노마디안 앞세워 글로벌 시장 진출 가속화

한컴이 차세대 워크포스 플랫폼인 '노마디안'을 핵심 동력으로 삼아, 오는 2030년까지 전체 매출의 50%를 해외 시장에서 달성하겠다는 야심 찬 목표를 공개했다. 김연수 한컴 대표는 29일 경기도 성남시 판교 소재 한컴타워에서 개최된 '노마디안 데이'를 통해 이러한 비전을 제시하며, 2028년에는 해외 매출 비중을 40%까지 끌어올리겠다는 중간 단계의 목표치도 함께 언급했다.

한컴의 글로벌 확장 전략은 미국 내 1인 기업과 소규모 사업자를 첫 타깃으로 설정하고 있으며, 노마디안과 더불어 에이전트 운영체제(AOS)를 축으로 삼아 사업 범위를 넓혀갈 방침이다. 노마디안은 경영자가 조직을 관리하듯 사용자가 직무별 에이전트들을 하나의 팀으로 구성해 업무를 위임할 수 있는 서비스다. 팀 리더 역할을 수행하는 '아라'가 지시 사항을 받아 팀원들에게 업무를 배분하면, 사용자는 각 업무의 자동 처리 여부나 승인 범위를 직접 설정할 수 있다. 또한 기본으로 제공되는 에이전트들과 연결하여 활용도를 극대화할 수 있는 구조를 갖췄다.

미국 시장 선점 위한 단계적 출시 로드맵

한컴은 오는 12월 미국 시장에서 노마디안의 베타 서비스를 우선적으로 선보인 뒤, 내년 3월에는 글로벌 정식 버전을 출시할 예정이다. 정식 출시 시점에는 주요 국가와 언어를 중심으로 현지 파트너십을 체결하고 고객 지원 체계를 촘촘히 구축할 계획이다. 김 대표는 노마디안을 선두로 내세우되, 이를 뒷받침할 다양한 기술 분야에도 지속적인 투자를 이어가며 해외 매출 확대를 위한 에이전트 AOS 기술력을 강화하겠다고 강조했다.

특히 이번 서비스는 단순한 업무 보조를 넘어 소규모 기업의 조직 운영 전반을 지원하는 데 초점을 맞췄다. 사용자는 마케팅이나 리서치 등 구체적인 목적에 따라 웹 형태 등의 다양한 결과물을 얻을 수 있다. 김 대표는 한 명의 직원이 다수의 에이전트를 활용해 조직 내에서 얼마나 큰 영향력을 발휘할 수 있는지가 기업 성장의 핵심이라고 보고, 경영자 개인이 낼 수 있는 업무 효율과 성과를 극대화하는 방향으로 기획을 진행했다고 설명했다.

521만 개 소기업 타깃, 현지 파트너십 강화

한컴이 첫 번째 글로벌 공략지로 낙점한 곳은 미국이다. 초기 고객군은 이미 에이전트 기술을 사용 중이거나 관련 비용을 지불하고 있는 현지 1인 사업자 및 소기업으로 설정했으며, 1차 공략 대상의 규모는 약 521만 개의 기업체로 추산된다. 김 대표는 첫 고객 선정부터 비전 검증, 가격 책정 단계에 이르기까지 모든 과정을 현지 파트너와 긴밀하게 협력하며 수립하고 있다고 밝혔다.

오는 11월 17일에는 미국 시애틀에 위치한 아마존 본사에서 노마디안의 공식 출시 행사가 열린다. 이 행사에는 김 대표가 직접 현지 경영진에게 서비스를 소개할 예정이며, 에이전트 AOS를 통해 시장 진입 전략을 함께 짜온 관계자들도 발표자로 참여한다. 마케팅과 고객 응대, 서비스 운영 등은 현지 전문 기업의 도움을 받는다. 비주얼피즈(VisualFizz)가 베타 서비스 기간 동안 고객 지원 업무를 맡게 된다.

사용자 맞춤형 학습과 강력한 락인 전략

김 대표는 미국 현지 인력을 즉각 채용하는 방식 대신, 전문 파트너사를 활용해 현지 시차에 최적화된 운영 및 지원 체계를 구축하는 방식을 택했다. 베타 서비스는 단계적으로 운영될 예정이다. 실제 이용 패턴을 통해 확보한 업무 시나리오와 사용자 동선을 면밀히 분석하여, 내년 3월 정식 출시 전까지 사용자 인터페이스(UI)와 이용 경험(UX)을 고도화할 계획이다. 더불어 노마디안을 잘 활용하는 우수 기업과 창업자를 선발하는 시상 프로그램도 준비 중이다.

가격 정책 또한 이용자 피드백에 따라 유연하게 조정될 전망이다. 김 대표는 2027년까지 정가 대비 50~60% 수준의 할인율을 적용하며 시장에 적합한 가격 체계와 라이선스 모델을 확립하겠다고 밝혔다. 고객 유지를 위한 핵심 전략으로는 '개인화'를 꼽았다. 이용자 개별적인 업무 처리 방식과 승인 기준을 시스템이 학습해 서비스를 최적화하고, 에이전트 캐릭터가 성장하는 경험을 제공함으로써 지속적인 이용을 유도한다는 구상이다. 김 대표는 사용자의 서로 다른 승인 선호도와 자동화 요구 사항을 학습하여 개인에게 최적화된 환경을 제공하는 것이 강력한 락인(Lock-in) 포인트가 될 것이라고 설명했다.