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디웨일(Dwhale)이 운영하는 성과관리 SaaS 기업 클랩(CLAP)이 자사의 AI 기능을 통합 관장하는 AI 플랫폼 클랩 넥서스(CLAP Nexus)를 출시했다고 8일 밝혔다. 클랩 넥서스는 기존 클랩의 OKR·평가·피드백 기능 위에 급여·성과 등 HR 데이터를 결합해 AI 레이어를 체계적으로 구축한 서비스로, HR 데이터를 단순히 기록하는 것을 넘어 구성원 코칭과 조직 의사결정에 직접 활용하는 것을 목표로 한다.

최근 기업들의 AI 도입이 활발해지면서 채용·평가·목표 관리 등 개별 기능에 AI가 탑재되고 있으나, 부서나 기능별 데이터가 연동되지 않아 실무 활용에 한계가 있다는 지적이 제기돼 왔다. 목표 달성 현황과 피드백 패턴, 개인 평가 결과 등이 개별 시스템에 분산되어 있을 경우 AI가 조직의 맥락을 정확히 파악하기 어렵기 때문이다.

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클랩 넥서스는 이를 해결하기 위해 처음부터 온톨로지 구조로 설계된 클랩의 HR 데이터 위에 AI 레이어를 통합함으로써 흩어진 기능의 집합이 아닌 연결된 데이터 기반의 HR 인텔리전스를 구현하는 데 초점을 맞췄다. 목표·직무·협업 관계·피드백·평가·급여·성과 등의 HR 데이터가 온톨로지 구조로 연결된 상태에서 AI가 전체 맥락을 읽고 구성원과 조직에 실질적인 판단 근거를 제공하는 것이다.

이를 통해 구성원은 직무와 상위 목표를 연계한 OKR·KPI 추천, 실제 협업 데이터를 기반으로 한 피드백 대상자 추천과 초안 작성 등 성과관리 사이클 전반의 맥락 기반 코칭을 지원받을 수 있다. HR 담당자는 평가 결과 요약, 반복 업무 자동화, 데이터 분석 기능 등을 활용할 수 있다. 특히 자연어 기반 질의응답 기능을 통해 HR 데이터를 검색·분석할 수 있도록 지원해 데이터 활용 편의성을 높였다고 회사 측은 설명했다.

클랩은 클랩 넥서스를 통해 HR 도메인에 특화된 소형언어모델(sLLM)을 구현하는 것이 목표다. 범용 대형언어모델(LLM)을 HR에 적용할 경우 민감한 인사 데이터를 외부로 전송해야 하는 보안 리스크와 높은 운영 비용이 구조적 한계로 작용한다. 클랩이 순차 적용을 검토 중인 HR Vertical sLLM은 이 두 가지를 동시에 해결한다는 설명이다.

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또한, 클랩 넥서스가 쌓아온 온톨로지 기반 데이터 구조는 HR Vertical sLLM에서 결정적인 역할을 한다고 설명했다. 클랩 넥서스가 축적해온 HR 데이터는 HR Vertical sLLM을 학습시키는 핵심 자산이 되며 데이터 구조가 정교할수록 모델의 정확도는 높아지기 때문이다. 즉 클랩 넥서스가 HR 인텔리전스 플랫폼으로 성장할수록 HR Vertical sLLM의 경쟁력도 함께 높아지는 구조이다.

구자욱 디웨일 대표는 “클랩 넥서스는 HR 데이터를 기록이 아닌 인텔리전스로 만드는 플랫폼”이라며 “HR Vertical sLLM은 그 인텔리전스를 기업 내부에서 구현하는 다음 단계이며 고객사 중심으로 순차 적용을 검토 중”이라고 말했다.