"인공지능(AI)은 사업에 효율적으로 쓰여야 의미 있습니다. 다큐브는 AI 문자, 음성만으로 직원 업무를 실질적으로 돕는 비서 '자비스' 역할을 합니다. 실무자는 기업 내 어려운 소프트웨어(SW) 시스템을 기존보다 쉽고 원활하게 이용할 수 있습니다."
진주영 다큐브 대표는 최근 지디넷코리아와 진행한 인터뷰에서 AI의 실질적인 비즈니스 활용 필요성을 강조하며 이같이 밝혔다. 실무자가 기업 SW 시스템 이용을 기존보다 원활하게 해주는 서비스도 설명했다.
다큐브는 기업 실무자가 문자와 음성만으로 SW 시스템을 쉽고 효율적으로 이용할 수 있도록 돕는 서비스를 운영 중이다. 사람이 데이터에 대한 지식이나 전문성 없어도 시스템을 손쉽게 다룰 수 있다.
예를 들어, 직원이 기업 내 전사적자원관리(ERP) 시스템에서 데이터 분석을 원할 경우, 문자나 음성으로 요청하기만 하면 된다. 기존에는 프로그래밍 언어나 데이터 분석 지식이 필수였다.
진주영 대표는 "사용자가 다큐브 서비스에 문자나 음성으로 질문하기만 하면 된다"며 "전문 용어가 아닌 일상적 언어로 이야기해도 된다"고 설명했다.
"AI에 질의 학습…모든 질문에 답할 수 있다"
다큐브 서비스는 고객사 데이터를 학습하지 않는다. 대신 데이터에 기반해 질의를 학습한다. 예상 질문을 미리 만들어 놓는 식이다.
이는 일반 AI 챗봇 개발사와 다른 전략이다. 일반 챗봇은 고객사 데이터를 모두 학습한다. 업데이트도 매일 진행하지 않는다. 질의를 추가할 때마다 시간과 비용도 든다. 진주영 대표는 "다큐브는 추가 비용 없이 질의를 무제한으로 학습한다"며 "업데이트도 매일 할 수 있다"고 강조했다.
그는 "다큐브는 기업 데이터를 건드리지 않고 질문 생성에만 초점 맞춘다"며 "예상 질문만 잘 만들어 놓으면, 누가 어떤 질문을 하든 안정적인 답변과 결과물을 제시한다"고 강조했다.
진주영 대표는 데이터가 아닌 질의 학습에 초점 맞춘 이유도 알렸다. 진 대표는 "일반적으로 기업 시스템 이용 시 나오는 질문은 한정적"이라고 설명했다. 직원이 기업 SW 시스템을 이용할 때 할 수 있는 질문 개수와 형식은 정해져 있다는 의미다. 산업군마다 하는 질문도 비슷하다.
그는 "다큐브는 산업군마다 나올 수 있는 질의 형식을 표준 모델로 보유한다"며 "이에 해당하는 기업 특성에 적절히 파인튜닝 해 서비스한다"고 말했다. 그는 "다큐브 서비스는 고객사 지식과 용어를 전문적으로 아는 자비스 역할을 한다"고 강조했다. 반면 고객사 산업군과 관련 없는 질문에는 답할 수 없다.
현재 다큐브는 고객사에 탑재한 질의 개수 늘리는 데 집중한다고 전했다. 그는 "매일 고객사 피드백을 통해 질의 훈련을 한다"고 말했다. 진 대표 설명에 따르면, 질의 추가와 수정을 매일 반복할 경우 질문 빈틈을 없애고 품질을 높일 수 있다. 직원이 문자와 음성으로 질문을 애매하거나 복잡하게 해도 서비스는 말귀를 알아들을 수 있다.
진 대표는 고객사 이용 현황에 대해서도 설명했다. 고객사 한 곳을 제외하고 모두 서비스형 소프트웨어(SaaS)로 서비스를 이용 중이다. 서비스가 기업 데이터를 학습하지 않는다는 이유에서다. SaaS는 온프레미스보다 기업 운영비를 최대 10분의 1까지 낮출 수 있다. 진주영 대표는 "데이터 아닌 질의를 생성하기 때문에 기업 데이터 보안도 안전하다"고 덧붙였다.
"국내 AI, 기술뿐 아니라 상품 활용도 높여야"
그는 국내 AI 기술이 뛰어나다고 밝혔다. 그러나 실제 활용 사례는 상대적으로 적다고도 지적했다. 기술에 비해 상품이 없다는 의미다.
진주영 대표는 "현재 뛰어난 AI 기술은 많지만, 이를 활용해서 수익을 창출한 사례는 극히 적다"며 "기술 개발보다는 비즈니스 모델에 집중하는 게 우선"이라고 설명했다.
물론 다큐브도 자체 기술을 개발 중이다. 현재 자연어 모델과 음성 기술을 자체적으로 연구 중이다. 진 대표는 "AI 기술은 효율적으로 활용해야 한다"며 "범용이 아닌 경량화 모델을 만들고 있다"고 설명했다.
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그는 "현재 거대언어모델(LLM)이 등장하긴 하지만 실질적인 비즈니스에서는 경량화 모델도 효율적이라"며 "세상 모든 정보를 제품에 넣을 필요도, 넣을 수도 없다"고 말했다.
진주영 대표는 "다큐브만의 경량화 모델을 통해 솔루션을 만드는 것을 목표로 뒀다"며 "국내뿐 아니라 해외 사례도 꾸준히 늘리겠다"고 덧붙였다.