“악성재고·반품도 AI가 거래한다”… 케이존, 63억 투자 유치로 글로벌 역물류 시장 공략

케이존의 사례는 '현장 데이터'와 'AI 에이전트'라는 두 가지 핵심 키워드를 명확히 보여줍니다. 많은 AI 스타트업이 모델의 성능에만 집중할 때, 케이존은 실제 물류 현장에서 발생하는 비효율(반품, 과잉재고)을 포착하고 이를 해결하기 위한 실질적인 데이터를 축적했습니다. 10명의 인력으로 연 매출 120억 원을 만들어낸 고효율 구조는 AI 도입이 단순한 기술 과시가 아닌, 비용 절감과 운영 자동화라는 명확한 ROI(투자 대비 수익)를 목표로 해야 함을 시사합니다.

창업자들은 주목해야 할 점이 있습니다. 단순히 'AI를 도입하겠다'는 선언이 아니라, 기존의 Rule-based 시스템을 운영하며 쌓은 도메인 지식을 어떻게 AI Agent의 로직으로 전환할 것인가에 대한 실행력이 핵심입니다. 케이존처럼 글로벌 시장의 페인 포인트(Pain Point)를 타겟팅하고, 이를 해결하기 위한 기술적 고도화 단계를 단계별로 밟아나가는 전략은 글로벌 진출을 꿈꾸는 테크 스타트업들에게 매우 유효한 로드맵이 될 것입니다.