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서울대 브레인 모여 '달파' 창업."AI 핵심은 결국 IT 인재"인공지능(AI) 솔루션이 업무 효율성을 높여주면서 개인뿐 아니라 기업들도 AI 서비스 도입을 검토하고 있다.또 몇몇 기업들은 이미 AI를 현업에 활용하며 노동 강도를 줄이고 업무 시간을 단축시키는 등 그 효과를 누리고 있다.
반면 대부분 기업들은‘AI가 분명 좋은 건 알겠는데,우리 회사 또는 내 업무에는 어떻게 적용할 수 있지’라며 막막해 하는 것이 현실이다.아울러 디지털 전환을 위한 준비와 결단에 주저하면서,기존 인력들이 새로운 기술 도입에 거부감을 보이진 않을지 걱정하기 바쁘다.
김도균 달파 대표
이처럼 여러 이유로 AI 도입을 주저하는 기업들을 위해 탄생한 스타트업이 바로 '달파'(Data+Alpha)다.서울대학교 출신들이 주축이 돼 지난해 1월 창업한 달파는 AI를 도입하고 싶지만 도입 방법을 몰라 막막해 하는 기업들에게 AI 컨설팅부터,서비스 도입까지 모든 과정을 도와준다.
각 회사에 맞는 AI 솔루션 컨설팅을 시작으로,고객사의 데이터를 이용해 업무 흐름에 맞는 데모 제작을 하고 최종 테스트를 한 뒤,서비스 도입 단계를 밟는다.이 모든 과정은 보통 3주 이내로 가능하며,기존 AI 서비스형 소프트웨어(SaaS) 솔루션 대비 30~50% 저렴한 가격에 제공된다.꼼꼼한 사후관리와 지속적인 AI 성능 개선까지 책임진다.
달파 프로세스
현재까지 달파는 이미지·텍스트 검색과 텍스트 분석뿐 아니라 카테고리(동일상품) 매칭,김하성 kbo 연봉카테고리 분류,김하성 kbo 연봉유사 상품 추천,배경 제거,고객서비스(CS) 대응 자동화 등을 도왔다.한 명품 플랫폼 기업은 달파에 의뢰해 수작업으로 하던 동일상품 매칭을 자동화로 전환했으며,전체 상품 배경 제거까지 자동화했다.또 한 설문조사 플랫폼 기업은 몇 만개의 문장 요약을 AI로 30분 만에 처리해 600배의 속도 상승 효과를 봤다.기존 알바 고용 대비 50% 비용도 아꼈다.
"사람들 모으고 파이팅 넘치는 분위기 좋아해.수학자 보다 창업가 꿈 꿔"
달파의 최고경영자인 김도균 대표는 서울대학교에서 수학과 컴퓨터를 전공했다.한국수학올림피아드 금상을 수상할 만큼 수학 영재인 그는 수학자가 아닌 창업가의 길을 선택했다.여러 사람들과 문제를 해결하고,힘을 모아 목표를 달성하는 일에 흥미와 큰 보람을 느꼈기 때문이다.
“스무살 때부터 창업가가 돼야겠다는 꿈을 꿨어요.제 성격이 사람들을 모아 으쌰으쌰 하는 분위기를 만드는 걸 좋아하고,축구부를 할 때도 팀 우승시키는 거에 즐거움을 느꼈는데 이런 걸 뿌듯해 하는 것 같아요.그래서 수학자보다는 창업가가 되고 싶었던 것 같습니다.”
창업가의 꿈을 꾼 김 대표는 한국에도 구글·아마존 같은 빅테크 기업들이 충분히 나올 수 있다고 생각했다.국내에 훌륭한 인재들이 많으니,열정적이고 똑똑한 젊은 사람들이 뭉치면 가능하겠다는 판단을 했고,주변에 실력이 뛰어난 지인들을 끌어모았다.그렇게 세 명의 공동창업자들이 모여 달파를 만들게 됐다.
“어떤 비즈니스를 할까 하다가 B2B AI를 하기로 했어요.창업 멤버 모두 AI에 친숙했었고,국내에 제대로 된 B2B AI가 없다고 생각했기 때문이죠.AI 기술이 엄청 발전했음에도 B2B AI를 도입한 기업들이 별로 없다는 문제를 저희가 풀어보기로 한 거예요.구름 속에 있는 기술 연구보다,실산업에서 유의미한 가치를 창출하는 역할을 하고 싶었습니다.”
"AI의 핵심은 결국 IT 인재.문제 해결 능력 중요해"
대기업 또는 빅테크 기업에서 높은 연봉을 받으며 탄탄대로를 걸을 수도 있었던 그가 창업가의 길을 선택하는 데 있어 부모의 반대는 없었을까.또 공동 창업자 간 다툼이나 의사결정 과정에서 이견은 없을까.
“저는 한 번 한다고 마음 먹으면 하고 끝내야 하는 성격이에요.부모님도 지지해주셨고 좋아해주셨어요.모든 게 다 탄탄대로는 아니었지만,지금까지 재미있고 열정적으로 일해왔고 결과도 좋았다고 생각해요.제 개인적인 목표는 5년 뒤,10년 뒤에도 모든 구성원들이 재미있게 일할 수 있으면 좋겠다는 겁니다.저는 CEO로서 구성원들이 효능감을 갖고 일할 수 있도록 일을 분배하는 역할을 하고 있습니다.공동 창업자끼리는 가족 같은 사이여서 서로 솔직하게 대화하면서 두터운 관계를 유지하고 있습니다.”
김 대표는 뛰어난 기술만큼이나‘사람’과‘팀워크’에 기울이는 관심과 노력이 꽤 커보였다.AI와 같은 기술 연구·개발은 수학자들이 잘 정리해 놓은 공식들을 대입하고 조합해 정해진 길을 찾는 수학과도 같지만,사람은 딱 맞는 공식도 없고 저마다 달라 예측하기 힘든,훨씬 난이도가 높고 복잡한 문제이기 때문이다.또 좋은 기술과 서비스도 결국은 뛰어난 인재의 번뜩이는 머리와 손끝에서 탄생하기 때문이다.그래서 그런지 김 대표는 “AI의 핵심은 결국 IT 인재”라고 했다.인재의 기준이 되는 핵심 역량은‘문제 해결 능력’을 꼽았다.
“6개월마다 AI 엔지니어 공식 채용 프로그램을 운영하고 있는데,이번 2기를 통해 200명을 지원받았습니다.AI 핵심은 결국 IT 인재라고 생각해요.저희는 AI를 얼마나 잘 아느냐보다,잘 하는지 문제 해결 능력을 봅니다.어떤 상황을 던져주고 어떻게 헤쳐나가는지를 보는 거죠.비즈니스 센스를 묻는 것과 같은데,AI를 활용해 비즈니스를 하는데 있어 얼마나 비용 효율적으로 유용한 서비스를 만드느냐가 중요합니다.”
김 대표는 달파의 조직 문화를 나타내는 한 문장을 이렇게 정리했다‘Question anything,Answer everything,Fear nothing.뭐든 물어보고,모든 것에 답하되,대신 아무것도 두려워하지 않는다는 도전가의 정신을 담았다.
“스타트업은 문제의 연속이에요.어떤 문제든 부딪치고 해결하는 거죠.깊게 고민해서 해결해낼 수 있는 능력,끈기와 근성이 중요하죠.내 앞에 문제가 주어졌을 때 수단과 방법을 가리지 않고 풀어내야 합니다.최고의 복지는 팀원들인데,저희 팀은 단단하기로 유명하다고 생각해요.젊고 패기있는 사람들이 모여 있기 때문에 배울 점도 많을 거고,서로 기운을 얻을 수 있습니다.성장을 즐기는 분들이 오시면 좋을 것 같습니다.”
AI 모델 잘 활용하고 조합해 달파만의 에셋(자산) 축적
김 대표가 생각하는 달파의 가장 큰 강점은 오픈AI와 같은 빅테크 기업들과,매사추세츠 공과대학교(MIT) 등 학계가 개발하고 발표한 AI 모델들을 잘 활용하고 조합하는 것이다.이런 기술과 모델들을 파인튜닝(이미 훈련된 대규모 언어 모델에 특정 데이터셋을 사용해 추가적인 학습을 수행하는 작업)함으로써 달파만의 AI 에셋(자산)들을 계속 만들어 낸다는 점이다.
이 회사는 GPT(Generative pre-trained transformer)나 TTS(Text to Speech) 같은 기존 기술을 활용해,각 기업이나 서비스에 최적화된‘달파만의 AI 자산’을 개발해 나가고 있다.이런 다양한 에셋들을 블록처럼 모아 조립하는 것만으로 다양한 AI 솔루션을 손쉽게 만들고 최적화 시켜 기업들에게 제공하고 있다.나아가 궁극적으로는 이런 조립조차도 AI가 할 수 있는,'AI 만드는 AI'를 개발하는 것이 목표다.
앞으로 김 대표는 달파를 모든 기업들이 원하는 AI를 골라서 활용할 수 있도록‘다이소’같은 회사로 만드는 게 목표다.사람들이 생필품이 필요할 때 다이소를 찾듯,기업들이 AI가 필요할 때 달파를 찾도록 한다는 계획이다.또 이런 AI를 빠르고 정교하게,더 편리하게 제공한다는 방침이다.
“달파의 강점은 결국 그 동안 수백개의 프로젝트들을 진행하며 쌓은 AI 에셋들이 될 것 같아요.AI 스타트업 중 가장 많은 AI를 만든 회사인데,2년 안에 대략적으로 1천개의 에셋을 만드는 게 저희의 목표입니다.집에 필요한 물건이 있을 때 다이소에 가면 무조건 있다는 생각을 하는 것처럼,기업들이 AI를 써야할 때 일단 먼저 떠오르는 대세감있는 기업이 되고 싶습니다.1년 내로 B2B AI의 표준이 되고 싶습니다.”
"기업들은 AI 기술 발전 유념히 보고,내부 효율화 적용 고민해야"
김도균 대표는 인터넷을 사용하면서 인터넷을 쓴다고 느끼지 않듯,
김하성 kbo 연봉앞으로 AI도 의식하지 않고 쓰게될 것으로 예상했다.이에 기업들이 AI 기술 발전을 특히 더 유념히 봐야 한다고 강조했다.
“5년,10년 뒤면 AI가 모든 삶에서 당연하게 쓰일 거예요.이렇게 대중화 되기 전 기업들은 AI를 잘 써야 합니다.AI를 사용한다는 걸 굳이 강조할 필요가 없이요.AI 기술에 항상 눈 뜨고,유념히 보는 것이 중요할 것 같아요.내부 효율화될 문제를 잘 정의해 두고,AI 기술들을 유의깊게 보면서 업무 효율화에 도움이 되는 것과 안 되는 것을 알아갈 필요가 있습니다.”
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