였다. 이번 투자 라운드는 Infinitum Partners가 주도했고 Wipro Ventures도 참여했다.

이번 파트너십의 핵심 과제는 Wipro의 구축 팀이 고객이 표준 및 민감한 작업에 대한 통제권을 유지하도록 하면서, 해당 아키텍처를 측정 가능한 프로덕션 성과로 구현할 수 있는지 여부다.