회사 내 영업부서을 위한 AI 추론 기술 기업 액티블리AI(Actively AI)가 베인 캐피탈 벤처스(Bain Capital Ventures) 주도로 시리즈 A 투자 1,750만 달러를 유치했다. 이번 투자에는 시드 라운드를 이끌었던 퍼스트 라운드 캐피탈(First Round Capital)도 참여했으며, 이로써 액티블리의 총 투자 유치액은 2,250만 달러에 달한다.

액티블리는 창립 이후 램프(Ramp), 아이언클래드(Ironclad), 어텐티브(Attentive), 다이얼패드(Dialpad) 등 유명 기업들의 매출 성장을 지원해왔다. 특히 이들 기업은 액티블리의 기술을 통해 수억 달러의 추가 매출을 달성한 것으로 알려졌다.

‘GTM 초지능’으로 매출 혁신 주도

액티블리의 핵심 경쟁력은 ‘GTM 초지능(GTM Superintelligence)’이라 불리는 혁신적인 AI 추론 기술이다. 이는 단순한 자동화나 보조 수준을 넘어, 매출 조직의 성장을 위한 최적의 의사결정을 내릴 수 있는 추론 중심 접근법이다.

“2년 안에 모든 성공적인 매출 조직은 인간 주도 의사결정보다 뛰어난 성능을 발휘하는 고급 AI에 의해 운영될 것입니다,” 액티블리 AI의 공동 창업자이자 CEO인 미히르 가리멜라(Mihir Garimella)는 이같이 설명했다. “우리의 GTM 초지능은 단순히 자동화하는 차원이 아니라, 기업 성장을 위한 최상의 결정을 능동적으로 내릴 수 있습니다.”

시장에 나와 있는 대부분의 ‘AI 영업 어시스턴트’가 표면적인 개인화와 피상적인 관련성만 제공하는 것과 달리, 액티블리는 각 기업에 맞춰 학습된 맞춤형 추론 모델을 구축한다. 이 모델은 최고 수준의 영업사원과 동등한 판단력을 갖추면서도, 인간이 처리할 수 있는 것보다 훨씬 더 많은 데이터를 분석할 수 있다.

실시간으로 진화하는 지능형 매출 플랫폼

액티블리 플랫폼은 각 기업의 제품, 영업 전략 및 포지셔닝에 맞춰 설계된 비공개 AI 모델을 기반으로 한다. 이 시스템은 수백만 개의 데이터 포인트를 분석해 잠재 고객에 대한 완전한 그림을 그려내고, 가장 유망한 기회를 식별한다.

특히 주목할 만한 점은 AI 기반 추론 에이전트가 계정별로 언제, 어떻게 접근해야 할지에 대한 정확한 가설을 형성한다는 것이다. 시기적절한 추천과 관련성 높은 메시징을 제공하며, 영업사원이 더 정보에 기반한 대화를 나눌 수 있도록 필요한 조사 자료도 함께 제공한다.

액티블리의 시스템은 RevOps, 마케팅, SDR, AE 및 계정 관리자 등 전체 매출 조직이 동기화된 방식으로 움직일 수 있게 조율하며, 지속적으로 자체 학습하고 발전하는 알고리즘을 통해 매출 성과를 끊임없이 최적화한다.

실제 비즈니스 성과로 입증된 효과

램프(Ramp)는 액티블리의 인텔리전스 엔진을 활용해 신제품을 빠르게 출시하면서도 가장 적합한 구매자를 정확히 타겟팅했다. 그 결과 지난 1년간 수천만 달러의 성사된 매출을 달성했으며, 현재 램프의 모든 신규 비즈니스 담당자는 입사 첫날부터 액티블리 시스템 교육을 받고 있다.

또한 아이언클래드는 액티블리를 통해 잠재 고객을 자격 있는 파이프라인으로 전환하는 비율이 41% 증가했다. 램프의 영업 부사장 마이클 매니(Michael Manne)는 “액티블리는 우리 매출 조직 전반에 걸친 기초적인 GTM AI 레이어를 제공합니다. 파이프라인 커버리지와 매출 창출에 미치는 영향력 측면에서 우리 기술 스택 중 가장 높은 ROI를 보여주는 플랫폼 중 하나”라고 평가했다.

혁신적 AI 기술력 바탕으로 빠른 성장 전망

액티블리는 스탠포드 AI 연구원 출신인 미히르 가리멜라와 안슐 굽타(Anshul Gupta)가 공동 창업했으며, 초기 팀은 하버드와 카네기 멜론의 AI 연구 배경을 가진 인재들과 구글, 스케일 AI 등 주요 기업 출신의 전문가들로 구성되어 있다.

베인 캐피탈 벤처스의 파트너 아제이 아가왈(Ajay Agarwal)은 “다른 영업 도구들이 AI 기능을 약속하면서도 단지 점진적인 통찰력만 제공하는 것과 달리, 액티블리의 플랫폼은 최고 수준의 영업 전문가가 계정을 철저히 분석하는 방식을 복제한다”고 투자 이유를 설명했다.

액티블리는 이번 투자금을 추론 엔진 강화, 매출 스택 전반에 걸친 사용 사례 확장, 그리고 팀 확대에 사용할 계획이다. 기존의 단순한 자동화나 데이터 증가에 의존하던 영업 전략을 넘어, 진정한 AI 추론 기반의 매출 혁신을 이끌 것으로 기대된다.