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[Tech 스토리] AI를 서비스에 도입하려면?...G마켓의 숨은 노력

기사입력 : 2024년02월25일 08:03

최종수정 : 2024년02월25일 08:03

개인화 후 클릭 횟수·상품 수 증가 '뚜렷'
사업 초기 많은 인력·비용 투입 부담
일반 기획과 달라..개발자-기획자 '공감대' 중요

기업들의 신기술 개발은 지속가능한 경영의 핵심입니다. 이 순간에도 수많은 기업들은 신기술 개발에 여념이 없습니다. 기술 진화는 결국 인간 삶을 바꿀 혁신적인 제품 탄생을 의미합니다. 기술을 알면 우리 일상의 미래를 점쳐볼 수 있습니다. 각종 미디어에 등장하지만 독자들에게 아직은 낯선 기술 용어들. 그래서 뉴스핌에서는 'Tech 스토리'라는 고정 꼭지를 만들었습니다. 산업부 기자들이 매주 일요일마다 기업들의 '힙(hip)' 한 기술 이야기를 술술~ 풀어 독자들에게 전달합니다.

[서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = G마켓은 지난해부터 모바일앱 홈 화면의 개인화 프로젝트를 진행하고 있습니다. AI 알고리즘을 활용해 고객이 최근 구입했거나 살펴본 상품, 검색 빈도, 상품페이지 체류 시간 등을 분석해 개인에게 고도화된 맞춤형 상품을 제공하는 방식입니다. 어쩌면 간단해 보일 것만 같은 이 작업이 실제로 난관이 크다고 합니다. 김선호 G마켓 AI Product팀장의 이야기를 들어보겠습니다.

김선호 팀장은 "저희 팀은 현재 모바일앱 홈 화면 개인화 프로젝트에 전념하고 있다"며 "이 프로젝트의 핵심기술 중 하나인 AI 기반의 개인화 랭킹 모델로 비즈니스 성과를 창출하기 위해 지속적이고 반복적인 실험을 거치고 있다"고 말했습니다. 특히 '모바일앱 홈 화면 개인화 프로젝트'라는 간결한 프로젝트명 이면에 있는 여러 가지 고민과 노력, 무엇보다 조직 내 공감대의 중요성이 필요하다고 강조했습니다.

G마켓 모바일앱 홈화면 개인화 효과 [사진=신세계 뉴스룸]

G마켓에 따르면 개인화 서비스 개시 후 모바일앱 홈 화면에서 고객 당 클릭 횟수가 이전 대비 약 40% 이상 증가했으며, 고객들이 관심을 보이고 클릭한 상품 수도 이전 대비 약 2배 이상 증가했습니다. 단순히 고객이 최근 클릭한 상품이나 이와 연관된 제품들을 나열하면 될 것 같지만 결국 비즈니스, 실질적인 매출로 연결되기 위해서는 개발자들의 치열한 고민과 협업이 필요한 작업이었습니다.

김선호 팀장은 AI 기술 도입의 어려움으로 크게 두 가지로 꼽았는데 먼저, 성공을 장담하기 어려움에도 '다소 부담스러운 수준의 초기 투자'가 필요하다는 점입니다. AI 모델의 학습에는 많은 그래픽 처리 장치(GPU)가 필요하고, 모델의 크기나 데이터양이 늘어날수록 더 많은 자원이 필요합니다. 또한 데이터 품질이 매우 중요하기에 잘 정제된 데이터를 확보하는 일에 많은 인력과 비용이 투입될 수 밖에 없다는 게 김 팀장의 설명입니다.

실질적인 문제는 두 번째인데, '일반적인 서비스 기획과 개발 방법론의 차이로 인한 프로젝트 관리의 어려움'을 꼽았습니다. AI 전문가가 비즈니스를 잘 이해하거나 서비스 기획자가 AI를 잘 이해하고 적절한 접점을 찾아야 하는데, 이 단계에서부터 많은 정보공유와 커뮤니케이션을 필요로 합니다. 하지만 이런 능력을 갖춘 인력은 양 쪽에서 모두 찾기 어렵다는 겁니다.

김 팀장은 "AI 기술부서에는 근본적인 비즈니스상의 니즈를 파악하고 적절한 솔루션을 제안하는 일종의 기술 컨설팅적인 감각과 효과적인 커뮤니케이션 능력이 요구된다. 하지만 이런 역량을 가진 AI 엔지니어는 그리 흔하지 않죠. 각고의 노력 끝에 적절한 솔루션을 찾았다 하더라도, 서비스 개발팀과 적절한 개발 범위를 협의하고 이에 맞는 구조를 설계하는 것이 중요한데, 이것도 기획자와의 커뮤니케이션만큼이나 많은 고민과 논의가 필요하다. 때로는 초기에 구상한 솔루션을 뒤집어야 할 수도 있다"고 말했습니다.

G마켓 개인화 프로젝트 [사진=신세계 뉴스룸]

결국 AI 기술 도입에 언급된 문제들을 극복할 방법은 단 하나, 어렵더라도 '조직적 공감대를 갖고 꾸준히 추진하는 길 뿐'이라고 강조했습니다. 김 팀장은 "AI 도입이 필요한 문제나 투자 대비 효용성이 높을 것으로 예상되는 문제를 사전에 잘 식별 해내는 안목이 매우 중요하다"며 "사전에 내부적인 기술 검증(Proof of Concept) 프로젝트로 가능성을 평가하는 것도 좋은 방법이 될 수 있다"고 말했습니다. 무엇보다도 "꾸준한 투자 없이는 그 성과를 거두기 어렵다"며 "더구나 한정된 자원과 비즈니스에 미칠 영향까지 감안하면 AI 기술 도입은 조직적 공감대가 없이는 추진되기 어렵다"고 강조했습니다.

syu@newspim.com

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