“인공지능(AI) 기술 발전으로 기업 내부에 축적된 데이터의 맥락과 관계를 구조화하고, 실제 행동과 물리 현상을 담은 희소 데이터를 정교하게 확보·검증하느냐가 중요 과제로 부상했습니다.”
이준호 크라우드웍스 부사장(크라우드데이터 대표)은 최근 전자신문과 인터뷰에서 “생성형 AI 위주에서 에이전틱 AI와 피지컬 AI로 무게중심이 이동하면서 데이터 경쟁력 기준도 바뀌고 있다”며 이같이 밝혔다.
거대언어모델(LLM)과 달리 생각하고 수행하는, 물리세계에서 작동하는 AI로 진화에 보다 정확하고 고품질의 데이터가 필요하다는 것이다.
이 부사장은 크라우드웍스 사업과 조직 운영 전반을 총괄하는 최고운영책임자(COO)이자 데이터 자회사인 크라우드데이터 대표를 겸임하고 있다. 클라우드 기반 그룹웨어·유통 경험 정보기술(IT) 서비스 경험에서 나아가 2018년 크라우드웍스에 입사하며 데이터 전문가로 자리매김했다.
크라우드웍스에 다년간 재직하는 이유로 '데이터 사업이 만들어내는 가치'를 꼽았다. 데이터가 AI 학습의 핵심 요소임은 물론, 데이터 라벨링 업무가 사람들에게 직접적인 일거리를 제공하고 생계와 연결될 수 있다는 점에서 의미가 있다는 취지다.
실제 크라우드웍스는 AI 기술 발전·변화상에 맞춰 데이터 수집·분석·검증을 중심으로 사업을 전개하고 있다. 본질은 고객이 가진 문제를 정의하고 해결할 수 있는 데이터를 설계·구축하고, 다수 작업자가 동일한 기준으로 데이터를 생산·활용하도록 가이드하고 품질을 일관되게 관리하는 역량을 지원한다.
이 부사장은 “에이전틱 AI 확산으로 데이터 활용 방식도 변화하고 있다”며 “생성형 AI 시대에는 LLM 개발 기업과 사전 학습에 필요한 대규모 데이터가 중심이었다면 에이전틱 AI에서는 AI를 실제 업무에 적용하는 기업과 시스템 소프트웨어(SW) 기업 역할이 커졌다”고 설명했다.
이어 “피지컬 AI 데이터 확보 전략은 더욱 다르다”며 “피지컬 AI는 사람과 로봇의 실제 행동 데이터가 필요하기에 1인칭 시점 영상 '에고 데이터'와 동작을 수집하는 '센서 데이터'를 동시에 확보하고 정확하게 동기화하는 것이 핵심”이라고 강조했다.
외부 데이터보다 기업 내부 데이터 활용 실제 현장 데이터가 확보가 중요해졌다는 취지다. 피지컬 AI의 경우 영상만으로는 작업 과정에서 어느 정도 힘과 압력이 가해졌는지 확인이 어렵다는 점에서 에고·센서 데이터를 동시에 확보해 데이터 품질을 고도화하고 있다.
크라우드웍스는 공장 작업자의 실제 업무 데이터를 수집하거나 숙련 인력이나 은퇴 인력이 가진 경험을 데이터로 전환해 현장의 암묵지를 자산화하고 있다.
데이터 품질을 검증하는 방식도 강화한다. 피지컬 AI는 잘못된 데이터를 학습할 경우, 재학습에 상당한 비용과 시간이 들 수밖에 없다. 구축 가이드에 맞는지 확인하는 것을 넘어 오픈소스 비전언어행동(VLA) 모델이나 월드모델에 직접 데이터를 학습, 적합한 데이터인지 검증하는 체계를 갖출 계획이다.
이 부사장은 “크라우드웍스는 'DNA가 곧 데이터'라는 방향으로 가치와 희소성이 높은 데이터를 확보하고 정교한 데이터 파이프라인을 구축할 것”이라고 말했다.
박종진 기자 truth@etnews.com
