AI 워크플로우 혁신 꿈꾸는 시냅스AI에 시장이 주목한 이유

누구나 손쉽게 결과물을 얻어내는 생성형 AI가 대중화되며 대표적인 업무 도구로 자리 잡았다. 스탠퍼드대 인간중심 AI 연구소(HAI)가 발간한 ‘2026 AI 지표(AI Index 2026)’에 따르면, 생성형 AI는 출시 3년 만에 전 세계 인구의 53%가 사용할 정도로 확산됐고, 기업 조직의 88%는 최소 한 가지 이상의 업무 영역에 AI를 활용한다는 조사 결과가 나왔다.이제 AI를 써봤다는 사실 자체는 더 이상 중요하지 않다. AI를 어디에, 어떻게, 어떤 순서로 연결해 원하는 결과물을 만들고 성과로 이어가느냐에 집중해야 할 시점이다. 생성형 AI가 대중화됐다고 해서 곧바로 생산성 향상으로 연결되지는 않기 때문이다.AI를 다뤄본 사람이라면 누구나 업무 과정의 혁신을 고민하기 마련이다. 일반 생성 AI 도구는 다루기에 따라 얼마든지 정교한 결과물을 뽑아내지만, 일부 세부 조정 과정이 만만치 않다. 문제는 여러 차례 편집이나 조정을 거치는 동안 문맥의 정체성을 그대로 유지하기 어렵다는 점이다. 기술이 아무리 좋아지고 성능이 개선됐다 해도, 세밀한 디테일 구현에서는 아쉬움을 드러낼 때가 많다. 결국 여러 도구를 동시에 쓰면서 시간과 토큰(비용)을 낭비하는 경우가 허다하다.현재 생성 AI 플랫폼은 프롬프트(문자) 방식 또는 엔지니어링 기반 워크플로우(작업흐름) 방식으로 나뉜다. 전자는 손쉽지만 통제가 어렵고, 후자는 자유도는 높은 대신 진입장벽이 상당하다. 문제는 플랫폼이 쉬움과 정교함 둘 중 하나를 강요한다는 점이다. 이 같은 이분법이 AI 워크플로우 혁신을 가로막는 요인으로 꼽힌다. 넘쳐나는 AI 시대, 업무 혁신에 대한 해답을 노코드 비주얼 AI 스타트업 시냅스AI(CNAPS.AI)가 내놓아 주목받는다.AI를 잘 쓰는 법이 아니라, AI를 일하게 만드는 법을 고민하다시냅스AI는 노코드 AI 워크플로우 빌더 ‘시냅스 스튜디오(CNAPS Studio)’를 서비스로 제공한다. 코드를 작성하지 않아도 텍스트, 이미지, 영상, 데이터 처리 등 폭넓은 AI 워크플로우를 구축·배포·관리하도록, 150개 이상의 사전 학습된 AI 모델을 시각적인 노드 기반 편집기 형태로 담아냈다. 사용자는 마치 블록을 조립하듯 모델과 모델을 연결해, 이미지를 자동으로 확대·보정하거나 텍스트로 이미지를 만들어내거나 영상을 편집하는 파이프라인을 직접 짠다. 여러 파일을 한꺼번에 처리하는 배치 작업과 외부 서비스를 연동하는 API 통합 기능도 ...