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Maisa, 2.5억 달러 투자 유치로 신뢰할 수 있는 투명한 ‘디지털 워커’ 구축
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기업용 AI는 실패로 고민하고 있습니다. 연구에 따르면 95%의 생성형 AI 프로젝트가 실패한다고 합니다. 그러나 Maisa는 발렌시아와 샌프란시스코를 연결하는 플랫폼으로, 자동화에 책임을 부여하고 있습니다. Creandum이 주도하고 Forgepoint Capital, NFX, Village Global이 지원하는 2,500만 달러의 시드 라운드를 통해 Maisa는 KPU와 Chain-of-Work를 통해 신뢰할 수 있는 AI 워크플로우를 구축할 수 있습니다.
엔진 내부: KPU & Chain-of-Work — 밑바닥부터 신뢰 구축
Maisa 플랫폼의 핵심은 지식 처리 유닛(KPU)입니다. KPU는 AI 추론을 재구성하는 새로운 아키텍처로, 다음과 같은 구성 요소를 포함합니다.
- 대규모 언어 모델을 사용하는 추론 엔진으로, 다단계 워크플로우를 계획합니다.
- 계획을 수행하고 결과를 다시 계산하여 재조정하는 실행 엔진입니다.
- 모델이 관련 데이터에만 집중할 수 있도록 정보 흐름을 간소화하는 가상 컨텍스트 창입니다.
KPU의 천재성은 LLM의 역할을 재정의하는 것입니다. 확률적 텍스트 생성기가 아닌, 규율된 계산 프레임워크 내의 구성 요소로 모델을 다룹니다. KPU는 운영 체제와 같이 추론을 조직하여 문제를 관리 가능한, 감사 가능한 단계로 나누고 각 동작을 검증할 수 있도록 합니다. 이 구조는 한때 불투명한 모델을 예측 가능한 논리 시스템으로 변환하여 오류를 감지, 수정, 및 방지할 수 있습니다.
KPU를 보완하는 것은 Chain-of-Work입니다. 이는 디지털 워커의 프로세스에涉及된 모든 결정, 동작, 및 도구를 추적하는 세심하게 로깅된 감사 트레일입니다. 일반적인 AI 출력과 달리 Chain-of-Work는 자동화에 대한 블랙 박스 레코더의 역할을 합니다. 모든 계산, 데이터 풀, 추론 단계가 자세히 보존됩니다. 이는 기업이 결과를 신뢰하는 것뿐만 아니라 결과를 추적, 재생, 및 개선할 수 있도록 합니다. 규제가 많은 산업에서는 이것이 편리함을 넘어 안전한 배포의 기초입니다.
Maisa Studio 작동 중: 투명한 노코드 에이전트
KPU와 Chain-of-Work를 활용하여 Maisa Studio는 비기술직 직원인 “시티즌 개발자”가 평범한 언어 지침을 사용하여 디지털 워커를 배포할 수 있도록 합니다. Maisa의 HALP(인간 증강 LLM 처리)를 통해 시스템은 의도를 명확히 하기 위해 상호 작용하고, 워크플로우를 구성하고, 수백 개의 API와 통합하며, 동적으로 학습합니다. 모두 개발자나 데이터 세트 없이 수행됩니다.
실제로 이는 이미 의미 있는 영향을 미쳤습니다. 금융 서비스 회사에서 잘못된 양성 결과를 99% 줄이고, 직원당 10배의 생산성 향상을 달성했습니다. 전반적인 배포는 단 3개의 온보딩 세션에서 완료되었습니다. 글로벌 은행, 자동차 제조사, 에너지 회사들은 규제가 많은 프로세스를 대규모로 자동화하기 위해 플랫폼을 테스트 중입니다. 여기서 투명성과 감사 가능성이 협상할 수 없는 요소입니다.
중요성 — 신뢰할 수 있는 AI를 위한 비전
Maisa는 자동화만 제공하지 않습니다. Maisa는 건전한 구조를 통해 신뢰를 내장하는 책임 있는 AI를 제공합니다. 규제, 불투명성, 높은 위험을 겪는 산업에서는 자동화된 결정의 모든 단계를 추적하는 능력이 중요합니다. Chain-of-Work를 통해 비즈니스에서는 AI 논리를 언제든지 검사, 감사, 및 검증할 수 있습니다. 규제 기관과 내부 팀은 어떻게 결론이 도출되었는지猜测할 필요가 없습니다. 대신, 그들은 정확히 검증할 수 있습니다.
Maisa의 시스템은 또한 KPU 설계를 통해 일관된 결과를 제공합니다. 추론을 데이터 노이즈에서 분리하고 실행을 구조화함으로써, Maisa의 에이전트는 논리적, 예측 가능하며 일관된 결과를 제공합니다.
미래를 내다보면, 이 플랫폼은 근본적인 변화를 대표합니다. AI는 투명한 추론, 추적 가능한 동작, 및 감사 가능한 “사고 과정”을 가진 협력자가 됩니다. Maisa의 시스템은 모델-중립적이므로, 조직은 미래에 더 강력한 모델을 채택할 수 있습니다. KPU 프레임워크의 엄격성과 감독을 잃지 않고, 기업은 지속 가능하고 확장 가능한 배포를 위한 기초를 마련할 수 있습니다.
본질적으로, Maisa는 강력하지만 책임감 있고 탄력 있는 AI를 위한 청사진을 제공합니다. 대부분의 AI 프로젝트가 성과를 내지 못하는 세계에서, 이 기술은 혁신과誠実性을 결합한 희귀한 경로를 제시합니다.
Maisa는 지속 가능하고 확장 가능한 배포를 위한 기초를 마련합니다. Maisa는 책임감 있고 탄력 있는 AI를 위한 청사진을 제공합니다. Maisa의 기술은 대부분의 AI 프로젝트가 성과를 내지 못하는 세계에서, 혁신과誠實性을 결합한 희귀한 경로를 제시합니다.
