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카카오엔터프라이즈가 말하는 '성공적인 디지털 혁신'을 위한 네 가지 키워드

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제조기업 혁신을 위한 Siemens on AWS 컨퍼런스에 모십니다 (7.5)

※본 기사는 정주영 전무가 AI Tech 2022에서 발표한 내용을 토대로 작성됐습니다.

 

 

카카오엔터프라이즈가 그리는 Enterprise IT의 미래

 

2010년대 초반, 드디어 DX(Digital Transrofmation, 디지털 전환)가 기업들의 화두로 떠올랐다. 모바일 시대가 열리면서 AI와 관련된 다양한 논의들이 등장했지만, 기술의 한계 등으로 인해 많은 상상들이 현실화되지 못한 채 그렇게 묻히는 듯했다. 2020년, 코로나로 인한 팬데믹을 거치면서 상황이 변했다.

 

우선 이전과 비교해 기업의 혁신 사이클이 굉장히 짧아졌다. 5년 정도의 주기로 바뀌었던 DX의 트렌드는, 이제 블과 1~2년을 주기로 모습을 바꾸기 시작했다. 코로나 이후 DX에 투자한 기업과 투자하지 않은 기업의 성과 차이도 선명하게 나뉘었다. 코로나 전에는 두 기업의 차이가 두 배 정도에 그쳤다면, 코로나를 지나면서는 다섯 배까지 그 격차가 벌어졌다.

 

대부분의 기업은 미래에 관심이 많다. 특히 수요를 예측해 수요-공급의 갭을 메꾸는 데에 많은 관심을 가지고 있다. B2C 유통 분야로 가면 고객의 성향을 파악하고자 하는 의지는 훨씬 강해진다. 아울러 경영 사이클 전체에서 업무 프로세스를 혁신, 효율화하는 것, AI, 빅데이터를 활용한 새로운 서비스 개발에도 목말라 한다.

 

AI를 외치는 기업은 많지만, 어떻게 활용할지 명확한 그림을 가지고 있는 기업은 많지 않다. AI와 관련된 인사를 영입하거나 조직을 구성함으로써 난제를 풀려고 노력하지만, 설령 원천기술을 가지고 있는 기업이라 하더라도, 문제를 풀지 못하는 경우가 많다.

 

카카엔터프라이즈는 크게 네 가지 키워드를 가지고 기업의 DX를 지원하고 있다. 네 가지 키워드는 각각 ▲슈퍼 인텔리전스(Super Intelligence) ▲하이퍼 커넥티비티(Hyper Connectivity) ▲클라우드 네이티브(Cloud Native) ▲데이터 드리븐(Data Driven)이다.

 

1. 슈퍼 인텔리전스

 

 

 

2010년, 알파고가 이세돌 9단과의 바둑 경기에서 이기면서 큰 센세이션을 일으키긴 했지만, 사실 AI가 인간의 영역 전반에 침투해 들어오기에는 아직 수준이 한참 못 미친다. 한동안은 제한된 특정 영역에서 인간을 대체할 수 있게 하는 발전 트렌드가 지속될 것으로 보인다.

 

전문가들은 2030년까지 AI가 특정 영역에서만 인간과 동등한, 혹은 그 이상의 역량을 발휘하게 될 것이라고 예상한다. 모든 분야에서 인간과 동등한 수준으로 학습하고 행동하는 인공지능은 2040년 정도에 나올 것이란 예측이다. 영화 [HER]의 ‘사만다’, [아이언맨]의 ‘자비스’와 같은, 범용 인공지능(Artificial general intelligence, AGI)은 2060년이나 돼야 볼 수 있을 것이란 전망이 지배적이다. 그럼에도 불구하고, 기술의 발전 속도는 언제나 인류가 예상한 것보다 빨랐고, 해마다 가속하고 있기에 섣불리 예단할 수 없다.

 

AGI와 관련된 다양한 기술이 있다. 카카오엔터프라이즈는 그중에서도 특히 강화 학습에 주목하고 있다. 강화 학습의 핵심은 AI가 머신러닝을 통해 주어진 환경에서 ‘스스로’ 학습하면서 발전하는 것이다.

 

최근 가장 주목받았던 강화학습 사례는 Generative Pre-trained Transformer 3(GPT-3), 딥러닝을 통해 인간이 직접 작성한 것과 비슷한 수준의 텍스트를 만들어내는 대규모 언어 모델이다. 국내에서도 네이버, 카카오브레인 등이 초거대 언어 모델 구축에 뛰어들었다. LG에서도 AI연구원을 통해 GPT-3와 비슷한 모델을 만들고 있는 것으로 알려졌다. 이러한 대규모 언어 모델은 개발 일정을 앞당기거나 새로운 서비스를 만들어내는 부분에 있어서 기업의 엔지니어뿐 아니라 일반인들도 활용할 수 있는 기반이 될 것으로 기대된다.

 

2. 하이퍼 커넥티비티

 

 

이전까지 기업들은 내부 데이터 활용에만 집중했다. 그러나 최근에는 기업 외부의 데이터나 협력업체, 심지어 타회사와 초연결성을 확보하는 데에 힘을 쏟는 기업이 많아졌다.

 

현대차는 작년부터 출시되는 차량에 카카오i 엔진을 탑재하고 있다. 운전을 하다가 ‘헤이, 카카오’라고 말하면, 차와 대화를 할 수 있게끔 돼 있는데, 문을 내려 달라든가, 에어컨을 틀어 달라는 요청도 가능하다. 이러한 연결을 통해 운전자는 차량 내부에서 외부 세계와 다양한 상호작용을 할 수 있다.

 

카카오는 카카오i라는 플랫폼을 다양한 서비스와 연결시켜 새로운 서비스를 만들고 있다. AI 비서 ‘헤이카카오’를 냉장고, 세탁기 등 가전제품에 탑재하는 서비스도 준비 중이다.

 

이제는 단순하게 사람과 기계, 사람과 시스템의 연결에 그치지 않고 플랫폼과 플랫폼의 연계를 통해 서비스가 확장돼 나가고 있다. 하이퍼 커넥티비티를 통해 지금까지 상상하기 힘들었던 새로운 고객 경험과 비즈니스 모델이 창출되고 있는 것이다.

 

3. 클라우드 네이티브

 

토스와 카카오뱅크는 시중 은행들과는 다른, 새롭고 빠른 서비스와 고객 경험을 제공하고 있다. 기존 은행들도 새로운 서비스를 만들기 위해 허겁지겁 움직이지만, 속도가 다르다. 일반적으로 기존 은행에서는 서비스가 나오는데만 6개월이 넘는 시간이 걸린다. 여기서 중요한 키워드는 클라우드 네이티브다.

 

작년 클럽하우스가 한창 뜨거웠다. 열기가 금방 시들해져 단명하긴 했지만, 인상 깊었던 부분이 있었다. 바로 클럽하우스가 개발자 세 명이서 일주일 만에 만든 서비스라는 사실이다. 이것이 가능했던 것은 클라우드 네이티브 환경에서 API(Application Programming Interface)를 통해 손쉽게 서비스를 개발하고 올릴 수 있었기 때문이다.

 

 

클라우드 네이티브는 클라우드 컴퓨팅 모델을 사용하는 것을 전제로 설계된 시스템과 서비스다. 클라우드 네이티브 환경에서 토스나 카카오뱅크는 1~2개월 안에 서비스를 만들고 쉽게 배포할 수 있다. 따라서 민감하게 변화하는 트렌드나 고객의 요구에 빠르게 대응이 가능하다.

 

클라우드 네이티브로의 전환을 통해 기업은 본연의 핵심가치에 집중하고 확장성, 개방성, 유연성을 확보할 수 있다. 고객 데이터를 가지고 있고, 인사이트만 가지고 있으면, 손쉽게 AI를 만들고 출시할 수 있는 환경이 조성됐다.

 

4. 데이터 드리븐

 

초거대 기업들의 경우, 데이터사이언티스트들만 200~300명이다. 하루에 발생하는 데이터의 양은 120TB에 육박한다. 이렇게 엄청난 데이터를 다루는 초거대 기업들조차도 데이터를 축적해놓기만 하고 사용하지 못했던 기간이 5년 정도 있었다. 그만큼 데이터를 어떻게 활용해야 하는지에 대한 문제는 쉽지 않다. 그럼에도 불구하고 AI가 잘 작동하기 위해선 반드시 데이터가 제대로 정제되고 활용돼야 한다.

 

 

 

미국 금융권의 사례다. 일반 상업 은행은 그동안 개인의 신용도 등 겉으로 보이는 데이터를 기준으로 신용을 평가해 대출 서비스를 제공했었다. 최근 AI를 활용한 새로운 서비스가 등장했는데, 가령 신용도가 낮아서 대출을 받을 수 없는 경우라 하더라도 기타 여러 가지 형태의 데이터, 가령 SNS 데이터를 통해 대출자의 잠재성, 사회적 관계 등을 분석, 상환 가능성을 평가하고 대출해주는 서비스다. 해당 서비스는 미국 시장에 센세이션을 일으켰다.이처럼 숨겨진 내용에 대해 인사이트를 뽑아내는 것이 데이터 드리븐의 핵심이다. 과거에는 정형화된 데이터를 단편적으로 해석했다면, 최근에는 비정형 데이터와 여러 가지 외부 데이터를 연계해 새로운 인사이트를 뽑아내는 것이 기업의 숙제가 됐다.

 

카카오엔터프라이즈가 제안하는 다섯 가지 AI 활용법

 

1. 1:1 맞춤형 마케팅

 

챗봇과 관련된 서비스들이 속속 나오고 있다. 소비자 ‘개인’에 맞춰진 특별한 경험 제공이 핵심이다. 예를 들어 디지털 기반의 고객들, 특히 MZ세대의 경우, 타인과의 불필요한 접촉을 꺼리고 비대면 서비스를 선호하는 경향이 있다. 비대면 채널에서의 서비스를 위해 24시간 365일 AI가 대응할 수 있는 체계를 구축하자.

 

2. 고객도 스스로도 잘 모르는 고객의 마음 예측하기

 

기존의 데이터 분석은 전형적인 결과론적 경영 데이터였다. 기존의 데이터에 라이프사이클 전체에서의 다양한 경험을 기반으로 한 실시간 고객 경험 데이터를 더해, AI가 고객 마음 속 취향과 의도를 파악할 수 있게 하자.

 

3. 클라우드를 활용한 발 빠른 서비스 런칭

 

전통적인 SI(System Integration) 방식이 아니라, 클라우드 네이티브를 통해 개발 속도를 높이고, 관리·운영에 유연함과 확장성을 확보하자.

 

4. 구독 서비스

 

최근 구독 형태의 서비스가 많이 나오고 있다. 카카오에서도 구독ON이라는 서비스를 하고 있는데, 아직까지 폭발적으로 성장하지는 않고 있지만, 구독 서비스는 앞으로 지금보다 훨씬 더 많은 서비스와 고객을 확보할 수 있을 것.

 

5. AI 어시스턴트와 함께 일하기

 

AI 컨버세이션봇이나 워크플로우봇 등을 적극 활용하자. AI 비서는 지금은 단순하게 사무 보조, 업무 지원 정도가 가능한 수준이지만, 향후에는 시스템을 분석하고 특정한 부분에서 의사결정까지도 할 수 있을 것.

 

카카오엔터프라이즈는?

 

카카오엔터프라이즈는 2019년도에 AI랩에 속한 400여명의 연구원과 엔지니어로부터 시작됐다. 현재는 약 1000명 정도의 크루와 함께 하고 있으며, 그중 800명 정도가 AI, DX(Digital Transformation, 디지털 전환), 클라우드와 관련된 연구를 하고 있다. 기업이 가진 난제들, 구체적으로는 수요 예측, 고객 성향 분석, 경영 효율화 등 다양한 문제에 대해 AI, 검색, 빅데이터, 클라우드 등 4가지 핵심 기술을 바탕으로 인사이트를 도출, 새로운 서비스를 만들고 플랫폼화하고 있다.

 

헬로티 이동재 기자 |



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