기업마다 해결해야 할 문제는 다릅니다. 산업과 데이터, 업무 환경이 다르기 때문에 하나의 프로젝트에서 찾은 해결 방법을 다른 프로젝트에 그대로 적용하기는 어렵습니다. 중요한 것은 그 과정에서 얻은 경험을 다음 문제를 해결하는 데 어떻게 활용하느냐입니다.
인포시즈 CPO이자 FDE인 윤은 님은 그동안 보험 약관에서 필요한 정보를 정확하게 찾는 문제부터 산업 도면의 연결 관계를 읽어내는 문제, 수많은 비정형 데이터를 지식으로 구조화하는 문제까지 다양한 기업의 문제를 현장에서 풀어왔습니다.
처음부터 답을 알고 있었던 것은 아닙니다. 여러 방법을 시도했고 실패하면서 어떤 방식으로는 풀리지 않는지를 배웠습니다. 그 과정에서 하나의 원칙도 생겼습니다. ‘문제를 먼저 정의하고, 정의된 문제를 푼다.’ 한 사람의 경험으로 남을 수 있는 문제 해결 방법을 어떻게 기술과 제품에 축적하고 있는지 윤은 님과 이야기를 나누었습니다.
처음 인포시즈에 합류했을 때는 어떤 문제를 풀었나요?
인포시즈에 합류해 처음 맡은 프로젝트는 보험 약관을 활용한 챗봇이었어요. 보험 약관은 질문과 관련된 정보를 찾으려면 여러 내용을 함께 살펴봐야 하는 경우가 많아요. 본문뿐 아니라 다른 페이지에 있는 표나 각주에도 판단에 필요한 정보가 나뉘어 있거든요.
당시에는 벡터 RAG를 많이 사용했는데 유사도를 기준으로 정보를 찾다 보니 이런 관계까지 함께 가져오는 데 한계가 있었어요. 보험에서 중요하게 다루는 개념들을 구조화하고 서로 어떤 관계가 있는지를 그래프로 모델링했죠. 질문과 관련된 정보뿐 아니라 함께 봐야 하는 정보까지 연결해서 찾을 수 있도록요. 이 프로젝트를 하면서 그래프를 사용하면 벡터 RAG만으로 풀기 어려웠던 문제를 해결할 수 있다는 가능성을 처음 확인했어요.
무엇보다 기억에 남았던 건 고객 반응이었는데요. 제가 만든 기술 자체보다 고객이 실제로 가지고 있던 문제가 해결되고 그 결과에 만족하는 모습을 보는 게 굉장히 기뻤어요. 이때부터 기술을 만드는 일보다 고객이 가진 문제를 제대로 해결하는 일 자체가 저에게 중요한 동기가 됐어요.
그다음 프로젝트에서는 어떤 문제를 해결해야 했나요?
P&ID 도면을 인식하는 문제에 도전했어요. 고객이 해결하고 싶었던 건 도면 안에 있는 라인이 어디에서 시작해서 어디까지 연결되는지를 파악하는 것이었는데요. 처음에는 저희도 비전 기술을 가지고 있지 않았어요. 관련 논문을 찾아보며 학습 데이터를 어떻게 만들어야 할지부터 하나씩 검토했죠. 특히 어려웠던 건 도면에 사용되는 심볼과 표기 방식이 회사나 프로젝트마다 다르다는 점이었어요. 하나의 도면에서 잘 작동하는 모델이 다른 도면에서도 그대로 작동하는 건 아니었거든요. 어떤 부분은 학습이 필요하고, 어떤 부분은 기존 기술로 해결할 수 있을지 구분하면서 접근했어요.
그런데 심볼을 정확하게 인식하는 것만으로는 고객의 문제를 해결할 수 없었어요. 중요한 건 각각의 심볼과 라인이 어떻게 연결되어 있고, 그 관계가 도면 전체에서 어떤 의미를 갖는지 파악하는 일이었죠. 그래서 비전 기술뿐 아니라 LLM과 그래프도 함께 활용했어요. PoC 결과를 발표했을 때 고객사 담당자가 본인이 생각했던 방향과 정확히 일치한다며 계속 발전시켜 보고 싶다고 이야기해주셨어요. 그때 굉장한 카타르시스를 느꼈어요. 처음에는 정말 될지 몰랐던 문제였는데 끝까지 파고들어 보니 실제로 해결할 수 있었고 고객이 원했던 방향과도 맞아떨어졌으니까요. 이 경험은 인포시즈가 도면 인식 기술을 발전시키는 중요한 출발점이 됐고 지금의 ‘DELTAflow’ 제품 개발로도 이어졌어요.
여러 프로젝트를 거치면서 문제를 푸는 방식도 달라졌나요?
공공기관과 진행했던 프로젝트가 특히 큰 영향을 줬어요. 어떤 문서를 사용할지, 어떤 질문을 할지도 명확하게 정해지지 않은 상황에서 다양한 비정형 문서를 그래프로 만들고 이를 활용하는 시스템을 만들어야 했어요. 당시에는 비정형 데이터를 그래프로 다루는 방법도, 온톨로지를 어떻게 적용해야 하는지도 지금처럼 정답이 있지 않았어요. 정말 많은 방법을 시도했고 그 과정에서 ‘이 방법으로는 안 되는구나’라는 실패 사례도 많이 만들었어요.
당시에는 실패라고 생각했지만 지금 돌아보면 굉장히 중요한 경험이에요. 새로운 방법이 나오더라도 이전에 비슷한 시도를 해봤다면 어디에서 문제가 생길지 어느 정도 판단할 수 있으니까요. 이 프로젝트를 통해 한 가지 원칙도 명확해졌어요. ‘문제가 정의되어야 그 문제를 풀 방법도 찾을 수 있다.’ 모든 데이터를 구조화하거나 모든 질문에 답하는 시스템을 만드는 것보다 먼저 어떤 문제를 해결하려는지 명확하게 정해야 해요. 지금도 인포시즈에서 중요하게 지키고 있는 기준이에요.
실패했던 경험도 회사의 기술 자산이 될 수 있을까요?
처음 풀어보는 문제에는 정해진 답이 없어요. 성공한 방법만 보면 처음부터 답을 알고 있었던 것처럼 보이지만 실제 현장에서는 여러 가지를 시도하고 실패하면서 답을 좁혀가요. 인포시즈에서는 성과를 공유할 때 무엇을 성공했는지만큼 어떤 시도를 했고 왜 안 됐는지도 중요하게 보려고 해요. FDE는 각자 다른 산업과 고객의 문제를 풀기 때문에 개인의 역량이 뛰어나더라도 문제를 해결하는 방식은 모두 다를 수 있어요. 누가 어떤 방법을 시도했고, 어디에서 막혔으며, 어떤 기술을 사용했을 때 해결됐는지를 회사가 알고 있어야 그 경험을 다음 프로젝트에서도 활용할 수 있죠.
CPO로서 중요하게 생각하는 일 중 하나도 이런 경험을 개인에게만 남겨두지 않는 거예요. 성공한 방법뿐 아니라 실패한 이유까지 공유하면 다음에 비슷한 문제를 만났을 때 같은 시행착오를 반복하지 않을 수 있어요. 이런 경험이 쌓일수록 인포시즈가 새로운 문제를 풀 때의 출발선도 계속 앞으로 이동한다고 생각해요.
FDE의 경험은 어떻게 제품으로 연결되나요?
처음에는 저도 프로젝트를 수행하면서 필요한 기능을 그때그때 만들었어요. 프로젝트가 늘어나면서 반복되는 문제들이 보이기 시작했죠. 한 프로젝트에서 Text-to-SQL을 잘 해결했다면 다음 프로젝트에서는 그 경험을 활용해 더 앞선 단계에서 시작할 수 있어야 해요. 온톨로지를 모델링하거나 데이터를 연결하는 과정도 마찬가지예요. 여러 프로젝트에서 공통적으로 나타나는 요구사항과 문제 해결 방법을 일반화해 제품으로 만드는 일을 하고 있어요.
인포시즈의 ‘Axiom’도 이런 방향으로 발전하고 있어요. FDE가 현장에서 어떤 상황을 만났고, 무엇을 고민했으며, 왜 특정 방법을 선택했는지를 살펴보죠. 실제 제품을 사용하는 FDE들이 어느 지점에서 반복적으로 어려움을 겪는지도 확인하고요. 직접 불편하다고 이야기하지 않더라도 사용 기록을 보면 특정 단계에서 계속 시간이 걸리는 경우가 있어요. 이런 지점을 발견하면 제품으로 해결할 문제인지, 일하는 방식을 바꿔야 하는 문제인지 판단합니다.
제품을 만드는 기준도 결국 현장에 있어요. FDE가 현장에서 문제를 해결하며 얻은 경험을 제품에 반영하고, 그 제품이 다음 FDE가 새로운 문제를 더 빠르게 해결하는 데 도움이 되도록 만드는 거죠.
궁극적으로 만들고 싶은 제품은 무엇인지 궁금합니다.
FDE가 현장에서 해결한 문제와 그 과정에서 얻은 경험을 기업 안에서 지속 활용할 수 있는 제품이에요. 온톨로지나 AI는 아직 대부분의 현업 담당자가 어렵게 느껴요. 현업 담당자의 역량이 부족한 것이 아니라 데이터와 업무 프로세스가 여러 시스템과 부서에 나뉘어 있다 보니, 원하는 일을 하려면 어디에서부터 시작하고 무엇을 바꿔야 하는지 파악하기 어려운 거죠.
FDE가 AI 시스템을 구축한 이후에도 기업의 업무와 데이터는 계속 변해요. 새로운 문제가 생기거나 기존 프로세스를 개선해야 할 때마다 다시 전문가의 도움을 받아야 한다면 지속적으로 활용하기 어렵겠죠. 인포시즈는 FDE가 곁에 없어도 현업 담당자가 스스로 문제를 발견하고 개선할 수 있는 제품을 만들고 싶어요. 원하는 분석이나 AI 기능을 구현하려면 어떤 데이터와 업무 프로세스를 살펴봐야 하는지, 변경했을 때 누구에게 어떤 영향을 미치는지까지 이해할 수 있도록요.
제품의 궁극적인 목적은 사람을 대체하는 게 아니에요. 지금까지 해결한 문제를 기술이 대신해 준다면 사람은 그다음 문제를 볼 수 있어요. 그 문제까지 해결해 제품에 반영하면 다시 더 어려운 문제에 도전할 수 있고요. 그렇게 사람들이 더 깊이 고민하고 몰입할 수 있는 범위를 계속 넓혀가고 싶어요.
CPO이면서 계속 FDE로 일하는 이유도 여기에 있나요?
인포시즈가 해결하려는 문제는 기업의 업무 깊숙한 곳에 있어요. 그 문제를 제대로 이해하려면 저도 필드에 있어야 해요. 제품을 만드는 사람도 현장에서 어떤 문제가 발생하고 있는지 계속 알아야 하죠. 지금도 FDE로서 아직 풀지 못한 문제의 답을 찾아가고 있어요. 특히 비정형 데이터에서 온톨로지를 어떻게 잘 만들어낼지, 만들어진 온톨로지를 어떻게 검색하고 활용할지를 많이 고민하고 있어요. CPO로서는 여러 프로젝트에서 발견된 공통적인 문제와 해결 방법을 제품으로 일반화하는 일을 하고 있고요.
두 역할은 분리되어 있다기보다 서로 연결되어 있다고 봐요. 현장을 모르면 무엇을 제품으로 만들어야 할지 알기 어렵고, 제품에 대한 관점이 없으면 현장에서 발견한 좋은 해결 방법이 하나의 프로젝트로 끝날 수 있으니까요. 직접 문제를 풀면서 동시에 ‘이 해결 방법을 어떻게 다음 문제에서도 활용할 수 있을까’를 계속 생각합니다.
앞으로 인포시즈가 해결해야 할 가장 중요한 문제는 무엇이라고 보나요?
기업의 다양한 데이터와 업무 지식을 연결해 AI가 실제로 활용할 수 있는 환경을 만드는 일이에요. 정형 데이터와 달리 PDF, PPT, 이메일, 도면 같은 비정형 데이터는 어떤 정보가 담겨 있는지부터 파악해야 해요. 지금은 이런 비정형 데이터와 도면을 연결하고 나아가 시뮬레이션까지 할 수 있는 설계 에이전트를 만들고 있어요. 실제 물리적 세계와 밀접한 문제를 다룰수록 AI가 어떤 정보를 근거로 판단하는지도 중요해질 거예요.
또 하나 중요한 건 개인의 AI 활용 역량을 극대화하면서도 기업 차원에서는 효과적으로 통제할 수 있어야 한다는 점이에요. 현업 담당자가 AI를 활용해 직접 분석하고 업무를 개선할 수 있어야 하지만 동시에 데이터 접근 권한이나 업무에 미치는 영향, 기업의 규칙도 관리할 수 있어야 해요. 각자가 더 많은 일을 시도하면서도 기업이 정한 기준 안에서 안전하게 활용할 수 있는 환경이 필요한 거죠.
경제성도 빼놓을 수 없어요. 아무리 뛰어난 AI라도 운영 비용이 높거나 실제 성과로 이어지지 않는다면 지속적으로 활용하기 어렵거든요. AI 도입 자체보다 비용 대비 실질적인 가치, 즉 ROI를 만들어내는 것이 중요해요.
아직 인포시즈는 저희가 목표로 하는 지점의 30% 정도에 와 있다고 생각해요. 문제를 풀기 위한 방법론과 로드맵은 있지만 해결해야 할 과제도 많아요. 지금의 문제들을 해결하고 나면 예상하지 못했던 새로운 문제들이 또 보일 거예요. 그렇게 하나씩 해결하면서 더 어려운 문제에 계속 도전하고 싶어요.
결국 어려운 문제를 푸는 힘은 어디에서 나온다고 생각하나요?
사람이에요. 인포시즈에는 어려운 문제가 생겼을 때 안전한 범위까지만 해결하려 하기보다 ‘진짜 문제를 해결하려면 저기까지 가야 한다’고 생각하는 사람들이 모여 있어요. FDE라는 일 자체가 쉽지만은 않아요. 고객과 계속 이야기하면서 현업을 이해해야 하고 동시에 직접 개발도 해야 해요. 처음 풀어보는 문제라면 어떤 방법이 맞는지도 알 수 없죠.
이런 일을 하려면 실패를 용인할 수 있는 환경이 중요해요. 아무도 답을 모르는 문제를 풀면서 모든 시도가 성공하기를 기대하면 새로운 방법을 시도하기 어렵거든요. 실패했을 때 누군가를 탓하기보다 왜 안 됐는지를 함께 이해하고 다음 방법을 찾을 수 있다는 신뢰가 있어야 해요.
저는 같이 일하는 사람들이 각자의 생각과 소신을 가지고 있다는 점도 좋아해요. 문제를 푸는 방식도 모두 다르고요. 가장 어려운 문제를 풀기 위해 사람들이 모였는데, 막상 모이고 보니 모두 색깔도 다르고 자기만의 문제 해결 방식도 있더라고요. 저는 그게 정말 좋아요.
결국 기술을 만드는 것도 사람이고, 어떤 문제를 풀어야 할지 결정하는 것도 사람이잖아요. AI가 더 많은 일을 할 수 있게 되더라도 사람이 어떤 문제를 선택하고 어디까지 파고들 것인지는 여전히 중요할 거예요. 저는 앞으로도 현장에서 새로운 문제를 찾고, 그 답을 제품에 남기는 일을 계속하고 싶어요.
현장의 경험이 제품의 경쟁력이 됩니다.
하나의 프로젝트에서 찾은 해결 방법이 모든 기업에 그대로 적용될 수는 없습니다. 중요한 것은 그 과정에서 얻은 경험을 다음 문제에 활용할 수 있도록 만드는 일입니다. 성공과 실패를 통해 쌓인 노하우가 제품에 반영될 때 새로운 문제를 해결하는 출발점도 달라집니다.
인포시즈가 만들고자 하는 제품은 현장에서 축적한 문제 해결 경험을 더 많은 사람이 활용할 수 있도록 하는 것입니다. 이미 해결한 문제는 기술이 맡고, 사람은 더 어려운 문제에 집중할 수 있도록 현장의 경험을 제품의 역량으로 바꾸고, 사람이 해결할 수 있는 문제의 범위를 넓혀가는 것. 인포시즈가 제품을 만드는 이유입니다.