스캐터랩: AI가 감정과 대화를 이해한다면 어떤 일이 가능할까요? 

스캐터랩은 지난 10여 년간 하나의 질문에 몰두해 왔습니다.

“AI는 기능을 넘어 감정을 가질 수 있을까?”

대형 언어모델(LLM)이 대중화되기 전, 연세대학교에서 경영학과 사회학을 전공하던 김종윤 대표는 언어를 통해 감정을 읽어내는 방식에 주목했습니다. 2011년, 문자 메시지와 호감 사이의 상관관계를 분석한 대학 프로젝트로 정부 창업 지원을 받았고, 이는 ‘감정 중심 AI’를 추구하는 스캐터랩의 출발점이 되었습니다.

‘텍스트앳’과 ‘연애의 과학’ 등 초기 서비스는 연애 대화를 해석하는 가벼운 앱이었지만, 그 안에는 한국어 일상 대화에 기반한 고품질 언어 데이터셋과 ‘사람을 닮은 이해’를 핵심 과제로 삼는 설계 철학이 축적되고 있었습니다.

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2020년, 스캐터랩은 20대 친구처럼 대화하는 AI 챗봇 ‘이루다’를 선보이며 큰 주목을 받았지만, 언어 필터링과 개인정보 이슈로 곧 서비스를 중단하는 위기를 겪었습니다. 많은 기업이라면 여기서 멈췄겠지만, 스캐터랩은 이를 전환점으로 삼았습니다. 데이터 파이프라인을 재정비하고 윤리 기준을 강화하며 책임 있는 AI 개발 체계를 새로 구축했습니다.

그 결과가 2024년 출시된 ZETA입니다. 대부분의 챗봇이 질문에 답하거나 업무를 보조하는 데 초점을 맞춘반면, ZETA는 이야기 기반 플랫폼입니다. 이용자가 캐릭터를 함께 만들고, 관계를 구축하며, 감정 서사에 몰입할수 있도록 설계되었습니다. ZETA는 한국에서 출시 1년 만에 200만 사용자를 확보했고, 하루 평균 사용 시간이 2.5시간 이상이라는 높은 몰입도를 기록했습니다. 이후 일본에서도 출시되어 빠르게 성장하기 시작하였고, 2024년말에 스캐터랩은 창사 이래 처음으로 손익분기점에 도달하게 되었습니다.

새한은 스캐터랩을 단순한 기술 기업이 아닌, 기술을 문화적 경험으로 전환할 수 있는 드문 감각을 지닌 팀으로 보았습니다.

ZETA가 탄생하기 전, 그리고 LLM이 대중화되기 전부터 스캐터랩은 ‘대화하는 AI’에 대한 집요한 탐구와 실행력을 보여주고 있었고, 새한은 그 잠재력에 선제적으로 투자했습니다.

스캐터랩은 AI 업계에서도 드물게 인간 행동에 대한 깊은 이해와, 시행착오를 학습의 자산으로 삼는 태도를 동시에 갖춘 팀입니다. 또한, 외부 LLM API에 의존하지 않고 자체 모델을 학습·최적화해 서비스 품질과 운영비용을 정교하게 관리하며, 이미 수익성을 입증해낸 기술과 기획의 복합 역량도 강점입니다.

AI는 이제 거의 모든 산업으로 확장되고 있습니다. 그러나 스캐터랩은 AI를 새로운 형태의 엔터테인먼트로 해석하며, 대화 경험의 미래를 새롭게 정의해가는 팀입니다. 새한은 이들의 여정을 함께하며, 그 다음을 기대하고 있습니다.