[CEO리포트] 김우승 크라우드웍스 대표 "데이터 라벨링 넘어 AI 리더 기업으로 도약"

"이젠 데이터 라벨링 기업을 넘어, 고품질 데이터 기반의 'AI 센트릭' 기업으로 도약하겠습니다."

김우승 크라우드웍스 대표는 인터뷰에서 이같이 강조했다. 지난해 스팩 합병을 통해 상장한 크라우드웍스는 인공지능(AI) 시대 더욱 중요성이 커지는 고품질의 데이터를 수집·가공하는 '데이터 라벨링' 기업이다.

김우승 크라우드웍스 대표의 모습. /사진=크라우드웍스

올해 초 김우승 대표의 취임 이후, 크라우드웍스는 AI 신사업 확장 드라이브에 나섰다. 설립 이후부터 AI 데이터 사업을 통해 축적한 데이터를 바탕으로 '웍스원'이란 소형언어모델(sLM)도 선보였다. 데이터 라벨링 전문성을 토대로 국내를 대표하는 AI기업으로 자리매김하겠다는 김 대표의 포부다.

■ 데이터 라벨링에서 자체 sLM 구축…"AI 기업 도약 원년"

"과거에는 상대적으로 데이터 작업이 단순했었다면, 본격적으로 AI 시대에 돌입하면서 데이터의 난이도나 작업방식 등이 더욱 까다로워져 고급 데이터 인력에 대한 수요와 도메인에 특화된 데이터 활용이 늘고 있다."

크라우드웍스는 지난 2017년 설립 이후 AI 개발을 위한 데이터 라벨링 서비스를 주력 사업으로 성장해왔다. 메타와 같은 기업이 공개한 파운데이션 모델을 기업 환경에 맞게 파인튜닝 하고 검색증강생성(RAG)을 통해 환각 현상을 줄이는 등의 '맞춤형 LLM 구축' 사업이다.

하지만 AI 기술 발전과 함께 데이터 라벨링의 난도와 비용이 함께 증가하면서, 데이터 라벨링 이상의 고도화된 데이터 서비스를 제공하는 방향으로 사업 확장에 나섰다.

올해 3월 김우승 대표는 전문 경영인으로 크라우드웍스에 합류하면서, AI 사업 비중을 높였다. 기존에 네이버 하이퍼클로바X와 같은 대형 AI 프로젝트에서 초기 데이터 구축을 담당했던 경험을 바탕으로 본격적인 AI 사업 착수에 드라이브를 건 것이다.

이러한 전략의 전환은 LLM의 핵심 요소를 구성하고 있는 '데이터'에 대한 크라우드웍스만의 차별점이 주효했다.

실제 AI 기술 도입에 가장 적극적인 금융권에 성공적으로 개념증명(PoC)를 해냈다. 총 25개 이상의 프로젝트를 수행했는데, 데이터 구축부터 금융권 전용 AI 챗봇부터 다양한 서비스를 선보였다.

■ 제조AI 시장 '데이터'로 본격 공략…"생산성 극대화"

크라우드웍스는 데이터 전문 역량과 자체 sLM을 개발하고 연구하며 쌓은 생성형AI에 대한 이해를 바탕으로 제조AI 산업 분야로 확장을 추진 중이다. 최근 스마트팩토리 기업인 '시즐'과의 업무협약 체결을 통해 제조 AI 분야로의 진출을 선언했다. 기존의 제조실행시스템(MES)에 AI 기술을 접목한 생산성 향상이 목표다.

시즐이 보유한 제조실행시스템(MES) 솔루션에 AI 기술을 더해 설명가능한 'X-MES' 솔루션을 개발할 예정이다. X-MES는 설명 가능한 MES를 의미하는 개념으로 생산 현황, 불량률, 가동률, 재고 변화, 마모율 등 각 생산 공정 단계에서 수집되는 데이터를 AI 기반으로 분석해 생산성을 극대화하고 제조 공정을 최적화한다.

크라우드웍스 사무실의 모습/사진=크라우드웍스

또 LLM(거대언어모델) 기반 생성형AI를 활용해 자연어 질의응답 시스템을 구축해 비전문가도 쉽고 편리하게 제조 공정을 진단할 수 있도록 한다.

김 대표는 "공정의 전 과정을 데이터화해, 공장 내 단말기로 수집된 데이터를 딥러닝 기술로 자체 분석해 공정의 불량을 미리 예측하고, 시스템 과정의 문제를 작업자에게 사전에 알려 생산성 향상을 이뤄낼 것으로 예상한다"고 말했다.

여기에 최근 산업통자원부가 AI 자율제조 산업의 유망성을 강조하고 나서며, 중견 제조기업을 중심으로 사업 확대에도 탄력을 받을 것으로 기대되는 상황이다.

또한 조선소와 같은 산업 현장에서 활용 가능한 다국어 통역 앱을 개발하여 외국인 노동자와의 의사소통 문제를 해결하기도 했다. 이러한 기술은 건설 현장이나 조선소에서 사용되는 전문 용어까지 학습한 통역 앱으로, 산업 현장의 안전성과 효율성을 높이는 데 기여했다는 평가다.

김 대표는 "건설 현장에서 작업대를 '말 비계'라고 부른다. 이런 전문 용어를 15개국의 언어로 번역해 줘, 안전 사고 예방에 기여했다"고 설명했다.

■ 데이터 중심의 AI 테크 기업

마지막으로 김 대표는 데이터 구축사업에 더 이상 '라벨링'이라는 표현이 적절하지 않다며, AI 시대 데이터 라벨러와 라벨링이라는 단어를 대체하는 말을 고민 중이라고 말했다.

그는 "점점 더 많은 수의 고급 인력들이 의료, 법률 등 AI 개발을 위한 데이터 구축 사업에 참여하고 있다. 다만 시장의 인식은 아직 AI 데이터 시장의 변화를 반영하지 못하고 아직도 과거에 머물러 있는 것 같다"며 "이러한 인식 개선이 이뤄질 필요가 있다"고 강조했다.

김 대표는 취임과 함께 회사의 모토를 'Trustworthy AI built on your data'로 바꿨다. 기업의 핵심 자산인 '데이터'를 바탕으로 '신뢰할 수 있는 AI'를 구축하겠다는 의지다.

그는 "이를 구현하기 위해선 고품질의 '데이터'가 필수적이다"며 "고객의 데이터를 잘 정비해 신뢰할 수 있는 AI 구현에 기여하는 AI 테크기업으로 도약하겠다"고 덧붙였다.