大企業會長에 던진 AI 스타트업의 한 수…“‘내 業務 AI가 하면 어떨까’ 職員 스스로 質問케 해야”[신무경의 Let IT Go]

東亞日報
入力 2020年 10月 21日 09時 20分

신무경 記者

코멘트: 個

좋아요: 個

코멘트: 個

김성훈 업스테이지 代表 인터뷰
네이버 AI 硏究組織 이끌다 創業…팀 構成부터 事業化까지 컨설팅
推薦과 이미지, 비전 技術傳授…韓企業美中처럼 技術志向的

네이버에서 디지털 트랜스포메이션(轉換) 時代의 核心技術인 人工知能(AI)을 總括해온 人物이 會社를 박차고 나와 AI 企業을 차렸습니다. 네이버 AI 硏究組織 클로바 社內法人(CIC)을 이끌었던 김성훈 업스테이지 代表(48·寫眞)입니다. 지난달 네이버에서 나온 金代表는 AI 트랜스포메이션을 苦悶하고 있는 企業들에게 팀 빌딩(構成)부터 事業化까지 支援해주는 AI 綜合 컨설팅을 해주고자 지난 週創業했습니다.

金代表는 龜尾電子公告를 卒業하고 大邱大에 入學해 學部時節國內 1世代 엔진인 ‘까치네’를 만든 有名開發者이기도 합니다. 以後美 캘리포니아주립대 산타크루즈에서 博士學位를 받은 뒤 매사추세츠工大(MIT)에서 博士後硏究員으로 일했습니다. 現在 홍콩科技大敎授를 겸하고 있기도 합니다.

開發者들이 가장 가고 싶어 하는 企業에서 나온 理由는 뭘까요. 國內에서 AI를 第一 잘 開發하는 企業에서 나와 새로운 AI 企業을 차린 理由도 궁금했습니다.

―創業契機가 무엇인가요.

2017年 ‘모두를 爲한 딥러닝’ 講義(AI 技術을 紹介하는 金代表의 유튜브. 20日現在購讀者는 5萬2000餘名, 映像累積照會數는 700萬 뷰에 達한다.)를 만들 때와 같은 心情이었어요. 當時에는 AI라는 게 正말 世上을 바꿀 것 같은데 AI를 잘 몰랐었죠. 저도 工夫하고, 다른 사람들도 工夫했으면 좋겠다는 생각으로 유튜브 映像을 만들었어요.

3年前에는 AI에 對해서 알아야겠다는 생각을 했지만 只今은 AI가 商用化될 수 있는 程度로 技術이 올라왔어요. 會社 서비스에 適用하면 賣出 30%를 오르게 만들 수 있는 式으로 말이에요. 그런데 이것을 實行에 옮기기란 쉽지 않습니다. 많은 企業들이 AI를 비즈니스에 適用했으면, 實行에 옮겼으면 하는 心情으로 創業했습니다.

事業機會를 찾은 건 네이버에서의 經驗이었어요. AI 技術을 갖고 있는 저희 같은 會社들이 있는 反面 비즈니스에 AI를 適用해서 풀어야하는 問題를 갖고 있는 會社들이 있습니다. 두 팀이 意思疏通할 契機가 別로 없었죠. 저는 네이버에서 AI 팀 빌딩부터 始作했어요. 3名에서 始作해 250名規模까지 꾸렸죠. 이 팀에서 AI 技術을 內部 서비스에 椄木했고, 外部企業들에 傳授해 賣出을 내보기도 했습니다. 이 過程에서 많은 企業들이 가진 共通的인 問題들을 發見해냈고 이를 事業化해야겠다고 생각한 겁니다.

―企業들이 가진 共通問題란 무엇인가요.

생각보다 많은 企業들이 AI 팀 빌딩부터 隘路事項을 겪고 있어요. AI팀이라고 세팅을 했지만 構成員은 두세 名에 不過한 곳들도 있죠. 더군다나 3個月 만에 팀을 바꾸거나, 成果가 안 나면 壓迫하기도 합니다. 이래서는 누구도 AI 트랜스포메이션을 成功시킬 수 없을 겁니다.

于先은 좋은 팀 빌딩이 必要한데요. 이를 위해서는 構成員들에게 AI에 對한 비전을 提示해야만 합니다. AI 비전을 提示하기 위해서는 좋은 리더들이 必要하죠. 이들을 迎入하기 위해서는 業界에서 有名한 사람들을 採用해아만 합니다.

팀이 어느 程度 꾸려지면 硏究를 해야 합니다. 世界的으로도 인정받을 수 있는 成果物을 내야하죠. 業界에서 ‘이 팀은 正말 壓倒的인 成果를 내는 區나’라는 所聞이 들릴 程度로요. 이렇게 되면 덩달아 더 좋은 사람들이 모여들게 돼요.

그런데 硏究로만 끝나면 안 됩니다. 이를 ‘엔진火’해야 합니다. 光學的文字判讀裝置(OCR)李 됐든 自然語處理(NLP)가 됐든 여러 方面에서 適用可能한 根幹技術들을 開發해야한다는 뜻입니다.

그 다음은 顧客들이 實質的으로 利用할 수 있는 서비스를 만드는 일입니다. 앞서 言及한 AI콜과 같은 것들 말이죠. 마지막으로 이런 서비스들을 實際事業化해야만 합니다. 他企業들에게 서비스들을 販賣하는 것이죠.

이렇게 AI 팀 빌딩부터 事業化까지 全體 사이클을 돌아본 經驗을 가진 企業들은 없습니다. 저희가 企業들에게 이런 사이클을 經驗할 수 있도록 도우려 해요. 該當企業의 AI 프로젝트에 저희 人力이 全體의 約 20% 程度參與해 3~6個月을 함께하며 한 사이클을 돌게 되면 持續可能한 팀이 될 겁니다. 該當企業에 AI 트랜스포메이션을 위한 力量이 생기게 되는 것이죠. 올해에는 人力制約上 다섯 個程度의 企業과 이 같은 컨설팅을 함께할 計劃입니다.

―말씀 들어보면 팀 빌딩이 重要해 보입니다. 그런데 國內뿐만 아니라 海外企業까지 AI 人材求하기에 血眼이라 사람 뽑기가 쉽지 않습니다. 熾烈한 競爭 속에서 어떻게 좋은 사람들을 求해올 수 있을까요.

엔지니어들이 海外로 가는 理由는 여러 가지가 있을 것 같은데요. 가장 큰 理由는 海外企業들이 壓倒的인 技術을 갖고 있기 때문입니다. 좀 더 正確히 말하자면 海外企業의 有名開發者, 스타 開發者와 일하기 위해서 入社를 希望한다는 것입니다. 마치 留學 가듯 工夫하러 海外企業에 就業하려 하는 것이죠. 돈은 副次的인 問題입니다.

하지만 정작 구글, 아마존, 페이스북과 같은 企業에 就業해도 有名開發者와 일하기란 어렵습니다. 혼자 해야 하는 境遇가 大部分이죠.

그래서 AI 組織을 세팅하기 위해 有名開發者를 모셔오는 것이 重要하다는 말씀을 드린 겁니다. 特히 年次가 어린 開發者들에게 ‘이런 有名開發者와 함께 일할 수 있다’는 것을 어필해야하는 것이죠. 實際로 그것이 그들의 力量向上에 더 큰 도움이 됩니다. 이런 方式으로 네이버에서 AI 人材를 數百名까지 늘릴 수 있었습니다.

―大企業들은 AI 트랜스포메이션을 알아서 잘 할 것 같기도 한데… 需要가 많은가요?

國內에서 가장 좋은 AI팀을 꾸려본 經驗德分에 大企業會長級부터 最高經營者(CEO)까지 醫師決定權者들과 持續的으로 미팅을 하고 있습니다. 現在製造社, 通信社, 金融會社等과 事業協力을 論議하고 있습니다.

―그들에게 技術的으로는 어떤 도움을 줄 수 있을까요.

企業들이 必要로 하는 AI 側面에서의 技術的인 難題는 크게 세 가지입니다. 첫 番째가 推薦(豫測), 두 番째가 비전(이미지), 세 番째가 音聲입니다. 推薦技術은 빠른 革新을 이루고 있는데요. 이커머스에서 消費者들이 살만한 物件을 豫想해 AI가 推薦해주면 賣出의 30% 以上을 끌어올린 事例도 있습니다. 이미지 技術은 普遍化되고 있는 趨勢입니다. 小商工人들이 쇼핑몰에 自身의 物件 이미지를 올리고 있는데요. OCR 技術을 통해 檢索되지 않는 이미지를 露出시킬 수 있도록 하는 것이죠. 陰性技術은 大企業과 小商工人들이 保險加入, 食堂豫約等에 AI콜이라는 形態로 많이 活用을 하고 있습니다. NLP 技術을 통해 사람이 말하는 것을 理解한 뒤 業務를 處理해주는 技術이죠. 이런 技術들이 必要한 企業들을 國內뿐 아니라 海外에서도 發掘해 도움을 줄 생각입니다. 特히 OCR이나 NLP는 言語障壁이 없는 技術이거든요.

―이런 事業을 네이버에서 하셔도 되지 않았을까요.

네이버에서는 協力하고 있는 企業들에 AI 設計圖라고 할 수 있는 소스코드를 提供할 수 없습니다. 個別企業들은 自身들의 데이터에 맞게 AI 알고리즘을 變形할 必要가 있는데 協力을 要請한 企業으로부터 소스코드를 받지 못해 AI 技術高度化와 事業化에 限界를 느끼죠. 업스테이지는 그 設計圖를 企業들에게 다 넘겨줄 생각입니다.

이렇게 하는 데는 理由가 있습니다. AI 技術速度가 너무나도 빠르기 때문입니다. 6個月이 지나면 旣存의 소스코드는 이미 舊式이 되어버리죠. 그런 側面에서 빠르게 技術을 共有하고 같이 成長해야 한다고 생각합니다.

네이버로서는 소스코드 提供을 안 함으로써 네이버가 잘 되는 것을 바라는 當然한 意思決定이고, 저는 設計圖를 提供함으로써 全世界 AI가 잘 되는 것을 바랄 뿐입니다.

그렇다고 네이버와 協力關係가 없는 것은 아닙니다.

―AI 專門家로서 韓國企業들의 AI 力量에 對해서는 어떻게 評價하시나요.

韓國技術水準은 높다고 봅니다. AI 스피커가 端的인 例示일 텐데요. 美國에서는 아마존, 구글, 마이크로소프트(MS), 페이스북, 애플, 中國에서는 알리바바, 샤오미 等이 내놓고 있습니다. 市場規模나 人口로 따져 봐도 韓國은 劣勢인데 SK텔레콤, KT, 네이버, 카카오 等 많은 企業들이 開發하고 있죠. 韓國企業들이 宏壯히 挑戰的이고 技術志向的이라는 얘기입니다.

―AI 導入을 苦悶하는 企業들에게 助言을 해준다면.

會社에서 스몰 빅토리(작은 勝利)를 만들어나가야 한다고 생각합니다. 작은 勝利들을 만들어서 職員들로 하여금 ‘내 業務에서 AI를 導入하면 效率性이 올라갈까’라는 생각을 갖도록 만들어야 해요. 前職場에서 構成員들이 恒常 했던 質問도 ‘이 部分에 AI를 適用하면 어떻게 될까요’였어요. 그렇게 하다보면 재밌는 것들이 많이 나오게 될 겁니다.

神武景氣子 yes@donga.com