볼터(Bolter)란? 채팅으로 업무 자동화를 지향하는 AI 플랫폼

볼터(Bolter)는 업무용 대화를 단순한 소통 창구가 아니라 AI 에이전트에게 일을 지시하고, 실행 결과를 검토·공유하는 작업 공간으로 바꾸려는 AI 네이티브 메신저다. 영국의 벤처 빌더 임프로버블(Improbable)이 자체 자금 1,000만 달러를 투자해 스텔스 모드에서 공개했으며, 현재는 초대 전용 베타로 제공된다. 313

핵심은 ‘워크플로 설정’ 대신 채팅으로 업무를 설명하는 것

기존 업무 자동화 도구는 보통 API 연결, 조건 설정, 시각형 플로우 구성 등을 요구한다. 볼터의 접근은 다르다. 사용자가 코드를 쓰거나 워크플로의 모든 단계를 직접 설계하는 대신, 새로 온 동료에게 업무를 설명하듯 자연어로 목표나 절차를 적는 방식이다. 315

볼터는 이렇게 설명한 업무를 실행 가능한 작업으로 만들고, 팀 안에서 공유·재사용할 수 있다고 설명한다. 이미 만들어진 워크플로 블루프린트를 설치한 뒤 조직 상황에 맞게 수정하는 방식도 지원한다. 13

즉, 볼터가 겨냥하는 사용자는 자동화가 필요하지만 개발 인력이나 별도의 자동화 구축 역량이 충분하지 않은 현업 팀이다.

여러 AI 에이전트가 작업을 나눠 맡는 구조

볼터는 하나의 챗봇이 다음 행동을 제안하는 수준보다, 여러 AI 에이전트가 업무를 분담하는 구조를 내세운다. 회사 설명에 따르면 에이전트들은 작업을 계획하고, 접근 방식을 검토하며, 서로에게 일을 넘길 수 있다. 각 에이전트는 별도의 컴퓨터에서 작동하고 수행 단계의 기록(영수증 형태의 증적)을 제공한다고 한다. 915

사용자 입장에서는 원하는 결과나 프로세스를 지시하고, AI 에이전트가 이를 실행하는 동안 결과를 확인하거나 동료와 공유하는 방식이 목표다. 다만 실제 기업 시스템에서 이 방식이 얼마나 일관되게 작동하고, 감독과 통제를 충분히 제공하는지는 베타 이후 검증돼야 할 부분이다. 13

특정 AI 모델에 묶이지 않는 ‘모델 중립’ 전략

볼터는 특정 생성형 AI 모델 제공업체에 종속되지 않는 모델 중립(model-neutral) 플랫폼을 표방한다. 업무 요청마다 가장 적합하다고 판단하는 모델로 라우팅하며, 오픈소스 모델도 활용할 수 있다는 설명이다. 또한 고객 데이터를 학습에 사용하지 않는다고 밝히고 있다. 710

기업 고객에게는 성능과 비용, 모델 공급업체 선택권 측면에서 의미가 있을 수 있다. 볼터는 이를 바탕으로 사람과 AI 에이전트가 함께 일하는 혼합형 팀을 위한 오케스트레이션 계층으로 자리매김하려 한다. 17

‘유럽형 AI 업무 메신저’라는 포지셔닝

볼터는 유럽 기반의 주권성(sov​​ereign), 모델 중립형 메시징 플랫폼을 표방한다. 사람과 AI 에이전트가 함께 일하는 팀을 위한 서비스라는 것이 회사의 핵심 메시지다. 13

이는 시장에서 이미 입증된 성과라기보다 초기 전략적 포지셔닝에 가깝다. 볼터는 기존 협업 도구나 자동화 서비스에 AI 기능을 덧붙이는 방식보다, 처음부터 AI 작업 수행을 중심에 둔 새 업무 공간이 더 유용하다는 점을 보여줘야 한다. 현재 접근 자체가 초대 전용 베타에 한정돼 있다는 점도 함께 봐야 한다. 313

허먼 나룰라의 개인 프로젝트에서 출발

볼터는 임프로버블 공동 창업자이자 CEO인 허먼 나룰라(Herman Narula)가 직접 코딩한 개인 프로젝트에서 시작된 것으로 전해진다. 이후 약 1년간 임프로버블 내부에서 개발됐고, 출시 시점 기준으로 7명 규모의 팀이 제품을 운영하고 있다. 6915

볼터의 출시는 임프로버블의 벤처 빌더 전략과도 맞물린다. 임프로버블은 2023년 벤처 빌딩으로 전환했으며, 볼터는 Somnia와 Kallikor에 이어 스텔스 모드에서 나온 세 번째 제품으로 소개됐다. 이번 1,000만 달러는 외부 투자 유치 라운드가 아니라 임프로버블 자체 자금으로 집행된 시드 투자다. 외부 자본 유치는 이후 단계에서 이뤄질 수 있다는 관측이 나왔다. 69

볼터가 입증해야 할 것

볼터의 제안은 간결하다. 사람이 채팅으로 업무를 설명하면 전문화된 AI 에이전트들이 작업을 조율하고, 그 결과를 팀이 검토하고 재사용하게 하겠다는 것이다.

하지만 기업용 서비스에서 중요한 것은 기능 소개보다 실행 신뢰성이다. 자연어 지시가 반복 가능한 업무 결과로 이어지는지, 사람이 얼마나 효과적으로 감독할 수 있는지, 연결된 업무 시스템에 대한 통제와 신뢰를 확보할 수 있는지가 관건이다. 모델 중립성과 유럽 주권성이라는 차별화 포인트는 분명하지만, 실제 도입과 안정성은 아직 초기 베타 단계에서 검증될 과제다. 1313