OpenAI, 임원 코칭 AI ‘Convogo’ 팀 품다: 진짜 노리는 건 무엇일까
“코칭 리포트 쓰는 데만 하루가 간다. 이거 AI로 어떻게 안 되니?”
실제 Convogo의 출발점은 한 임원 코치의 이런 푸념에서 시작됐습니다. 주말 해커톤에서 만들어진 작은 실험이었죠. 그런데 불과 2년 만에 수천 명의 코치와 글로벌 리더십 개발 회사들이 쓰는 도구로 성장했습니다12.
이제 이 Convogo 팀이 통째로 OpenAI로 들어갑니다. 제품은 문을 닫고, 사람만 남는 ‘어퀴하이어(acqui-hire)’ 방식입니다. OpenAI는 왜 이 팀을, 그것도 기술·IP는 빼고 사람만 데려가는 걸까요? 그리고 이 딜은 앞으로 AI와 HR, 리더십 코칭 시장에 어떤 신호를 보내고 있을까요?
이 글에서는 세 가지를 중심으로 정리해보겠습니다.
OpenAI–Convogo 인수의 핵심 내용과 구조
Convogo가 보여준 ‘AI+리더십 코칭’의 가능성
OpenAI의 연쇄 M&A 전략과 HR·기업 입장에서의 실질적인 영향
OpenAI–Convogo 딜, 핵심만 먼저 정리해보면
이번 인수는 조금 특이합니다. 많은 분들이 “OpenAI가 Convogo를 샀다”라고 표현하지만, 정확히는 제품이 아닌 ‘사람’을 산 거래에 가깝습니다.
우선 구조부터 짚어보겠습니다.
Convogo는 임원 코치, HR, 조직 개발 컨설턴트들을 위해 만들어진 SaaS 플랫폼이었습니다. 코칭 인터뷰, 360 피드백, 설문 등에서 나온 방대한 텍스트를 AI로 정리해 리포트와 인사이트로 재가공해 주는 도구였죠12.
이번 딜에서 OpenAI가 데려가는 것은 Convogo의 세 공동창업자(Matt Cooper, Evan Cater, Mike Gillett)를 포함한 팀 전체입니다. 하지만 Convogo의 기술이나 지적 재산권(IP)은 인수 대상이 아닙니다12. 팀은 앞으로 OpenAI의 “AI 클라우드” 프로젝트에 합류하게 됩니다.
또 한 가지 중요한 점은, 이 거래가 전액 주식(all-stock) 딜이라는 사실입니다12. 현금이 아닌 지분을 주고 사람을 데려오는 방식이니, 팀 입장에서는 일종의 “OpenAI에 합류하면서 함께 성장하자”는 초대장이기도 합니다.
그 대가로 Convogo 서비스는 어떻게 될까요?
Convogo의 제품은 단계적으로 완전 종료(wind down) 됩니다12. 기존 고객들은 데이터를 백업하고 다른 솔루션으로 옮겨가야 합니다. 이 지점이 바로, 요즘 AI 시장에서 점점 자주 보이는 패턴이기도 합니다.
정리하면, 이번 딜의 포인트는 세 가지입니다.
Convogo의 코칭·HR 특화 AI 팀을 통째로 영입
기술·제품 자체는 가져가지 않고, 서비스는 종료
OpenAI의 AI 클라우드 및 엔터프라이즈 전략을 강화하는 ‘인재 인수’
Convogo가 만든 것: “모델”이 아니라 “현장에서 먹히는 경험”
Convogo는 거대한 연구 조직도, 수조 원 투자를 받은 유니콘도 아니었습니다. 그런데 왜 OpenAI 같은 플레이어의 레이더에 들어왔을까요?
Convogo 팀이 스스로 정의한 문제의식은 꽤 명확합니다.
새 모델이 나올 때마다 성능 지표는 올라가는데, 이 능력이 실제 현장의 변화로 연결되지 않는다는 거죠. 이들이 발견한 진짜 과제는 “모델의 가능성”과 “현실의 결과” 사이의 갭을 어떻게 메우느냐였습니다12.
Convogo가 잘했던 건, 단순한 텍스트 생성이 아닙니다.
임원 인터뷰 기록
360도 피드백 설문
동료·상사 코멘트
성과 리뷰, 노트 등
이런 비정형 데이터를 받아서 코치가 바로 활용할 수 있는 보고서·요약·인사이트로 정리하는 ‘워크플로우 설계’에 강점을 가진 팀이었습니다2.
여기엔 몇 가지 까다로운 난제가 숨어 있습니다.
첫째, 신뢰 문제입니다.
코칭과 리더십 피드백은 민감한 내용이 많습니다. 단어 선택 하나가 사람의 커리어와 평판에 영향을 줄 수 있죠. 이 영역에서는 “그럴듯한 AI”보다 “실수하지 않는 AI”가 훨씬 중요합니다. Convogo는 이 민감한 영역에서 실제 고객을 확보하며, 안전장치와 품질 기준을 맞추는 경험을 쌓았습니다2.
둘째, 평가와 반복 개선입니다.
리더십 진단 리포트는 단순 요약이 아니라, 특정 프레임워크나 철학을 반영해야 하는 경우가 많습니다. Convogo는 다양한 리더십 개발 회사들과 협력하면서, 각 회사의 방식에 맞는 평가 구조를 설계하고 이를 AI와 결합하는 법을 익혔습니다12.
셋째, 사람을 중심에 두는 UX 설계입니다.
Convogo를 처음 만들게 된 계기가 “코치는 사람과 대화하는 데 시간을 쓰고, 리포트 작성은 AI가 도와주면 안 될까?”라는 질문이었듯, 이 팀의 방향성은 처음부터 ‘사람 보조’에 맞춰져 있었습니다12.
OpenAI 입장에서 이런 팀은 매우 귀합니다.
지금 AI 업계의 공통 과제는 “모델은 이미 충분히 똑똑한데, 왜 조직 성과로 잘 안 이어지지?”에 가깝습니다. Convogo는 바로 이 지점에서 실제 유료 고객을 상대로 검증된 노하우를 가지고 있는 팀이죠. 모델을 더 잘 만드는 팀이라기보다, 모델을 현장에 잘 녹여내는 팀입니다.
OpenAI의 9번째 M&A: 인수로 쌓아 올리는 ‘AI 스택’
이번 Convogo 딜은 1년 사이 OpenAI가 진행한 아홉 번째 인수입니다1. 이미 여러 차례 비슷한 패턴을 보여준 바 있습니다.
예를 들어, 맥용 AI 인터페이스를 만들던 Sky는 OpenAI 생태계 안으로 흡수되었습니다1. 제품은 형태를 바꾸거나 통합됐지만, 그 인터페이스·UX 역량은 OpenAI의 데스크톱 경험 개선에 투입되고 있습니다.
실험·A/B 테스트 플랫폼을 만들던 Statsig 역시 인수 후 OpenAI의 제품 실험·평가 역량을 강화하는 역할을 하고 있습니다13. 반면 개인 재무 도구 Roi, 대화 분석 도구 Context.ai, 추천 엔진 Crossing Minds 같은 회사들은 인수 이후 서비스가 완전히 종료되고, 팀만 OpenAI에 합류했습니다12.
여기서 보이는 공통점은 분명합니다.
제품 자체를 키우기 위한 M&A라기보다
인재와 특정 도메인 전문성을 끌어와 OpenAI 스택에 얹는 전략
이번 Convogo 인수도 같은 선상에 있습니다.
특히 주목할 점은 이들이 AI 클라우드를 위한 인수라는 점입니다12. AI 클라우드에는 단순 모델 제공뿐 아니라, 엔터프라이즈 환경에서 필요한 기능들이 포함됩니다.
모델 호스팅 및 오케스트레이션
보안·데이터 보호·접근 제어
실험·평가·모니터링
도메인 특화 워크플로우 템플릿
Convogo 팀은 여기서 “도메인 특화 워크플로우”를 설계하는 역할을 할 가능성이 큽니다. 리더십 코칭 영역에서 했던 것처럼, 앞으로는 HR, 컨설팅, 교육, 전문 서비스 등 다양한 산업의 “현장 워크플로우”를 AI 클라우드 위에 얹는 역할을 할 수 있는 것이죠.
이런 인수 패턴은 OpenAI만의 이야기는 아닙니다. Nvidia가 Groq에서 핵심 인력을 데려가거나, Google이 Windsurf CEO와 핵심 리더만 라이선스·채용 형태로 데려간 ‘분리 딜’ 구조도 유사한 흐름에 있습니다4.
규제가 까다로워지면서 정통 인수합병 대신, 지분+라이선스+핵심 인력 이적이 결합된 하이브리드 딜이 늘어나고 있습니다4. Convogo 역시 이 새로운 M&A 트렌드 안에 있다고 볼 수 있습니다.
Convogo 종료가 던지는 메시지: “좋은 AI 제품”만으로는 충분하지 않다
Convogo 고객 입장에서 이번 소식은 솔직히 달갑지 않습니다. 꾸준히 쓰던 도구가 어느 날 “몇 달 후 종료됩니다” 공지를 보내오면, HR과 코칭 조직은 꽤 많은 일을 다시 해야 합니다2.
데이터 백업 및 내보내기
코치·컨설턴트 워크플로우 재설계
대체 도구 검토 및 파일럿
기존 리포트 포맷·평가 체계 재조정
더 근본적으로는 이런 질문이 떠오릅니다.
“우리가 쓰는 다른 AI SaaS들도, 어느 날 갑자기 ‘인수로 팀만 넘어가고 제품은 종료’ 시나리오가 벌어지면 어떻게 하지?”
실제로 이번 Convogo 사례는 AI SaaS를 도입하는 기업들이 앞으로 더 따져봐야 할 체크리스트를 보여줍니다2.
인수·합병 상황에서 고객 데이터는 어떻게 처리되는가
서비스 종료 시 최소 지원 기간은 어느 정도로 보장되는가
데이터 이식(Migration)을 위한 API·엑스포트 기능은 충분한가
회사의 장기 로드맵과 자금 상황은 어느 정도 투명하게 공유되는가
AI 스타트업 생태계에서 “좋은 제품”과 “지속 가능한 회사”는 별개의 문제입니다. Convogo처럼 고객에게 분명한 가치를 증명한 팀도, 더 큰 플랫폼에 흡수되면서 제품 자체는 사라질 수 있습니다2.
HR, L&D, 코칭 회사 입장에서는 이제 “기능·가격”뿐 아니라 “지속성·거버넌스”를 같이 평가해야 하는 시대가 되었다고 봐야 합니다.
시사점: HR·리더십 코칭, AI 전략은 어떻게 가져가야 할까
Convogo의 여정과 OpenAI 인수는 몇 가지 분명한 메시지를 줍니다.
첫째, 리더십 코칭은 AI의 ‘테스트베드’이자 성장 시장입니다.
LinkedIn 등의 리포트를 보면, 기업 교육에서 가장 중요한 우선순위로 꾸준히 ‘리더십·매니지먼트 역량’이 꼽힙니다2. 이 영역은 텍스트와 대화, 정성 데이터가 많고, 코치 시간은 비싸죠. AI가 시간을 압축해주되 사람의 판단은 남겨둘 수 있는, 딱 좋은 실험장입니다.
둘째, AI 전략의 무게 중심은 “모델”에서 “경험·워크플로우”로 이동 중입니다.
Convogo가 OpenAI에 인수된 이유는 GPT보다 좋은 모델을 만들어서가 아니라, “도메인별로 어떻게 포장해야 사람들이 잘 쓰는지”를 아는 팀이기 때문입니다. 앞으로 기업이 AI를 도입할 때도, “어떤 모델냐”보다 “우리 일의 흐름에 어떻게 녹아드는가”가 훨씬 중요해질 가능성이 큽니다.
셋째, AI SaaS 도입 시 ‘Exit 리스크’도 전략에 포함해야 합니다.
인수로 팀이 넘어가고, 제품이 종료되는 사례는 앞으로 더 많아질 수 있습니다. 중요한 워크플로우를 한 스타트업 제품에만 의존하는 대신, 내부 문서 템플릿·프로세스는 자체 표준으로 가져가고, 도구는 교체 가능하도록 설계하는 것이 안전합니다. 즉, “툴 의존도는 낮추고, 데이터·프로세스 소유권은 내부에 유지하는 전략”이 필요합니다.
마지막으로, OpenAI 입장에서 보면 이번 Convogo 인수는 분명한 방향성을 보여줍니다.
이제 OpenAI는 단지 거대한 모델 제공자가 아니라, 각 산업별 전문 팀을 흡수하며 “AI 클라우드 위의 현장 경험 설계자”가 되려 하고 있습니다. Convogo 팀이 리더십 코칭에서 배운 것들이, 곧 다른 전문 영역(법률, 의료, 교육, 컨설팅 등)에도 확장될 가능성이 높습니다.
AI 도입을 고민하는 기업이라면, 지금이 좋은 질문의 타이밍입니다.
우리 조직에서 AI가 실제로 바꾸길 원하는 “결과(outcome)”는 무엇인가
그 결과를 위해 가장 먼저 자동화·보조해야 할 “워크플로우”는 어디인가
외부 도구에 의존하더라도, 데이터와 프로세스의 주도권은 어떻게 지킬 것인가
Convogo와 OpenAI의 이번 선택은, 이 질문들에 대한 답을 조금 더 서둘러 생각해 보라는 신호로 읽을 수 있습니다. AI는 이미 충분히 똑똑해졌으니, 이제 남은 건 “현장에서 어떻게 쓰이느냐”의 문제입니다. Convogo 팀은 그 답을 찾는 일을, 이제 OpenAI라는 훨씬 큰 무대에서 계속하게 될 것입니다.
참고
1OpenAI to acquire the team behind executive coaching AI tool Convogo | TechCrunch