우리는 지난 4년 동안 고객들을 위해 50개 이상의 AI 제품을 출시해 왔습니다. 이제부터 우리는 우리만의 제품 3개를 구축할 예정이며, 우리의 로드맵 (roadmap)을 공개하고자 합니다. 왜냐하면 AI 개발 스튜디오 (AI development studio) 모델이 대부분의 스튜디오가 준비되지 않은 방식으로 변화하려 한다고 믿기 때문입니다.

우리가 이를 공개적으로 진행하는 이유

대부분의 에이전시 (agencies)는 자신들의 로드맵을 비밀로 유지합니다. 이해합니다. 경쟁자가 당신의 행보를 모방하는 것을 원치 않으실 겁니다. 하지만 의료 네트워크부터 핀테크 (fintech) 스타트업에 이르기까지 모두를 위한 맞춤형 AI를 구축해 온 4년의 시간 끝에, 우리는 무언가를 깨달았습니다. 향후 2년을 살아남을 스튜디오는 비밀 계획을 가진 곳이 아니라, 공개적인 확신 (public conviction)을 가진 곳이라는 사실입니다.

솔직한 맥락을 말씀드리겠습니다. Autor는 토론토에 위치한 8인 규모의 AI 개발 스튜디오 (AI development studio)입니다. 우리는 시간당 150달러를 청구하며, 시니어 엔지니어 (senior engineers)만을 채용하고, 외부 투자를 받은 적이 없습니다. 우리의 가장 큰 제품인 Loquent는 캐나다 전역의 의료 및 치과 클리닉을 위해 매달 수천 건의 자동화된 음성 통화를 처리합니다. 우리는 이를 8주 만에 구축했습니다.

마지막 부분이 중요합니다. 첫 번째 커밋 (first commit)부터 프로덕션 통화 (production calls)까지 8주가 걸렸다는 점입니다. 이는 우리가 편법을 썼기 때문이 아니라, 우리 팀이 이 과정을 충분히 반복해 왔기에 어디에서 시간이 낭비되는지 정확히 알고 있으며, 이를 건너뛰기 위한 내부 툴링 (internal tooling)을 구축했기 때문입니다. 이 로드맵의 핵심은 바로 그 내부 툴링 (internal tooling)에 관한 것입니다.

우리가 구축하고 있는 세 가지

1. Loquent 멀티 버티컬 (Multi-Vertical) (2026년 3분기 – 2027년 1분기)

현재의 Loquent는 치과 클리닉과 의료 사무실의 인바운드 (inbound) 호출을 처리합니다. 예약 접수, 보험 관련 질문 답변, 취소 처리, 그리고 해결할 수 없는 문제에 직면했을 때 상담원에게 연결하는 업무를 수행합니다. 호출의 약 82%가 엔드 투 엔드 (end-to-end)로 완전히 자동화되어 있습니다.

수만 건의 통화를 분석하며 우리가 배운 점은 다음과 같습니다. 음성 AI (Voice AI)의 어려운 문제들은 특정 산업에 국한되지 않습니다. 진짜 어려운 문제는 지연 시간 관리 (latency management), 중단 처리 (interrupt handling), 문장 중간의 문맥 전환 (context switching), 그리고 언제 말을 멈추고 상담원에게 연결해야 하는지를 아는 것입니다. 우리는 의료 분야를 위해 이러한 문제들을 해결했습니다. 실제 의료 지식 — 예약 유형, 보험 로직, PHIPA 준수 사항 등 — 은 아키텍처 (architecture)의 문제가 아니라 설정 (configuration)의 문제입니다.

따라서 3분기(Q3)부터 우리는 Loquent를 부동산 관리 (property management), 법률 접수 (legal intake), 자동차 서비스 (auto service) 분야로 확장합니다. 다음의 구체적인 이유로 선정된 세 가지 수직 시장 (verticals)입니다:

부동산 관리 (Property management): 세입자의 통화 패턴이 환자의 통화 패턴과 놀라울 정도로 유사하기 때문입니다. 통화량이 많고, 대부분 일상적이며, 시간에 민감하고, 현재는 과도한 업무에 시달리는 사람이나 형편없는 IVR (Interactive Voice Response) 트리 구조에 의해 처리되고 있습니다.

법률 접수 (Legal intake): 법률 사무소는 이미 시간당 청구 (hourly billing) 방식을 이해하고 있으며, ROI (투자 대비 수익) 계산이 매우 간단하기 때문입니다. 만약 접수 담당자의 연봉이 55,000달러이고 하루에 40건의 전화를 처리하는데, Loquent가 그중 33건을 처리한다면 계산은 저절로 나옵니다.

자동차 서비스 (Auto service): 기존 고객 중 한 곳이 요청했기 때문이며, 그들이 베타 테스트를 진행할 의사가 있습니다. 제품 전략으로서 "고객이 요청했다"는 점을 절대 과소평가하지 마십시오.

우리는 세 개의 별도 제품을 만드는 것이 아닙니다. Loquent는 수직 시장별 특화 설정 레이어 (configuration layers)를 갖춘 하나의 플랫폼으로 유지됩니다. 음성 파이프라인 (voice pipeline), Twilio 연동, Claude 기반 추론 엔진 (reasoning engine), 폴백 로직 (fallback logic)은 모두 공유됩니다. 수직 시장별로 변하는 것은 지식 베이스 (knowledge base), 연동 대상 (의료의 경우 Jane App, 법률의 경우 Clio, 자동차의 경우 Shop-Ware), 그리고 컴플라이언스 (compliance) 요구 사항입니다.

목표: 2027년 2월까지 세 가지 수직 시장 서비스 출시. 우리는 진행 과정에 따라 전환율 (conversion rates), 자동화 비율 (automation percentages), 지연 시간 수치 (latency numbers) 등의 결과를 공개할 것입니다.

2. Autor Deploy Kit — 우리의 내부 스택, 오픈 소스 공개 (2026년 4분기)

Autor에서 구축하는 모든 AI 제품은 같은 방식으로 시작합니다. Next.js 프론트엔드, NestJS API 레이어, Prisma를 사용한 PostgreSQL 데이터베이스를 띄우고, 인증을 연결하며, AWS나 Vercel에 배포 환경을 설정하고, 모니터링을 구성하며, 프로젝트가 필요로 하는 모든 LLM 제공업체를 통합하는 방식입니다. 이 과정은 예전에는 2주가 걸렸습니다. 이제는 약 4시간으로 단축했습니다.

이것을 가능하게 만든 도구들 — 우리의 스타터 템플릿, LLM 추상화 레이어, 프롬프트 관리 시스템, 평가 하니스(evaluation harness) — 은 지난 3년간 내부 전용이었습니다. 저희는 이를 2026년 4분기에 오픈 소스 공개할 예정입니다.

왜 지금일까요? 두 가지 이유가 있습니다.

첫째, AI 개발 시장은 실제 프로덕션 시스템을 출시할 수 없는 스튜디오들로 넘쳐나고 있습니다. 그들은 데모를 만들 수 있고, 프로토타입을 만들 수는 있습니다. 하지만 대규모 환경에서의 속도 제한(rate limiting) 처리 방법이나, 시간이 지나도 프롬프트가 드리프트(drift)하지 않도록 구조화하는 방법, 또는 사용자가 발견하기 전에 회귀(regression)를 잡아내는 평가 파이프라인을 설정하는 방법을 모릅니다. 저희의 도구를 공개하는 것은 일종의 강제적인 기능(forcing function)입니다. 이는 프로덕션 AI가 어떻게 작동해야 하는지에 대한 저희의 견해를 문서화하게 만들고, 잠재 고객들이 저희에게 고용하기 전에 저희의 사고방식을 평가할 수 있게 합니다.

둘째, 저희는 충분히 많은 오픈 소스 AI 도구 프로젝트들을 지켜보았고 무엇이 빠져있는지 알고 있습니다. LangChain은 체인(chain)을 구축하는 프레임워크입니다. LlamaIndex는 RAG를 구축하는 프레임워크입니다. 하지만 '실제 사용자, 실제 오류, 그리고 실제 규모를 처리하는 AI 기반 SaaS 제품을 출시해야 한다'라는 명확한 가이드라인이 담긴 스타터 템플릿은 아무도 공개하지 않았습니다. 이것이 바로 Autor Deploy Kit가 제공할 것입니다.

여기에는 LLM 제공업체 추상화(OpenAI, Anthropic, 로컬 모델 간의 설정 변경을 통한 전환), 프롬프트 버전 관리 시스템(모든 프롬프트는 평가 이력을 가진 추적된 아티팩트임), 평가 프레임워크(골든 데이터셋에 대한 자동 회귀 테스트), 그리고 AWS와 Vercel용 배포 템플릿이 포함될 것입니다.

우리는 이것이 차세대 거대 오픈소스 (open-source) 프로젝트가 될 것이라고 허풍을 떨지는 않습니다. 하지만 단 50개의 팀이라도 이를 사용하여 프로덕션 (production) AI 제품을 더 빠르게 출시할 수 있다면, 그것은 생태계에 승리이며 — 솔직히 말해, 훌륭한 마케팅이기도 합니다. 우리의 배포 키트 (deployment kit)를 사용하고 만족하는 모든 팀은, 향후 커스텀 작업이 필요할 때 우리를 고용할 수도 있는 팀입니다.

3. 에이전틱 워크플로우 플랫폼 (Agentic Workflow Platform) — 내부 우선 적용, 그 다음 제품화 (2027년 1분기 – 3분기)

이것은 야심 찬 계획입니다. 지난 1년 동안 우리는 9개의 서로 다른 고객사를 위해 맞춤형 AI 에이전트 (AI agent) 시스템을 구축해 왔습니다. 보험사를 위한 문서 처리 파이프라인 (pipelines), 컨설팅 회사를 위한 리서치 어시스턴트 (research assistants), SaaS 제품을 위한 자동화된 QA 시스템 등이 그 예입니다. 이 모든 프로젝트는 동일한 오케스트레이션 레이어 (orchestration layer)를 처음부터 구축하는 과정을 포함했습니다. 즉, 여러 AI 에이전트가 협업하도록 관리하고, 실패를 우아하게 처리하며, 장기 실행 워크플로우 (workflows) 전반에 걸쳐 상태 (state)를 유지하고, 에이전트가 실제로 무엇을 하고 있는지에 대한 관찰 가능성 (observability)을 제공하는 부분 말입니다.

우리는 그 오케스트레이션 레이어의 범용 버전을 구축하고 있습니다. 프레임워크 (framework)가 아니라 플랫폼 (platform)입니다. 차이점은 이렇습니다. 프레임워크는 기본 요소 (primitives)를 제공하며

아직 외부 제품 (external product)의 출시 날짜는 정해지지 않았습니다. 진행 상황은 분기별로 공유하겠습니다.

우리가 이 이야기를 하는 이유

네 가지 이유가 있으며, 모두 솔직하게 말씀드리겠습니다.

1. 책임감 (Accountability). 로드맵 (roadmap)을 공개한다는 것은 상황이 어려워졌을 때 조용히 방향을 전환 (pivot)할 수 없음을 의미합니다. 만약 Loquent multi-vertical이 2027년 2월까지 출시되지 않는다면, 여러분은 그 사실을 알게 될 것입니다. 그러한 압박감은 유용합니다.

2. 채용 (Recruiting). 우리는 올해 두 명의 시니어 엔지니어 (senior engineers)를 채용할 예정입니다. 우리가 원하는 유형의 엔지니어 — 즉, 프로덕션 AI (production AI)를 출시해 본 경험이 있고, 데모는 잘 보여주지만 실제 운영은 못 하는 기업에서 일하는 것에 지친 엔지니어들 — 그런 사람들은 자신들이 무엇을 만들게 될지 알고 싶어 합니다. 이제 그들은 알게 되었습니다.

3. 고객 시그널링 (Client signaling). 만약 여러분이 현재 토론토 (Toronto)에서 AI 개발 스튜디오 (AI development studios)를 평가하고 있다면, 어떤 곳이 자체 지식재산권 (IP)에 투자하고 있는지, 아니면 단순히 시간당 비용 (billing hours)만 청구하고 있는지 알아야 합니다. 우리는 두 가지를 모두 수행하고 있으며, 이것이 우리의 고객 업무 능력을 저하시키는 것이 아니라 오히려 향상시킨다고 믿습니다. 우리가 내부적으로 구축하는 모든 제품은 고객 프로젝트에서 사용하는 도구들을 더욱 날카롭게 다듬어 줍니다.

4. 업계 투명성 (Industry transparency). AI 개발 스튜디오 시장은 불투명합니다. 고객들은 5만 달러를 써서 확인해 보기 전까지는 누가 실력이 있는지 알 수 없습니다. 우리의 로드맵, 기술적 견해, 그리고 궁극적으로 우리의 툴링 (tooling)을 공개하는 것은 그러한 평가를 더 쉽게 만들기 위한 우리만의 방식입니다.

핵심 요약 (Key Takeaways)

1. Loquent는 헬스케어 전용에서 부동산 관리(property management), 법률 접수(legal intake), 자동차 서비스로 확장하고 있습니다. 동일한 음성 AI 엔진을 사용하되 구성 레이어(configuration layers)만 다릅니다. 세 가지 수직 시장(verticals)은 2027년 2월까지 활성화될 예정입니다.

2. Autor Deploy Kit은 2026년 4분기에 오픈 소스(open source)로 출시됩니다. 이는 새로운 프로젝트 설정을 2주에서 4시간으로 단축해 주는, 당사만의 주관이 담긴 프로덕션 AI 스타터 키트(production AI starter)입니다.

3. 당사는 2027년 1분기부터 에이전틱 워크플로우(agentic workflow) 플랫폼을 구축할 예정이며, 외부 출시 전 최소 2분기 동안은 내부용(internal-first)으로 운영할 것입니다. 우리의 베팅은 다음과 같습니다: 멀티 에이전트 오케스트레이션(multi-agent orchestration)이 차세대 핵심 인프라 계층이 될 것입니다.

4. 당사가 이 로드맵을 공개하는 이유는 책임감, 채용, 고객 시그널링(client signaling), 그리고 업계 투명성 모두가 개방성을 통해 이득을 얻기 때문입니다. 신뢰가 차별화 요소일 때, 비밀 로드맵은 리스크(liability)가 됩니다.

5. 우리가 구축하는 모든 것은 전환율(conversion rates), 자동화 비율(automation percentages), 실제 지연 시간(latency) 수치와 같은 공개된 결과물을 제공합니다. 모호한 주장은 하지 않습니다.

만약 유사한 것을 구축하고 계신다면, 저희는 그 이야기를 듣고 싶습니다. hello@autor.ca로 연락하시거나 autor.ca를 방문해 주세요.