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바이브컴퍼니 "성공적 AI 도입, 데이터 활용력이 좌우"

"인공지능(AI) 경쟁이 모델 성능에서 데이터 활용력으로 바뀌고 있습니다. 앞으로 기업이 AI를 실제 업무에 적용하려면 범용 모델보다 최신·정확성 갖춘 도메인 데이터가 핵심일 것입니다." 윤준태 바이브컴퍼니 부사장은 17일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '컨버전스 인사이트 서밋(CIS) 2026'에서 이같이 밝혔다. 윤 부사장은 AI 산업 무게중심이 그래픽처리장치(GPU)와 학습 데이터 확보에서 추론, 업무 적용, 실시간 데이터 활용으로 옮겨가고 있다고 봤다. 과거 AI 데이터가 LLM을 학습시키는 데 주로 쓰였다면, 이제는 실제 비즈니스 문제를 해결하는 데 활용되고 있다는 설명이다. 윤 부사장은 챗GPT, 클로드, 제미나이 같은 범용 AI 모델이 빠르게 발전했지만 이를 업무 현장에 그대로 적용하기에는 한계가 있다고 지적했다. 최신 댓글이나 시장 데이터, 통계 수치처럼 원천 확인이 필요한 정보에서는 AI가 그럴듯하지만 틀린 답을 내놓을 수 있기 때문이다. 윤 부사장은 검색증강생성(RAG)도 완전한 해결책은 아니라고 봤다. RAG는 AI가 검색한 문서를 바탕으로 답변하도록 돕지만, 실제 업무에 필요한 모든 데이터를 폭넓게 반영하기는 어렵다는 이유에서다. 그는 "RAG는 AI가 검색한 문서를 바탕으로 답하도록 돕지만, 일반적으로 일부 문서만 참고한다"며 "수천 건에 달하는 소비자 반응이나 소셜 데이터를 종합 분석하는 데는 한계가 있다"고 지적했다. 윤 부사장은 앞으로 기업의 차별화 요소가 데이터에서 나올 것이라고 강조했다. 코딩 도구와 범용 AI 활용은 점점 보편화되는 만큼, 기업이 보유한 고유 데이터와 이를 AI에 연결해 활용하는 능력이 경쟁력을 좌우한다는 의미다. 바이브컴퍼니는 이런 흐름에 맞춰 소셜미디어 분석 서비스 '썸트렌드'를 AI 리서치 영역으로 확장하고 있다. 썸트렌드는 블로그, 뉴스, 카페, 소셜네트워킹서비스(SNS), 통계, 금융 데이터를 AI와 결합해 시장 분석, 소비자 의견, 브랜드 분석, 위기 대응, 투자 분석 등을 수행할 수 있는 서비스다. 윤 부사장은 썸트렌드 같은 외부 데이터를 AI 에이전트가 실제로 활용하려면 데이터와 도구를 연결하는 구조가 필요하다고 짚었다. AI가 스스로 필요한 도구를 파악하고 외부 데이터를 불러와야 최신 시장 흐름과 소비자 반응을 반영할 수 있다는 것이다. 그는 "AI 에이전트에 필요한 데이터는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)를 통해 끌어오면 된다"며 "이를 통해 보고서와 인사이트를 가장 정확하고 최신 버전으로 만들 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.06.17 10:37김미정 기자

[AI리더스] 챗GPT도 못 읽는 SNS 게시글, 바이브컴퍼니가 분석한다

"패션·뷰티·식음료처럼 트렌드 주기가 초단위로 바뀌는 산업군에서는 오늘 당장 SNS 입소문 하나가 매출 수억원을 좌우합니다. 아무리 뛰어난 인공지능(AI)이라도 지금 이 순간 소비자 맥락을 읽어내지 못한다면 효용성은 떨어질 수밖에 없습니다." 윤준태 바이브컴퍼니 부사장은 28일 서울 용산구 사옥에서 진행된 인터뷰에서 챗GPT, 제미나이 등 범용 AI의 한계를 지적하며 비즈니스 생산성을 혁신하기 위한 방안을 제시했다. 빅테크 AI의 아킬레스건, '실시간 소셜 맥락' 많은 기업이 글로벌 빅테크 AI를 도입하고 있지만 유행에 민감한 유통·소비재 산업에서는 실효성 의문이 끊이지 않는다. 범용 거대언어모델(LLM)은 대개 1년 전 데이터까지만 학습되어 있어 당장 오늘 발생한 실시간 이슈를 포착하지 못하기 때문이다. 바이브컴퍼니는 독점적인 실시간 소셜 데이터 공급망을 통해 이 문제를 해결했다. 인스타그램, 블로그, 온라인 커뮤니티, 유튜브, 뉴스 등에서 발생하는 글과 댓글을 이곳에 매일 수집, 분석, 축적하고 있기 때문이다. 통계청 데이터와 NHN 협업을 통한 모바일 앱 사용량 데이터까지 통합 확보했다. 윤 부사장은 "범용 AI가 뉴스나 댓글 등의 데이터를 수집하지 못하는 이유는 데이터 노출 우려나 플랫폼 접근 제한 때문"이라며 "바이브컴퍼니는 자체적으로 분석하고 색인한 메타데이터 정보만 제공하고 있어 이러한 제약에서 자유롭다"고 설명했다. 이렇게 확보한 데이터는 소셜 데이터 분석 플랫폼 '썸트렌드(Sometrend)'를 통해 공급된다. 썸트렌드는 전문가가 아니어도 자연어 대화만으로 실시간 시장 내 관심사와 감정 흐름을 파악해 실용적인 인사이트를 도출해 낸다. 윤 부사장은 "AI 추론의 질은 결국 제공되는 맥락 데이터의 깊이가 결정한다"며 "썸트렌드 연동을 통해 범용 AI는 비로소 소비자가 지금 이 순간 실제로 쓰는 언어와 맥락을 파악하게 된다"고 강조했다. 실제로 썸트렌드는 국내 소셜 분석 앱 최초로 '챗GPT 앱' 생산성 카테고리에 정식 승인을 받으며 클로드(Claude)에 이어 양대 AI 공급망을 완성하는 성과를 거뒀다. 쓰레기 데이터 걷어낸 '진짜 여론'으로 차별화 방대한 정보 중 진짜를 판별하는 고도화된 다단계 필터링(Filtering) 기술도 핵심 경쟁력이다. 현재 소셜 미디어나 블로그 글의 절반 이상은 광고나 중복 스팸, AI가 기계적으로 찍어낸 데이터로 가치가 없다. 바이브컴퍼니는 이를 걷어내고 실제 소비자의 라이프스타일이 담긴 데이터만 선별 하고 있다. 윤 부사장은 "단순히 텍스트 문서 몇 개를 요약해 주는 빅테크 방식과 달리, 특정 키워드의 발생 빈도를 정확히 카운트하고 메타데이터로 축적해 둔 자산은 누구도 단기간에 흉내 낼 수 없는 강력한 해자(Barrier)"라고 설명했다. 이 데이터들은 '바이브 AI 데이터' 플랫폼을 통해 소셜 트렌드 외에도 뉴스, 금융(공시·주가·매출), 통계 등 다층적 공급망으로 제공돼 기업 고객사가 자체 구축하는 전용 AI 에이전트에도 맞춤형으로 공급된다. '페르소나 시뮬레이션'과 공공·글로벌 시장 확대 바이브컴퍼니는 정밀 프로파일링 데이터를 활용한 '페르소나 시뮬레이션' 기술도 선보였다. 인스타그램의 글과 이미지, 영상을 분석해 파악한 세대별 성향과 라이프스타일을 바탕으로 특정 타겟층을 완벽히 복제한 '가상 AI 에이전트(페르소나)'를 구축하는 기술이다. 기업이 신제품이나 마케팅 시안을 출시하기 전, 이 가상 에이전트들에게 반응을 미리 시뮬레이션해볼 수 있다. 윤 부사장은 "기존에 실제 사람들을 모아서 진행하던 포커스 그룹 인터뷰(FGI)는 최소 3개월에서 6개월이 걸렸다"며 "반면 이 솔루션을 활용하면 단 며칠 만에 리스크를 사전에 인지하고 유효 키워드와 아이디어를 빠르게 얻을 수 있어 여론 리스크에 즉각 대응해야 하는 기업에 필수적인 무기가 될 것"이라고 설명했다. 이 같은 데이터 분석 서비스는 보안이 엄격한 공공 시장에서도 입증됐다. 정책여론수렴시스템 고도화 사업을 수주하는 등 외부 AI를 쓰기 어려운 공공기관 특성에 맞춰 구축형 형태와 특화 AI 에이전트 솔루션을 제공하고 있다. 이 밖에도 외교부, 문체부, 경찰청, 식약처 등 여러 정부 부처가 도입 중이다. 시스템 전반이 처음부터 다국어 및 영어 분석이 가능하도록 설계된 만큼, 향후 글로벌 파트너사들과 API 연계를 통해 화장품 등 소비재 산업을 중심으로 해외 시장 진출에도 속도를 낼 계획이다. 윤준태 부사장은 "비즈니스 현장에서 실수가 용납되지 않는 기업 환경일수록 검증 가능하고 정확한 데이터의 가치는 압도적으로 높아질 것"이라며 "글로벌 AI 생태계 흐름에 발맞춰 기업 특화 솔루션을 현지 인프라에 직접 맞춤형으로 연계·설치해 주는 비즈니스 모델을 강화해 시장을 선도해 나가겠다"고 포부를 밝혔다.

2026.05.28 11:39남혁우 기자

AI에 실시간 소셜 트렌드 연동…바이브컴퍼니, '썸트렌드 MCP' 출시

바이브컴퍼니가 소셜 데이터를 기반으로 생성형 인공지능(AI) 분석 정확도를 높이는 데이터 인프라를 선보이며 AI 시장 공략에 나섰다. 상용 거대언어모델(LLM)에 실시간 트렌드 데이터를 연결해 기업 의사결정 활용도를 높인다는 전략이다. 바이브컴퍼니는 소셜 데이터 분석 서비스 '썸트렌드'에 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 적용한 '썸트렌드 MCP'를 출시했다고 18일 밝혔다. 이번 서비스는 국내 최초로 소셜 데이터 분석 MCP를 상용화한 사례로 평가된다. MCP는 AI 모델과 외부 데이터를 연결하는 기술 표준으로, 기업은 챗GPT나 클로드 등 글로벌 LLM과 썸트렌드 MCP를 연동해 활용할 수 있다. 이를 통해 단순 정보 요약을 넘어 실제 비즈니스 전략 수립 단계까지 AI 활용 범위를 확장할 수 있다는 설명이다. 기존 LLM은 특정 산업이나 최신 트렌드에 대한 데이터 부족으로 일반적인 답변에 머무르거나, 정보 공백을 보완하는 과정에서 환각 문제가 발생하는 한계가 있었다. 썸트렌드 MCP는 정제된 소셜 데이터를 실시간으로 공급해 이같은 한계를 보완하고 AI의 추론과 분석을 데이터 기반으로 고도화한다. 특히 소비자 언어의 맥락을 분석하는 기능이 강점이다. 키워드와 함께 언급되는 연관어와 감성 반응을 종합적으로 분석해 소비자의 의도와 사용 맥락을 파악할 수 있도록 지원한다. 이를 활용해 기업은 시장 조사와 전략 수립 과정에서 보다 정교한 데이터 기반 의사결정을 수행할 수 있다. 시장 성장성도 크다. 시장조사업체 마켓닷유에스에 따르면 AI 데이터 분석 시장은 2033년 약 2361억 달러(약 350조원) 규모로 성장할 전망이다. 바이브컴퍼니는 썸트렌드 MCP를 기반으로 자사 서비스를 범용 AI 생태계 내 데이터 공급 인프라로 확장한다는 계획이다. 바이브컴퍼니 관계자는 "썸트렌드 MCP는 AI가 시장을 이해할 수 있도록 돕는 데이터 인텔리전스 인프라"라며 "엔터프라이즈 환경에서 활용 가능한 데이터 기반 AI 서비스를 확대해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.03.18 16:42한정호 기자

[현장] 바이브컴퍼니 "AI 작동 원리 모르면 마케팅 전략 자체 뒤처질 것"

바이브컴퍼니가 생성형 인공지능(AI) 확산으로 검색 환경이 급격히 바뀌는 상황에서 마케터가 준비해야 할 새로운 검색·콘텐츠 전략을 제시했다. 바이브컴퍼니 윤준태 부사장은 28일 서울 용산구 몬드리안 서울 이태원에서 개최한 '바이브 에이전트 데이 2025'를 통해 AI 시대 마케팅 전략을 발표했다. 'AI 검색의 시대, AI와 소비자의 언어를 잇는 마케터'를 주제로 열린 이번 행사에는 대기업 마케팅 조직과 광고대행사 등 AI 기반 마케팅 전환을 고민하는 마케터 약 80명이 참석했다. 윤준태 부사장은 'AI 언어를 이해하다'를 주제로 AI에 대한 기본적인 이해를 돕기 위한 설명과 함께 이를 활용하는 방안을 소개했다. 챗GPT로 대표되는 초거대 언어모델(LLM)이 본질적으로 '다음에 올 단어를 확률적으로 예측하는 기계'라는 점을 설명했다. 뉴스와 블로그, 웹 페이지, 도서 데이터를 학습해 단어와 문장 패턴을 익히고 여기에 사람의 피드백과 지시 학습을 더해 질문 의도를 파악하고 요약·해설·문답 같은 작업을 수행하도록 만들어졌다는 것이다. 이 과정에서 모델이 '언어 패턴'을 학습하는 것으로 실제 현실이나 사실을 학습하는 것이 아니라며 AI에서 환각현상이 발생하는 이유라고 설명했다. 이어 이런 오류를 줄이기 위해서는 추가 외부 검색기능을 결합한 검색 증강 생성(RAG) 방식이 중요해지고 있다고 설명했다. 검색 환경 변화에 대한 진단도 이어졌다. 윤 부사장은 과거 키워드 검색은 '반도체 시장 전망'처럼 입력한 단어가 그대로 포함된 문서를 우선 노출하는 구조였다면 AI 검색은 질의와 문서를 수치로 바꿔 의미상의 거리를 계산해 유사한 문서를 찾는 구조라고 소개했다. 문장 자체를 숫자로 표현해 의미를 비교하기 때문에 키워드가 정확히 일치하지 않아도 의미가 가까운 문서가 상위에 노출된다는 것이다. 이 문서들을 바탕으로 AI가 하나의 답변을 생성해 이용자에게 제시하는 방식으로 진화하는 추세다. 이와 함께 구글의 AI 오버뷰, AI 모드와 같은 '생성형 검색 결과'가 기존 SEO 전략에 미치는 영향을 짚었다. 윤 부사장은 "미국에서는 검색 100건 가운데 절반이 넘는 비율이 AI 요약만 보고 검색을 끝내고 유럽에서도 비슷한 추세가 관측되고 있다"며 "이제는 검색 결과 1페이지에 노출되는가보다 AI가 참고하는 레퍼런스 문서가 되는가가 더 중요해지고 있다"고 말했다. 이어 "소비자가 검색창에 키워드를 나열하는 대신 AI에게 자연어로 질문하고, 그 답변만 보고 의사결정을 끝내는 비중이 늘고 있다"며 "AI가 답변을 만드는 원리를 이해하지 못하면 마케팅 전략 자체가 뒤처질 수 있다"고 강조했다. 이러한 새로운 환경에 맞춘 마케팅 전략도 제안했다. 윤 부사장은 AI가 인용하기 쉬운 레퍼런스 문서를 설계해야 한다고 강조했다. 이를 위해 HTML 구조 안에서 제목·소제목·본문·표·리스트를 명확히 나누고, 문서를 적절한 의미 단위로 쪼개 AI가 문맥을 혼동하지 않도록 하는 것이 필요하다고 설명했다. 또 Q&A 형식의 정리, 핵심 개념에 대한 명확한 정의, 수치와 고유 데이터 제시가 AI 검색에서의 가시성을 높이는 요소라고 덧붙였다. 더불어 구글이 제시하는 경험과 전문성, 권위성, 신뢰성(E-E-A-T)에 해당하는 신호를 강화해야 한다고 조언했다. 윤 부사장은 "전문가 인용, 공식 보고서와의 연결, 실제 현장 사례와 경험담 등은 AI가 '믿을 만한 출처'로 판단하는 데 도움을 준다"며 "브랜드가 가진 고유 통계·조사 데이터와 사례를 지속적으로 업데이트해야 레퍼런스로 채택될 가능성이 높아진다"고 말했다. 특히 '반도체 시장 전망'과 같이 시의성이 중요한 주제에서는 최신성이 담보되지 않은 문서는 답변 후보에서 밀릴 수 있다고 지적했다. 또 윤 부사장은 LLM과 검색 엔진의 작동 원리를 이해하는 것이 필수 역량이 됐다고 강조했다. 단순히 키워드를 늘리는 방식의 SEO를 넘어, AI가 어떤 문서를 찾아보고 어떻게 답변을 조합하는지 이해해야 콘텐츠 기획과 랜딩 페이지 설계, 캠페인 메시지 전략까지 전 과정에서 일관된 전략을 세울 수 있다는 것이다. 그는 "AI가 소비자의 언어를 해석하는 방식을 이해하는 마케터만이 AI와 소비자를 잇는 브랜드의 언어를 설계할 수 있다"고 강조했다. 이어 바이브컴퍼니 이찬미 비즈니스전략팀 책임은 소셜 데이터 분석 서비스 '썸트렌드'를 활용해 시연했다. 프롬프터에 '프렌치테리언', '비건 베이스를 선호하는 소비자' 등 최근 등장하는 식습관·라이프스타일 키워드와 함께 커뮤니티와 SNS의 실제 사용자 반응을 요청할 수 있는데, 이 과정에서 광고성 글은 제외하는 등 다양한 옵션도 간단하게 추가할 수 있다. 이를 통해 단 몇분 만에 소비자 반응을 확인하고 이 중에서 핵심 내용을 정리할 수 있다. 이 책임은 "대시보드에서 지표를 일일이 클릭하며 이상 징후를 찾는 방식에서 벗어나, 생성형 AI와 대화하듯 '이 지표가 왜 이렇게 나왔는지', '이 캠페인 다음 액션은 무엇이 좋은지'를 묻는 방식으로 마케팅 분석 환경이 전환될 것이라고 말했다. 더불어 이러한 대화형 분석이 리포트 생성에 그치지 않고 향후에는 광고 소재 문구와 콘셉트 생성, 캠페인 실행, 성과 리포트 요약까지 이어지는 마케팅 에이전트 워크플로로 확장될 것이라고 설명했다. 이후에는 백경혜 이사가 '브랜드 언어로 답하다'를 주제로 AI 시대 인플루언서 발굴과 팬덤 구축 전략을 소개했다. 바이브컴퍼니는 리서치 에이전트 '바이브 에어', 인플루언서 에이전트 '후태그', AI 소셜 데이터 서비스 '썸트렌드 데이터플러스' 등 에이전트 기반 서비스를 통해 마케터의 업무 혁신을 지원하고 있다. 김경서 바이브컴퍼니 대표는 "AI 시대에는 소비자가 정보를 탐색하고 브랜드를 받아들이는 방식 자체가 바뀌고 있다"며 "우리는 에이전트라는 새로운 방식을 통해 기업이 이러한 변화에 대응할 수 있는 환경을 만들어가겠다"고 말했다.

2025.11.28 16:38남혁우 기자

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