누구를 찾고 있나?

(producthunt.com)

WhoAmILookingFor는 LinkedIn 인맥 데이터를 시맨틱 검색 엔진으로 변환하여, 자연어로 원하는 인물을 정밀하게 찾아주는 신규 서비스입니다. 단순 키워드 검색을 넘어 적합도 점수, 매칭 이유, 맞춤형 아웃리치 전략까지 제공하여 인맥 활용의 효율성을 극대화합니다.

이 글의 핵심 포인트

1LinkedIn 연결 데이터를 활용한 개인용 시맨틱 검색 엔진 출시
2자연어 질의를 통해 네트워크 내 최적의 인물 식별 가능
3적합도 점수(Fit scores) 및 매칭 이유, 아웃리치 전략 제공
4이메일 및 프로필 링크 등 실행 가능한 데이터 포함
5생산성 및 소셜 미디어 활용 극대화를 위한 도구

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가

기존의 단순 키워드 기반 인맥 검색을 넘어, LLM을 활용한 시맨틱(의미론적) 검색을 개인의 네트워크 데이터에 적용했다는 점이 핵심입니다. 이는 방대한 인맥 데이터 속에서 '맥락'을 기반으로 필요한 사람을 즉각적으로 식별할 수 있게 합니다.

배경과 맥락

최근 벡터 데이터베이스와 LLM 기술의 발전으로 비정형 데이터(CSV 등)를 자연어로 질의하고 의미를 추출하는 기술이 성숙해졌습니다. 이는 개인화된 지식 관리(PKM)와 네트워크 관리의 자동화 트렌드와 맞닿아 있습니다.

업계 영향

리크루팅, B2B 세일즈, 파트너십 발굴 분야의 생산성을 혁신적으로 높일 수 있습니다. 단순한 검색 도구를 넘어, 아웃리치 앵글(접근 전략)까지 제안함으로써 영업 자동화(Sales Automation) 도구의 새로운 모델을 제시합니다.

한국 시장 시사점

글로벌 진출을 준비하며 LinkedIn 활용도가 높은 한국 스타트업들에게 강력한 네트워킹 보조 도구가 될 수 있습니다. 인맥 관리의 효율화는 곧 글로벌 비즈니스 기회 포착 속도로 직결됩니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

창업자 관점에서 이 서비스는 '데이터의 자산화'라는 측면에서 매우 날카로운 접근을 보여줍니다. 많은 창업자가 수천 명의 LinkedIn 인맥을 보유하고 있지만, 정작 필요한 순간에 적절한 전문가나 파트너를 찾아내지 못하는 '인맥의 유실' 문제를 겪습니다. WhoAmILookingFor는 이 정적인 데이터를 동적인 검색 엔진으로 전환함으로써, 잠자고 있는 인맥을 즉각적인 비즈니스 자산으로 변환시킵니다.

특히 주목할 점은 단순 검색에 그치지 않고 'outreach angles(접근 전략)'를 제공한다는 점입니다. 이는 단순한 검색 엔진을 넘어 AI 에이전트로서의 가능성을 보여줍니다. 한국의 개발자나 창업자들은 이러한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 어떻게 개인화된 데이터(CRM, 이메일, 메모 등)에 결합하여 '실행 가능한 인사이트'로 바꿀 것인가를 고민해야 합니다. 기술적 구현보다 중요한 것은 '찾은 다음 무엇을 할 것인가'에 대한 답을 주는 기능입니다.

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