몇 년 전만 해도 많은 기업들이 물리적인 공간에 서버를 직접 설치하고, 이를 물리적으로 관리했다. 그러나 코로나 팬데믹 이후로는 기업들이 외부 클라우드 서비스를 사용하는 일이 늘어났다. 물리적 전산 시스템 대신 코드형 인프라스트럭처(Infrastructure-as-Code, IaC)가 일반화되었고, 시스템을 물리적으로 관리하면서 들어가는 불편점도 줄었다. 그러나 클라우드 환경이 편리하고 무조건적인 이점을 가져오기만 하는 것은 아니다. 잘못 관리했다간 오히려 기업의 비용이 증가하기도 하고, 개발 및 운영의 속도 저하나 불편을 가져오기도 한다. 기업의 데이터가 해킹되는 등 보안적인 위험도 있다. 이런 것들을 감독하고 관리하기 위한 개발 인력들의 노동력과, 이에 따른 비용이 든다는 것도 단점이다.클라우드 시스템을 최적화하면서도 기업에게 이익을 주는 시스템이 없을까? 그 답을 엔보(env0)가 제시한다.
물건이나 서비스를 구매한 모든 고객이 궁금한 점이 있을 때마다 일일이 고객센터에 전화를 걸고 싶어 하지는 않는다. 리서치 기업 PSFK에 따르면, 인터넷 사용자의 74%가 간단한 질문에 대한 신속한 답을 찾을 때 인간 상담사보다 AI 챗봇을 선호하는 것으로 밝혀졌다. 이는 현대 소비자들이 빠른 시간 내에 문제를 해결하는 것을 선호하기 때문이다. 이들은 기술에 능숙하고, 자신이 구매한 상품에 있어 최소한의 노력으로 최대한의 가치를 얻기를 원한다. 챗봇은 현재 AI의 가장 매력적인 사용 사례 중 하나로 부상하고 있다. 하지만 똑똑한 챗봇을 구축하고 학습시키는 것은 기업의 가장 큰 숙제다. 많은 기업들이 챗봇을 꾸준히 훈련하는 데 상당한 양의 데이터와 엔지니어링 리소스를 투입하고 있다. 이러한 수작업이 없으면 챗봇 상담이 제대로 작동하지 않고, 엉성한 챗봇은 오히려 고객 만족도에 악영향을 끼치기 때문이다. 챗봇의 광범위한 채택이 힘든 이유 또한 지속적인 데이터 학습의 부재다. 대쉬봇(Dashbot)은 이러한 리소스 없이도 챗봇을 최적화할 수 있는 데이터를 수집, 분석, 제공한다.
모든 비즈니스는 여러 가지 이유로 법적 문제 발생 소지가 있기 마련이다. 회사 내부에서 오해, 협력사와 거래처 간의 분쟁 때문일 수 있다. 정부가 위임한 규정을 준수하지 않을 경우에도 법적 문제에 직면할 수 있다.이같은 법률 문제가 발생하면, 기업의 규모와 상관없이 많은 비용과 시간이 소요된다. 문제가 있다 해도 고가의 수임료 때문에 문제 해결을 미루는 경우도 많다. 2021년 영국 YouGov 조사에 따르면, 영국에서는 많은 중소기업들이 법적 문제를 제 때 해결하지 못해 매년 최대 136억 파운드의 손실을 보고 있다. 이러한 기업들의 법적 문제 해결을 돕기 위해 창업한 생성 AI 스타트업이 있다. 로빈 AI(Robin AI)는 리걸 테크 스타트업이다. ‘리걸 테크(Legal Technology)’란 법률 산업의 효율성을 높이기 위해 사용되는 관련 소프트웨어 및 시스템을 지칭한다. 문서 자동화, 계약 관리, 청구 및 진행 시간 추적, 사례 관리 등을 위한 소프트웨어 등을 포함한다. 로빈 AI는 대규모 언어모델(Large Language Model)를 통해 워크플로우를 간소화하고, 변호사의 참여를 줄였다. 현재 일반 계약의 수동 처리 업무를 자동화할 수 있는 무료 "셀프 서비스" 버전을 마케팅용으로 공개하고 있다. 대형 계약건을 위한 고급 계약 기능도 지원하며, 사내 변호사 30명의 전문 지원을 받을 수 있다. 변호사 출신인 리처드 로빈슨(Richard Robinson)과 머신러닝 과학자인 제임스 클라우(James Clough)가 2019년에 설립했다. 현재 변호사들과 소프트웨어 엔지니어를 포함한 75명의 직원들이 있다. 본사는 영국 런던에 있으며, 서비스는 전 세계적으로 이루어진다. 매출의 75%는 미국에서 발생하고 있다.
미국에서 저널리즘을 공부하며 신문기사만큼 많이 읽어야 하는 것이 있다면 단연 미국연합통신(Associated Press, AP)의 스타일 가이드 북이다. 이는 미국의 웬만한 신문사가 AP 스타일을 사용하기 때문이다. 학술 논문 또한 APA나 MLA, Chicago와 같은 작성 양식에 따라야 한다. ‘스타일’에 대한 고집은 기업들도 마찬가지. 오탈자나 일관성 없는 목소리가 고객의 신뢰도를 좌지우지 하기 때문에 직원들은 경영진이 선택한 톤과 스타일을 고수해야 한다. 회사나 조직, 심지어 개인 작가에게도 일관된 목소리를 유지하는 것은 가장 큰 과제 중 하나다. 글을 쓰는 이들은 끊임없이 스타일 가이드를 들여다보며 양식에 어긋나는 부분이 있는지 확인해야 하지만, 이는 많은 시간을 소요하는 번거로운 절차다. 다행스럽게도, 사용자의 어깨에 앉아 조언하는 ‘스타일 가이드 천사’가 등장했다. 스타일 가이드를 들여보지 않고도 정해진 스타일에 맞도록 글을 작성할 수 있게 도와주는 기업용 AI ‘라이터(Writer)’를 소개한다.
우리는 어릴 적부터 ‘좋은 직업을 가지려면 공부를 열심히 해야 한다' 라는 소리를 듣고 자랐다. 학교에서 배우는 기본 기술과 소양은 좋은 기업에 들어가기 위한 자격을 갖추는 것이었다. 기업 입사가 모든 공부와 대학 진학의 최종 목표였다. 그러나 우리는 좋은 직장에 취직한 후에도 승진, 이직 등을 목표로 끊임없이 공부하고 있다. 여기에 기술도 빠르게 발전하고, 업무 환경도 그에 따라 빠르게 바뀐다. 때문에 특별한 목표가 없어도 조직 내에서의 생존을 위해 계속 새로운 기술을 공부할 수밖에 없다. 시대의 변화에 따른 지속적인 기술 습득은 직장인 개인에게만 부담을 주지 않는다. 이들을 고용한 기업들에게도 고민거리를 던져 준다. 새로운 시대와 업무에 따라 필요한 기술은 무엇인지, 기존 직원 중 이 기술을 가진 사람이 누가 있는지, 없다면 새로운 사람을 어디서, 얼마나 뽑아야 할지 등을 고민해야 한다. 변화하는 기술 트렌드와 경영 자원관리, 한번에 할 수 있는 법은 없을까? 이에 대한 해답을 가진 기업 ‘워케라(Workera)’를 소개한다.
실리콘밸리의 스타트업 트렌드를 생중계합니다. 스타트업 포커스입니다.이 레터를 보내드리는 저는 한때 마케터였습니다. 좋은 제품을 더 잘 알리고 잘 판매하는 게 제 일이었고, 그 일을 위해서는 끊임없이 변하는 트렌드와 기술을 따라가야 했습니다. 사람들, 특히 젊은 세대가 어떤 미디어를 많이 보는지, 이 미디어에서 마케팅을 잘 하려면 어떻게 해야 하는지를 늘 끊임없이 연구했습니다. 새로운 걸 탐구하기 좋아하고 돌아다니기 좋아하는 저는 신기술과 뉴미디어, 트렌드의 변화 같은 걸 배우는 데 딱히 어려움을 겪지 않았습니다. 오히려 그런 변화가 있어 늘 즐겁고 지루하지 않았습니다. 하지만 배운 기술을 실무에 활용하기에는 늘 야근하느라 시간이 없었고, 클라이언트의 예산은 늘 빡빡했습니다. 꿈은 칸 광고제 수상작으로 나올 것 같은 멋진 뉴미디어 마케팅이었지만, 현실은 늘 하던 마케팅과 직접 파워포인트에 복사해서 붙여넣는 마케팅 결과보고서였습니다.제가 동영상이 대세가 된 현시대에 마케터로 계속 일하고 있었다면 고뇌는 더 컸을 것입니다. 고품질 영상을 찍고 편집하려면 촬영장비도 많이 필요하고, 배워야 하는 기술도 많고, 시간도 오래 걸립니다. 전문 업체를 찾아가 의뢰해도 적지 않은 비용이 듭니다.하지만 제가 마케터였어도, 이런 고민은 몇달 전에 끝났을지도 모릅니다. AI 챗봇이 만들어준 웹 크롤러와 보고서 덕분에 일하는 시간도 줄었을 것입니다. 여기에 이제 동영상 제작과 편집까지 AI를 이용해 몇 번의 클릭, 명령어 등으로 자동화합니다.어떤 기업들이 이를 도와주고 있을까요? 이전보다 더 적은 비용으로 동영상을 만들어주고 편집해주는 솔루션 스타트업, 런웨이, 애니모토, 타버스를 소개합니다.
