Humans&는 AI 스타트업이 아니라 조직 실험에 가깝다

요즘 AI 스타트업 뉴스 보면 다 비슷해 보여.
더 큰 모델, 더 빠른 추론, 더 높은 벤치마크 점수.
근데 Humans& 얘기는 결이 좀 달라. 이 회사는 “또 하나의 초거대 AI 스타트업”이라기보다는,
아예 조직 구조 자체를 다시 짜보겠다는 실험에 더 가까워 보여.

 

[Source: https://humansand.ai/ 캡쳐]

 

설립 3개월, 시드 4억 8천만 달러

이 판이 보통이 아닌 이유 Humans&는 설립 3개월 만에 시드 단계에서 4억 8천만 달러를 받았어.
기업가치는 44억 8천만 달러. 숫자만 보면 이미 유니콘을 넘어선 상태야. 투자자 라인업도 메시지가 분명해.
엔비디아, 제프 베이조스, GV, SV Angel, Emerson Collective. 이 정도면 “유망해서 조금 넣어보자”가 아니라
“이 판이 바뀔 수 있다”는 쪽에 베팅한 느낌이야.

실패해도 경험치로 끝나는 스타트업이 아니라, 처음부터 새 판을 깔겠다는 쪽에 가까워 보여.

 

누가 만들었나 보니, 메가랩 출신들이 다 모였다

창업자 구성도 흥미로워.

• Anthropic에서 Claude 3.5~4.5 강화학습과 포스트 트레이닝을 하던 Andi Peng
• 구글 7번째 직원이자 첫 광고 시스템을 만든 Georges Harik
• xAI에서 Grok을 만들던 연구자들
• 스탠퍼드 심리·컴퓨터공학 교수 Noah Goodman

여기에 OpenAI, 메타, AI2, MIT 출신 인력까지 합류했어. 한마디로 말하면, 메가랩 출신들이 만든 메가랩-lite 같은 구조야.

이 조합에서 느껴지는 건 명확해. 모델 하나 잘 만들어서 빨리 팔겠다는 팀은 아니라는 거.

 

휴먼 센트릭이라는 말이 공허하지 않은 이유

Humans&가 내세우는 키워드는 휴먼 센트릭이야.
보통 이런 말 나오면 감성 카피부터 떠오르는데, 여기서는 좀 달라. 이들이 말하는 휴먼 센트릭은 AI가 사람을 대체하는 게 아니라,
사람과 사람 사이 협업을 강화하는 연결 조직이 되자는 쪽이야.

그래서 제품 방향도 일반적인 챗봇이 아니라 AI 메신저에 더 가까워 보여. 사람과 사람이 대화하는 공간 한가운데에 AI가 끼어들어서 기억하고, 정리하고, 조율해주는 구조. 기존 챗봇이 사용자와 AI의 1대1 관계였다면, Humans&는 처음부터
사람 여러 명과 AI 여러 개가 얽힌 협업 네트워크를 전제로 출발한 느낌이야.

이 관점에서 보면, 휴먼 센트릭은 슬로건이 아니라 아예 조직 단위로 AI를 어떻게 심을 거냐는 설계 철학에 가깝지.

 

기술 키워드가 말해주는 방향성

Humans&가 직접 언급한 기술 키워드도 꽤 노골적이야.

• Long-horizon RL - 단기 응답이 아니라, 사람과 조직의 장기 목표를 맞추는 강화학습
• Multi-agent RL - 여러 에이전트가 동시에 협력하거나 경쟁하는 구조
• Memory와 user understanding - 유저 정보를 묻고, 저장하고, 나중에 다시 쓰는 장기 메모리

이들이 말하는 그림은 이거야. 챗봇이 가만히 기다리는 게 아니라,
필요한 정보를 먼저 질문하고, 그걸 기억해두는 존재. 이게 제대로 되면, 슬랙이나 디스코드에서 늘 반복되는
이미 말했는데 또 설명해야 하는 커뮤니케이션 낭비를 AI가 중간에서 캐싱해주는 구조로 바뀔 수 있어.

 

서비스기획 관점에서 보면 더 흥미로운 지점

이 회사가 서비스기획 관점에서 진짜 흥미로운 이유는 몇 가지가 있어.

첫째, 제품과 사이언스를 처음부터 하나로 묶겠다고 선언한 점이야. 보통은 모델 팀 따로, 제품 팀 따로 가는데 여기는 연구 어젠다 자체에 사용자 인터랙션 방식이 포함돼 있어.

둘째, 조직과 커뮤니티를 AI가 강화해야 할 대상으로 본다는 거야. 일반적인 B2B SaaS가 워크플로 일부를 자동화한다면, Humans&는 팀의 대화와 기억 자체를 다시 디자인하려는 쪽이야.

실무적으로 상상해보면 이런 그림이 가능해져.

• 팀 채팅방에 상주하면서 각 사람의 역할과 우선순위를 기억하는 팀 브레인
• 프로젝트별로 다른 에이전트를 두고, 서로 정보를 동기화하는 구조
• 회의록, 결정 사항, 다음 액션을 자동으로 묶어서 새로 들어온 팀원에게 온보딩 패키지처럼 제공하는 기능

이건 단순한 생산성 도구라기보다 팀의 집단 기억을 관리하는 시스템에 가까워.

 

앞으로 이 판은 어떻게 흘러갈까

지금까지의 거대 AI 스타트업은 더 큰 모델, 더 좋은 성능으로 승부해왔어.

Humans&는 애초에 인간과 조직을 단위로 본 인터페이스를 들고 나왔다는 점에서 다르게 느껴져.

멀티에이전트, 롱호라이즌 RL, 메모리 같은 기술은 사실 연구 영역에서는 계속 나오던 이야기야.
새로운 건 기술 그 자체라기보다는 이걸 조직 협업에 직격으로 꽂아버린 사업 모델이야.

이 흐름이 본격화되면, 개인용 챗봇 경쟁이 아니라 팀 단위의 두 번째 뇌를 누가 먼저 제대로 제품화하느냐 싸움으로 갈 가능성이 커.

그때 중요한 건 모델 스펙이 아니라

• 팀이 신뢰할 수 있는 메모리의 투명성
• 권한과 접근 범위를 어떻게 설계하느냐는 거버넌스
• 사람들이 이미 쓰고 있는 협업 도구와 얼마나 자연스럽게 붙느냐

Humans&는 지금 그 판에 먼저 자리를 잡으려는 회사로 보면 딱 맞아. 이 글 마지막에 이런 질문 하나 던지면 좋아. 우리 팀 협업에 이런 AI가 들어온다면, 어디까지 맡길 수 있을까.