Marble Cognition, 관찰을 통해 학습하는 AI 동료 구축 위해 시드 전 단계 투자 375만 달러 유치

사무 업무 자동화에서 가장 어려운 부분은 AI 에이전트가 첫 행동을 하기 전부터 시작되는 경우가 많다. 직원들이 실제로 어떤 일을 하는지 파악하는 일이다. 업무 흐름은 받은 편지함과 스프레드시트, 여러 비즈니스 애플리케이션을 오갈 수 있으며, 팀은 예외 상황을 알고 있어도 이를 공식 사양으로 기록하지 않았을 수 있다. Marble Cognition은 이러한 업무 지식을 AI 동료로 구현하기 위해 시드 전 단계 투자로 375만 달러를 유치했다.

Heartcore와 Seedcamp가 공동으로 이번 투자 라운드를 주도했다. 발표에 따르면 엔젤 투자자로는 Datadog 이사, Personio 창업자, McKinsey와 Mistral AI, Lovable의 임원들이 참여했다. 뮌헨에 본사를 둔 이 회사는 이번 투자금을 추론 규모 확대, 엔지니어링팀 확충, 미국 시장 진출에 사용할 예정이다.

Marble의 접근 방식은 업무를 관찰하는 데서 출발한다. 업무 프로세스가 진행되는 방식을 포착하고, 관찰한 내용을 체계적인 지도로 정리한 뒤, Marble Coworkers를 배치해 직원들이 이미 사용하는 도구에서 그 결과로 도출된 업무 흐름을 수행하게 한다. 판단이나 승인이 필요한 경우에는 사람이 계속 관여한다.

문서화되지 않은 업무 흐름을 자동화 청사진으로 전환

소프트웨어를 탐색할 수 있는 에이전트라도 어떤 기록을 참고해야 하는지, 무엇을 작업 완료로 간주하는지, 예외 상황이 언제 상위 담당자에게 전달되어야 하는지 알아야 한다. 회사의 실제 업무 절차가 습관이나 비공식적인 업무 인계, 여러 시스템에 흩어진 지식으로 존재한다면 이러한 지침을 제공하기 어렵다.

Marble은 소프트웨어 개발과 에이전트 구축이 쉬워질수록 이러한 맥락의 가치가 커질 것이라고 본다. Marble이 내세우는 차별점은 자동화할 업무를 정확히 이해하는 것이다. 여기에는 행동의 순서와 사용되는 정보, 한 단계를 다음 단계와 연결하는 의사결정이 포함된다.

회사는 데스크톱 애플리케이션이 비즈니스 애플리케이션 내에서 화면과 클릭, 키 입력을 기록한다고 밝혔다. 이러한 관찰 내용을 바탕으로 AI 시스템이 해석할 수 있는 체계적인 프로세스 지도를 만든 다음, 처음부터 끝까지 프로세스를 실행하는 동료를 생성한다. 이 방식은 업무 흐름을 파악하는 일과 실제 배포를 연결하므로, 고객이 프로세스 분석 결과를 별도의 자동화 프로젝트로 옮겨야 하는 부담을 덜어준다.

Marble의 공동 창업자 겸 CEO인 Felix Rösner는 발표에서 이렇게 말했다. “우리가 만나는 모든 회사는 AI가 실제 업무를 맡아주기를 바랍니다. 하지만 그 일을 실제로 어떻게 하는지 AI에게 설명할 수 있는 사람은 아무도 없습니다. 그래서 우리는 그 문제부터 해결합니다.”

기존 비즈니스 도구 전반에서 작동하는 AI 동료

Marble의 기존 제품 웹사이트는 실행 모델을 더욱 구체적으로 보여준다. 이 웹사이트는 컴퓨터와 브라우저를 기본적으로 다루는 동료를 소개하며, 이를 통해 팀은 이미 사용 중인 환경에서 업무를 맡길 수 있다. 환불 분류 사례에서는 고객 요청과 환불 정책, 업무 기록을 함께 활용한다. 동료는 요청을 분류하고 정책을 확인한 뒤 답변 초안을 작성하며, 예외 상황은 담당자에게 돌려보낸다.

이 사례는 맥락이 중요한 이유를 보여준다. 그럴듯한 답변을 작성하는 것은 여러 단계 중 하나일 뿐이다. 유용한 동료라면 요청을 관련 규정 및 고객 정보와 연결하고, 일상적으로 처리할 수 있는 업무와 자동으로 진행해서는 안 되는 사례를 구분해야 한다.

운영 측면에서 Marble은 업무 흐름을 파악하는 일과 실제로 실행하는 일 사이의 간극을 메우려 한다. 프로세스 지도는 업무 사양을 제공하고, 동료는 이를 비즈니스 애플리케이션에서 실행하며, 사람의 검토를 통해 필요한 업무에는 의사결정 단계가 유지된다. 성공적인 배포는 해당 사양이 일반적인 경로뿐 아니라 예외 상황까지 얼마나 잘 포착하는지에 달려 있다.

초기 고객과 금융 서비스 분야 배포 사례

Marble은 기술 분야 유니콘 기업, 사모펀드가 투자한 기업, AI 롤업 기업과 협력하고 있다고 밝히며 EGYM, Mutares, Enam을 고객사로 꼽았다. 이러한 기업은 반복적이고 여러 도구를 사용하는 행정 업무를 겨냥한 제품을 시험하기에 적합한 환경이다.

Marble에 따르면 사모펀드 소유의 미국 금융 서비스 기업 한 곳에 배포한 사례에서, 동료를 도입한 뒤 건당 처리 시간이 90% 단축됐고 추가 채용 없이 첫 달에 팀의 처리 건수가 50% 늘었다. 이 동료는 팀을 관찰해 업무 흐름을 학습했으며, 전문가가 승인할 합의 제안서를 준비한다.

이 수치는 특정 배포 사례에서 회사가 보고한 결과이지, 일반적인 성능 기준은 아니다. 개별 사례에 소요되는 시간과 팀의 전체 처리량이라는 서로 다른 두 가지 결과를 나타내며, 전문가의 승인은 여전히 업무 절차의 일부로 남아 있다.

이 사례는 회사의 사업 초점도 보여준다. 반복 가능한 구조와 명확한 승인 경계가 있는 업무는 에이전트를 처음 배포하기에 적합한 분야가 될 수 있지만, 더 모호한 판단은 팀이 맡는다. 이러한 접근 방식을 확장하려면 겉보기에는 익숙한 사례라도 학습된 업무 흐름을 벗어나는 경우 시스템이 알아차려야 한다.

업무 관찰의 핵심은 개인정보 보호 통제

직원 활동을 바탕으로 학습하는 제품은 정보 수집과 접근에 명확한 경계가 필요하다. Marble은 자사의 데스크톱 애플리케이션이 비공개 애플리케이션과 비공개 탭, 근무 시간 외 활동은 수집 대상에서 제외한다고 밝혔다. 직원은 기록을 일시 중지할 수 있으며, 분석은 개인을 평가하는 데 사용하지 않고 집계된 형태로 수행된다.

회사는 고객 자체 클라우드에 배포된 경우에도 사람이나 AI 모델이 확인하기 전에 수집한 자료를 익명화한다고 밝혔다. 이는 회사가 밝힌 보호 조치이며, 제품에 부수적으로 포함된 기능이 아니라 시스템이 작동하도록 설계된 방식의 핵심 요소다.

기업에 시스템을 배포할 때는 어떤 애플리케이션을 대상으로 삼을지, 민감한 정보를 어떻게 제거할지, 그 결과로 생성된 업무 프로세스 정보에 누가 접근할 수 있는지 등을 실질적으로 따져야 한다. 불필요한 정보 수집은 제한하면서 업무 흐름을 재현할 만큼 충분히 학습하는 것은 이 모델의 핵심적인 엔지니어링 및 거버넌스 과제다.

추론·엔지니어링 및 미국 진출을 위한 프리시드 자금

Rösner와 Marble의 최고기술책임자(CTO)이자 공동 창업자인 Christophe Schmit는 뮌헨 디지털 기술 및 경영 센터에서 만나 2025년 말 회사를 설립했다. Rösner는 이전에 AI 영업 에이전트 기업 11x에서 근무했다. 보도자료에 따르면, MIT 연구원 출신인 Schmit는 이전에 Enam에서 근무했다.

이번 투자는 관찰한 업무 흐름을 배포 가능한 업무 동료로 구현하는 데 필요한 인프라와 엔지니어링을 지원하고, Marble이 계획 중인 미국 출시에도 힘을 보탤 예정이다. Seedcamp의 참여로 Marble은 UiPath가 성장 초기 단계에 투자한 투자자와도 연결된다. 이로써 Marble은 소프트웨어를 통해 반복적인 사무 업무를 줄이려는 기업들의 더 큰 흐름에 자리하게 된다.

Marble의 주장은 기업 자동화의 다음 제약 요인이 에이전트가 받는 프로세스 지식의 품질이 되는 경우가 점점 더 많아지고 있다는 것이다. Marble의 AI 업무 동료는 그 지식을 얼마나 안정적으로 완료된 업무로 전환하는지, 그리고 업무 흐름상 필요한 경우 인간의 판단력을 얼마나 잘 유지하는지를 기준으로 평가받게 된다.