[인터뷰] 그는 왜 대학교수 놓고 스타트업 대표 됐을까

AI 플랫폼 개발 나선 애자일소다 최대우 대표

인공지능(AI)은 방대한 데이터에서 유의미한 행동양식이나 특이점을 추출해 이를 자동화하는 일을 뜻합니다.

분야와 용도 등은 달라도 이를 추출해내는 방법론은 비슷할 수 있습니다. 때문에 AI를 연구하는 회사들은 '플랫폼'이란 단어를 많이 사용합니다.

어떤 데이터를, 무슨 목적으로 사용하는가는 전문가의 주관이 필요하지만 이를 분석하는 툴은 대동소이하다는 것이죠.

한 은행의 ERP·보안 솔루션을 개발한 IT 회사라면 다른 은행은 물론 보험사·증권사·저축은행사 등의 솔루션도 개발할 수 있겠죠.

AI를 개발하는 국내 스타트업 중에도 이런 플랫폼 기업으로 발돋움하려는 곳이 적지 않습니다.

이번에 만난 '애자일소다'도 그중 하나입니다.

AI 전문가들이 뭉쳐 만든 애자일소다는 AI 플랫폼 솔루션을 용역, 개발함으로써 일찌감치 유의미한 매출 실적을 올리고 있습니다.

애자일소다는 '스파클링소다'(SparklingSoDA) 서비스를 통해 AI 기반 분석과 운영 전반의 환경 제공을 위한 계정, 패키지, 소스 버전, 데이터 관리 등을 제공하고 있습니다.

보험개발원이 개발한 차세대 사진 자동견적 시스템인 'AOS(Automobile repair cost On-line Service Alpha) 알파'도 한화시스템과 공동 개발했죠.

이에 최대우 대표님을 만나 애자일소다의 경쟁력과 사업 추진 방향 등을 여쭤봤습니다.

최 대표님은 한국외국어대학교 교수님으로, 통계 응용에 정통했으며 국내 통계 분야의 권위자 중 한 분입니다.

https://people.search.naver.com/search.naver?where=nexearch&query=%EC%B5%9C%EB%8C%80%EC%9A%B0&sm=tab_etc&ie=utf8&key=PeopleService&os=287030

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Q. AI 비즈니스를 어떤 방행으로 잡고 있나.

A. 1990년대 말부터 AI 데이터를 연구했다. 한국에서는 버티컬 한 측면에서 사업을 좁고 깊게 들어가면 굉장히 위험하다. 예컨대 금융 리스크만 담당하겠다고 하면 앞으로 비즈니스를 하기 어려워진다. 대학교수이다 보니 기술 자체를 접목할 수 있는 아주 넓은 경험을 했다. 난 기술 알고리즘으로 개발하지만, 사업 영역에서는 그것을 나쁜 사람이나 사기꾼을 걸러내는 리스크 관리로 사용할 수 있다. 마케팅이 대상이라면 우리 회사에 도움이 되는 사람을 찾는 데 쓸 수 있다. 기술을 중심으로 비즈니스 영역을 넓히는 경험을 해야 한다. 우리는 기본적으로 소프트웨어 회사다. 이를 넓히려면 컨설팅 영역이 커져야 한다. 현재는 과도기적으로 컨설팅 비중이 크지만 앞으로는 컨설팅 영역을 줄이고 컨설팅에서의 소프트웨어화하면서 소프트웨어 비중을 늘리는 모양새를 지향하고 있다. 

Q. 범용성 제품인가, 특성화 제품인가.

A. AI도 특성도 있다. 딥러닝이란 커널 엔진을 사용하고 있는데, 해결하는 문제마다 구조가 다르다. 비즈니스 영역에서 도메인이 달라진다는 것은 데이터만 달라지는 것이고 기술 자체는 거의 동일하다. 플랫폼의 핵심을 소프트웨어 라이센스로 보고 있는데, 그와 같은 비즈니스 문제를 해결하기 위한 파이프라인을 구성하는 플랫폼이 필요한 것이다. 플랫폼이 기초공사라면 파이프라인이라는 것은 내부 인테리어로 보면 된다. 내부 인테리어는 그 위에 럭셔리한 가구를 얹는 UI와 같다. 그게 사실은 하나의 통이 된다. 플랫폼이라는 게 이 위에 다른 기업들이 인테리어를 얹는 것이다. 가장 중요하게 생각하는 것은 플랫폼이니 서비스를 솔루션화 할 수 있다.

Q. 범위는 어디까지인가.

A. 휴먼인터페이스다. 사람들이 AI에 흥미를 갖는 것은 사람처럼 행동하기 때문이다. AI 스피커나 챗봇처럼 사람과 교감하는 것들. 기업마다 프로세스가 있는데, 데이터를 통해 이를 최소화하는 것이다. 반복적인 일을 대신하는 것도 하나가 될 수도 있고, 아주 전문가들이 하는 일도 대상이 될 수 있다. 회사 이익을 극대화하기 위한 의사결정해주는 거에 관심이 있다. 음성인식이나 챗봇 등 AI 업체는 누적 투자금액이 많은데, 우리는 그쪽은 안 한다. B2B나 휴먼인터페이스 데이터가 고객사 안에 있다. 이 데이터를 갖고 구글이나 네이버가 갖고 있는 것만큼의 해결할 만큼의 데이터가 없다고 본다.

Q. 현재 매출이 발생하고 있나.

A. 그렇다. 매출은 작년에 30억원이 넘었다. 올해 매출은 53억을 예상한다. 이미 40% 이상 달성했다(5월 말 기준). 올해 목표 매출은 달성할 것이다. 내년 매출은 크게 잡을 것이다. 아직까지 외부 투자를 받은 바 없다. 최근 시리즈 A를 진행 중이다. AI 회사들은 누적 투자 금액이 많은 편인데, 애자일소다는 경영진들이 나이가 좀 있고 장사를 할 줄 알기 때문에 일찌감치 돈을 버는 구조로 만들었다. 현재 45명 정도의 직원을 두고 있다.

Q. 대학교수가 창업을 선택한 이유는.

A. 사실 창업하고 싶지 않았다. 산업 경험이 많은 편이다. 200개 이상 프로젝트를 수행했다. 데이터와 관련한 역사와 방법의 변화와 장단점을 알고 있다. 함께 창업한 분이 본인이 회사를 세워서 상장하고 엑시트를 했는데, 그분이 상장하고 보니, 그 회사를 떠나야겠다고 생각한 뒤 고민이 많았던 것 같았다. 그분이 세미나 때 나를 특이하게 본 것 같았다. 페이퍼 상에 회사 설립일이 2015년인데, 저를 설득했다. 대학교수는 사회적으로 대접받는 데 비해 회사 경영은 무척 거칠고 힘들다. 그런 상황이 익숙하지 않았다. 다만 프로그램으로 해결할 수 있는 문제를 왜 많은 사람들이 모여 그때그때 데이터를 분석하고 컨설팅하는지 이해가 안 갔다. 그러다 공동창업자의 설득에 넘어갔다. 사실은 대표보단 교수 호칭이 더 좋다. 

Q. 엑셀러레이터 경험은.

A. 애자일소다는 스타트업치고는 특이하다. 경영진 나이는 다들 많은데, 워킹 레벨은 평균 연령이 되게 낮다. 원하는 엑셀러레이션의 포인트는 구체적으로 돈을 벌게 해주는 거였다. 한화 드림플러스에 입주하게 됐는데, 이곳은 우리 식구라는 문화가 굉장히 강하다. 다른 엑셀러레이터는 그간 우리가 진행하는 프로그램에 대해 "그런가보다"정도였는데, 드림플러스는 정말 미안할 정도로 많이 도와줬다. 내부 영업도 강하게 도와줬다.

Q. 대기업과의 협업은.

A. 한화 손해보험과 AI 관련 프로젝트를 했다. 사고 차량의 사진을 찍어 손해사정인에게 전달하면 그 사진을 보고 대략적인 수리비를 측정하는 프로젝트였다. AI 기술을 사용해 사진만 보고 부품이 어디가 얼마큼 파손됐는지 견적이 얼마나 필요하겠다는 것을 알게 했다.

Q. 큰 프로젝트는 무엇이 있나.

A. 가장 의미 있는 것은 한화랑 진행한 보험개발원이 발주한 파손 이미지 인식 솔루션이다. 한화시스템과 함께 수주했다. 크게 의미 있는 일이 됐다. 한화는 가족, 의리 이미지가 있다 보니 잘 진척됐다. 관리 측면의 문화가 아니라 자기네 뿌리가 깊은 것 같다.

Q. 경영에서 어려운 점은.

A. 컨센서스다. 직원들은 일을 하기 위해 처음 만난 사람들인데, 보통은 공감이 서로 잘 안된다. 교수라 이해가 안 된다는 사람들도 있었다. 그러나 학교에 있다고 다른 것은 아니다. 대학의 프로젝트를 따오는 것은 기업이 일감을 따는 것과 똑같다. 남을 만나서 설득해야 하고. 발주한 쪽에서는 무언가 제안하고 해보자고 하면 시키기만 하면 되는 줄 안다. 제안서도 밤새 써봤다. 원래는 하고 싶은 일은 강화학습이라는 알파고의 핵심 알고리즘이다. 금융권의 의사결정 시스템의 성공사례 만들면서 하고 있는데, 주변에서는 아무도 안 믿더라. 믿게 하는 방법은 성공시키는 것이다.

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