과장 없이 접근하는 오픈서베이 데이터 비즈니스와 AI 기술의 관계, 이해민 CPO 인터뷰

과장 없이 접근하는 오픈서베이 데이터 비즈니스와 AI 기술의 관계, 이해민 CPO 인터뷰

챗GPT 등장으로 시작된 생성형 AI에 대한 관심은 구글 알파고 때와는 또 다른 국면입니다. 알파고가 이세돌 九단과의 대국에서 승리하던 당시 그 관심은 거대 IT 기업이 보유한 AI 기술에 대한 경외 혹은 불안에서 그쳤지만, 최근 챗GPT로 다시 점화된 관심은 기술을 직접 경험하는 단계까지 이르렀기 때문입니다. 이미 많은 기업과 개인들은 업무나 일상에서 기술을 어떻게 더 잘 활용할지 탐구하고 실제로 사용하고 있기도 합니다.

매일 약 3만 개 이상의 응답 데이터를 수집하고 분석하는 오픈서베이도 마찬가지입니다. OpenAI API를 도입해서 데이터 분석 기능을 고도화 및 자동화하는 데에 적극적으로 기술력을 투자하고 있습니다. 이번 글에서는 이해민 오픈서베이 CPO(이하 해민)와의 인터뷰를 통해 오픈서베이는 데이터 비즈니스에 AI 기술을 어떻게 적용하고 있는지, 앞으로의 계획과 비전을 어떻게 그리고 있는지 등을 알아봅니다.

해민, 안녕하세요!

안녕하세요, 오픈서베이 CPO 해민입니다. 이제 오픈서베이에 합류한 지 1년이 넘었네요. 1년간 오픈서베이 제품에도 많은 변화가 있었는데, 이 시점에 이렇게 블로그 아티클로 오픈서베이 사용자와 고객을 만나게 되어서 반갑습니다.

해민께서는 이미 AI 기술과 가까이에 계셨죠. 컴퓨터공학을 전공하셨고, 구글코리아 첫 PM으로 입사한 뒤 AI 분야에서 앞선 기술을 가진 구글에서 오래 근무하셨잖아요. 그런 해민에게 지금의 AI 열풍은 어떻게 느껴지시나요?

한국의 여러 스타트업 대표님이 실리콘밸리로 오셔서 제가 강연을 한 적이 있습니다. 모두 AI 기술 기반의 회사였는데요. 강연을 시작하며 실리콘밸리 VC 미팅에서 “우리 회사는 AI 회사입니다”라고 소개하는 건 말리고 싶다고 말씀드렸어요. 그것보다는 우리 회사가 어떤 분야에서 어떠한 강점이 있는지, AI라는 ‘도구’를 활용해 어떤 혁신을 이끌고 있는지 등 본인만의 도메인을 중심으로 회사를 소개해야 한다고 조언해 드렸죠. 현재의 AI 열풍을 바라보는 제 관점을 축약한 말이었습니다.

저는 컴퓨터공학을 전공하고 데이터베이스와 HCI(Human-Computer Interaction) 박사 과정을 이수했어요. 26년 전 대학원 세부 전공을 선택할 때는 AI 연구실에 대한 요즘의 인기를 상상하기 어려웠던 것 같아요. 과거에 AI를 향한 관심은 지금과 아주 달랐다고 느낍니다.

무엇 때문에 달랐을까 생각하면 이유는 사실 꽤 명확해요. 기술적인 한계죠. 학문적인 깊이를 받쳐주면 함께 발전할 수 있는 기술이 아무래도 부족했던 것 같아요. 당시에는 학습을 위한 데이터도 충분치 않았고, 컴퓨팅 파워도 좋지 않아서 이론과 현실의 차이가 있었어요. 그렇다 보니 AI가 어떤 사람들에게는 뜬구름 잡는 기술처럼 느껴지기도 했을 거예요.

하지만 시간이 흐르고 여러 가지 한계를 극복하면서 AI 기술은 폭발적으로 성장했어요. 그 변화의 기간에 구글에 재직하며 담당 프로덕트나 알파고와 같이 크고 중요한 프로젝트를 통해 AI 기술 발전을 아주 가까이서 보고 경험할 수 있었죠. 제가 가장 처음 느꼈던 변화는 번역에 AI 기술을 사용한 시점이었습니다. 당시 한국어 음성 인식을 개발했던 엔지니어가 하나하나 소개를 해줬었는데, 사용자에게 느껴지는 시각적 변화 없이 개발 영역에서 AI를 사용하며 번역 품질을 높이는 것을 보며 그 활용성에 대한 제 시각이 넓어졌던 것 같아요.

그러고 보니 AI에 대한 세상의 관심은 알파고 이후로 크게 높아진 것 같아요.

그때부터 전 세계 사람들이 AI의 존재감을 피부로 느끼게 됐죠. 이세돌 9단과의 대국이었으니 한국에서 더욱 관심이 많았죠. 당시 저는 구글코리아에서 근무하던 때였는데 아직도 기억이 선명합니다. 대국을 준비하면서 구글코리아 팀이 컴퓨팅 시스템 세팅부터 프레스센터를 어디에 마련할지, 어떤 식으로 촬영하고 방송할지 등의 준비 과정을 다 지켜볼 수 있었거든요.

대국 기간에는 출장이라 미국 구글 본사에 있었는데, 동료들과 카페테리아에 모여 앉아서 대국 상황을 실시간으로 지켜본 기억은 선명합니다. 한국에서도 ‘이세돌 대 알파고, 세기의 대결’이라면서 관심이 상당했는데, 미국 현지의 관심도 정말 높았거든요.

당시 이세돌 9단이 내리 3연패를 할 때 저는 사실 충격을 좀 받았어요. 저는 내심 AI가 아직은 사람의 능력을 추월하지 않았으면 하는 마음도 당시엔 있었던 것 같아요. 그래서 이세돌 9단이 3연패 후 첫 승을 거뒀을 때 더 기쁘고 괜히 안도감도 들었어요. 제 가까운 동료들도 비슷한 마음이었는지 이세돌 9단의 승리 소식에 함께 환호했던 기억이 납니다(웃음).

구글은 인간에게 대항하는 최강의 인공지능을 만든 주체인데, 이세돌 9단이 이겼을 때 환호했다니 재밌네요(웃음).

아주 복잡한 감정이었던 것 같아요. 당시 구글 회장 에릭 슈미트가 ‘AI가 발전한다면 동시에 인간도 유능해질 거라며 결과와 상관없이 인류의 승리’라고 말했어요. 그런데 제4국을 이세돌 9단이 이긴 건 진정한 ‘인류의 승리’인 거라 거기에서 오는 감동도 있었던 것 같고요.

그런데 저는 무엇보다 내가 알던 한 시대에서 다음 시대로 전환된다는 느낌이 컸어요. 예를 들어, 단순히 외워서 뭔가를 하는 건 더 이상 의미가 없는 세상이 되겠다는 생각이 들었거든요. 알파고가 이긴 걸 지켜보고 그 자리에서 초등학생이었던 제 딸한테 메시지를 보냈어요. “책에 나온 내용을 암기해서 문제를 풀고, 주어진 시간 내에 틀리지 않게 계산 해내는 단순 사칙연산 능력은 이제 중요하지 않은 것 같아”라고요. 지금은 딸에게 사칙연산을 멀리할 달콤한 명분을 준 것 같아 후회하고 있지만요(웃음).

이런 얘기도 들었어요. 알파고는 구글의 AI 기술을 널리 알리는 인상적인 방법 중 하나일 뿐이고, 그전부터 구글은 이미 많은 서비스에 기술을 적용해 왔다고요.

맞아요(웃음). 대중적으로 많이 알려진 알파고 외에도 제품에 AI 기술을 잘 녹여오고 있었어요. 예를 들어 검색 결과의 랭킹을 매기거나 물건을 분류하는 데에 알고리즘을 적용했고, 방대한 양의 사진 데이터를 분석하는 기능, 심지어 지메일에서 스팸 메일을 필터링하는 기능의 근간에도 AI 기술이 있어요.

이렇게 구글은 많은 제품에 AI 기술을 적용하는 작업을 수년 전부터 해왔고, 이제는 AI가 활용되지 않는 분야를 찾는 게 더 어려울 정도예요. 알파고나 챗GPT를 보면서 많은 사람이 ‘와 AI 대단하다’라고 감탄하는데, 이미 다양한 AI 기술이 우리 생활 속에 스며들어 있다는 사실을 알면 오히려 더 놀라지 않을까도 싶어요. 저는 이 과정에서 AI를 도구로써 사용하고, 제품에 대한 인사이트를 더 잘 살려 프로덕트를 개선하는 연습을 해왔던 것 같습니다.

올해 초 챗GPT가 등장해 전 세계가 놀랐을 때는 어떤 생각을 하셨는지 궁금해요.

AI에 대한 관심의 양상이 크게 달라지는 계기가 될 거라는 생각을 했어요. 챗GPT는 기본적으로 AI 기술을 채팅 인터페이스로 구현한 거잖아요. 그동안의 AI는 다양한 서비스에 적용되었더라도 눈에 바로 보이지는 않았는데, 챗GPT는 사람들이 직접 경험할 수 있는 대화형 서비스라는 점에서 이걸 기술로 받아들인다기보다 사용자가 서비스로 받아들인 전환점이었다고 생각합니다. 새로운 기능이나 제품을 사용자가 편하게 받아들일 수 있는 환경이 구축된 상태에서, 오픈서베이 CPO 입장으로 보면 이 도구를 우리 제품과 서비스에 다양한 방식으로 활용할 수 있겠다는 생각이 가장 먼저 들었습니다. 데이터의 가치를 실현하고 있는 오픈서베이이기 때문에 한동안은 데이터의 어느 부분부터, 서비스의 어느 부분부터 이 도구를 활용할까 상상하느라 정말 바빴어요(웃음).

구체적으로 어떤 식으로 활용할 수 있겠다고 생각하셨나요? 아직 외부에 공개하진 않아서 많은 분이 궁금해하실 것 같아요.

오픈서베이의 여러 제품에 AI 기술을 도구로써 다양하게 적용할 수 있습니다. 목적에 따른 설문 유형 추천 시스템이나 주관식 응답 분석 기능을 제공할 수도 있고, 결과 정확도를 높이도록 데이터 클리닝 알고리즘을 개선할 수도 있습니다.

가장 먼저 공개할 기능으로는 ‘오시스턴트’를 꼽을 수 있어요. 오픈서베이의 강력한 데이터 분석 툴 오픈애널리틱스의 기능에 AI 기술을 더하는 겁니다. 사람들이 설문조사 결과를 표나 차트 형태로 보더라도 이를 어떻게 해석해야 할지 잘 모르는 경우가 많아요. 설문조사는 결과를 분석하면서 가설을 검증하거나 새로운 인사이트를 얻는 게 중요한 만큼, 그냥 숫자나 단어의 나열이 아닌 분석이 핵심이거든요. 이 과정에서 다양한 기준으로 데이터를 분석하는데 AI 기술인 오시스턴트의 도움을 받을 수 있을 거예요.

오시스턴트는 올해 하반기 안에 선보일 수 있을 것 같아요. 많은 분이 어렵게 느끼는 결과 분석 도구인 오픈애널리틱스가 데이터 분석의 장벽을 한 단계 낮춰 전문가가 아니라도 쉽게 분석에 접근할 수 있게 했다면, 오시스턴트는 분석의 기준이나 데이터에서 인사이트를 찾는 데 드는 리소스를 줄여서 더욱 효율적으로 데이터를 분석하도록 해줄 겁니다.

한마디로 표현하자면, 이제 여러분은 리서치 결과 페이지 위에서 고급 AI 컨설턴트와 대화하며 그 결과의 의미를 더 편한 방법으로 이해할 수 있게 됩니다.

그럼 챗GPT처럼 채팅으로 물어보고 답을 얻을 수 있나요? 언뜻 생각할 때는 분석 과정에 어려움을 겪는 사람이라면 어떤 질문을 해야 할지도 막막하게 느낄 것 같아서요.

맞습니다. 그래서 최초의 오시스턴트는 챗봇 형태로 예상 질문을 템플릿화해서 제공할 예정이에요. 예상 질문과 답변은 AI 기술을 활용해서 자동으로 생성되고, 각 설문 결과마다 맞춤형으로 제공될 거예요. 데이터 유형에 따라 예상 질문과 답변이 자동으로 생성된다고 생각하면 좋습니다.

이 결정을 위해 사실 많이 고민했어요. 혹시 챗GPT 사용량이 줄었다는 이야기 혹시 들으셨나요? 웹 트래픽 분석 기관 ‘시밀러웹(Similarweb)’은 이미 지난 7월 초에 챗GPT 트래픽이 감소하고 있다고 발표했어요. 월간 방문자가 11% 줄었다는 뱅크오브아메리카(BOA) 애널리스트의 집계도 있었어요.

그 이유가 직접 물어봐야만 답을 얻을 수 있기 때문일까요?

다양한 이유가 있겠지만 그중 하나라고 생각해요.

챗GPT는 프롬프트, 즉 명령어를 뭘 넣느냐에 따라 답이 크게 달라져요. 좋은 답을 얻기 위해서는 내가 더 좋은 질문을 만들어서 넣어야 해요. 그런데 좋은 질문을 하는 게 쉬운 일이 아니라는 건 다들 공감하실 거예요. 이 점을 챗GPT 이용의 장벽이라고 사람들이 느끼기 시작한 게 이 하락세의 원인 중 하나라고 생각해요. 모델의 특징상 그럴듯한 단어나 문장의 나열로 느껴지는 답을 받을 수 있는데 큰 이유는 원하는 답을 받기 위한 질문을 하지 않아서죠. 그래서 AI 시대에는 좋은 질문을 할 줄 아는 게 굉장히 중요한 역량이라고도 말해요.

오픈서베이에서도 마찬가지로 수집한 데이터에서 비즈니스 인사이트를 찾으려면 질문이 정말 중요합니다. 그런데 데이터 분석을 어렵게 느끼는 분들에겐 이 질문을 생각하는 것도 큰 장벽이 될 수 있어요. 그래서 오시스턴트는 이 프롬프트를 자동 생성하는 방향으로 우선 제공하려고 해요. 주제나 결과 데이터에 맞게 인사이트를 찾을 만한 질문을 추천해 주는 겁니다. 내용에 맞는 질문조차 생성해 주는 것이죠.

중요한 건 오픈서베이가 이러한 방향을 선택할 수 있었던 배경에 있어요. 이제껏 리서치의 노하우나 데이터를 모두 관리하며 쌓아오고 있었기 때문에, 이걸 학습시켜서 템플릿화된 질문과 그에 맞춰 생성된 답변을 제공할 수 있는 겁니다.

이렇게 오픈서베이는 그간 쌓아온 데이터와 경험, 노하우가 자산으로 쌓여 있어요. 그래서 AI라는 도구를 200% 활용할 수 있다고 생각하고, 그게 바로 AI 시대인 현재 오픈서베이의 가장 큰 강점이라고 생각합니다.

이야기를 들으니, 오픈서베이의 첫 AI 기술에 대한 기대가 더 높아지네요.

사실 ‘처음’은 아니에요. 오픈애널리틱스 보고서 탭의 StatInsight™(스탯인사이트)도 넓은 의미에서는 AI 기술이라고 볼 수 있어요. 현재는 딥러닝, 머신러닝 기술로 AI 기반 기능을 개발하지만, 스탯인사이트는 룰베이스의 알고리즘을 활용해서 개발한 기능이거든요.

스탯인사이트는 수집한 데이터를 분석해서 데이터 패턴에 따른 규칙에 따라 결과 데이터를 읽어줍니다. 예를 들어, 결과를 보고 ‘어떤 그룹은 유의미한 차이를 보인다’ 등의 포인트를 짚어주죠. 많은 고객이 스탯인사이트의 문장들을 오픈서베이 AM, 즉 사람이 직접 분석해서 쓴 글이라고 생각하시기도 해요. 이렇게 오픈서베이는 충분히 의미 있는 기술을 이미 제공하고 있어요. 오시스턴트는 새로운 도구를 입힌 또 하나의 서비스라고 생각할 수 있죠.

그런데 오픈서베이는 다양한 유형의 데이터를 다루는 기업이잖아요. AI 시대로의 전환이 오픈서베이라는 회사에는 어떤 의미인가요?

챗GPT로 시작된 생성형 AI 시대는 오픈서베이에게 좋은 기회라는 건 확실합니다. 그 근거는 쌓아둔 혹은 쌓이는 데이터에 있어요.

데이터, AI 시대에는 데이터 오리지널리티가 정말 중요해요. AI가 학습한 데이터를 바탕으로 질문에 답을 내놓고 이 과정을 반복하면 AI로 생성된 데이터가 다시 돌아와서 AI 학습 데이터로 쓰일 수 있어요. 전문가들은 이러한 데이터의 신뢰도 문제를 이미 알고 있습니다.

그런데 오픈서베이가 제공하는 데이터는 원천 데이터로서 그 오리지널리티를 확보할 수 있어요. 게다가 데이터 제공자로부터 데이터 활용 동의를 100% 받은 제로 파티 데이터라는 점은 데이터 신뢰도와 활용 범위를 넓힐 수 있는 중요한 포인트입니다.

AI의 유행이라는 상황에서 이런저런 시도에만 그치지 않고 새로 나오는 기술을 적용해 나갈 준비를 이미 마친 회사가 오픈서베이라고 볼 수 있죠.

한편으로는 AI 기술이 빠르게 보편화되면서 데이터 보안에 관한 우려나 관심도 커지고 있어요.

맞아요. 그래서 오픈서베이 역시 보안 중요도를 굉장히 높게 설정해 신중하게 접근하고 있어요.

데이터 수집을 위한 설문 설계든 데이터 분석이든 여기에 필요한 AI 기술을 고도화하려면 많은 데이터를 학습시키는 게 중요해요. 그런데 오픈서베이를 통해 수집하는 데이터 중 일부 혹은 대부분은 고객사의 기밀 사항이에요. 그럼 학습 데이터로 활용하는 것에 대한 거부감이 당연히 있겠죠. ‘좋은 기능을 활용하고 싶지만 우리 회사 데이터는 우리 데이터 분석 고도화에만 쓰이거나 AI 학습에 아예 쓰이지 않았으면 해’라는 생각을 하실 수 있죠. 그래서 특히 데이터 분석 관련 AI 기술에 대해서는 ‘데이터 아이솔레이션’ 기능 개발과 관련 정책 마련을 함께 준비하고 있어요.

오픈서베이에서는 API를 활용해서 AI 기반의 기능을 개발하는 건 생각보다 어렵지 않아요. 하지만 단순히 AI 기술을 적용하는 데만 그쳐선 절대 안 된다고 보고 있습니다. AI 기술을 활용해서 제품과 서비스의 밸류를 높임과 동시에 고객 데이터에 대한 보안은 철저해야 하고, 이에 대한 고객 신뢰를 만들어 가야 합니다. 이번에 우리가 취득한 ISMS-P 인증도 이러한 준비의 일환이라고 보면 됩니다. 리서치를 전문으로 하는 국내 기업 중에는 오픈서베이가 최초일 거예요.

작년까지만 해도 오픈서베이와 AI는 아주 가까운 단어는 아니었던 것 같아요. 외부 고객이 아닌 내부 구성원 입장에서도 그렇고요. 최근 관심도를 높여 기술 개발에 박차를 가하는 특별한 이유가 있을까요?

소셜 미디어에서 꽤 유명했던 말 아시나요? “AI won’t steal your job, people leveraging AI will”. AI가 당신의 일을 뺏진 않겠지만, AI를 잘 활용하는 사람들이 당신의 일을 뺏을 거라는 말이죠. 여기서 ‘job’이라는 단어를 ‘company’로 바꿔서, 개인이 아니라 비즈니스로 바라봐도 맞는 말 같아요. AI를 어떤 위대한 기술이라고 별개로 생각하는 게 아니라, 우리 비즈니스를 개선하고 더 나은 서비스를 꿈꾸는 데 활용하는 중요한 도구로서 접근해야 한다고 생각해요.

AI가 내가 하던 일의 일부를 더 빠르고 정확하게 수행할 수 있다는 건 약간 무섭게 느껴질 수 있죠. 하지만 이 기술을 도구로 보기 시작하면 관점이 달라져요. AI 덕분에 효율화한 부분 이외에 더 중요한 분야에 집중할 수 있게 된다는 뜻이기도 하니까요. 오픈서베이가 내놓는 제품은 오픈서베이 구성원은 물론 고객사의 업무를 효율화하는데도 지속적으로 기여할 거라고 생각해요. 그렇다면 마다할 수 없죠. 결국은 우리를 넘어 고객사를 위한 길이기도 하니까요.

좋은 말씀 고맙습니다. 마지막으로 이 인터뷰를 보실 고객, 사용자나 잠재고객에게 오픈서베이와 AI에 대해 하고 싶은 말씀이 있을까요?

앞서 말씀드렸지만 구글의 알파고를 시작으로 AI가 세상을 떠들썩하게 만든 건 몇 년 되지 않은 일이에요. 하지만 우리 삶에는 이미 AI 기술이 잔뜩 스며들어 있어요. 지메일에서 메일이 자동으로 스팸함에 들어가는 과정을 보면서 AI 기술이라고 생각하는 사람은 적을 거예요. 아마존에서 내가 뭘 보고 있으면 관련 아이템을 추천하는 기능 뒤에 AI 기술이 섞여 있을 거라고 인지하지 않고 자연스럽게 활용하고 있죠. 그게 제가 제품 측면에서 AI에 관해 배운 거였어요. 결국 AI는 그 자체로 목적이 아니라 우리 주변의 다양한 서비스에 스며들어 일상을 더 편하게 만들어 주는 도구라는 걸요.

오픈서베이가 AI 기술을 활용하는 방식도 기본적으로는 이런 관점입니다. 데이터를 활용한다면 손쉽게 그리고 빨리해 낼 수 있는 회사라는 기대를 저는 갖고 있고 앞으로도 쭉 가져갈 거예요. 좋은 데이터가 이미 많고 데이터 수집부터 활용까지 이어지는 인프라도 구축해 둔 덕분에 실현 가능한 기대감이죠.

동시에 데이터를 활용하는 고객사든, 데이터를 제공하는 패널이나 사용자든 이 데이터가 안전하게 처리되고 있음을 충분히 느끼게 만들고 싶어요. 그러기 위해 보안에 대한 노력은 앞으로도 꾸준히 이어갈 겁니다. 궁극적으로는 데이터가 주는 가치를 가장 똑똑하게 고객에게 전달하면서 동시에 가장 안전하게 활용할 수 있는, 그래서 신뢰할 수 있는 곳으로 오픈서베이가 인식되면 좋겠습니다.

AI 기술, 데이터와 함께 새로운 도전을 이어가는 오픈서베이와
함께 성장하고 싶으시다면 지금 바로 입사 지원해보세요!