AI 기반 전문가 네트워크 플랫폼 Ethos, 2,275만 달러 규모 시리즈 A 투자 유치

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핵심 요약

런던 기반의 스타트업 Ethos가 음성 AI 기술을 활용해 전문가의 세부 역량을 파악하고 기업의 복잡한 요구사항에 최적화된 인재를 연결하는 플랫폼을 구축했다. 기존 링크드인이나 전문가 네트워크가 직함 위주의 얕은 정보에 의존하는 것과 달리, Ethos는 음성 인터뷰를 통해 전문가의 실제 지식과 경험 데이터를 심층 수집한다. 수집된 데이터는 공개된 블로그, 논문 등과 결합되어 정교한 지식 그래프를 형성하며, 이를 통해 '금융 자동화를 해결하는 스타트업 출신 인재'와 같은 구체적인 자연어 쿼리에 대응한다. 최근 a16z 주도로 2,275만 달러의 시리즈 A 투자를 유치했으며, 현재 헤지펀드와 주요 AI 연구소 등을 고객사로 확보하며 연간 매출 1,000만 달러(8-figure) 달성을 앞두고 있다.

배경

지식 그래프(Knowledge Graph)의 기본 개념, 전문가 네트워크(Expert Network) 시장에 대한 이해

대상 독자

AI 인재 채용 담당자, 전문가 네트워크 서비스 기획자, AI 모델 학습용 데이터 확보가 필요한 연구소

의미 / 영향

이 서비스는 AI가 단순한 챗봇을 넘어 인간의 전문 지식을 구조화하고 매칭하는 인프라로 진화하고 있음을 보여줍니다. 특히 AI 연구소들이 모델 고도화를 위해 고도의 전문 지식을 가진 인간의 피드백을 필요로 하는 '에이전트 경제'로의 전환기에 핵심적인 가교 역할을 할 것으로 예상됩니다.

섹션별 상세

기존 전문가 네트워크 플랫폼들이 직함과 직무 설명 위주의 정적인 데이터에 의존하여 실제 필요한 세부 기술력을 가진 인재를 찾는 데 한계를 보였다. Ethos는 사용자의 목소리를 통해 전문 지식을 추출하는 음성 기반 온보딩 시스템을 도입하여 직함에 가려진 하위 전공 분야와 실질적 역량을 데이터화했다. 이를 통해 기업은 단순한 직함 검색이 아닌 실제 수행 능력 기반의 정밀한 매칭 결과를 얻을 수 있다.

Ethos의 음성 기반 온보딩 인터페이스 스크린샷 — Screenshot사용자가 텍스트 입력 대신 음성으로 자신의 경력과 전문성을 설명하는 과정을 보여줍니다. 이는 기사에서 언급된 '음성 기반 데이터 수집'이 실제 제품에서 어떻게 구현되는지 시각적으로 증명합니다.

DeepMind 출신 창업자의 전문성을 바탕으로 경제 구조를 사람, 기업, 제품이 연결된 거대한 지식 그래프로 정의하고 알고리즘을 통해 이들을 최적화하여 매칭한다. 전문가가 제공한 데이터 외에도 블로그, 학술 논문, 소셜 링크 등 공개된 외부 소스를 통합 분석하여 인재의 전문성을 다각도로 검증한다. 이러한 데이터 통합 방식은 단순 검색 엔진보다 훨씬 복잡하고 구체적인 자연어 질문에 대한 답변을 가능하게 한다.

기업용 프로젝트 기회 등록(Opportunity Brief) 화면 — Screenshot기업이 AI 에이전트를 통해 네트워크 내에서 최적의 매칭을 찾기 위해 프로젝트 요구사항을 입력하는 양식을 보여줍니다. 자연어 쿼리를 통해 복잡한 조건의 전문가를 찾는 과정을 설명하는 근거가 됩니다.

주요 AI 연구소들이 법률, 의료, 금융 등 전문 분야의 AI 모델을 구축하기 위해 인간 전문가의 피드백과 지식을 대규모로 필요로 하는 시장 상황이 강력한 성장 동력이 되고 있다. Ethos는 매주 약 35,000명의 전문가가 새롭게 합류하고 있으며, 프로젝트당 30% 이상의 수수료를 받는 비즈니스 모델을 통해 연간 8자리 수(천만 달러 단위) 매출을 기록할 것으로 전망된다. 현재 8명의 소수 정예 팀으로 운영되며 기술력을 바탕으로 효율적인 확장을 목표로 하고 있다.

실무 Takeaway

음성 인터뷰를 통해 텍스트로 표현하기 어려운 전문가의 암묵적 지식을 데이터화함으로써 기존 링크드인 방식의 직함 기반 매칭 한계를 극복했다.
AI 연구소들이 전문 도메인 모델 학습을 위해 인간 전문가의 피드백을 대량 구매하는 트렌드를 포착하여 새로운 수익원을 확보했다.
전문가 데이터와 외부 공개 지식(논문, 블로그)을 결합한 지식 그래프 아키텍처를 통해 복잡한 조건의 자연어 인재 검색 기능을 구현했다.