[데이터넷] 기업용 인공지능(AI) 소프트웨어 전문 기업 애자일소다가 연구소장으로 송화준 부사장을 새로이 영입, 자사 솔루션의 제품화에 나섰다. 이를 통해 보다 많은 기업 고객들이 쉽고 편리하게 사용토록 함으로써 판로를 넓히고 시장을 한층 확대하겠다는 계획이다. ‘소프트웨어 기업의 본질은 소프트웨어’임을 강조하는 송화준 부사장을 만나 이야기를 들어봤다. <편집자>
AI 스타트업으로서 단기간에 많은 성과를 보이고 있는 애자일소다가 올해 초 투비소프트 연구소장 출신인 송화준 부사장을 제2연구소장으로 영입, 자사 라인업의 정리에 나섰다. 그간 AI 기반 솔루션 개발에 주력하면서 다양한 산출물들을 만들어내는데 성공했지만, 이를 패키징해 제품화하는 역량에는 다소 아쉬움이 있었기 때문이다.
송화준 부사장은 “애자일소다가 AI 스타트업으로서 많은 준비를 해왔고, 실제로 이뤄낸 것들도 많다. 그러나 개발된 AI 솔루션을 제품화하는 것은 부족했던 것이 사실”이라며 “다양한 애자일소다의 솔루션 라인업을 정리하고, 제품화를 통해 보다 많은 고객들이 쉽고 편리하게 AI 솔루션을 활용할 수 있도록 하겠다”고 말했다.
시장성 높은 제품 우선
송 부사장의 첫 번째 선택은 시장에서 통할 수 있는 기술과 솔루션을 제품화하는 것이었다. 그간 애자일소다는 AI 활용 영역 중 의사결정을 지원하는 업무 자동화 및 효율화 측면에 집중하면서 강화학습 기반의 최적화 기술을 자체 개발하는데 성공했다. 그로 인해 시장조사기관 가트너가 발표한 AI 핵심 기술 부문에서 ‘쿨 벤더(Cool Vendor)’로 선정되는 등 국내외에서 기술력을 인정받고 있는 상황이다.
비록 강화학습 기반 최적화 기술이 미래에 각광받을 기술임은 분명하다 해도 아직 시장에서 이를 적용할 수 있는 곳은 한정적이었다. 은행, 보험사 등 금융권 프로젝트에 시범적으로 다수 도입되기는 했으나 정작 시장에서는 애자일소다의 기술이 빛을 발할 수 있는 환경이 충분히 무르익지 않았다는 것이 문제였다.
이에 송 부사장은 우선적으로 광학문자판독(OCR)과 자연어 처리(NLP) 기술의 제품화에 나섰고, OCR을 활용한 ‘트윈 리더’와 NLP가 적용된 ‘트윈 독(Doc)’이 낙점됐다.
어찌 보면 너무 흔한 선택이 아닌가 싶을 수도 있지만, 애자일소다의 장기 계획에는 꼭 필요한 제품들이었다. AI가 어떤 판단을 내리려면 그에 필요한 데이터를 읽고(OCR) 이해(NLP)하는 과정이 선행돼야 하기 때문이다.
완성도 높은 제품화에 주력
제품의 사전적인 의미는 ‘원료를 써서 물건을 만듦. 또는 그렇게 만들어 낸 물품’으로 정의된다. 이는 실제 우리가 눈으로 보고 손으로 잡을 수 있는 공산품이 대표적이다. 그러나 소프트웨어는 무형 자산이기에 실체를 알아보기 어렵고 만질 수도 없다. CD/DVD 혹은 USB 등은 소프트웨어를 담고 있는 그릇일 뿐 소프트웨어 제품이라 하지 않는다.
송화준 부사장은 “소프트웨어에서 제품이라 함은 사용자가 쉽게 쓸 수 있는 상태를 의미한다”고 설명했다.
가령 소프트웨어 개발자가 라이브러리를 만들었다 해도 일반 사용자가 이를 바로 사용할 수는 없다. 그렇기에 사용자가 쉽게 사용할 수 있도록 인터페이스를 연계하는 등의 과정이 제품화에 해당한다.
또 사용자가 소프트웨어 제품 구매 후 사용성이 좋지 않아 커스터마이징을 한다거니 추가 기능을 덧붙일 때 소프트웨어 개발사의 도움이 필요해서는 안 된다. 따라서 매뉴얼이나 추가 도구가 함께 제공돼야 한다. 소프트웨어 개발사 인력의 도움이 필요할 정도면 제품이 아니라 솔루션이라 불러야 한다는 것이 송 부사장의 입장이다.
제품을 판매했으면 사후서비스도 보장해야 한다. 사용자들이 제품 이용 도중 궁금한 점이 생기면 고객센터 등을 통해 문의를 해올 수도 있고, 때로는 개발자가 직접 출장을 나가야 할 필요성이 생기기도 한다. 이들에 대해 어떤 식으로 대응할지 규정과 프로세스 등을 마련할 필요가 있다.
송 부사장은 “애자일소다는 AI 기술과 솔루션 개발에 매진했던 나머지 이러한 제품화 과정이 부족했던 것이 사실”이라며 “앞으로 이들을 보완해 완성도 높은 제품을 공급할 수 있도록 노력하겠다”고 다짐했다.
강화학습 기대감 커
우선적인 제품화 순위에서는 다소 밀렸지만, 애자일소다의 방향성은 강화학습을 향하고 있다. 이미 의사결정 최적화 및 관련 학습·개발 파이프라인을 자동화하기 위한 강화학습 에이전트 솔루션 ‘베이킹소다(BakingSoDA)’를 출시했으며, 송 부사장 역시 시기의 문제일 뿐 강화학습 솔루션에 대해 많은 기대를 하고 있다.
송화준 부사장은 “바둑에서 이기기 위해 어떻게 다음 돌을 둬야 하는지, 공간에 물건을 어떤 식으로 적재해야 넣고 빼기에 수월한지, 은행에서 대출 한도를 얼마나 설정해야 좋은지 등 최적화와 관련된 모든 것을 강화학습으로 풀어낼 수 있다”고 밝혔다.
애자일소다는 이동 동선이나 수치 최적화뿐만 아니라 시뮬레이션과 강화학습 엔진을 결합할 경우 다양한 산업과 시장에서 활용될 수 있을 것으로 보고 베이킹소다의 개발 방향을 설정했다. 즉 공간 내 물건 배치도 AI가 할 수 있으며, 이를 솔루션과 제품으로 만들면 새로운 AI 시장을 창출할 수 있다는 판단이다.
송 부사장은 “이제 AI를 활용하면 기존보다 더 잘하고 수월하게 할 수 있는 영역들이 늘어날 것”이라며 “앞으로 누가 어떤 아이디어를 내고 먼저 사업화를 시작하느냐에 따라 시장 판도가 달라질 것으로 보인다”고 예상했다.
사회에 도움 되는 SW 만들 터
현재 애자일소다뿐만 아니라 많은 소프트웨어 기업들이 겪고 있는 어려움은 ‘인력난’이다. AI와 소프트웨어 개발에 뛰어난 인력을 뽑을 수 있다면 좋겠지만, 실제 업계에서는 대졸 신입직원을 뽑는 것도 결코 쉬운 일이 아니다. 그렇기에 소프트웨어 개발이 예정보다 늦어지는 등 난항을 겪는 일도 부지기수다.
송화준 부사장은 “인력난으로 인해 소프트웨어 엔지니어 조직은 백업 인력이 없는 곳이 대부분이다. 만약 누군가 자리를 비우게 되면 그 자리를 커버할 인력이 없는 것이 사실이다. 따라서 애자일소다는 신입직원을 채용할 경우 기존 인력과 2인 1팀 체제를 통해 인력도 양성하고, 담당자 부재 시 다른 사람이 커버해줄 수 있는 환경을 갖췄다”고 말했다.
한편, 부족한 인력난을 보완하고자 애자일소다는 최근 중소 소프트웨어 개발사를 인수, 해당 회사가 보유한 고급 인력들을 흡수하는데도 성공했다. 그간 솔루션 개발을 위해 R&D 위주의 인력들만 있었다면, 향후 제품 고객들을 지원할 수 있는 현장 엔지니어들을 확보했다는 점에서 큰 수확이라는 평가다.
송화준 부사장은 “애자일소다는 AI 기반 소프트웨어 개발사인 만큼 근간은 소프트웨어다. 소프트웨어는 사용하기 쉬워야 한다. 지금도 알고리즘 개발이 AI의 전부라고 생각하는 기업들도 많은데 이를 적절하게 조화해야 좋은 소프트웨어라 할 수 있다”며 “앞으로도 애자일소다가 AI를 활용해 사회에 도움이 되는 소프트웨어를 개발하는 회사로 성장할 수 있도록 노력하겠다”고 전했다.
