Localiza가 생성형 AI를 중심으로 업무를 재편한 방법

생성형 AI가 등장했을 때 Localiza가 세운 관점은 이후의 모든 행보를 결정했습니다. 생성형 AI는 업무 도구에 소프트웨어 하나를 더하는 것이 아니라, 회사의 운영 방식 자체를 바꾸는 변화라는 것이었습니다.

Localiza는 개별 활용 사례를 추구하는 대신, 대규모 실험을 통한 비즈니스 혁신, 새로운 고객 인터페이스 구축, AI 네이티브 제품 개발이라는 세 가지 전략적 축을 중심으로 OpenAI와의 협력을 추진했습니다. 이 세 가지를 관통하는 것은 지능과 맥락, 속도를 중심으로 프로세스를 재설계하겠다는 결정입니다.

사내 도입을 이끄는 원칙은 명확합니다. 규모를 넓히면 배움이 쌓이고, 그 배움이 더 나은 제품을 만든다는 것입니다.

이를 실천하기 위해 ChatGPT 라이선스를 단순한 개인 혜택이 아니라 실험과 생산성 향상을 위한 자원으로 배포했습니다. 재무부터 일상적인 운영 업무까지, Localiza 전반의 팀들은 맞춤형 GPT, 에이전트, Codex를 활용한 실험을 활발히 이어가고 있습니다.

Codex는 소프트웨어 엔지니어, 제품 관리자, 디자이너, 데이터 과학자로 구성된 기술 부서에 처음 도입되었습니다. 하지만 도입은 거기서 멈추지 않았습니다. 분석가, 관리자, 프로젝트 관리 조직(PMO), 변호사 등 비즈니스 분야의 전문가들도 자신의 전문 영역에서 가설을 검증하기 위해 직접 프로토타입과 자동화 기능을 만들기 시작했습니다.

이는 회사도 예상하지 못했던 효과였습니다. 여러 직무의 구성원들이 함께 개발 대기 목록에 올릴 솔루션을 미리 프로토타입으로 구현하면서, 개발에 앞선 단계 자체가 새롭게 정의된 것입니다.

Petenussi는 병목의 원인이 기술이 아니라 사람에게 있다고 말합니다.

두 번째 영역은 사람들의 행동 변화에 주목하는 데서 출발합니다. 사람들이 필요한 것을 자연어로 설명하기 시작하면서, 의도를 표현하는 바로 그 순간이 모빌리티 서비스로 이어지는 새로운 접점이 되고 있습니다.

Localiza의 내부 데이터도 이러한 변화를 뒷받침합니다. 2024년부터 대규모 언어 모델(LLM)을 통한 유입이 빠르게 늘고 있으며, ChatGPT가 주요 채널로 부상했습니다.

Localiza는 이 영역에 일찍부터 자리 잡기로 했습니다. 2026년 3월, Localiza는 브라질 최초의 모빌리티 플랫폼이자 라틴 아메리카 최초의 플랫폼 중 하나로 ChatGPT에 직접 통합된 앱을 선보였습니다. 고객은 대화 안에서 렌터카, 차량 구독, 중고차 옵션을 살펴보며 이용 여정을 시작한 뒤, Localiza의 안전한 환경에서 거래를 완료할 수 있습니다.

Localiza는 ChatGPT 내 자사 앱을 본래 취지에 맞게 실험으로 바라봅니다. 고객 행동의 최신 변화를 가까이에서 파악하고, 실제 상호작용을 통해 더 빠르게 학습하며, AI가 기존 생태계를 어떻게 보완하는지 탐색하기 위한 실험입니다.

Localiza의 가장 대표적인 AI 네이티브 제품은 대화형 어시스턴트 Liza입니다. Liza는 이미 회사 운영에서 확고한 성공 사례로 자리 잡았습니다.

기존 챗봇과의 차이는 인터페이스가 아닌 아키텍처에 있습니다. Liza는 정해진 의사결정 트리를 따르는 대신 대화와 의도, 맥락을 중심으로 설계되었습니다. OpenAI 모델, Localiza 서비스, 전문 도구를 결합해 첫 요청을 이해하는 것부터 렌터카 이용 여정의 주요 단계를 돕는 것까지, 경험의 핵심 부분을 지원합니다.

목표는 반복적인 고객 여정을 높은 품질로 처리하고, 팀이 더 복잡하고 가치 있는 상호작용에 집중하도록 하는 것입니다.

하지만 자동화한 업무의 양으로 성공을 측정하지는 않습니다.

Localiza는 이런 기술을 활용하기 전부터 고객 서비스 여정을 단계별로 정리하고 측정해 왔습니다. 이 기반이 있었기에 에이전트가 나설 지점과 사람이 개입해야 할 지점을 명확하게 판단할 수 있었습니다.

Liza는 지속적인 학습의 선순환도 만들어냅니다. 상호작용에서 얻은 신호를 집계하고 모니터링해 고객의 요구, 불편을 겪는 지점, 서비스 기회를 파악하는 데 활용합니다. 이러한 신호는 음성을 텍스트로, 텍스트를 음성으로 변환하는 기능과 결합되어 Liza의 진화를 뒷받침합니다. 단순히 거래를 처리하는 챗봇에서, 다양한 모빌리티 여정 전반에 걸쳐 학습하고 확장할 수 있는 AI 네이티브 고객 인터페이스로 발전하는 것입니다.

OpenAI와의 파트너십은 일찍 시작되었습니다. Liza의 첫 버전은 GPT‑3.5를 기반으로 작동했습니다.

Petenussi에게 이 파트너십의 핵심 가치는 특정 기능이 아니라 함께 발전하는 두 회사가 서로에게서 적극적으로 배운다는 데 있습니다. 파트너인 OpenAI는 Localiza의 과제를 이해하고, 기술 부문 안팎에서 역량의 성숙도가 서로 다르다는 점도 이해합니다.

그가 시장의 다른 기업들에도 자주 강조하는 점입니다. 아직 성숙해 가는 기술일수록 시행착오와 긴밀한 협력의 가치는 크다는 것입니다.

• 2026년 3월, Localiza는 브라질 기업 중 최초이자 라틴 아메리카에서도 선도적으로 ChatGPT에 직접 통합된 앱을 출시했습니다. 최근에는 브라질에서 진행되는 ChatGPT 광고 시범 운영에 광고주로 참여했습니다.

• 2024년부터 LLM을 통한 유입이 빠르게 늘고 있으며, ChatGPT가 주요 채널 역할을 하고 있습니다.

• Liza 어시스턴트는 60개 이상의 전문 에이전트로 작동합니다. 이 에이전트들은 추론 모델, MCP 통합, 렌터카 이용 여정을 조율하는 전문 도구를 기반으로 구축되었습니다.

• 재무부터 운영까지 전사 각 팀에서 맞춤형 GPT, 에이전트, Codex를 활용한 실험을 활발히 이어가고 있습니다.

• Codex는 기술 부서에 도입된 후 비즈니스 부문으로 확산되었으며, 분석가, 관리자, PMO, 변호사들도 직접 프로토타입과 자동화 기능을 만들고 있습니다.

• 기술 조직은 19개 트라이브와 130개 스쿼드로 구성되어 있습니다.

• AI를 생산성 향상 수단이 아닌 새로운 운영 방식으로 바라보세요. 가장 큰 성과는 지능과 맥락, 속도를 중심으로 프로세스를 재설계할 때 나옵니다.

• 규모를 넓혀 배움을 얻으세요. 대규모로 동시에 진행하는 실험은 완벽한 시범 사업 하나보다 더 많은 지식을 조직에 축적합니다.

• 실험을 기술 부서 밖으로 확장하세요. 변호사, PMO, 분석가가 각자의 영역에서 프로토타입을 만들면 개발 이전 단계의 업무 성격이 달라집니다.

• 여정을 자동화하기 전에 먼저 단계별로 정리하고 측정하세요. 품질 지표를 갖추면 에이전트가 개입할 지점과 사람이 반드시 필요한 지점을 판단할 수 있습니다.

• 도입의 병목은 모델이 아니라 새로운 역량을 익히는 데 있습니다. 수백 명이 일하는 방식을 바꾸는 일은 기술을 통합하는 것보다 더 어렵고, 성패에도 더 결정적인 영향을 미칩니다.

• 모델의 기능이 아니라 고객의 문제와 여정에서 출발하세요.

• 라이선스를 개인 혜택이 아닌 실험을 위한 예산으로 배분하세요.

• 대화형 에이전트의 활용을 확대하기 전에 품질 지표를 수립하세요.

• 새로운 대화형 채널 진출을 고객 확보 캠페인이 아닌 학습을 위한 실험으로 접근하세요.

• 각 상호작용에서 얻은 신호를 제품 자체의 개선에 활용해 선순환을 완성하세요.

Localiza의 목표는 앞으로 만들어갈 경험과 프로세스의 중심에 AI를 두는 것입니다. 업무를 수행하는 방식, 고객에게 제공하는 경험, 운영상의 문제 해결 모두가 그 대상입니다.

OpenAI와 이미 개발 중인 다음 단계에는 Liza와 영업 특화 에이전트의 고도화, 고객 유입 접점으로서 대화형 인터페이스 정착, 그리고 에이전트 기반 소프트웨어 개발의 새로운 사이클이 포함됩니다.