플로우, ‘AI 에이전트’ 선봬…국내 최초 프로젝트 설계

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(주)는 협업툴 ‘플로우(flow)’에 국내 최초 ‘프로젝트 설계 AI 에이전트’를 출시했다. AI가 정리해주는 단계를 넘어, 프로젝트 구조 자체를 설계하는 영역까지 확장한 것이다. 이번 업데이트를 통해 플로우는 단순 관리 도구를 넘어 기획 단계부터 개입하는 ‘AI 협업 플랫폼’으로의 전환을 본격화했다.


▼ AI가 프로젝트를 설계한다…협업툴의 역할을 바꾼 ‘국내 최초’ 시도


기존 협업툴의 AI 기능이 회의록 요약이나 문서 정리 등 사후 보조 역할에 머물렀다면, 플로우의 AI 에이전트는 프로젝트의 ‘설계자(Architect)’로 역할을 확장했다. 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 소요되던 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.


<h2>▼ 국내 최초 ‘프로젝트·워크플로우 이해 기반’…생산성이 높을 수밖에 없는 이유

</h2>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 설계한8다. 그 결과 관리자는 프로젝트 초반의 불확실성을 줄일 수 있고, 팀은 시작부터 표준화8된 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”고 설명했다.


<h3>▼ 프로젝트 설계?실행?관리?검색?보안까지 잇는 AI 협업 OS

</h3>플로우의 AI 에이전트는 프로젝트의 탄생부터 보안까지 업무 전 사이클을 하나의 AI 흐름으로 연결한 ‘엔드 투 엔드(End-to-End) 협업 OS’를 지향한다.


■ 프로젝트 설계
프로젝트 목적과 배경만 입력하면, AI가 업무(Task) 구조와 일정, 담당자 구조까지 한 번에 설계한다. 프로젝트마다 반복되던 초기 기획과 세팅 부담을 줄여, 시작 단계의 혼선을 최소화했다.
■ 실행 (멀티 생성형 AI 기반 업무 실행)
플로우 AI는 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 주요 글로벌 AI 모델을 하나의 환경으로 통합해, 별도의 AI 툴 도입 없이 협업툴 내에서 바로 실무를 수행할 수 있도록 했다.
■ 관리 (전사 AX를 위한 AI 통합 관리)
어드민 대시보드를 통해 부서별·개인별 AI 활용 현황을 한눈에 파악할 수 있어, AI 활용이 특정 개인이 아닌 조직 전반으로 확산되도록 지원한다.
■ 검색 (협업툴 AI 스마트검색)
협업툴에 있는 모든 데이터 (내부 대화, 문서, 업무 이력, 파일 등)를 맥락 기반으로 분석해 질문 형태로 검색할 수 있으며, 요약·비교·추론까지 지원해 정보 탐색 효율을 높였다.
■ 보안 (기업 환경을 고려한 AI 보안 설계)
민감 정보 자동 마스킹과 데이터 통제 기능을 기본 적용해, 기업 환경에서도 AI를 안전하게 활용할 수 있도록 설계됐다.
플로우 측은 “프로젝트 설계부터 실행, 관리, 검색, 보안까지 하나의 AI 흐름으로 연결하는 것이 목표”라며 “기업이 AI를 전사적 협업 인프라로 활용할 수 있는 구조를 만드는 데 집중했다”고 밝혔다.


<h2>▼ 기업용 AI의 3대 난제 ‘생산성·가격·보안’ 동시 해결

</h2>플로우는 이번 AI 에이전트 출시를 통해 기업들이 AI 도입 과정에서 반복적으로 직면해온 생산성 저하, 높은 비용 구조, 보안 리스크라는 세 가지 핵심 과제를 동시에 해결하겠다는 방향을 제시했다. 단순한 기능 추가가 아니라, 기업 환경에서 실제로 작동하는 구조적 설계에 초점을 맞췄다는 설명이다.


△ 첫째, 생산성 측면에서는 프로젝트 설계 자동화를 통해 기획·구조화 단계의 반복 작업을 제거했다. 기존에는 사람이 직접 설정하던 업무 구조와 일정 흐름을 AI가 설계함으로써, 조직은 초기 세팅 부담을 줄이고 실행에 집중할 수 있게 됐다. 이는 AI를 보조 도구가 아닌 업무 출발점의 전환 수단으로 확장한 사례다.


△ 둘째, 비용 구조를 재정의했다. 플로우 AI는 OpenAI의 챗GPT, Google의 제미나이, Anthropic의 클로드 등 주요 글로벌 생성형 AI 모델을 하나의 환경으로 통합했다. 기업은 별도의 AI 툴을 중복 도입할 필요 없이 협업툴 내에서 바로 활용할 수 있어, 도입·운영 비용과 관리 복잡도를 동시에 낮출 수 있다.


△ 셋째, 보안을 기본값으로 설계했다. 플로우 AI는 기업 환경에서의 안전한 사용을 위해 프롬프트 가드 기능을 제공하며, 해당 기능은 기본적으로 상시 활성화되어 있다. 민감 정보가 포함될 수 있는 요청의 경우, 관리자(어드민)는 어드민 대시보드를 통해 해당 기능을 활성화 또는 비활성화할 수 있다. 이 기능은 AI 사용 과정에서 입력되는 데이터 중 민감 정보가 포함될 가능성을 사전에 고려한 장치로, 기업이 내부 정책에 따라 통제 수준을 조정할 수 있도록 설계됐다.
플로우 관계자는 “기업용 AI는 성능 경쟁을 넘어 비용 효율성과 보안 안정성을 동시에 충족해야 실질적 도입이 가능하다”며 “플로우는 AI를 기능이 아닌 전사 협업 인프라로 정착시키는 데 집중하고 있다”고 밝혔다.


<h3>▼ “일의 시작을 AI에 맡기는 시대”...협업의 패러다임 전환

</h3>마드라스체크 이학준 대표는 “대부분의 AI가 질문 단위로 반응하는 데 그친다면, 플로우의 AI는 업무 흐름(Workflow) 단위로 사고한다는 점에서 근본적인 차이가 있다”며 “사람은 판단과 결정에 집중하고, 일의 시작은 AI가 맡는 새로운 협업 환경을 만들어가겠다”고 밝혔다.


한편, 플로우는 이번 AI 에이전트 출시를 기점으로 글로벌 SaaS 시장 공략을 가속화하고, 외형 성장과 수익성을 동시에 달성하며 2026년 IPO 준비를 본격화할 계획이다.

<h3>▼ 韓 ‘대기업·금융 ·공공’전 산업 현장에서 입증된 경쟁력…글로벌 TOP3 향한 도전

</h3>플로우는 이미 국내 전 산업군에서 압도적인 신뢰를 확보한 ‘국내 1위’ 협업툴이다. 삼성전기, 현대모비스 등 대기업부터 대한민국 해군, 국회예산정책처 등 공공기관, 그리고 보안에 민감한 대형 금융사까지 플로우를 통해 업무 혁신을 이뤄내고 있다. 이제 플로우는 국내 시장의 성공을 발판 삼아 미국, 일본, 영국 등 글로벌 무대로 뻗어 나간다. 슬랙(소통), 노션(문서)와는 궤를 달리하는 ‘AI 중심 전사적 협업 프로젝트 협업툴’이라는 독자적인 카테고리를 개척하며 2026년 매출 300억 원 달성과 함께 IPO(기업공개) 준비를 본격화할 계획이다.

마드라스체크 이학준 대표는 “플로우의 성장 사례는 글로벌 SaaS 시장에서도 충분히 통할 수 있는 구조적 경쟁력을 갖췄음을 의미한다”며 “한국을 넘어 전 세계 기업들의 AI 전략적 파트너이자 실질적인 업무 실행 플랫폼으로 자리매김해 글로벌 TOP3 협업 플랫폼으로 도약하겠다”고 강조했다.