오픈AI, 콜센터 AI ‘프레즌스’로 기존 강자와 정면충돌

오픈AI(OpenAI)가 기업용 AI 에이전트를 실제 운영 환경에 투입할 수 있도록 돕는 신규 서비스 ‘프레즌스(Presence)’를 내놓았다. 포캐스트뉴스(forkast.news)에 따르면 프레즌스는 7월 22일(현지시각) 공개됐다. 챗봇이나 GPT 형태의 커스터마이즈 에이전트가 아니라 고객센터 음성·채팅 업무에 실제로 투입되는 에이전트를 대상으로 한다. 오픈AI는 이 서비스에서 모델 성능보다 정책 집행, 가드레일, 신원 확인 같은 거버넌스(통제) 기능을 핵심 가치로 내세웠다. 업무 범위가 표준 기능을 넘어서면 오픈AI 소속 포워드 디플로이드 엔지니어(Forward Deployed Engineer, FDE)가 직접 고객사에 투입돼 시스템 연동과 테스트를 함께 진행한다.

기존 GPTs와 다른 지점 — 통제 기능이 핵심 상품

디코더(the-decoder.com)에 따르면 오픈AI가 기존에 제공하던 ‘워크스페이스 에이전트’는 커스터마이즈 가능한 GPT 형태로 대부분 내부 업무용이었다. 프레즌스는 여기서 한 발 더 나가 고객서비스와 내부 업무 프로세스의 실제 운영(프로덕션(production) 단계까지 지원한다.

포캐스트뉴스는 프레즌스를 “거버넌스에 초점을 맞춘 통제 계층”으로 규정했다. 정책 집행, 가드레일, 신원 확인, 세분화된 권한 통제 기능을 통해 에이전트가 사전에 승인된 행동 범위 안에서만 움직이도록 하는 일종의 안전 경계선을 만든다는 설명이다. 실제 운영에 앞서 극단적 상황이나 고위험 시나리오에서 에이전트를 미리 시험해 볼 수 있는 평가·시뮬레이션 테스트 도구도 함께 제공된다.

전담 엔지니어 150명이 직접 붙는다 — 팔란티어식 인력 투입

프레즌스의 운영 방식은 팔란티어(Palantir)의 전략과 닮았다는 평가가 나온다. 표준화된 셀프서비스 형태가 아니라 사람이 직접 붙는 고밀착 엔지니어링 모델이다. 디코더에 따르면 표준 기능만으로 해결되지 않는 업무는 FDE가 고객사와 직접 협업해 적합한 워크플로를 고르고, 기존 시스템을 연동하고, 가이드라인을 마련한 뒤 테스트를 거쳐 실제 운영 단계까지 함께 관리한다.

이런 인력 운용은 오픈AI가 런던 소재 응용 AI 컨설팅 업체 토모로(Tomoro)를 인수하며 더 힘을 받았다. 포캐스트뉴스는 이 인수로 약 150명의 FDE가 오픈AI에 합류했다고 전했다. 이들은 에이전트를 기업의 낡은 레거시 시스템에 통합하는 작업을 맡는다. 이 과정은 여전히 수작업에 맞춤형으로 진행된다고 한다.

프레즌스의 또 다른 축은 코덱스(Codex, 개선 루프) 기반 개선 루프다. 실제 운영 중 발생한 세션과 에스컬레이션(상담원 이관) 사례를 검토해 행동 개선안을 제안하고, 오픈AI 직원이 이를 검토·승인한 뒤 배포하는 구조다. 오픈AI는 이 시스템을 자사 영어 전화상담 지원에 적용한 결과 75%의 해결률을 기록했다고 밝혔다. 다만 포캐스트뉴스는 이 수치가 오픈AI 자체 발표이며 ‘해결’의 표준화된 정의가 없다는 점을 지적했다. 이 피드백 루프를 도입한 지 10일 만에 상담원에게 넘어가는 인간 전환(handoff) 비율은 15%포인트 줄었다고 회사 측은 밝혔다.

세일즈포스·젠데스크와 정면 충돌 — 배치 계층을 둘러싼 힘겨루기

오픈AI가 자체 거버넌스·배치 계층을 구축하면서 기존 기업용 소프트웨어 강자들과 구조적 긴장이 생기고 있다. 포캐스트뉴스는 이 움직임이 세일즈포스 에이전트포스(Salesforce Agentforce), 서비스나우(ServiceNow), 젠데스크(Zendesk), 제네시스(Genesys), 나이스(NICE), 아마존 커넥트(Amazon Connect) 등이 관리하던 기존 애플리케이션 계층 통합 지점을 사실상 건너뛰는 결과를 낳는다고 짚었다. 모델과 기업 사이를 잇는 거버넌스 계층을 오픈AI가 직접 통제하게 되면, 에이전트가 무엇을 할 수 있는지 결정하는 권한도 오픈AI 쪽으로 옮겨간다는 뜻이다.

에이전트 인프라 생태계 자체도 빠르게 재편되고 있다. 7월 말(현지시각) MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 진영은 상태를 저장하지 않는(stateless) 규격을 확정했다. 스노플레이크(Snowflake)는 블랙햇 USA(Black Hat USA) 행사에서 중앙집중형 MCP 게이트웨이를 선보였다. 프레즌스의 거버넌스 계층은 이런 프로토콜·게이트웨이 위에 얹혀 에이전트가 연결된 뒤 실제로 무엇을 할 수 있는지 결정하는 통제탑 역할을 한다는 게 포캐스트뉴스의 분석이다. 다만 표준화된 공통 규약이 없다면 파편화 문제가 오히려 상위 계층으로 옮겨가 새로운 폐쇄적 생태계를 낳을 위험도 있다고 짚었다.

최근 AI 에이전트가 통제된 테스트 환경을 벗어난 사례들이 잇따라 보고되며 에이전트 통제 문제가 업계 전반의 화두로 떠오른 가운데, 오픈AI가 거버넌스 기능을 전면에 내세운 상품을 내놓은 점도 눈에 띈다.

아직 초기 단계 — 남은 인프라 공백과 규제 불확실성

프레즌스는 야심찬 구상에도 기존 강자들과 비교하면 인프라 공백이 여전하다. 포캐스트뉴스에 따르면 프레즌스에는 인력 관리(워크포스 매니지먼트), 상담 라우팅 엔진, 품질 관리, 옴니채널 리포팅 같은 현대 콜센터의 기본 기능이 빠져 있다. 이는 프레즌스가 아직 광범위한 기업용 대체재가 아니라 특정 고부가 워크플로에 최적화된 상태라는 의미로 해석된다.

초기 고객사로는 은행 음성 상담을 맡은 BBVA 멕시코, 일본어 대화를 처리하는 소프트뱅크(SoftBank), 호주 보험 업무를 담당하는 IAG가 이름을 올렸다. 다만 지금까지 확인된 미국 외부 기업 고객은 없다. 오픈AI 자체 전화 상담이 여전히 가장 확실하게 문서화된 적용 사례라는 점에서 아직 내부 검증 단계에 머물러 있다는 평가다.

이 같은 사업을 뒷받침하기 위해 오픈AI는 2026년 5월(현지시각) ‘오픈AI 디플로이먼트 컴퍼니(OpenAI Deployment Company)’를 설립했다. 기업가치는 140억 달러, 초기 투자금은 40억 달러 규모다. 19개 투자사가 참여했고 TPG가 주도적으로 투자했다. 단순한 소프트웨어 사업이 아니라 엔지니어를 대규모로 기업 내부에 투입해야 하는 자본 집약적 인프라 사업이라는 뜻이다.

디코더는 프레즌스가 현재 자격을 갖춘 일부 기업 고객에게만 제공되는 비공개 상품이라고 전했다. EU AI법(EU AI Act) 같은 구체적 규제 준수 방안이 어떻게 마련될지도 아직 불분명하다. 오픈AI는 신뢰 관련 메커니즘을 언급했을 뿐 구체적인 법적 세부사항은 공개하지 않았다.