최근 AI 기술이 급속도로 대중화되고 있다. 산업계는 물론 사회, 교육, 문화 등 거의 모든 분야에서 활용되지 않는 곳이 없는 기술이 되었다. 수년 전만 해도 전문가들만의 영역이었던 AI 기술은 이제 일상에서도 흔히 접할 수 있는 도구가 되었고 갈수록 비중을 더해가고 있다. AI 산업의 이같은 확산은 학계와 산업계, 그리고 젊은 스타트업들의 발빠른 걸음이 있었기 때문에 가능했다. ㈜알고리즘랩스는 스타트업 중에서도 가장 먼저 AI 대중화에 앞장서 온 기업이다. 마치 MS엑셀을 쓰듯이 데이터만 넣으면 AI 앱이 생성될 수 있는 쉽고도 편리한 AI 솔루션을 목표로 제품을 개발해 왔다. ‘AI 파이프라인 옵티마이저’가 그 첫 제품이었고, 그동안 대기업 백여 곳에서 이미 이 솔루션으로 AI 교육 및 실습을 마쳤다. ‘옵티마이저’는 현재 글로벌까지 겨냥한 AI Canvas(캔버스)로 진화해 왔다. ‘2022년 100대 스타트업’으로 선정되었고, ‘산업맞춤형 AI 인력양성 바우처 공급 우수기관’으로도 선정된 알고리즘랩스 손진호 대표를 만나 그동안의 발전 과정과 미래 전략을 들었다.
창업 초기에는 초중고생들을 위한 컴퓨터 알고리즘 교육 툴을 보급하는 사업으로 출발하였는데 현재는 산업계의 AI 인력양성에 집중하고 있는 모습으로 보입니다. 이같은 사업 확장의 계기와 과정에 대해 설명해 주십시오.
지금도 알고리즘 잡스(Algorithm Jobs)라는 브랜드로 알고리즘 교육 플랫폼은 계속 운영하고 있습니다. 초·중·고생만이 아니라 대학생까지 대상으로 하고 있죠. 알고리즘교육 코칭 인력도 배출하고 있고 코칭 기술도 개발하고 있습니다. 창업 전에 제가 인공지능 엔지니어로 커리어를 쌓아 와서 오늘날에 이르렀는데, 그같은 경험을 학생들도 일찌감치 해야만 한다는 생각이었습니다. 앞으로의 세상은 AI를 활용할 수 있는 사람과 그렇지 못한 사람으로 나뉠 것입니다. 일자리를 놓고 볼 때 AI를 쓸 수 있는 사람이 못 쓰는 사람을 밀어내는 것이죠.
HR 부문은 창업 당시에도 준비 중이었던 사업입니다. 혹시 오해가 있을지 모르겠는데요, 저희 회사는 교육회사가 아닙니다. 저희 HR 제품은 사람들이 인공지능을 활용하여 각종 데이터 분석과 미래 예측이 가능한 앱을 구축할 수 있는 단계까지 갈 수 있도록 그 저변의 엔진을 제공하는 기술이라 할 수 있는데요, 그 단계까지 가려면 업무 담당자가 일단은 인공지능을 잘 알아야 하기 때문에 교육부터 하는 것입니다.
저희 회사의 사업을 간단히 정리하면 첫째, 인공지능을 대중화하고 있는 방향이 있고, 둘째, 문제 해결 역량, 즉 알고리즘 교육을 하는 방향이 있습니다. 인공지능을 대중화하려면 우선 사용성이 좋아져야 합니다. 또한 비용 면에서 경제적으로 쉽게 접근할 수 있어야 합니다. 여기서 사용성을 쉽게 하려면 교육부터 해야 하는 것이죠. 그래서 교육 솔루션 사업이 나온 겁니다.
HR의 경우 교육만 받고 끝나는 것이 아니라 저희는 교육을 하면서 반드시 개인마다 인공지능을 어떻게 쓰고자 하는지 기획서를 받습니다. 그렇게 받은 기획서 중에서 실제로 앱을 도출하는 단계까지 컨설팅을 하면서 진행하는 과정이 있습니다. 이렇게 각 단계별로 HR 프로그램을 진행해 오면서 전체를 조망하게 되었고, 그 모든 과정을 묶어서 서비스할 수 있는 캔버스를 개발하게 되었던 겁니다.
HR 모델을 기업에 제공하는 과정에서 중요한 현상이 발견되었습니다. 2~3년 전에는 사람들이 인공지능을 이해하고 싶다는 욕구가 우선됐었어요. 교육이죠. 교육은 HRD 부서와 많이 연관됩니다. 그런데 2~3년 전부터는 기업의 디지털 트랜스포메이션(DX) 부서와 일을 많이 했어요. DX 부서들의 목표는 기존의 업무에 디지털 기술을 접목해서 생산성을 높이거나 비용을 줄이는 것이거든요. 인공지능도 이해가 목표가 아니라 사용이 목표가 된 것입니다. 저희 교육에서 과거에는 실행까지 가는 경우가 많지 않았는데 2~3년 전부터는 기획서의 과반수가 실행 단계까지 갔습니다. 기조가 바뀌고 있는 거죠. AI 시장의 성숙도가 ‘이해한다’에서 ‘사용한다’로 바뀌고 있고 저희는 거기에 맞춰서 빠르게 준비를 하고 있다고 보시면 됩니다.
알고리즘랩스에서 제공하는 ‘AI Canvas’는 컴퓨터 프로그래밍을 몰라도 쉽게 접근할 수 있고, 인문계 실무자도 이 솔루션을 통해 직접 AI 앱을 기획하고 완성할 수 있는 것으로 알려져 있습니다. 진짜 엑셀 쓰듯이 AI 비전문가들도 쉽게 사용할 수 있는지, 기업 HRD 측면에서 캔버스의 활용성과 편의성을 설명해 주십시요.
지난 3년 동안 저희는 일반 실무자들이 과연 실제로 코딩 없이 인공지능을 쓸 수 있느냐는 데 대한 검증을 많이 해왔습니다. 국내 12개 그룹에 속한 100개 이상 되는 기업의 1만 여 임직원과 작업을 해왔는데요, AI를 업무에 활용하는 것에 대한 흐름 정도만 이해하면 코딩 없이도 충분히 AI를 도구로 활용할 수 있다는 확신이 들었습니다.
기업의 HR에 사용한 옵티마이저는 현재의 캔버스에 비하면 핵심 기술만 완성되었었다고 할 수 있고요, 캔버스는 그 기술을 쉽게 활용할 수 있는 환경까지 제공한다고 할 수 있습니다. 업무 담당자는 코딩을 몰라도 쉽게 AI 앱을 개발할 수 있고, 사용자가 바로 쓸 수 있는 인터페이스까지 완성할 수 있도록 전 과정을 준비해 놓은 솔루션이 캔버스라고 할 수 있습니다. 현장과 사무실의 담당자 여러 명이 함께 협업도 가능합니다.
캔버스는 내후년 안에 출시할 예정인데요, 내부에서는 이미 모든 AI 프로젝트를 캔버스로 쓰로 있어요. 현재 일부 개발 이슈들이 아직 남아 있지만 캔버스로 앱을 만들었을 때 그 앱이 현장에서 유의미하게 쓰일 수 있느냐 하는 데 대한 검증은 거의 완료되었다고 봅니다.
예를 들어 기업들이 사용하고 있는 저희 제품 중에 ‘AHRO’라는 앱이 있습니다. 기업들의 다양한 HR 데이터를 바탕으로 기업에 혹시 일어날 수 있는 리스크를 미리 발견하거나, 회사의 성향에 맞는 핵심 인재를 발굴하거나, 혹시 이직을 고려하는 사람이 있는지 살피는 등의 목적으로 사용합니다. 해외에서는 이미 인공지능을 많이 활용하고 있는 분야죠. 저희도 HR을 AI로 관리할 수 있도록 캔버스를 통해 ‘AHRO’라는 제품을 만들었습니다. 현재 많은 기업들이 사용하고 있고 현장에서 잘 작동하고 있어서 캔버스의 성능은 검증됐다고 봅니다.
7년 전 알파고가 충격을 던져 줬고 최근 챗GPT로 AI에 대한 일반인들의 관심이 폭발했는데요, 알고리즘랩스가 연구하고 제품화하려는 영역과 다른 인공지능 거대 기업들이 대중화하고 있는 솔루션들과의 차이는 무엇입니까?
인공지능이라 하면 사람들은 우선적으로 데이터와 알고리즘을 떠올립니다. 하지만 저희는 조금 다르게 접근합니다. 인공지능의 단계를 저희는 4단계로 보고 있는데요, 첫번째 단계는 문제를 정의하고 계획하는 플래닝 영역이라고 봅니다. 두 번째가 데이터, 세 번째가 AI 알고리즘, 마지막 네 번째가 알고리즘을 바탕으로 한 실제의 인터랙션, 이렇게 네 단계로 구분하고 있습니다. 인터랙션은 어플리케이션이라고 부르기도 하죠.
구글이나 MS, 아마존 등의 거대 기업들은 두 번째와 세 번째 단계에 대해서는 많은 선택지를 주고 있습니다. 하지만 첫번째 플래닝을 하고 그 플래닝을 바탕으로 네 번째 인터랙션까지 유도하는 통합적인 서비스를 제공하는 기업은 아직 없다고 봅니다. 알파고 같은 경우도 ‘데이타가 많으면 AI도 이렇게 바둑을 잘 둘 수 있다’ 라는 알고리즘까지를 잘 보여준 케이스였고요. 국내 상황을 봐도, 저희는 3~4년 전부터 카이스트와 협력하여 계속 연구를 해오고 있는데, 두세 번째 영역의 연구들은 굉장히 많아요. 그런데 첫번째와 네 번째 영역의 연구들은 굉장히 부족한 상황입니다.
반면, 챗GPT의 경우는 다릅니다. 챗GPT는 2년 전에도 존재했는데 당시 비 개발자들은 접근하기 힘들었었죠. 그런데 이번에 채팅 인터페이스가 붙으면서 폭발적인 반응을 일으킨 것이거든요. 그런 게 바로 네 번째 단계인 인터랙션의 중요성을 보여주는 사례라고 할 수 있습니다. 앞으로도 많은 사례들이 필요하다고 생각합니다. 챗GPT만 하더라도 지금은 채팅 인터페이스만 가지고는 어떤 업무에 활용할 수 있는지 알 수 없습니다. 또다른 인터페이스가 붙는다면 다양한 업무로 확장할 수 있다고 봅니다. 동일한 알고리즘이더라도 어떤 계획을 갖고 어떻게 쓸지에 대한 아이디어들이 인공지능의 파급력을 좌우할 수 있다는 것입니다.
저희 제품 중에 최근 많은 대학에서 활용하고 있는 ‘유니딕트’라는 AI 솔루션 제품이 있습니다. ‘중도 이탈 학생 예방 프로그램’이라고 할 수 있는데요, AI가 이탈 가능성이 높은 학생들의 선제적 관리를 위해 필요한 면밀한 분석결과를 제공하고 대안을 제안하는 프로그램입니다. 예를 들어 AI가 어떤 학생이 중도에 몇 프로의 확률로 학교를 그만둘 것이라고 예측을 합니다. 하지만 그것만 가지고는 담당 교수가 문제를 해결할 수 없습니다. 왜 이 학생에 대해 이런 예측을 하게 됐는지, 즉 어떤 요인 때문에 나가려고 하는지, 유사 학생들은 누구인지, 그런 학생들의 어려움은 과거에 어떻게 해결할 수 있었는지와 같은 예측 배경을 제공해 줘야 대학의 담당자가 AI의 분석 자료를 믿고 그걸 바탕으로 선제적 관리에 활용할 수 있는 거죠. 이러한 것이 바로 업무 담당자에 대한 인터랙션을 고려한 설계라고 보시면 됩니다. 처음 플래닝할 때 인공지능을 통해 기대하는 효과가 무엇이고 어떤 것들이 필요한지 등을 전부 반영해야 사람이 필요한 인터페이스까지 설계할 수 있는 거죠.
인공지능 사업에서 알고리즘 영역이 중요하긴 하지만 거긴 이미 충분히 많은 투자가 이뤄졌고 많은 연구가 나와 있어요. 저희는 이 많은 알고리즘을 어떻게 잘 활용할 것이냐에 촛점을 맞춰놓고 회사의 정체성을 확립해 나가고 있습니다.
그동안 우리 사회는 인공지능에 대해 이해하려는 흐름이었다면 앞으로는 ‘인공지능을 활용하려면 무엇이 필요한가.’와 같은 활용 방안에 대한 고민들이 부각될 것이라고 생각합니다. 다만 산업계 전체적으로 보면 아직은 이해 단계인 것 같습니다. 산업부 자료를 보면 현재 우리나라 기업의 1%만이 인공지능을 활용하는 것으로 나타났고 전체 디지털 분야 투자 비율 중 AI 분야 투자 비율은 1.7%뿐이 안됩니다. 하지만 인공지능은 누구나 쓸 수 있다는 개념이 자리잡게 되면 바뀌겠죠. 이런 고민을 저희는 좀더 일찍 해왔다는 것이죠.
알고리즘랩스는 HR 사업, HR외 사업, AI 교육사업 등의 사업 영역이 있고, 작년에는 ‘2022년 산업 맞춤형 AI 인력양성 바우처 공급 우수기관’에 선정되었는데, 앞으로 회사의 중장기 발전 목표는 어떻게 구상하고 있는지요.
우선은 저희가 AI 캔버스를 갖고 만들어 놓은 몇 가지 앱들이 있습니다. 캔버스는 앱을 만들 수 있는 도구인데 그걸 가지고 만든 앱들로 시장에서 인정을 받는 게 일차 성장 전략입니다. 아까 말씀 드렸던 HR 영역의 ‘AHRO’가 있고, 대학의 ‘유니딕트’를 비롯하여 기업에서도 고객관리를 위한 앱들이 있는데 현재 사용중인 곳에서는 좋은 성과를 내고 있습니다. 기업들이 그동안 HR 영역에서는 데이터를 잘 활용하지 못해 왔고 양질의 데이터를 생성하는 데도 어려움이 있어 왔는데 ‘AHRO’를 사용함으로써 데이터를 생성하는 것도 도와드리고 있습니다. 이를 통해 직원들을 적절한 부서에 배치한다거나 직원의 애로사항을 해결하는 성과들이 나오고 있습니다. 그런 앱들이 시장에서 좀더 폭넓게 사용되고 인정을 받을 수 있도록 계속 확대해 나가려고 합니다.
대학의 중도 이탈 학생 예방 프로그램인 ‘유니딕트’도 작년에 3개 대학이 활용했는데 담당 교수가 이탈 가능성이 있는 학생들 대상으로 예방 프로그램을 짜서 좋은 결과를 도출하였습니다. 이런 앱들은 저희에게 라이선스 매출을 주기 때문에 지속적으로 확대해야 하는 것이죠. 저희 회사는 매년 50~100% 성장하고 있으니까 아직까지는 잘 하고 있는 것으로 보입니다.
캔버스는 글로벌을 타겟으로 출시하는 겁니다. 현재 캔버스의 적용 분야가 HR과 고객 관리, 구매 영역 정도를 커버하고 있는데요, 캔버스가 모든 산업 영역을 커버할 수 있도록 현재 투자를 계속 유치하고 있는 중입니다. 나중에는 기업의 모든 실무 담당자가 저희 캔버스를 엑셀 쓰는 것처럼 쉽게 사용할 수 있게끔 하는 것이 궁극적인 비전이라 할 수 있습니다. 투자 유치가 계획대로 잘 진행되고 있어서 빠른 시일 내에 캔버스가 완성된 모습을 보이리라 생각합니다. 그러면 상장도 준비해야 하겠지요.
AI 도입을 검토하고 있지만 아직 시도를 하지 못하고 있는 기업들이 많은데요, 언젠가는 도입할 수밖에 없다면 기업이 데이터 문제나 인력 관리 등에서 어떤 준비를 해야 할지 조언을 해주시기 바랍니다.
글로벌 기업들은 인공지능을 도입하기 위해 내부 인력을 대상으로 코딩 교육을 하거나 데이터를 쌓는데 몰두하거나 각종 시행착오를 겪어 왔습니다. 하지만 지금 시작하는 기업들은 그런 시행착오를 겪을 필요가 없어요. 알고리즘에서 출발하지 말고 기획 역량과 플래닝만으로 시작할 수 있습니다.
현재 코딩 없이 인공지능을 이해할 수 있는 도구들이 많이 있어요. 어려운 코딩은 일반 실무자에게는 너무 높은 허들입니다. 저희 회사에도 3~5일 간의 교육만으로도 인공지능에 대한 이해부터 인공지능을 어디까지 사용할 수 있고 어디서부터 데이터를 수집할지 일차 기획서를 쓰는 단계까지 배울 수 있습니다. 그 다음 단계에선 본인 직무에 특화된 실습 도구를 선택하여 앱을 만들어내는 실행까지 해볼 수 있습니다. 초기에는 대기업 그룹사에서 주로 진행되던 AI 프로그램이었는데 이를 기업은 물론 개인들도 배우고 실습할 수 있도록 개편했습니다.
그동안 외주로 나갔던 작업을 내재화했을 때는 엄청난 비용 절감 효과를 볼 수 있습니다. 캔버스에는 각 기업에서 AI 솔루션을 개발할 수 있는 많은 기능들이 있는데요, 그걸 활용해서 실험을 해 봤어요. 그 결과 저희 캔버스를 활용하면 기업에서 7명의 프로그램 전문가들이 6개월에 걸쳐 해야 했던 일을 단 1명이 한 달 내외면 처리할 수 있다는 결론이 났습니다.
손진호 대표님은 한국정보산업연합회가 운영을 맡고 있는 SW마에스트로 과정의 7기 수료생이라고 들었습니다. 알고리즘랩스의 성장과 관련해서 SW마에스트로가 어떤 도움이 되었는지 궁금합니다.
저는 우리나라가 창업하기 좋은 나라라고 생각합니다. 그 중에 하나가 창업에 접해 있는 유의미한 경험들을 여러 곳에서 할 수 있다는 것입니다. 창업은 무척 외로운 길일 수 있어서 그런 여러 곳에서의 경험들이 소속감을 주고 동지를 구할 수 있는 계기를 마련해 줍니다. SW마에스트로 과정도 그런 곳이죠. 창업 지원 프로그램도 있지만 과정이 끝나고 나서도 많은 지원 혜택이 있습니다. 저는 이번이 네 번째 창업이에요. 그 전에 세 번의 실패가 있었지만 낙오자가 되지 않고 여기까지 올 수 있었던 것도 SW마에스트로와 같은 제도 덕분이었다고 생각합니다. 창업하려는 사람은 반드시 SW마에스트로 과정에 참여하라고 권하고 싶습니다.
