"AI 잘 쓰려면 사내 데이터 다 엎어야 해요"
꿈은 삶의 이정표이자 동력이다. 꿈은 곧 미래의 삶이다. 꿈은 그래서 소중하다. 꿈은 사람마다 다르고 다른 만큼 다채롭다. 스트업이 꾸는 꿈도 그럴 것이다. 소중하고 다채롭다. '이균성의 스타트업 스토리'는 누군가의 꿈 이야기다. 꿈꾸는 사람이 자신의 이야기를 들려주고 다른 꿈꾸는 사람을 소개하는 릴레이 형식으로 진행된다. [편집자주] “AI 잘 쓰려면 사내 데이터 다 엎어야 해요" 이진형 데이터마케팅코리아 대표는 인터뷰 중간에 “인공지능(AI)이 주 1일 근무체제를 만들 수도 있다”고 말했다. 기업에 생성형 AI를 도입하고 일하는 방식을 새롭게 할 경우 생산성이 폭발적으로 높아지기 때문에 노동시간을 확 줄일 수 있다는 것이다. 물론 기업이 기존 고용을 유지한다는 전제를 둬야 가능한 일이다. 이 대표의 이 발언은 데이터와 생성형 AI의 중요성을 강조하기 위해 나온 것이다. “데이터가 중요하다는 말은 이제 식상하죠. 상황은 더 심각하다고 봐요. 앞으로 기업의 존폐가 데이터와 생성형 AI에 달려 있다는 말이 진실에 가깝다고 생각해요. 생성형 AI 생산성은 그만큼 상상을 초월하고 있어요. 문제는 이런 진실을 외면하고자 하는 분들이 있다는 점이에요. 기업 중간 관리자 중에도 많아요.” 이 회사의 기업 모토가 '데이터로 사람을 행동하게 한다'인 이유도 그래서인 듯하다. 일반 기업이 생성형 AI 시대를 잘 헤쳐 나갈 수 있도록 빅데이터 전문기업으로서 조력자가 되겠다는 것이 이 대표와 팀원의 미션이다. ■“모든 마케팅 ROI를 정량화한다” 데이터마케팅코리아는 회사 이름이 그대로 사업 내용이기도 했었다. 디지털 마케팅이 주력 사업이었다. 디지털 마케팅은 상품과 서비스를 온라인을 통해 소비자에게 알리고 판매하는 마케팅 기법이라고 할 수 있다. 소비자가 온라인에 남긴 흔적(데이타)을 수집하고 분석해 마케팅 전략을 세우는 것이 핵심이다. “디지털 마케팅은 트렌드이기도 하지만 비용과 그 결과를 객관적 수치로 보여준다는 점이 매력적이지요. 모두 데이터를 기반으로 하기 때문이죠. 그래서 우리 회사 슬로건이 얼마 전까지 '모든 마케팅 ROI를 정량화한다'였어요. 마케팅 ROI(return on investment.투자수익률)를 객관화할 수 있어야 고객 기업 설득이 가능하기 때문이죠. 데이터마케팅코리아는 이런 '데이터 마케팅'을 일찍 시작한 편이죠.” 그 응집물이 인공지능 마케팅 솔루션인 '마대리'다. 마대리는 검색 트렌드 분석, 광고 ROI 최적화, 홈페이지 전환 최적화, 소비자 반응 인덱스화, 온라인 이슈 모니터링 등 고객의 디지털 마케팅 관련 업무를 지원한다. 데이터마케팅코리아는 여기서 쌓은 노하우를 기반으로 디지털 마케팅 관련 교육, 데이터 마케팅 관련 컨설팅 및 기획 서비스도 제공한다. 고객 기업이 원할 경우 필요한 데이터를 수집하고 정제해 제공하는 사업도 한다. ■“데이터로 사람을 행동하게 한다” 최근에는 사업의 또 다른 축이 생겼다. 과거에는 온라인에 존재하는 소비자 관련 빅데이터가 주로 분석의 대상이었다. 기업의 외부 데이터를 기반으로 기업의 마케팅 전략 수립에 도움이 되게 하는 것이 핵심 사업이었다. “창업하기 전에 LG CNS에서 17년 일했어요. 그중 마지막 7년은 빅데이터 사업 리더로 일했고요. 데이터마케팅코리아도 빅데이터 사업을 하죠. 이 분야를 오래 하니 고객이 알아봐줘요. 그런데 최근에는 외부 빅데이터는 물론이고 사내에 쌓인 데이터를 기반으로 경영을 혁신하는 데 도움이 될 수 있는 방안을 묻는 고객들이 늘어나기 시작했어요. 챗GPT 열풍과 관련이 있죠. 데이터 품질의 중요성을 오래전부터 강조해왔었는데 이런 우리의 목소리가 시장의 목소리와 일치하게 됐죠.” '기업 업무용 AI 개인 비서'를 만드는 일이 새로운 주력 사업으로 떠오른 것이다. “기업이 생성형 AI를 업무에 적용해 생산성을 높이려면 챗GPT같은 파운데이션 모델을 기반으로 할 수 밖에 없어요. 하지만 이를 곧바로 적용할 수는 없죠. 연결을 한다 해도 기업 내부 데이터가 반영되지 못하기 때문에 활용도가 떨어지죠. 그래서 기업에 맞게 튜닝을 해야죠. 그러려면 먼저 기업 내 데이터를 다시 정리해야 해요. 그게 우리의 일이죠. 파운데이션 모델과 기업을 잘 연동시키는 일 말이죠.” ■“데이터 다 뒤엎어야만 합니다” 데이터와 생성AI가 추후 기업의 존폐를 가를 핵심 요소를 등장하고 있지만 이를 업무에 적용하는 것은 그리 호락호락하지 않다. “생성AI를 업무에 적용하려면 먼저 기업 내에 존재하는 데이터를 모두 뒤엎는 작업이 필요해요. 어느 기업이든 예외가 아닐 겁니다. 현재 상태로는 AI가 데이터를 잘 이해할 수 없거든요. 생성형 AI에 당장 일을 시킬 수는 없다는 뜻이에요. 실무자가 쓰는 데이터가 개별 PC에 흩어져 있는 경우도 많고, 서로 다른 DB에 있기도 하고, 칼럼 명이 제각각이기도 하죠. 아무리 좋은 AI를 연결한다 해도 AI가 필요한 데이터를 찾기 힘들고 해당 데이터가 어떤 자료인지 판단하기 어려울 수 있는 것이죠. 생성AI가 일을 잘 할 수 있도록 사내에 '통합 데이터 플랫폼'을 새로 구축해야 하는 경우가 많죠.” ■'AI 비즈니스 레볼루션'이 준 기회 데이터를 갈아엎는 일은 꼭 기술의 영역만은 아니다. 그보다 더 중요한 것은 왜 갈아엎어야 하는 지를 분명히 아는 일이다. 업무 프로세스를 새롭게 함으로써 생산성을 높이는 게 핵심이기 때문이다. 업무 프로세스를 새롭게 한다는 것은 사람의 일과 생성AI에 시킬 일을 새롭게 정의하는 일이라고 할 수 있다. “500건 이상의 기업 데이터 분석 프로젝트를 해온 것이 데이터마케팅코리아가 다른 AI 회사와 차별화할 수 있는 경쟁력이라고 생각해요. 우리는 데이터를 수집, 가공(정제), 처리하는 기술적 노하우와 함께 고객 기업이 무슨 일을 하고 있고 어떤 문제에 봉착해 있으며 어떤 방향으로 혁신해야 하는 지에 대해 다른 AI 회사보다 더 밝다고 할 수 있는 것이죠. 고객 요구에 더 섬세하게 대응할 수 있어요.” 이 대표는 지난해 하반기 'AI 비즈니스 레볼루션'이란 책을 쓰기도 했다. 기업과 임직원이 생성AI를 어떻게 활용할 지에 대해 다루고 있다. 그는 성균관대학교에서 겸임 교수로 데이터사이언스 관련 강의도 하고 있다. 데이터와 AI 분야에서 이론과 실전을 두루 겸비한 전문가다. 인터뷰 말미에 한 말이 주목된다. “생성형 AI가 상상을 초월할 정도로 생산성이 높다는 점과 이를 제대로 활용하지 못하면 낙오될 가능성이 매우 높다는 점은 부인되지 못할 것 같아요. 그렇다고 대충하기도 쉽지 않아요. 무엇보다 비용이 많이 들 겁니다. 구축비용이 10이라면 유지보수운영 비용은 100이라고 봐야 돼요. 그걸 감안하고 생성AI 도입을 추진했으면 해요. 업무를 완전히 새롭게 다시 정의한다는 생각과 각오가 필요한 일 같아요.” 덧붙이는 말씀: 이진형 데이터마케팅코리아 대표가 다음 인터뷰 대상으로 추천한 사람은 반려동물 맞춤영양제 사업을 하는 퍼펫의 황보현 대표입니다.
