플로우, 기업용 AI의 3대 난제(생산성·비용·보안) 동시 해결

국내 첫 프로젝트 설계하는 ‘AI 에이전트’ 출시…협업의 패러다임 바꾼다

< 사진 제공 : 마드라스체크㈜ >

플로우가 최근 업데이트를 통해 단순 관리 도구를 넘어 기획 단계부터 개입하는 ‘AI 협업 플랫폼’으로의 전환을 본격화했다. 기존 협업툴의 AI 기능이 회의록 요약이나 문서 정리 등 사후 보조 역할에 머물렀다면, 플로우의 AI 에이전트는 프로젝트의 ‘설계자(Architect)’로 역할을 확장했다.

그동안 협업툴의 AI는 회의록을 요약하고 문서를 정리하는 ‘보조 도구’에 머물러 왔다. 그러나 프로젝트의 실패는 대부분 설계 단계에서 시작된다. 업무 구조가 불명확한 상태로 출발하면 실행 과정에서 수정과 병목이 반복된다.

이 같은 한계 속에서 마드라스체크㈜는 협업툴 ‘플로우(flow)’에 국내 첫 ‘프로젝트 설계 AI 에이전트’를 출시했다. AI가 정리해 주는 단계를 넘어, 프로젝트 구조 자체를 설계하는 영역까지 확장한 것이다.

협업툴 사용자가 프로젝트 목적을 입력하거나 기존 엑셀 WBS, 기획 문서를 업로드하면 AI가 프로젝트의 맥락을 분석해 전체 구조, 상세 업무 리스트, 일정 흐름을 자동으로 설계한다.

프로젝트를 어떻게 시작할지 고민하는 단계 자체를 AI가 대신하는 구조다. 이 방식은 프로젝트 초기 계획-설계에 들던 시간을 평균 80% 이상 단축하며, 사람 중심 설계 과정에서 발생하던 누락과 해석 차이를 구조적으로 줄인다.

마드라스체크 측은 “질문에 반응하는 일회성 AI가 아니라, 업무 흐름(Workflow)을 이해하고 실행 가능한 구조를 만드는 AI가 플로우의 핵심 차별점”이라고 설명했다.

플로우 AI 에이전트의 가장 큰 차별점은 단순히 결과를 생성하는 AI가 아니라, 프로젝트와 워크플로우의 흐름을 이해한다는 점이다. 이는 기업 관리자와 CEO 입장에서 AI 도입 효과가 실제 성과로 이어질 수밖에 없는 구조로 연결된다. 기업 프로젝트의 비효율은 대부분 비슷한 지점에서 발생한다.

프로젝트 초기에 업무 구조가 명확하지 않아 중간에 계속 수정되고 역할과 책임이 불분명해 병목이 생기며, 진행 중에는 정보가 흩어져 의사결정이 늦어진다. 플로우의 프로젝트 설계 AI 에이전트는 프로젝트 목적과 맥락, 업무 간 선후 관계, 조직의 협업 방식과 기존 업무 데이터를 종합적으로 분석해 ‘실행 가능한 구조’를 먼저 설계한다.

그 결과 관리자는 프로젝트 초반의 불확실성을 줄일 수 있고, 팀은 시작부터 표준화된 구조 안에서 실행하며, 경영진은 프로젝트 진행 상황을 감이 아닌 구조와 데이터로 파악할 수 있다. 회사 측은 “대부분의 AI가 질문 단위로 반응한다면, 플로우의 AI는 업무 흐름 단위로 사고한다는 점에서 근본적인 차이가 있다”라고 설명했다.

마드라스체크 이학준 대표는 “대부분의 AI가 질문 단위로 반응하는 데 그친다면, 플로우의 AI는 업무 흐름(Workflow) 단위로 사고한다는 점에서 근본적인 차이가 있다”라며 “사람은 판단과 결정에 집중하고, 일의 시작은 AI가 맡는 새로운 협업 환경을 만들어가겠다”라고 밝혔다.

한편, 플로우는 이번 AI 에이전트 출시를 기점으로 글로벌 SaaS 시장 공략을 가속화하고 외형 성장과 수익성을 동시에 달성할 계획이다.