“무조건 최첨단, 널리 알려진 AI 기술을 사용하는 게 중요한 게 아닙니다. 고객이 기술을 도입하려는 목적을 이해하고 얼마나 효율적으로 달성할 수 있을 지를 우선해야죠.”
김광섭 엠로 최고기술책임자(CTO·부사장)는 최근 서울경제와 인터뷰에서 “세상에 훌륭한 AI 알고리즘이 많지만 우리가 가장 가치를 두는 지점은 결국 어떻게 사용자 쪽에 적절히 적용해 그걸 사용하는 이들한테 진정한 효용성을 안겨줄 수 있느냐이다”고 강조했다.
엠로는 지난 2000년 기업 공급망관리(SCM) 솔루션을 만드는 기업으로 첫발을 뗐다. 그러다 구글 딥마인드의 알파고와 바둑 기사 이세돌간 세기의 대전이 있은 후인 지난 2019년 사업 궤도에 일대 변화를 맞았다. 이때부터 자사 솔루션에 AI 기술을 융합하면서 업계에서 독보적인 입지를 구축해나갔다. 지난 2019년 331억원이던 매출은 지난해 470억원까지 늘었고 올해는 상반기에만 280억원을 넘어서 연말까지 500억원 돌파를 기대하고 있다.
김 부사장은 “엠로가 개발한 ‘스마트 아이템 닥터’는 엠로의 철학으로 빚은 대표적인 솔루션”이라며 “자연어처리 기술을 기반으로 데이터간 유사도를 분류하는 기능이 차별화된 지점”이라고 설명했다. 이를테면 한 대기업의 구매 담당자가 노후화한 컴퓨터 모니터를 교체하기 위해 구매 시스템에 ‘UHD 29인치 커브드 모니터’라는 항목을 추가할 때, AI 기반 유사도 분석 기술이 개입한다. 같은 품목이지만 달리 기입된 항목, 오타가 난 항목 등을 자동 인식해 중복 등록을 막는 식이다.
어찌보면 검색 포털에서 유사한 검색어를 제시해주는 기능처럼 일반에는 익숙한 기능일 수 있다. 하지만 많게는 수십만 개의 품목을 관리하는 일이 예사며 이 때문에 항목 관리의 효율성이 극도로 요구되는 기업 구매 영역이지만 이렇듯 익숙한 아이디어에서조차 사각지대에 놓였던 셈이다.
김 부사장은 엠로의 강점으로 개발과 데이터사이언스 모두 능한 인력들이 많다는 점을 꼽았다. 통상적으로 데이터를 다루고 AI를 구현하는 데이터 영역과 이를 서비스화하는 개발 영역은 직무상 나뉜 경우가 대부분이다. 김 부사장은 “개발과 데이터 두 영역을 잘 접목해야만 퀄리티 있는 서비스가 나올 수 있다”며 “분석 모델이 훌륭해도 개발 단계에서 잘 담아내지 못하면 서비스가 느리고 효율성이 떨어질 수 있는데 양측에 모두 능한 인력이 많다”고 강조했다.
이러한 인력 구조가 만들어진 건 우연이 아니다. AI에 출사표를 던졌던 당시 엠로가 외부에서 관련 인재를 영입하는 대신 ‘맨 땅에 헤딩’으로 시작한 덕분이다. 김 부사장은 “두려움도 있었지만 외부 인력을 채용하는 대신 솔루션을 만들던 엔지니어들, 사장님과 같이 제로베이스에서 공부를 시작해 대처해왔다”고 설명했다. 그러면서 “구글 같이 기술 첨단에서 기저 플랫폼을 만드는 곳도 있지만 우리가 새로운 알고리즘을 만드는 식의 접근을 할 필요는 없는 영역”이라며 “이미 공개된 라이브러리나 모델을 활용해 응용하는 게 더 중요하다”고 말했다. 이때부터 시작한 스터디는 AI 기술력의 기반이다. 스터디 문화는 지금도 이어져 현재도 엠로에서는 회사 대표가 직원들을 대상으로 선형 대수 강의를 진행하는 보기 드문 풍경이 펼쳐진다.
엠로의 AI 경쟁력의 원천은 고객 기업들과의 소통에서 나온다고도 강조했다. 김 CTO는 “우리 솔루션은 우리 혼자 만든 게 아니라고 단언할 수 있다”며 “구매인들이 스스로의 업무 과정을 개선하기 위해 치열하게 이어온 고민 덕에 우리의 결과물이 더 현장에서 효율적이고 가치가 가질 수 있었다“고 말했다. 실제 엠로의 제품 라인업 대부분이 개별 기업 구매 담당자들의 페인포인트를 파악하는 과정에서 기획됐다. 엠로는 규모가 작던 시절부터 국내 공급망 관리 솔루션 업체로는 최초로 업계 세미나를 열어 업계 관계자들과 소통해왔고 현재는 참여 단위가 수천명에 이른다.
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