AI가 답을 넘어 일을 끝내도록.

기업 AI 대부분은 파일럿에서 멈춥니다

Wonderful의 출발점은 CEO Bar Winkler가 18개국에서 50건 가까운 구축을 하며 봤다는 패턴입니다. 기업은 성능 좋은 AI를 얼마든지 구할 수 있지만, 문제는 그 AI를 실제 사업 안에서 작동시켜야 할 때 생깁니다. 걸림돌이 모델인 경우는 드뭅니다. 통신사의 콜 라우팅 규칙, 은행의 컴플라이언스 절차, 병원의 예약 시스템, 그리고 나라마다 다른 언어와 관습이 발목을 잡습니다. 2026년 4월 두 회사가 제휴를 발표하며 인용한 McKinsey 조사에는 이 격차가 숫자로 나옵니다. 조직의 79%가 생성형 AI를 시험하고 있었지만, AI 에이전트를 대규모로 확산한 곳은 10%도 안 됐습니다.

기업에는 기술의 문제가 아니라 실행의 문제가 있습니다.

Bar Winkler · Wonderful 공동 창업자 겸 CEO · 회사 기고문, The Execution Gap No Model Can Close · 2026-01-07

구축도 제품의 일부라는 승부수

Wonderful이 다른 회사와 갈리는 지점은 구축을 보는 관점입니다. 구축은 전문 서비스로 따로 파는 부가 상품이 아니라 제품 그 자체라고 믿습니다. Winkler는 진정한 AI 전환을 이루려면 현장 구축에 꾸준히 투자해야 하며, 구축을 "뒷전이 아니라 일급 역량으로" 다뤄야 한다고 씁니다. 실제로 회사는 진출한 나라마다 고객 환경 안에 엔지니어와 전략가를 두고, 이들을 자체 플랫폼과 함께 투입합니다. 시리즈 B와 시리즈 C를 주도한 Insight Partners는 기업 AI 도입은 현지에서 승부가 난다는 것이 자신들의 가장 강한 확신 중 하나였다고 썼습니다. Wonderful은 처음부터 영어가 제1언어가 아닌 시장을 겨냥했고, 언어, 문화, 규제에 맞춰 에이전트를 조정했습니다.

'왜 지금인가'의 한 축은 기술입니다. Winkler는 GPT-4가 나오고 음성 에이전트가 전화 통화에 쓸 만큼 빨라지면서 이야기가 시작됐다고 말합니다. 2026년 5월 인터뷰에서는 전화를 건 사람이 답을 3~4초씩 기다려 주지는 않는다고 했습니다. Winkler와 공동 창업자 Roey Lalazar는 2024년 말 개발을 시작했습니다. Winkler에 따르면 회사는 2025년 1월 5일 설립됐고, 2월 말 고객에게 내놓을 제품을 갖췄으며, 4월에 첫 계약을 맺었습니다. 다른 한 축은 파일럿 피로감입니다. 2026년 2월 인터뷰에서는 대기업에게 문제는 기술이 있느냐가 아니라, 그 기술을 자사 시스템 안에서 실제로 작동하도록 구축할 수 있느냐라고 말했습니다.

요청 하나로 따라가 보는 팀의 일

아래 과정은 공개된 Telefónica Colombia 구축 사례를 바탕으로 한 예시입니다. 한 통신사가 요금 문의에 답하는 AI 에이전트를 원합니다. Wonderful이 '일의 의미를 만드는 역할'로 요약하는 Deployment Strategist는 고객사 운영 책임자들과 함께 현황 진단을 이끕니다. 어떤 문의가 가장 많은지, 어디서 응대가 실패하는지, 어떤 결과를 성공으로 볼지 정합니다. '일이 실제로 작동하게 만드는 역할'인 Forward Deployed Engineer는 요금·결제 기록, 전화 시스템, 본인 확인처럼 답을 가진 시스템에 에이전트를 연동합니다. 그러면 에이전트가 청구 기간별 요금을 비교하고, 요금이 왜 바뀌었는지 음성이나 WhatsApp으로 설명합니다.

위험이 따르는 결정은 계속 사람이 내립니다. 고객사는 Deployment Strategist와 범위와 성과 지표를 합의하고, 필요할 때는 운영 도구로 사람이 직접 개입할 수 있습니다. 가동 후 두 사람은 실제 대화를 모니터링하고, 운영 환경에서만 드러나는 사례를 고치며, 다음 업무 흐름을 찾습니다. Wonderful은 응답 조정, 예외 처리, 정책 변경에 따른 에이전트 업데이트 같은 가동 후 작업이 초기 구축만큼 큰 경우가 많고, 완전히 끝나는 법이 없다고 씁니다.

승부수는 말하기는 쉬워도 규모를 키우기는 어렵습니다. 새 고객이 생길 때마다 그 안에 들어가 결과를 낼 사람이 필요하기 때문입니다. 채용이 이 속도를 따라가는지 지켜보세요. Wonderful은 2026년 3월 직원 350명에서 연말까지 약 900명으로 늘릴 계획이었고, 2026년 9월에는 650명이라고 밝혔습니다.

서울에서 합류할 사람에게 이 장은 곧 직무 설명입니다. Wonderful은 시장마다 Forward Deployed Engineer, Deployment Strategist, GTM 인력으로 구성된 현지 팀을 온전히 갖춘다고 말합니다. 한국 사무소도 바로 그 팀을 꾸리기 위해 세웠습니다.

하나의 플랫폼, 구축할 팀과 함께 판매

Wonderful은 지금 AI OS라고 부르는 플랫폼을, 이를 실제 운영에 올리는 사람들과 함께 판매합니다. 회사는 AI OS를 직원, 에이전트, 애플리케이션이 함께 쓰는 하나의 운영 계층으로 설명합니다. 시리즈 C 발표는 이 계층 위의 제품을 네 가지로 소개합니다. 복잡한 프로세스를 처음부터 끝까지 자동화하는 관리형 업무 흐름, 직원 업무를 돕는 생산성 에이전트, 기존 소프트웨어를 보완하거나 대체하는 AI 네이티브 애플리케이션, 고객을 응대하는 대화형 에이전트입니다. 권한, 시스템 연동, 감사 설정은 한 번 만들어 두고 다시 쓰기 때문에, 회사 표현대로라면 새 활용 사례는 매번 이전보다 빨리 가동됩니다.

Wonderful Agents는 회사가 처음 시작한 제품이자, 실명이 공개된 성과 대부분이 나온 제품입니다. 에이전트는 음성, 채팅, 이메일, 문서 등 어떤 채널로 들어온 일이든 받아 끝까지 처리합니다. 실제 업무 시스템에서 데이터를 읽고, 작업을 실행하고, 기록을 갱신합니다. 팀은 트리거, 함수, MCP 도구, 모델 호출을 엮는 워크플로 편집기에서 에이전트를 조립합니다. 2026년 1월에는 Anthropic의 Claude 기반으로 다른 에이전트를 만들고, 테스트하고, 다듬는 에이전트인 Agent Builder를 출시했습니다. 회사는 이 도구로 실제 운영까지 걸리는 시간을 최대 50% 줄일 수 있다고 말합니다.

다른 두 제품군은 영역을 고객 상담 창구 밖으로 넓힙니다. Wonderful은 Systems라는 이름으로 한 업무 기능이 실제로 어떻게 처리되는지 파악하고, 그에 맞는 AI 네이티브 소프트웨어를 만든 뒤, 기존 도구의 데이터를 옮기고 새 소프트웨어를 고객 대신 운영합니다. AI Gateway는 작업마다 알맞은 모델을 고르고, 고객이 정한 비용·보안·성능 정책을 적용합니다. 제품 페이지는 영업 논리를 한 문장으로 요약합니다. "모델 회사는 고객이 더 많이 쓸수록 돈을 법니다." 게이트웨이는 고객이 같은 비용으로 더 많은 결과를 내도록 돕기 위해 있다는 설명입니다.

도입 전과 후

Movistar 브랜드로 사업하는 Telefónica Colombia는 도입 전후가 가장 분명하게 드러나는 사례입니다. 이 회사는 20곳 넘는 공급사를 검토했고 이미 AI 솔루션도 쓰고 있었습니다. 하지만 기존 시스템은 유선 고객만 다뤄 초고속인터넷 고객이 빠져 있었고, 확장도 더뎠습니다. 첫 요구는 소박했습니다. 기존 시스템이 하던 만큼만 해 달라는 것이었습니다. 지금 Wonderful의 에이전트는 이동통신, 유선, 결합상품 고객에게 음성과 WhatsApp으로 청구 내역과 요금 인상을 설명합니다. 사례에 따르면 대상 대화의 91.5%를 상담사 연결 없이 처리했고, 평균 처리 시간은 이전 AI 솔루션보다 50% 짧아졌으며, NPS를 유지하면서 두 달 만에 통화량이 2.5배로 늘었습니다. 사례 제목은 에이전트가 문제의 77%를 해결한다고 내세웁니다. 상담사 연결 없는 처리와 해결은 서로 다른 지표입니다.

완전한 생성형 AI 에이전트를 OTE 환경에 통합하는 일은 결코 간단하지 않습니다. 업무 매핑과 맞춤형 연동에 깊이 투자해야 하고, 수많은 API, 레거시 시스템, 엄격한 운영 요건을 다뤄야 합니다.

Yannis Vitzilaios · OTE Group CIO · Wonderful OTE 고객 사례에 실린 고객 발언 · 2026-05-21

이후 사례에서도 다른 업종에서 같은 패턴이 반복됩니다. Deutsche Telekom 계열이자 그리스 최대 통신사인 OTE Group에서는 Cosmote TV 에이전트가 10개 업무 영역을 맡았습니다. 상담 회피율(deflection)은 기준값의 거의 세 배인 50%에 이르렀고, 처리 시간은 30% 줄었습니다. Banco Caja Social은 아무것도 없던 상태에서 19일 만에 채권 추심 에이전트를 가동했습니다. 출시 후 첫 6주 동안 에이전트가 직접 통화한 고객의 65%가 상환을 약속했는데, 사람 상담사의 기준값은 45%였습니다. 이스라엘 의료기관 Maccabi에서는 에이전트가 예약·서비스 안내 전화를 하루 45,000통 처리합니다. Bank Hapoalim에서는 에이전트를 처음 다뤄 보는 은행 데이터 엔지니어가, Wonderful 엔지니어들이 앞선 구축에서 만든 도구 15개를 재사용해 3주 만에 실제 운영 에이전트를 만들었습니다.

수치를 읽는 기준

위 결과는 모두 Wonderful이 직접 낸 고객 사례에서 나왔고, 사례마다 지표(상담사 연결 없는 처리, 상담 회피, 해결, 상환 약속)와 기준값이 다릅니다. 실명 기업에서 에이전트가 실제 운영에 들어갔다는 근거로 읽고, 수치는 같은 지표끼리만 비교하세요.

반복해서 나오는 것은 실제 운영까지 걸린 시간입니다. Banco Caja Social은 19일, Bank Hapoalim은 3주, PPC Energie는 4주, Mercado Libre는 에이전트 3개에 10주가 걸렸습니다. 한국에서 채용된 사람도 한국 기업에서 같은 종류의 첫 성과를 내도록 요구받게 될 것입니다.