'관계의 종말', 새로운 조직 문화가 온다! (1)관계의 진실 https://app.rmbr.in/NV0OgUVyCub 아래는 최근 팀장 대상 강의와 코칭에서 실제로 받았던 질문들이다. "일주일에 몇 번이나 팀원들과 식사하는 게 좋을까요?" "친하게 지내려고 나름 노력하는데 쉽지 않습니다. 어떻게 하면 될까요?" "새로 팀장으로 이직했는데, 팀원들과 서먹서먹합니다." 결론적으로 이제는 직원들과 친해질 필요가 없다. (사실, 친해지기도 어렵다. 집에 있는 성인 자식, 조카, 동생들과 친하게 지내고 있는가 생각해보라) 정확히는 관계보다는 일을 앞세워야 한다. 즉, 관계를 형성한 후에 일했던 과거의 방식은 안 먹힌다는 것. 따라서 리더는 친하게 지내야 한다는 강박 의식을 내려놓고 다른 방식을 찾아야 한다. 나는 어떻게 일을 리딩하고 있는가 관리자들의 아우성이 넘친다. 특히나 너무나 다른 요즘 직원과의 일하기가 힘들다고 한다. 이들의 많은 질문이 단 하나의 역(逆)질문으로 귀결된다고 본다. '나는 일을 통해 신뢰를 형성하고 있는가?' 신뢰를 만들어가는 과정에서 중요한 것은 다음 세 가지이다. 첫째, 일하기 전 우선 기본 원칙이 있어야 한다. 요즘 '팀 그라운드 룰'을 만드는 조직이 늘고 있다. 예전엔 서로 친한 관계에서 인정해주는 범위가 넓었지만, 젊은 직원들은 쭉날쭉한 원칙 적용을 불공정하다고 여길 가능성이 높다. 따라서 서로 수용할만한 원칙이 있어야 한다. 둘째, 원칙이 있다면 이를 '헌법'으로 여겨야 한다. 팀장 자신이 지키지 못할(하기 싫은) 항목은 아예 넣지 않는 것이 좋다. 직원뿐만 아니라 리더 자신도 지켜야 하는 금과옥조라고 생각하고 철저하게 고수한다. 물론 그렇지 못할 상황에선 솔직히 인정해야 한다. 셋째, 원칙을 모든 분야에 적용해야 한다. 인사평가, 피드백, 1on1 면담 등에서 늘 원칙을 상기하며 그에 따른 말과 행동을 해야 한다. 직원은 원칙이 아니라 리더의 입을 보고 있다. 그 입이 원칙의 대변자가 되도록 하라. 주인의식보다 프로정신으로 관계가 핵심이었던 과거에는 '주인'처럼 일하라는 말을 많이 들었다. 하지만 직원은 주인이 될 수 없다. 주인 대접을 해주지 않는데 주인 같이 행동하라는 건 '알아서 빠릿빠릿하게' 일하라는 말과 다름없었다. 그럼 이제 리더는 어떻게 직원을 리딩해야 할까? 나는 단 한 번도 회사를 위해 일하라고 해본 적이 없다. 나 역시 회사를 위해서만 일하고 싶지 않았기 때문이다. 그렇게 하라는 상사의 말은 동기를 끌어낼 수 없었기 때문이다. 개인은 개인을 위해 일해야 한다. 직원들이 그렇게 일하는 것이 결국엔 회사에 득이 되게 하는 것이 조직이 할 일이다. 그래서 제안하는 것인 바로 '프로정신'이다. 과거의 주인의식은 조직이 강요하고 강제하는 관점이라면, 프로정신은 보다 자발적이고 참여적이다. 리더가 직원을 리딩할 때도 후자가 보다 효과적이다. 회사를 벗어나 개개인의 관점을 건드리기 때문이다. (요즘 직원은 회사보다 '내'가 우선이다. 자세한 사항은 첨부 사진 참조) 예를 들어, 룰을 어기는 직원에게 어떻게 피드백해야 할까? 회사의 규율을 준수하라고 하는 게 효과적일까? 다른 직원들에게 악영향을 준다고 해야 할까? 본인이 '프로'라는 의미를 상기시키고, 그런 내적 기준에 비춰볼 때 자 행동이 어떠냐고 묻는 것이 더 실감 나는 피드백이 아닐까 싶다. 관계의 종말을 언급했지만, 관계는 중요한 요소다. 다만, 그 순서가 이제는 '일' 다음이 돼간다는 말이다. 관계 중심의 사고를 이제는 일 중심으로 완전히 바꿔야 할 때가 됐다. 그래야 꼰대 문화나 사내 정치 등의 구태가 점차 줄게 되고, 직원들의 근속 연수가 늘어나게 될 것이다. 우리는 회사에 일하기 위해 모였다. 친구를 만들 모인 것이 아니다. 이것이 다시 시작하는 조직 문화의 출발점이 되길 희망한다. 사진 출처: p53 <팀장으로 산다는 건> (2021. 4. 플랜비디자인) 김진영 24년 직장 생활, 14년 팀장 경험을 담아 <팀장으로 산다는 건> (6쇄)을, 2021년 4월에 <팀장으로 산다는 건 2> (2쇄)를 2022년 7월에 출간했다. 삼성전자, 현대자동차, SK하이닉스, LG이노텍, KT CS, CJ대한통운, 에듀윌 등에서 리더십 강의를 했으며, 한라 그룹 리더를 위한 집단 코칭을 수행했다. 현재 '리더십 스쿨'이라는 코칭 프로그램을 운영하고 있다. http://leadersclub.tistory.com

안녕하세요, 대기업 1차면접 합격 통보를 받고 2차면접 일정 대기중인데, 3주째 연락이 없네요.. 내부적으로 임원 인사이동이 지난주에 있었기도했고, 신입공채 진행중이여서, 그럴 수 있겠다 싶은데요. 혹시 나 까먹었나? 싶기도 하고요..ㅋㅋ 원래 이렇게 오래기다려야하나요ㅜㅜ 다음주즈음에는 그래도 연락을 드려보는게 낫겟죠??

요즘 금리는 오르고 신규채용은 줄면서 부트캠프나 온라인 강의 등을 통해 직무 전환하시는 분들이 많다고 들었는데요. 실제로 얼마나 계신지 궁금해요! 어떤 분야 희망하시는지도 댓글로 남겨주실 수 있을까요? (개발, 마케팅 등등..)

안녕하세요. 이직을 준비하고 있는 직장인입니다. 현재 3곳에서 제안이 들어온 상태입니다. 크게 두 분류로 나눌수 있는데 아래와 같습니다. 1. 이제 막 스타트업을 벗어나 매출, 조직이 터지고 있는 중소기업 2. 업계에서 이미 자리를 잡은 중견기업 1번의 경우 처우가 좋습니다. 연봉도 2번보다 많이 제시를 하였구요. 다만 아직 커지는 중이다보니 여러 업무를 할것 같습니다. 1번은 팀장급을 제안받았습니다. 2번은 1번보다 연봉도 적고 팀원급입니다. 책임급으로 입사합니다. 다만 1번보다 전문성 있는 일을 하게 됩니다. 이 경우 어느쪽을 택해야 커리어 및 장래에 도움이 될까요. 입사제안은 1번에서 가장 먼저 왔습니다. 많은 조언 부탁드립니다.

안녕하세요 리멤버 눈팅만 하다가 이번에 글은 처음 적어보네요. 회사는 IT쪽 중견치고는 크고 대기업 치고는 작은 그런 느낌의 회사입니다. 9월 20일쯤 경력직 제안이 들어온 상황에서 인성검사에 1,2차 면접까지 통과하고 지난주 화요일에 처우협의 서류를 제출한 상황입니다. 이런 경우가 처음이라 조바심이 나다보니 인사팀에 문의를 했는데 대표님 승인이 남았다고 하더군요. (이 얘기를 들은 게 지난 주 목요일 입니다.) 혹시 이 상황에서도 탈락이 될 수도 있을까요? 9월 20일부터 너무 장기전이라 피가 말리기도 하고 10월에 IT쪽 스타트업에 최종 합격을 해 놓은 상황이고 11월 14일까지 시간은 벌어놨지만 도의적으로 11월 14일 근처에 입사하지 못할 것 같다라는 말씀을 전하기가 죄송스럽네요. 하루 빨리 입사 취소를 말씀드리는 편이 좋을 것 같은데 해당 업체는 아직도 감감 무소식이네요. 처우협의 원래 이렇게나 오래 걸리나요?

안녕하세요! 현재 백화점 매장 근무하고있는 6년차입니다~ 판매직(서비스직)이 주 업무지만 온라인몰도 함께 운영하고 있어요 ㅠ.ㅠ 상품 등록, 재고 관리, 각 채널 qna 답변(cs), 상품 출고 기본적인 업무도 병행하고있으며 작년 설에는 라이브커머스 제안서 작성, 라이브 방송할 때 진행할 상품들 기획, 스크립트와 보드내용 작성, 방송 직접 출연해서 상품을 설명하고 진행한 경험이 있습니다 내일 영업md 면접보는데 어떤 경험을 이야기 해야할까요? 그리고 이런 경력도 MD 이직에 좋을지 꼭꼭 조언 부탁드립니다 ㅠㅠ

안녕하세요. 중소 회사(매출 800억대)에서 중견 회사(매출 1조 이상)로 이직 성공 후 고민이 있습니다. 연봉은 3천 중반에서 5천 초반으로 협의하고 같은 직급(대리1)으로 처우 협의 했는데요… 현재 회사는 적응도 잘하고 있지만 새로운 회사에서의 적응이나 더 높은 난이도의 업무를 잘 적응 할 수 있을지 모르겠습니다 ㅠㅠ 집도 얼마전에 장만했지만 포기하고 옮겨야 할까요? 중견 회사는 소문으로는 분위기가 좋지 않다고 하더군요. 여기서의 안락함을 포기하고 이직하는게 옳은 선택일까요??

2차면접까지 합격하고, 마지막단계인 레퍼체크를 했습니다. 2차면접까지 모두 일주일 이내로 결과가 나왔는데, 레퍼 제출완료 후 2주간 연락없다면 마음 비워야겠지요? 레퍼에서 불합이라 생각하니, 레퍼리를 제가 세웠는데.. 회사생활 잘못했나 하는 마음에 마음이많이 아픕니다... 제게 어떤 문제가있었던걸까요.. 어떤 레퍼 결과를 보셨을때 떨어트리시나요?

재직중 이직 성공해서 재취업했는데... 직무변경 여러이유 등으로 한달을 못 채우고 퇴사했습니다 구직중에 처음 퇴사한 회사에서 재입사 제안이 왔는데 그동안의 공백이 걱정되기도 해서..가서 익숙한 일이고 워라벨회사라. 다니면서 다시 이직 준비하고 싶은데.. 오히려 서류에서 불리하겟죠? 공백에 대한 질문, 커리어확장을 위한 것이 처음 이직 사유 였는데 일관성이 떨어지니 그렇다고 말을 꾸며내선 안되고 공백과 멘탈이 걱정입니다 조언부탁드립니다

경력직 이직시 처우산정 메일 받기까지 기간이 일반적으로 얼마나 되는지요? 2주전 합격 통보받고 원징 자료 제출한지 9영업일째라 조급한 마음이 드네요 처우 협의 관련 메일 없이 이대로 덮이기도 하는지ㅠㅠ 첫 이직이라 메일함 하염없이 새로고침 하고 있습니다.

안녕하세요 이직 전 선배님들의 의견을 여쭤보고자 합니다. 지금 현직장은 대기업 근무 중이고 설비팀에서 일하고 있습니다. 1. 대기업 연봉 5300 (상여 포함) 성과급 500~1000수준 복지 좋음 기업 문화 좋음 연고지 업무 건축,전기,기계 모든 분야 한사람이 진행함. 전문성을 키울 기회가 없음. 물경력이 다수 존재하여 업체 의존함. 2. 중견기업 연봉 5100 상여 200 성과급 1500~2500 수준 2차 전지 사업인해 성장 가능성 높음 복지 대기업 보다 낮음. 경력직 다수 존재 업무 유틸리티 유지보수 본인이 라인 설계등을 진행하여 업무 전문성 있어보임. 사실 업무 전문성때문에 고민이 많아습니다. 이대로는 물경력으로 보낼것 같은 걱정이 크고 실제 선배들도 그렇다고 생각하고 있습니다. 기본급은 조금 낮고 연고지가 아니더라도 옮기는게 맞을까요

1.헤드헌팅은 국내 대기업 외국계99%활용합니다 오히려 중소기업등은 재정난등으로 안쓰는곳도 있죠 근데 헤드헌팅을 안쓰면 헤드헌팅쓰는 경쟁사로 인력이 다 빠지는경우도 있고 재정난보다 인력난때문에 많이씁니다 요새 핫한 플랫폼사들+스타트업 플랫폼사(개발/퍼포먼스마케터/데이터분석등 핵심인력) (ㄴㅇㅂ ㅋㅋㅇ ㄹㅇ ㅂㅁ 등 ) 기업마다 사내리크루터를 채용해 직접 소싱도합니다. 2.공채외에 헤드헌팅 오픈포지션도 있습니다 (곧 정리해고 되는사람 채용/공채로 jd노출시 핵심 연구등이 노출되는경우 /임원등) 3.헤드헌팅이 더 효율적인가? >yes 단 내가 경쟁력 실력이 있다면요. (이직잦고 업무전문성 낮으면..공채지원도 떨어지죠) 합격과 가까운 지원자의경우 면접팁/처우협의/이력서서술등 팁을 대부분 상세히 받습니다. 헤드헌터는 해당사 최대연봉과 많은 이전 면접자로 인해 면접정보를 알고있습니다 4.뽑은지 오래된포지션? 이유는다양한데 좋은회사의경우는 아.무.나 뽑을바에 안뽑습니다. 딱맞는사람을 뽑으려고 1년째 뽑는경우도 있죠 (보통 경력회사 원하는 학벌(전공) 역량 나이등 (상급자기준)기준이 명확하고 팀구성원과의조화도 봅니다) 중소기업의경우 낮은연봉 처우에비해 눈높이가높거나 들어가봤더니 가족경영 임원횡포 조직원없음 다른업무지시등의 사유로 금방나가니까 다시뽑기때문에 그런경우도 종종있습니다.

3년 근무 했고 이제 퇴직후에 자기개발 후 다른곳으로 취업 하려는데 퇴직하기 전에 해두면 좋은것들은 뭐가 있을까요?

25년전 첫 창업을 했을때 사업 오래하신 선배님이 하신 말씀이 아직도 생생합니다. '사업은 작두타기야. 한쪽은 회사고 한쪽은 집이고 어느 한쪽으로 기울어지면 다른 한쪽은 포기하는 거야. 발이 찟어지고 피가 나도 작두 위를 걸어야 해. 오직 너가 창업했으니까 너가 그 아픔도 이겨내야지.' 리더가 그런 것 같습니다. 외국계 10년 동안 여러 시스템을 배우면서 더욱 뼈저리게 느꼈습니다. 실적 달성과 인간성 좋은 리더는 양립하기가 쉽지 않습니다. 실적이 부족하면 나와 우리 팀이 없어질 수 있습니다. 실적을 닥달하면 팀이 와해 됩니다… 제가 배운 건 '우선은 실적' '차선은 사람'입니다. 우리 모두의 존재의 의미인 실적(생존, 매출, 수익…)은 필수인 조건입니다. 혹여 실적을 위해 포기할 것이 생기는 것은 어쩔수 없는 일입니다. 하지만 그 '어쩔 수 없는' 것을 어떻게 하느냐가 좋은 리더가 할 일 같습니다. 실적이 좋지 않은 영업이라면 끌고, 밀고, 땡기고 가르쳐야죠. 근태가 좋지 않다면 일주일에 한번 지각을 약속하고 체크해야죠. 일정을 못지키는 팀원이라면 허들을 만들고 체크하며 끌고 가야죠. 그럼에도 불구하고 그 결과가 만족하지 못한다면… 이러이러한 이유로 나는 우리 모두(회사, 팀)를 위한 선택을 해야함을 설명하고 그 실행 (경고, 퇴사…)을 단행해야 당사자와 우리 모두에게 가르침이 되는 것 같습니다. 회사와 팀, 나와 팀원, 실적과 인정… 이 사이에서 리더는 늘 작두를 타는 아픔을 갖고 살아가고 있습니다.

💡포브스코리아에서 ‘박진호가 만난 TREND LEADING COMPANIES’ 시리즈를 진행하고 있습니다. 이번 편은 11월 호에 실린 글을 한 번 더 소개하는 것으로 생략된 부분이 많습니다. 원문은 해당 링크에서 확인 가능합니다. https://jmagazine.joins.com/forbes/view/336850 AI란 단어는 이제 기술 부문에서 매우 일상적으로 쓰인다. 그래서 투자업계는 AI 기업을 더 까다롭게 평가한다. 최근 투자 가뭄이 극심해지면서 평가 기준은 한층 더 까다로워졌다. 이 와중에 한국 인공지능(AI) 스타트업 ‘슈퍼브에이아이’가 220억원 규모의 투자 유치에 성공했다. 이 회사가 사용자 입장에서 AI를 도입하는 게 왜 어려운지부터 파고든 덕분이다. 박진호 대표는 사용자 입장에 서서 11번째 인터뷰이로 김현수 대표를 마주했다. “이제 마케팅업계에서도 인공지능(AI)이 화두입니다. ‘AI 마케팅’이란 말이 정말 흔해졌어요. 실제 독일 스포츠패션 브랜드 아디다스도 AI 모델을 가지고 소비자 3억 명에 대해 1만 가지 넘는 속성을 분석해 고객 한 명이 3개월 이내에 운동화를 살 확률을 계산한다고 하잖아요. 순간 드는 생각이 ‘3억 명의 데이터를 어떻게 모으고 분류했지?’였습니다. 비단 마케팅 분야에서만 느끼는 바는 아니겠죠?” 박진호 뷰스컴퍼니 대표가 지난 10월 13일 서울 강남에 있는 슈퍼브에이아이(Superb AI) 사무실에서 김현수 대표를 만나 이런 고민을 털어놨다. 김 대표의 대답이 이어졌다. “맞습니다. AI 업계의 고질적인 난제가 ‘데이터’죠. 정확히 보셨어요. AI가 방대한 양의 데이터를 처리하려면 먼저 AI가 각종 데이터를 ‘정확하게 인지’해야 합니다. 최근 데이터 라벨링(Data Labeling)이라고 하잖아요. 그림이나 영상에서 사물이나 사람 등을 객체별로 따주고 라벨을 붙이는 일입니다. ‘데이터 라벨러’라는 직업도 생겨났는데, 아시다시피 3억 명의 데이터를 사람이 일일이 라벨링한다는 게 쉽지 않죠.” 슈퍼브에이아이가 데이터 라벨링 자동화에 주목한 이유다. 김 대표는 “사실 사람이 하는 데이터 라벨링 작업을 100% 자동화 솔루션으로 대체할 수는 없다”며 “AI 개발자들이 전체 업무의 80% 정도를 데이터 준비 작업에 할애하는 현실에 비추어볼 때 이 작업을 3분의 1 수준으로 줄여주면 기업이 AI 활용에 좀 더 적극적으로 나설 수 있게 될 것”이라고 덧붙였다. 사실 김 대표는 AI 업계에서 몇 년 전부터 유명해졌다. 김 대표는 이미 2020년 미국 포브스의 ‘아시아에서 영향력 있는 30세 이하 리더’로 선정됐으며, 같은 해 포브스코리아와도 인터뷰한 바 있다. 이듬해인 2021년 5월엔 4차산업혁명위원회 제4기 최연소 민간위원으로 선정됐고, 같은 해 11월 미국 매사추세츠 공과대학교(MIT)가 발간하는 세계적 정보기술(IT) 전문 잡지 ‘MIT 테크놀로지 리뷰’가 선정한 ‘한국 35세 미만 최고 혁신가’13명에도 이름을 올렸다. 김 대표는 앞서 말한 기업의 데이터 라벨링 부담을 줄여주고자 플랫폼 ‘스위트(Suite)’를 개발했다. 스위트는 AI 개발에 필요한 데이터 구축, 관리, 분석 등 모든 관련 작업을 통합해 지원하는 플랫폼이다. 그는 “AI개발에 필수적인 방대한 데이터를 가공할 때 데이터 시각화와 분석을 돕는다”며 “데이터 라벨러, 프로젝트 관리자, AI 리서치 엔지니어들이 서로 내용을 공유할 수 있게 만든 직관적인 UI·UX가 장점”이라고 강조했다. 스위트를 개발하는 과정에서 머신러닝 오퍼레이션(MLOps)·데이터옵스(DataOps) 분야에서 세계적인 기술적 성과를 만들고, 총 10건의 미국 특허를 등록하기도 했다. 👉미국 듀크대에서 전자공학과와 생명공학과를 수석 졸업했고, 컴퓨터공학 석박사 통합 과정에 입학했다고 들었다. 보통 미국에서 대학원을 마치면 글로벌기업에서 일하거나 현지에서 창업을 한다. 하지만 김 대표는 대학원 1년을 마치고 SK텔레콤에 입사했다. 특별한 이유가 있었나. 2016년이었을 거다. 당시 구글 알파고와 이세돌의 바둑 대결이 있었다. AI와 인간의 대결에서 이세돌이 1승 4패로 졌지만, 한국에서 AI에 대한 인식이 완전히 달라지는 계기가 됐다. 삼성전자, 네이버, 카카오, SK그룹 등 다수의 한국 대기업이 AI를 연구소를 차리면서 대거 투자에 나섰다. 미국 대학에서 AI 연구하던 한국 유학생의 거의 다 제안을 받았다고 보면 된다. 박사를 마치면 한국에서 일할 기회가 더는 없을 거 같아 첫 직장으로 SK텔레콤을 택했다. 이곳 T브레인 부서에서 자율주행 차, AI 스피커, 게임 AI 알고리즘 개발 등 다양한 연구를 했다. 👉그렇게 SK텔레콤에서 2년을 일하고 불현듯 창업을 결심했다. 미국 박사과정에 다시 돌아가지 않았고, 창업도 미국이 아니라 한국에서 했다. 어떤 계기가 있었나. 사실 SK텔레콤에서 많이 배웠다. 당장 상업화가 되지 않더라도 다양한 분야에서 AI 개발 연구를 할 수 있게 해줬다. 그러면서도 머릿속에서 늘 AI 개발과정의 비효율을 해결할 방법이 없을까를 고민했다. 마침 당시 창업 열풍이 불면서 직장 근처 공유오피스에 수많은 스타트업이 입주해 일했고, 그 모습을 지켜봤던 나를 비롯한 같은 부서 동료였던 공동창업자 5명도 주말마다 공유오피스에서 ‘해결 방법’을 고민했다. ‘파편화돼 있고 비효율적인 AI 개발을 한 번에 해결할 수 없을까’, ‘데이터 라벨링 과정만이라도 자동화하면 많은 기업이 AI 도입에 나설 수 있을 텐데’, ‘글로벌기업도 AI를 도입하면서 같은 고민을 하고 있지 않을까’ 하며 머리를 맞댔다. 일단 우리는 AI 개발 문제를 데이터로 정의하면서 창업을 결심했다. 👉슈퍼브에이아이, YC 졸업한 7번째 한국 기업막강한 공동창업자 덕분인지, 창업 후 1년도 안 돼 미국 실리콘밸리에서 인정받았다. 2019년 초 스타트업계 명문 액셀러레이터 와이콤비네이터(Y Combinator, 이하 YC)를 졸업한 7번째 한국 기업이라고 알고 있다. 매년 YC에 지원해 입성하는 기업이 2%도 채 안 된다고 들었다. 어떤 경험이었나. 2018년 10월에 지원했던 기억이 난다. 다행히도 우리는 그해 4월에 창업 후 6개월 만에 제품 개발에 성공했고, 매출도 어느 정도 나오고 있었다. 초기에는 몇몇 기업에서 데이터를 넘겨받아 우리 알고리즘으로 태깅해 넘겨주는 식으로 비즈니스를 했다. 별다른 영업을 하지 않았는데도 내 SNS 계정으로 제안이 들어와 이런 사업 경험도 있겠다 싶었다. 2018년부터 2019년까지 미국에서 AI 개발 열풍이 불었고, YC도 관심을 가졌던 아이템이었다. 선정되고 나서 3개월간 YC에 있었는데, 이때 사업을 꾸려가는 기법보다 철학과 장기적인 목표를 어떻게 세울 것인지에 대해 더 많은 얘기를 나눴던 것 같다. ‘10년 후 어떤 회사가 돼 있을 것인가’, ‘1조원짜리 회사가 될 계획을 A4 용지 한두 장으로 써라’ 같은 과제가 많았다. 물론 그때와 지금의 슈퍼브에이아이 모습은 아주 달라졌지만, 우리가 어떤 지향점을 두고 가야 할지 심도 있게 고민할 수 있었던 기회라고 생각한다. 👉이제 기업들이 스위트를 쓰면 데이터 라벨링을 100% 자동화할 수 있나. 사실 완전 자동화 라벨링은 불가능하다. AI 데이터 라벨링의 자동화는 AI가 스스로 100% 태깅하고, AI가 AI를 만든다는 의미다. 언젠가는 이런 시기가 올지 모르겠지만, 당분간은 어려운 얘기다. 그래도 스위트를 쓰면 AI 개발 기간을 최대 10배 정도까지 단축할 수 있다. 이렇게 절약한 에너지를 AI 개발 뒷단에 있는 알고리즘 고도화에 집중하면 된다. 간혹 스위트를 오해하는 경우가 있다. 자동화된 머신러닝 정도로 이해하거나 데이터 라벨링을 에디팅하는 툴을 만드는 곳으로 이해하는 기업이 있지만 이건 데이터가 있을 때 모델 학습만을 자동화한 거다. 데이터 구축 과정의 ‘비효율’은 여전한 셈이다. 우리가 스위트를 AI 개발에 필요한 데이터 구축, 관리, 분석 전 과정을 지원하는 올인원(All-in-One) 플랫폼으로 만든 이유다. 👉그럼 AI를 도입하고 싶은 기업이라면 슈퍼브에이아이를 찾으면 되나. 그렇긴 한데, AI 모델 자체를 개발해달라고 하는 기업들의 요청은 정중하게 거절한다. 우리가 데이터 라벨링 자동화를 꺼낸 이유 역시 AI 알고리즘을 개발할 때 업계에 쌓인 도메인 날리지(Domain knowledge, 업계 전문지식)를 투여하려고 고민 중인 기업과 머리를 맞대기 위해서다. 우리가 데이터 라벨링 회사가 아니라 AI 개발 플랫폼 회사라고 주장하는 이유이기도 하다. 플랫폼 위에서는 어떤 기업이든 데이터를 좀 더 쉽게 라벨링하고 딥러닝 모델을 개발할 수 있다. 플랫폼은 데이터를 분석·보관하고 관리하는 데 중심을 둔다면, 딥러닝 모델을 학습하거나 배포하는 방향성을 어디에 둘 것인지는 AI를 도입하는 기업 몫이다. 최소한 기업이 왜 ‘AI’를 도입하려고 하는지, 도입해서 무엇을 최적화하려고 하는지를 명확히 알고 있어야 한다는 뜻이다. 👉AI 도입을 고민하는 기업이 반드시 고려해야 하는 요소가 있다면. 크게 확장 가능성(Scalable), 유연성(Flexibility), 한계비용 체감(Compounding) 등 세 가지를 꼽는다. AI 기술은 무조건 좋은 데이터가 많아야 기술적으로 유리할 수밖에 없다. 쉴 새 없이 쌓이는 데이터를 처리하는 속도가 느려지거나 과부하가 걸리지 않도록 시스템을 잘 유지하는 것이 관건이다. 다음으로 AI 데이터가 실시간으로 계속 바뀌고 진화하기 때문에 기업은 늘 이를 유연하게 받아들일 준비를 해야 한다. 마지막으로 데이터를 구축하면서 동시에 라벨링부터 AI 서비스 등에 필요한 경제성도 반드시 따져봐야 한다. 👉앞으로 10년간 펼쳐질 메가트렌드는 무엇이라 생각하나. 모든 기업이 AI를 도입하는 것이다. 사실 AI는 이제 거부할 수 없는 거대한 흐름이다. 지금 업계에서 벌어지는 상황을 보면 AI를 홀대하는 기업은 감히 미래가 없다고 할 수 있을 정도다. 그래도 긍정적인 측면이 있다면 한국 시장에서 AI에 대한 이해도가 몇 년 전보다 훨씬 높아졌고, 업계에 쌓인 노하우를 AI로 풀어 그간 놓쳤던 부분까지 잡아 비즈니스 기회로 연결하고자 하는 기업이 점점 늘고 있다는 점이다. AI가 만능은 아니지만, AI를 잘 이해하고 다룰 준비가 되어 있는 기업이라면 과거와는 다른 모습으로 탈바꿈할 무기로 삼을 수 있다고 믿는다. 브런치 원문: https://brunch.co.kr/@jinhorus/74