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TechCrunch AI 24일 전

음성 기반 AI 전문가 네트워크 에토스, a16z 주도로 2275만 달러 유치

IMP
7/10
핵심 요약

영국 스타트업 에토스(Ethos)는 단순한 직함 입력에 의존하던 기존 전문가 네트워크의 한계를 극복하기 위해, AI 음성 인터뷰를 통해 전문가의 심층적인 역량과 지식을 파악하는 플랫폼을 구축했습니다. 이를 통해 기업의 자연어 질의와 전문가를 훨씬 더 정교하게 매칭해주며, 이미 주요 헤지펀드와 AI 연구소 등에서 유료로 사용하고 있습니다.

번역된 본문

기업들이 프로젝트에 대한 의견이나 자문을 구할 때, 보통 링크드인(LinkedIn)을 활용하거나 GLG, Third Bridge, AlphaSights 같은 전문가 네트워크를 이용한다. 하지만 검색에도 불구하고 양질의 정보를 찾지 못하는 경우가 많다. 오늘날 이러한 플랫폼들은 전문가들에게 직함을 기반으로 양식을 작성하도록 요청하며, 이를 활용해 도움이 필요한 기업과 매칭한다.

영국 런던에 본사를 둔 에토스(Ethos)는 AI가 이 과정의 양측 모두의 경험을 개선할 수 있다고 생각한다. 전문가의 경우, 음성 기반 온보딩을 통해 더 광범위한 질문을 하고 직함에 담기지 않은 다양한 분야의 지식에 대한 데이터를 더 많이 얻을 수 있다. 기업의 경우, 에토스가 수집한 폭넓은 데이터 덕분에 프로젝트를 위해 조직이 제기하는 자연어 쿼리와 전문가를 더 잘 매칭해 줄 수 있다.

에토스는 이러한 음성 기반 온보딩과 데이터를 통해 "A급 투자자로부터 자금을 지원받아 재무 자동화 솔루션을 개발한 스타트업 출신자 찾기"와 같은 복잡한 고객의 질문에 답할 수 있다고 밝혔다. 또한 이 스타트업이 제시한 또 다른 사례로, 제약 회사가 자사 플랫폼을 사용하여 특정 분야의 전문의이면서 해당 주제에 관한 논문을 발표했거나 신약 개발에 대한 이해가 있는 의사를 검색할 수 있다는 점을 들었다.

오늘 에토스는 a16z가 주도하고 General Catalyst, XTX Markets, Evantic Capital, Common Magic이 참여한 2,275만 달러 규모의 시리즈 A 투자 유치를 발표했다. a16z의 아니시 아차리야(Anish Acharya)는 링크드인이나 GLG 같은 기존 플랫폼이 직함이라는 피상적인 신호만 보여줄 뿐이라고 생각한다. 그는 에토스가 큐레이션된 질문이 포함된 음성 인터뷰 과정을 통해 다양한 하위 전문 분야를 포착한다고 믿는다.

"저는 음성이 인간 의사소통의 가장 근본적인 형태라고 생각합니다. 아시다시피 대부분의 사람들은 자신의 이야기를 매우 간결하고, 매력적이며, 정확하게 글로 작성하는 방법을 모릅니다. 음성은 에토스에게 큰 돌파구가 되었습니다."라고 아차리야는 테크크런치와의 통화에서 말했다.

에토스는 어떻게 네트워크를 확장하고 있을까

에토스는 2024년 제임스 로(James Lo)와 다니엘 맨코위츠(Daniel Mankowitz)에 의해 설립되었다. 로는 이전에 맥킨지에서 일했고 이후 소프트뱅크에서 위워크(WeWork)와 ARM 같은 기업의 혁신(Transformation) 업무를 담당했다. 맨코위츠는 딥마인드(DeepMind)에서 AI 연구원으로 일하며 유튜브 영상 압축 알고리즘, 제미나이(Gemini), 알파데브(AlphaDev) 정렬 알고리즘 등을 연구했다.

두 창업자는 각자 다른 각도에서 전문가 네트워크 구축의 문제를 해결하는 데 도달했다. 로는 항상 사람들에게 올바른 경제적, 고용 기회를 제공하는 일을 하고 싶어 했다. 맨코위츠는 경제가 사람, 기업, 제품으로 이루어진 지식 그래프(Knowledge graph)이며, 적절한 알고리즘을 사용하면 이러한 개체들을 서로 매칭할 수 있다고 생각했다.

"기존의 전문가 플랫폼은 거의 순수하게 직함과 직무 기술서(Job descriptions)의 혼합에만 초점을 맞춥니다. 우리가 관찰한 것은 대부분의 고객과 고용주는 직함이나 회사를 찾고 있지 않다는 것입니다. 그들은 특정 기술과 특정 역량을 찾고 있습니다. 또한 우리는 시간이 지남에 따라 이러한 기술과 역량을 찾는 과정이 인간 경제와 에이전트(AI) 경제 간에 점차 융합될 것이라고 관찰했습니다."라고 로는 말했다.

전문가가 제공한 데이터 외에도 에토스는 블로그, 학술 논문 등 다른 공개 출처와 소셜 링크를 분석하여 기업과 적합한 인물을 매칭한다. 또한 자체 플랫폼을 통해 음성 에이전트를 사용하여 인터뷰를 진행하고 인사이트를 추출한다. Listen Labs 및 Outset 같은 스타트업은 이미 기업이 인터뷰에 대화형 AI를 사용할 수 있는 방법을 제공하며 이 분야에서 일부 경쟁을 제공하고 있다. 하지만 에토스는 자사의 전문가 네트워크가 경쟁사보다 특정 고객에게 더 적합하다고 생각한다.

에토스는 고객 목록을 공개하지 않았지만, 최상위 헤지펀드, 사모펀드, 선도적인 파운데이션 AI 연구소, 기업 컨설팅 업계 등이 이미 자사의 제품을 사용하고 있다고 밝혔다. 프로젝트의 성격에 따라 기업으로부터 프로젝트당 30% 이상의 수수료를 받고 있다. 이 회사는 "8자리(천만 달러 이상)의 연간 수익"을 달성할 것으로 예상하고 있지만 구체적인 숫자는 밝히지 않았다. 또한 자사 플랫폼에 얼마나 많은 전문가가 등록되어 있는지도 말하지 않았다.

원문 보기
원문 보기 (영어)
When companies are looking for opinions or advice on a project, they tend to go to LinkedIn or use expert networks such as GLG, Third Bridge, or Alphasights. But they often don't find quality inputs, despite their searches. Today, these sites ask experts to fill in a form based on their job title, which is then used to match them with companies in need of their help. London-based Ethos thinks that AI can improve both sides of this experience. For experts, it offers voice-powered onboarding to ask a broader set of questions and get more data about their knowledge in various domains that their job titles don't cover. For companies, Ethos can better match natural language queries posed by these organizations for their project, thanks to the wider range of data it has collected. Ethos said that its voice-based onboarding and data allows it to answer complex client questions like, "Find me people who worked at a funded startup by A-grade investors solving for finance automation." Another example the startup gave was how a pharma company using its platform could search for doctors who specialize in a certain area, but who have also written papers on the subject or have an understanding of drug development. Today, Ethos announced a $22.75 million Series A round led by a16z with participation from General Catalyst, XTX Markets, Evantic Capital, and Common Magic. a16z's Anish Acharya thinks that legacy platforms like LinkedIn and GLG only show shallow signals with job titles. He believes that Ethos captures different sub-specializations through its voice interview process with curated questions. "I think voice is the original form of human communication. Most people, you know, most people don't know how to write their story down in a very succinct, compelling, and accurate way. Voice is a big unlock for Ethos," Acharaya told TechCrunch over a call. How Ethos is scaling its network Ethos was founded by James Lo and Daniel Mankowitz in 2024. Lo previously worked at McKinsey and later at Softbank, where he worked on the transformation of companies like WeWork and Arm. Mankowitz worked as an AI researcher at DeepMind, where he worked on YouTube's video compression algorithm, Gemini, and the AlphaDev sorting algorithm. Both founders arrived at tackling the problems of building an expert network from different angles. Lo always wanted to work on providing the right economic and employment opportunities to people. Mankowitz thought that the economy is a knowledge graph of people, companies, and products, and using the right algorithms, you can match these entities with each other. "Traditional expert platforms almost purely focus on a mixture of job titles and job descriptions. What we observe is that most clients and most employers are not looking for a job title company. They're looking for a specific skill and a specific capability. We also observed that, over time, looking for a skill and capability is going to gradually merge between the human economy and the agent economy," Lo said. Beyond the data provided by experts, Ethos also looks at other public sources like blogs and academic papers, along with social links to match companies with the right people. The company also conducts interviews through its own platform using voice agents and extracts insights. Startups like Listen Labs and Outset already provide a way for companies to use conversational AI for interviews, offering some competition on this front. But Ethos thinks that its network of experts is better suited for certain clients than its competitors. Ethos doesn't name its client base, but said that top hedge funds, private equity firms, leading foundational AI labs, and enterprise consulting were already using its product. It's taking 30% or more as a per-project fee from businesses, depending on the nature of the project. The company noted that it's on track for "an eight-figure annualized revenue" but didn't provide specific numbers. It also didn't say how many experts are on the platform, but said that roughly 35,000 people are joining each week. (Ethos sends invites to people whom they think can benefit from it.) One challenge for the startup is growing an expert user base that's relevant to its clients. The company said that AI labs' spending money to map human talent has been helping its cause. "Our perspective here is the AI labs have — are pointing a giant capital gun at every economically valuable occupation in the world. They're trying to map out every profession. And so that's an amazing tailwind for us," Lo said. He noted that these labs are building professional services in areas of law, health, finance, and management, so they would want all kinds of experts in these networks to build out their models and get feedback about their products and strategy. The company has eight people on its team now, and its goal is to keep the team compact while scaling up. Topics a16z , AI , AI , Enterprise , expert networks , Fundraising , General Catalyst , voice AI When you purchase through links in our articles, we may earn a small commission . This doesn’t affect our editorial independence. Ivan Mehta Ivan covers global consumer tech developments at TechCrunch. He is based out of India and has previously worked at publications including Huffington Post and The Next Web. You can contact or verify outreach from Ivan by emailing im@ivanmehta.com or via encrypted message at ivan.42 on Signal. View Bio May 27 Athens, Greece StrictlyVC Athens is up next. Hear unfiltered insights straight from Europe’s tech leaders and connect with the people shaping what’s ahead. Lock in your spot before it’s gone. 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