범용 AI의 한계를 넘는 산업 특화 솔루션
직장인들이 일상에서 인공지능(AI)을 활발히 사용하고 있음에도 불구하고, 기업의 핵심적인 의사결정 단계에서는 여전히 AI의 한계가 명확히 드러난다. 예를 들어 매출 증대 방안을 요구하거나, 비용을 최소화하면서도 배송 지연을 줄여달라는 식의 복잡한 과제를 던졌을 때, 현재의 생성형 AI는 질문의 의도는 파악할지 몰라도 여러 제약 조건을 계산해 실질적인 실행 해법을 도출하는 데 어려움을 겪는다.
박진규 대표가 이끄는 스타트업 오믈렛은 이처럼 사람의 명령을 이해하는 범용 AI와 실제 비즈니스 시스템 사이의 간극을 메우는 데 집중한다. 오믈렛은 기업이 직면한 난해한 문제들을 AI 기술로 분석하여 최적의 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 기술력을 개발 중이다. 서울대학교 건축공학과를 졸업하고 미국 스탠퍼드대학교에서 토목·환경공학 박사 학위를 취득한 박 대표는 현재 카이스트 산업및시스템공학과 교수로 재직하고 있으며, 연구실의 성과를 산업 현장에 직접 적용하기 위해 2023년 오믈렛을 설립했다.
세 가지 핵심 기술의 결합과 압도적 효율성
오믈렛이 선보인 의사결정 자동화 솔루션은 세 가지 핵심 기술의 융합으로 완성된다. 우선 대규모언어모델(LLM)이 사용자의 지시 사항을 읽어내어 목적과 세부 조건을 파악한다. 이후 핵심 동력인 '오퍼레이션 인텔리전스 플랫폼(OIP)'이 복잡한 제약사항들을 계산하여 가장 최적화된 실행 방안을 찾아낸다. 여기에 현장에서 쌓아온 경험과 지식을 데이터화한 '지능 블록'이 결합되어 완성도를 높인다.
사용자가 코딩 기술 없이도 업무 목표를 입력하기만 하면, AI가 스스로 조건을 분석하고 대응책을 제시하는 구조다. 프로젝트를 거치며 축적된 현장 데이터는 새로운 업무 수행 시에도 활용된다. 오믈렛 측에 따르면, 과거 수개월이 소요되던 시스템 구축 및 최적화 작업이 이제는 단 하루 만에 완료될 정도로 효율성이 극대화되었다.
물류부터 의료까지, 증명된 현장 성과
이러한 기술력은 실제 산업 현장에서 구체적인 수치로 증명되고 있다. 대형 물류 기업의 경우, 수출용 차량 7,000대를 선박에 적재하기 위한 계획 수립 시간이 기존 며칠 단위에서 단 5분으로 단축되었다. 의료 현장에서도 성과가 나타났다. 간호사의 숙련도와 근무 규정, 휴가 일정 등 복잡한 변수를 고려해야 하는 근무표 작성 시간이 기존 2주에서 1분 내외로 줄어들었다.
현재 오믈렛은 현대글로비스, GS리테일, 중앙대광명병원 등과 협력하며 프로젝트를 수행해 왔으며, 최근에는 '엔비디아 인셉션 그랜드 챌린지 2026'에서 아시아태평양 지역 톱10에 이름을 올리기도 했다. 박 대표는 엔비디아가 하드웨어를, 오픈AI나 구글이 언어 모델을 제공하는 시장 환경 속에서, 실질적 의사결정을 이끄는 '지능 인프라' 영역은 여전히 비어 있다고 진단했다. 그는 향후 2~3년 내에 미국을 포함한 글로벌 시장에 진출해 세계 기업들이 사용하는 산업 운영 지능의 핵심 인프라로 도약하겠다는 포부를 밝혔다.
피지컬 AI와 국방 시장을 향한 도전
박 대표는 인류의 난제를 해결하고자 했던 구글 딥마인드의 데미스 허사비스를 자신의 롤모델로 꼽는다. 단순히 모델의 크기를 키우는 것을 넘어, 과학적·기술적 난제를 풀어 실제 성과를 내는 방식에 매료되었기 때문이다. 그는 엔비디아나 구글 같은 빅테크가 채우지 못하는 '산업 현장 특화 운영 지능'을 오믈렛만의 독자적 가치로 정의한다. 막대한 자본을 들여 범용 모델을 만드는 대신, 기존 모델을 활용하며 독자적인 최적화 엔진과 인재들의 성장 곡선에 집중하는 전략을 취하고 있다.
박 대표는 AI 탐색 기술의 고도화로 인해 과거에는 불가능했던 조합 최적화 문제들을 해결할 수 있게 된 점을 창업의 결정적 계기로 꼽았다. 그는 향후 3년 이내에 기업들이 범용 AI의 한계를 느끼고 실행 가능한 답을 찾기 시작할 때가 기술력을 인정받는 시점이 될 것이라고 내다봤다. 특히 그는 무인 수상정, 드론, 주차 로봇 등 인간의 개입 없이 AI의 로직을 즉각 수행하는 '피지컬 AI'와 '국방 AI' 시장을 최우선 타깃으로 삼아, 오믈렛의 엔진이 세상을 움직이게 만들겠다는 계획이다.