신뢰할 수 있는 AI 레시피는? 양수열 CTO 인터뷰

넷플릭스에서 선보인 요리 서바이벌 프로그램 ‘흑백요리사’가 큰 화제였습니다. 흑수저 백수저 계급으로 나뉜 요리사들이 각자의 재능과 창의성을 활용해 미션을 수행하는 프로그램이었는데, 마치 스포츠 경기를 보는 것 같은 긴장감이 가득했습니다.


이 프로그램의 관전 포인트 중 하나는 쉐프들의 창의적인 재료 사용이었는데요~ 훌륭한 요리의 기본이 고급 재료인 것처럼 AI도 마찬가지입니다. 신뢰할 수 있는 AI를 만들기 위해서는 고품질 데이터라는 고급 재료가 필수죠.


AI와 데이터, 이를 위한 최고 레시피를 연구하는 크라우드웍스에 탑티어 쉐프, 최고 기술 수장을 새로이 모셨습니다. 지난 9월 초 합류한 양수열 CTO는 한국 소프트웨어 업계에서 소문난 ‘네임드 엔지니어(Named Engineer)’입니다. 한국인 최초 JAVA 챔피언, Oracle ACE(오라클 공인 전문가)라는 타이틀 뿐 아니라, 지식경제부 소프트웨어 마에스트로 멘토 활동 등 개발자 커뮤니티에서 활발히 활동해오며 한국 SW 산업 발전에 기여해온 화려한 이력의 소유자죠.


20년이 넘는 개발 여정 동안 수많은 스타트업의 성장을 이끌어온 그가 이번에는 AI 데이터로 새로운 지평을 열고자 합니다. 그가 바라보는 AI의 미래와 크라우드웍스가 그리는 청사진은 무엇일까요? 신뢰할 수 있는 AI를 만들기 위한 그만의 특별한 레시피에 대해 이야기 나누었습니다.


안녕하세요! 크라우드웍스에서 기술 전략을 리딩하고 있는 CTO 양수열입니다.
현재 이슈는 크게 보면 신규 사업 기획, 솔루션 개발, 인재 채용 세가지를 꼽을 수 있습니다. 

먼저는 우리 회사가 새로운 성장 동력으로 삼고 있는 제조AI(Industrial AI) 사업과 관련해서, 진행했던 프로젝트들을 분석하고 플랫폼화 하는 일들을 추진하고 있습니다. 그리고 영업 현장에서 제기되는 다양한 제품 기능에 대한 의견들을 어떻게 우리 플랫폼과 제품에 반영할 수 있을까 고민하고 있고요. 아울러 이러한 프로덕트를 만드는데 같이할 분들도 열심히 찾고 있는 중입니다. 사실 만드는 건 어떻게 만들지 고민하면 되는데, 역시 ‘인사가 만사’라고 좋은 분 모시는게 제일 어려워서 이 문제에 대한 고민이 가장 크네요.

말씀하신 것처럼 최근 ‘흑백요리사’라는 프로그램이 정말 인기가 많았죠? 맛도 먹어본 사람들이 알듯이, 그 맛을 어떻게 말과 글로 전달하겠어요? 비유하자면 맛있는 AI를 위해서도 데이터를 활용한 레시피가 핵심이죠~

제가 생각할 때 AI는 가장 중요한게 데이터를 어떻게 처리하고 어떻게 관리할까의 문제가 정말 중요해요. 챗GPT나 하이퍼클로바X, 클로드 같은 파운데이션 모델을 가져와서 특정한 도메인이나 산업에 특화된 맞춤형 AI를 만들기 위해서는 RAG나 파인튜닝 등의 과정이 필요한데요. 기업들이 데이터가 풍부하다고 하지만, 그 데이터로 파인튜닝 하려고 하면 정작 필요한 데이터가 있는가에 대한 근본적인 질문이 생기기 시작해요. ‘AI가 학습할 데이터가 없다’라고 말 할 정도로 기업이 보유한 많은 데이터를 AI에 활용하기 위해서는 데이터 정제 과정이 필요한데, 그 방면으로는 크라우드웍스가 가장 많은 경험치가 있다고 생각했어요. 이런 영역에서 크라우드웍스의 지적 자산을 높이 평가했습니다. 그리고 저의 경험들이 ‘크라우드웍스의 맛’을 내는데 ‘양념’은 될 수 있을 거라고 생각해서 선택하게 되었어요. 

저는 벤처 회사 창업멤버, 스타트업, 상장사, 외국계회사 등 다양한 조직에서 일해본 경험이 있고, 통신과 금융시스템 개발, 안면인식 제품 개발 등 다양한 산업분야의 기술 과제를 해결해왔어요. 앞으로 크라우드웍스의 새로운 성장 동력인 Industrial AI와 Consumer AI을 리딩할 성공적인 기술 개발과 확산에 힘을 보태고자 합니다. 아울러 회사의 기술적 역량을 외부 개발자들과 공유할 수 있는 기회도 많이 만들려고 해요. 이런 부분들이 좋은 엔지니어 분들과 회사를 연결하는 기회를 많이 만들어 줄거라고 생각합니다.

먼저 AI 모델과 AI 모델을 활용한 서비스 시장에 대해 나누어서 생각해볼 필요가 있어요. AI 모델 개발은 자본력을 갖춘 소수의 빅테크 중심의 경쟁이 될거라는데 저도 큰 이견이 없어요. 그 외 영역에서는 AI 모델을 어떻게 활용할 것인지가 관건이 될거라고 생각합니다. 

이러한 상황에서 크라우드웍스의 가장 큰 경쟁력은 ‘데이터 오너십(Data Ownership)’이라고 생각합니다. 여기서 데이터는 ‘AI가 학습 가능한 데이터’를 의미하고요. 기업이 당면한 데이터 문제를 원활히 해결할 수 있는 탁월한 경험과 기술, 역량을 갖춘 국내 유일한 회사가 크라우드웍스라고 생각합니다. 

저는 AI 모델이나 서비스 개발에서 데이터 영역에 좀 더 집중해서, 이 전문화된 역량을 바탕으로 고객사가 원하는 산업에 특화된 맞춤형 AI 모델을 만드는데, 1등 데이터 공급자(Data Provider)이자 최고 데이터 품질 관리자(Qualifier)로서 크라우드웍스는 상당히 의미있는 역할을 하고 있는 경쟁력있는 기업이라고 판단하고 있고요. 이러한 경쟁력은 현재 신사업으로 확장하고 있는 AI 서비스 개발 시장에서도 충분히 증명할 수 있음을 확신합니다. 

크라우드웍스는 최근 몇년 간 AI 시장과 함께 빠르게 성장해왔는데요. 그동안 AI 데이터 리더로서 획득한 고유한 경험과 기술을 좀 더 다양한 서비스와 프로덕트로 확장하는 것이 필요한 상황입니다. 현재 이 부분에서 개발을 가속하고 있고, 시장 진입 시점을 고려해 신속한 제품 출시에 집중하고 있습니다.

이러한 과제 해결을 위해서 효율적인 개발 리소스 운영이 중요합니다. 안타깝게도 저는 리소스가 풍부한 회사를 본적이 없습니다만, 스케일업 회사의 특성상 제한된 개발 인력을 보유하고 있는 만큼, 전략적 의사결정이 중요합니다. 이럴 때 중요한 건 우리 회사가 무엇을 개발할 것인지, 무엇을 협업해서 제품을 만들 것인가에 대한 명확한 의사결정입니다. 적은 리소스를 어떻게 활용해서 어떤 좋은 제품을 만들어 갈지 판단이 필요해요. 효율적인 리소스 운영으로 핵심 성과를 만들기 위해 최선을 다하고 있고요. 아울러 회사는 현재 매우 중요한 시기에요. 지금처럼 중요한 시기에 잘못된 결정을 하지 않도록 신중을 기하고 있습니다. 

호기심이 있는 사람, 그리고 만드는 것을 좋아하는 사람이요. 20년 넘게 개발자로 일해오면서 탑레벨 엔지니어라고 불리는 분들을 많이 만나 보았는데요. 대체로 이 분들은 높은 보상 때문에 지금까지 일하는 분들이 아니더라고요. 그 일이 좋아서 계속 하다보니까 그 자리까지 간 거였어요. 일을 좋아하니까 문제에 집중하고 방법을 찾고, 공부하고, 그러한 시간과 노력이 쌓여서 좋은 엔지니어라고 인정받게 된거죠. 정리하면 주어진 일만 하는 게 아니라 스스로 발전해 나갈 수 있는 힘을 가진 사람들인거죠. 

결국 호기심과 문제해결능력(만드는 것을 좋아하는 것)이 좋은 인재의 조건이라고 생각해요. 이 두가지가 있으면 주도적으로 일할 수 있거든요. 그래서 저는 어떤 분야에 대한 직접적인 경력이 없더라도, 호기심을 가지고 도전할 수 있는 자세와 문제를 해결해가는 실행력을 갖춘 사람을 선호해요. 

이러한 역량 있는 분들을 많이 모시고, 리소스를 효율적으로 재배치해서 개인의 성장과 회사의 성장을 이끌어가는 것이 저의 역할 중 하나라고 생각해요. 그러기 위해서는 기존에 일하던 방식을 재점검할 필요가 있어요. 성장을 위해서는 익숙함이 주는 편안함에서 벗어나 불편함을 선택할 수 있는 용기도 필요합니다. 리스크가 없다는 건 위험한 상태라는 뜻이기도 해요. 함께 일하는 구성원들이 각자의 세이프티 존을 벗어나, 훌쩍 성장할 수 있는 건강한 조직문화를 만들고 싶어요. 


크라우드웍스와 함께 인공지능 업계를 이끌어갈 다양한 포지션의 전문가를 기다리고 있어요.

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