🚀 RISING STARTUP CONCERT 4

로켓펀치가 주최한 라이징 스타트업 콘서트(라스콘)에 다녀왔습니다. 이번 행사는 글로벌 IT 기업들이 어떻게 일하고 AI를 활용하는지에 대해 생생한 정보를 얻을 수 있는 귀중한 기회였습니다. 구글, 메타, 라쿠텐, 그리고 X(구 트위터)에서 온 연사들이 참여해 각자의 경험과 노하우를 공유했습니다. 특히, 각 회사의 AI 활용 사례와 앞으로의 방향성에 대한 이야기는 매우 인상적이었습니다. 제가 얻은 인사이트와 후기를 정리했습니다.

행사정보 (일시 / 장소)

Track A / Track B 장소는 분리돼서 진행됐고 사진 속 공간은 작아보이지만 뒤쪽에도 앉을 수 있는 좌석이 많이 있었습니다. 😀

연사1: 김정윤 교수

📍 AloT (Artificial Intelligence of Things) 인공지능 사물 인터넷 기술과 실용 사례 📍

AloT란?

AIoT는 AI (인공지능)와 IoT(사물인터넷)의 합성어로, 인공지능 기술을 활용하여 사물인터넷 장치들이 수집한 방대한 데이터를 분석해 사용자에게 최적의 맞춤형 서비스를 제공하는 것을 의미합니다.

실리콘밸리의 많은 기업들이 AIoT 기술 개발을 적극적으로 연구하고 있고, 자율주행 자동차, 스마트 공장 웨어러블 기기 등 잘 알려진 기술들이 현재 상용화되고 있습니다.

의료 분야에서의 IoT 활용

IoT는 메디컬 영역에 많이 적용되고 있습니다. 왼쪽 상단의 사진은 미시건 대학교에 있을 때 “슬립 랩”이라고 환자들로부터 데이터를 얻기 위해 하룻밤 사이 수면 패턴을 체크하는 실험입니다.

데이터를 얻기 위해 사진처럼 장비를 주렁주렁 매달고 데이터를 수집해야 했습니다. 하지만 요즘 헬스케어 트렌드는 환자에게 데이터를 얻어내는 것도 불편하지 않게 진행되고 있습니다.

과거에는 AI를 이용한 데이터 처리는 서버에서만 이루어졌습니다. 그러나 이제는 모바일 폰과 스마트워치를 결합해 더 편리하고 정확한 의료 진단이 가능해졌습니다. 이 변화는 데이터 교환, 분석 및 예측 능력을 크게 향상시켰고, 데이터 획득 및 사용이 쉬워졌습니다.

실제 구현 사례

최근에는 많은 스타트업과 기업들이 AI 알고리즘이 산업에서의 검사 및 제조를 더 쉽고 정확하게 할 수 있는지에 대한 연구를 진행하고 있습니다. 특히 심각한 미세먼지 및 에너지 관리 문제를 다루는 산업에 유용하며, 산업 자동화, 환경 모니터링, 에너지 관리에 기여하고 있습니다. 개념적으로만 얘기됐던 다양한 시스템들이 실질적으로 구현되고 상용화되는 중입니다.

AIoT의 또 다른 개념 중 하나인 Federated Learning이 있습니다.

사진처럼 각 모바일폰에서 부분적인 학습을 진행하고 학습된 파리미터만 서버로 보내 통합 후 모델을 보내주는 형태를 Federated Learning이라 고 합니다. 정보는 보내지만 나의 정보는 보호되는 형태라고 보면 됩니다. 장점은 짧은 시간에 응답 받을 수 있는 형태이기 때문에 보안 측면과 대규모 디바이스 운영에 좋습니다.

📍 Federated Learning 📍

데이터 보호: 정보가 전송되지만, 개인정보는 보호됩니다. 
확장성: 대규모 장치 운영에 적합합니다.

현재 진행중인 프로젝트

1. 치매 모니터링
   1. 데이터 수집: 가정 내 공간에 사람이 움직이면 자동으로 빛이 들어오는 모션 센서를 이용해 데이터 수집합니다.
   2. 알고리즘 적용: 치매 환자가 보이는 특징을 분석해 치매 위험군과 비위험군을 구분합니다.
2. 척추 공유 모니터링 시스템 (Wearable Lumbar Spine Curve Monitoring)
   1. 협업: 연구소, 패션 학교, 물리치료 부서
   2. 정확도: 허리에 부착된 센서를 이용해 허리 움직임을 측정합니다. AI 알고리즘을 적용해 99% 이상의 정확도를 달성했습니다.
   3. 24년 4월 퍼블리시가 완료되었습니다.
3. AI 알고리즘 연구
   
   • VAD 비디오: 비디오에서 이상 현상을 측정하는 알고리즘 개발
   • CCTV 분석: 싸움이나 폭동 등의 상황을 인식. 공개 데이터 셋을 활용하여 전 세계 누구나 문제를 발견하고 점수를 측정할 수 있도록 참여를 유도합니다. 현재 우리가 1등 자리에 있습니다.

개발자 친화적 VS 사용자 친화적

제품을 개발할 때 자주 묻는 질문은 “개발자 친화적일 것인가, 사용자 친화적일 것인가”입니다.

만드는 사람 입장에서는 내가 편하게 만드는 게 좋겠죠. 하지만 쓰는 사람 입장에서는 쓰는 사람이 편한 게 좋습니다. 그런데 실제로 서비스를 만들다보면 만드는 사람 쪽으로 가기 마련입니다.

하지만 제가 어떤 것을 개발해 사용자에게 이렇게 해야 된다는 강요를 할 수는 없습니다. 이상적으로는 사용자 친화적으로 만들어 사용자들이 자연스럽고 불편함 없이 사용하도록 하는 것이 중요합니다. 이러한 균형은 성공적이고 널리 채택되는 서비스를 만드는 데 필수적입니다.

결론적으로, AIoT의 진화는 다양한 분야에서 AI와 IoT의 통합을 통해 데이터 수집, 분석, 응용을 더 효율적이고 실용적으로 만들고 있습니다. 현재 진행 중인 프로젝트와 연구들은 이러한 기술의 광범위한 잠재력과 실제 응용 사례를 보여줍니다.

연사2: 민현기 (Google Cloud Consulting Engagement Manager)

📍 Gen AI for Global Business 📍

Gen AI 소개

Gen AI 기술 동향 및 발전

📍 이미지와 미디어에 대한 기술 발전은 영상 분야까지 활용 가능한 형태로 발전하고 있습니다.
모든 부분은 사용자의 텍스트로 요청되어 처리됩니다. 📍

이미지 생성: 새로운 이미지를 만듭니다.
이미지 편집: 이미지를 쉽게 수정합니다.
라이브 이미지: 프롬프트를 사용하여 짧지만 생동감 있는 비디오를 생성합니다.

현재 영화의 “장면”을 요약하거나 특정 “장면”을 찾아 편집할 수 있는 충분한 토큰 크기가 확보되었습니다. 현재 산업에서는 “우리가 이 기술을 확보했다”고 말하는 것보다 새로운 기술을 통해 비즈니스 수익을 창출하는 결과를 말하고 있습니다.

Gen AI 활용 사례 1: Wendy’s 드라이브 스루 주문 시스템과 Gen 모델 결합

[과거]

• drive-thru 매장 설계시 했던 고민: “어떻게 고객을 상대해야 되지?” → 사람을 상대하는 것에 초점

[현재]

• 고객에게 어떤 경험과 서비스를 제공해야 할까? 고객이 매장에 들어와 음식을 픽업해 나갈 때까지 서비스에서 어떤 경험을 제공할 것인가?
  → 사용자 경험에 초점이 맞춰짐
• 사람들이 해야 할 일과 AI가 해야 할 일을 고민하는 단계 (e.g 사람 상대하는 일을 AI에게 맡김)

[푸드 딜리버리 업체에서의 AI 적용 현황]

1. AI를 이용한 메뉴 추천
2. 드라이버 분들에게 최적의 교통 경로 안내
3. 딜리버리 진행 상태
4. 픽업 완료 시 상태 알림

[푸드 딜리버리 업체의 진화]

• 과거: 음식을 제공하는 회사
• 현재: 고객에게 편안함을 제공하는 형태로 진화

Gen AI 활용 사례 2: 디지털 커머스에서 상품 정보 입력 활용 (Wal-Mart)

[As Is]

• 사람이 수작업으로 상품 정보 입력
• 상품의 메타 정보를 입력하는 일들은 디지털 커머스에서 사람이 하던 일이었습니다. (대표 이미지 설정, 상품 메타 정보를 MD분들이 수기로 직접 입력)

[To Be]

• LLM이 수기로 입력하던 부분을 정보를 자동 입력. (+ 빠르고 정확함)
• 카피라이팅 작업 가능, 여름 시즌 카피라이팅을 AI에게 요청하여 효과성을 POC에서 검증

[결론]

• 미래 디지털 커머스에서 중요한 점은 상품 정보를 수작업으로 입력하는 게 아닙니다.
• 어떤 정보를 생성하고, 고객에게 어떤 정보를 언제 제공할지 고려하는 것이 값진 고민으로 생각하고 있습니다.

💁 POC, Proof of Concept)은 기존 시장에 없었던 신기술을 도입하기 전에 이를 검증하기 위해 사용하는 것을 뜻한다. 특정 방식이나 아이디어를 실현하여 타당성을 증명하는 것을 뜻한다.

💁 LLM은 Large Language Model의 약자로, 거대언어모델이라는 뜻이다. 언어모델(LM)을 더욱 확장한 개념으로 인간의 언어를 이해하고 생성하도록 훈련된 인공지능을 통칭한다.

Gen AI 활용 사례 3: 현대자동차 웹사이트 (Q&A → 챗봇)

미국 현대 자동차 웹사이트의 Q&A 페이지가 챗봇 방식으로 변경되었습니다. 고객이 문장이나 단어의 형태로 질문을 하면 그에 맞는 정보를 구성해 제공합니다.

이제 홈페이지를 관리하는 사람의 업무는 “홈페이지를 어떻게 개발할까?” 대신 ”온라인으로 고객에게 어떤 경험을 제공할까? 우리가 제공하는 경험의 끝에서 고객에게 어떤 혜택을 전달할 것인가? 를 고민하는 단계로 넘어가고 있습니다.

글로벌 비즈니스 준비: Gen AI를 글로벌 비즈니스에서 어떻게 활용할 것인가?

디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)이라는 용어를 AI 트랜스포메이션(AI Transformation)으로 바꿔야 하는 것 아닐까 고민하고 있습니다. 🧐

Go-To-Market 준비하는 관점이라면 과거 데이터를 하나씩 찾고 노력했던 시간을 Gen AI를 통해 데이터를 연구하고 분석하여 인사이트를 얻을 수 있습니다.

글로벌 비즈니스를 진행할 때, 다음 항목들은 Gen 기술로 해결할 수 있습니다.

1. 내 작업을 글로벌화하기 위한 노력
2. 글로벌 콘텐츠를 현지화하기 위한 노력

[현황 및 문제점]

Gen 모델은 언어 모델에 특화되어 있고, 언어 모델에 대한 많은 사용 사례가 있으므로, 고객 기업들은 챗봇을 개발하거나 해석 및 번역 에이전트를 생성하고 있습니다. 이 과정에서 기술적 문제보다는 언어 장벽을 만나는 경우가 많습니다.

원인을 살펴보면, 백 스테이지에서 모델을 생성할 때 다양한 언어를 사용하는 AI 엔지니어들이 LLM 모델을 생성하지만, 비즈니스 목적으로 애플리케이션을 개발할 때는 해당 서비스 국가의 언어적 특성을 이해하고 그에 맞는 언어를 정의할 수 있는 LLM 엔지니어가 필요합니다. 그리고 정의된 언어는 서비스에 적합하게 임베딩 프롬프트 엔지니어가 변환해야 합니다. Gen AI에 대한 수요는 많지만, 각 지역에서 탁월한 현지 언어 능력을 가진 AI 엔지니어는 많지 않다는 점이 어려움입니다.

[결론]

글로벌 비즈니스를 준비하는 관점에서 Glocalization뿐 아니라 Localization에도 대비할 필요가 있습니다. 이는 현지 언어를 잘 이해하는 엔지니어가 필요함을 의미합니다.

Google의 AI 서비스 설명

• 회의록 요약: 온라인 회의가 끝난 후 회의록을 수작업으로 작성할 필요 없습니다.
• 통역 기능: 화상 회의 중 다양한 언어를 동시 통역. 언어의 장벽이 사라지고, 유일하게 남는 문제는 시차의 장벽입니다.
• 자동 이메일 작성: 이메일 작성 시 자주 사용하는 단어를 선택하여 빠르고 쉽게 이메일 작성 가능합니다.

마무리

AI를 사용하여 빠르고 효율적으로 작업할 수 있는 시대가 왔습니다.

시장은 AI에 대한 높은 기대를 하고 있지만, 실제 업무에서 AI가 사용되는 정도는 상당히 낮습니다. 글로벌 리서치에 따르면 AI 프로젝트의 54%만이 파일럿에서 프로덕션으로 넘어갑니다. 프로덕션으로 넘어가는 과정에 많은 허들이 존재합니다.

앞으로 우리가 고려해야 할 항목들

어떤 정보를 제공할 것인가? 어떤 고객에게 제공할 것인가?

두 가지 주요 메시지

1. Gen AI를 준비하는 여정은 한 번에 완성되지 않습니다. 중요한 것은 한 단계씩 기술을 쌓아가며 얻는 경험입니다. 모든 것을 한 번에 얻기는 쉽지 않습니다. 하지만 시장은 그렇게 생각하고 있지 않습니다. 그것이 가장 큰 허들이 되는 것 같습니다.
2. 김정윤 교수님이 말해준 부분과 일맥상통합니다. AI는 사용 측면에서 효율적이야 합니다. 정확도는 기본이고 사용하기 편해야 합니다. AI의 도움을 받으려고 하는데 질문을 어렵게 하고 특별한 상황에서만 사용할 수 있다면 아무도 사용하지 않을 것입니다. 따라서 AI를 준비하는 관점에서 사용의 편리함을 제공할 수 있어야 합니다. 기업의 관점에서도 이러한 것들은 개인의 능력과 노력보다는 구조적인 관점에서 준비되어야 합니다.

AI 서비스를 준비하는 사람들은 세 가지 공통 질문으로 귀결됩니다.

• 초기 (What) Gen AI로 무엇을 할 수 있을까?
• 중기 (How) 무엇을 할지 결정했는데 어떻게 해야 할까?
• 마지막 (Why) 내가 왜 다시 고민하게 됐지? 지역적인 것에 파묻혀 전체를 보지 못하는 상황 발생될 수 있음

글로벌 비즈니스 준비 관점

• Gen AI를 준비할 떄는 정의의 관점에서 접근 하는 것이 중요합니다.
• 명확한 목표를 가지고, 왜 이 고민을 시작했고, 인적 역량과 물적 역량이 필요한 부분에 대한 전반적인 고려가 필요합니다.

❓ Q&A 좋았던 부분 ❓

Q. Gen AI 사용 사례 중 진행 과정에서 겪은 문제점과 해결방안?

• Google Cloud Consulting 팀은 고객을 위한 Gen AI 사용 사례를 만들기 위해 작업 중입니다. 하지만 기술적 문제보다는 사용자 사용자 시나리오를 설계하는데 더 많은 어려움을 겪었습니다.
  AI를 사용하여 생성된 서비스 중 가장 널리 사용되는 것 중 하나는 비즈니스 챗봇입니다. 챗봇의 기능을 고려할 때,

• • 사용자 A는 문서 링크를 열고 관련 문서를 전달하는 역할로만 생각합니다.
  • 사용자 B는 대량의 데이터를 요약하고 한눈에 요약 정보를 제공하는 역할로 봅니다.
  • 사용자 C는 특정 작업을 대신 생성해주는 역할을 원합니다.
• 이처럼 각 사용자는 다양한 필요를 가지고 있으며 다양한 사례가 존재합니다. 이러한 세 가지 다른 사용 사례를 하나의 UI/UX로 결합하면 사용자에게 불편함을 초래합니다. 따라서 우리는 서비스 시나리오가 무엇인지, 이를 충족시키기 위해 최적의 UI/UX가 어떻게 제공되어야 하는지, Gen AI 기술에 맞는 input/output 구성을 어떻게 설계해야 하는지를 더 중요하게 생각합니다. 이것이 제가 걱정하는 부분입니다.

[요약]

다양한 니즈를 하나의 UI / UX로 하기는 어려움이 있음, 정확한 니즈를 파악하고 필요한 기능을 넣는 것이 중요하다.

Q. 개발자의 미래는 어떻게 되는 건가요? AI의 어떤 분야를 공부를 해야 할까요?

• 많은 사람들이 NeXT의 개발 언어는 영어라고 말합니다. 영어를 잘하는 사람이 좋은 제안을 작성하고, 그러면 AI가 모든 것을 처리하여 코드 작성부터 모든 것을 다 해준다고 합니다. 제 의견으로는 AI가 사람을 대체하지는 않겠지만, 사람을 도와주는 역할을 할 것이며, 우리가 과거에 했던 비효율적이고 시간이 많이 걸리는 반복 작업을 대체할 것입니다. 그러나 걱정해야 할 영역은 다를 것입니다.
• 저는 어떤 위치에 있고 싶은지, AI 회사에서 어떤 위치와 역할을 원하는지 생각하고 이에 맞게 준비하는 것이 좋은 시작점이 될 것이라고 답변했습니다.

연사3: 안인선 (Meta, Product Design Manager)

📍 A Day in the Life: Product Designer 📍

<세미나 요약>

1. 발표자 온라인으로 진행
2. AI로 생성한 가상의 인물 나디아의 하루 일과를 보여줌
3. 끝….

❓ Q&A ❓

Q. 안인선님의 Meta Product Design Manager까지 커리어 맵이 궁금합니다.

• SF 대학원, → SF 스타트업 취업 → 한국에서 스타트업 2년 근무 → SF 이동 → Together Lab 계약직으로 시작하여 디자이너로 성장 (총 8년)
• 커리어가 궁금하다면 LinkedIn을 참고하세요

Q. 디자이너로서 어떤 역량을 더 기르면 좋을지 궁금합니다.

• 사용자의 관점에서 생각하는 능력을 개발하는 것이 좋습니다. 문제를 인식하면 AI가 해결 방법을 제시할 수 있습니다.
• 커리어에서 큰 그림을 생각해야 하지만, 두려움이 있더라도 새로운 기회와 과제에 열린 마음으로 도전해 보길 권장합니다.

연사4: 최성권 (라쿠텐 심포니 코리아. DevOps Lead)

📍 아젠다: 해외 경험이나 어학 연수 없이 외국계 회사에서 일하게 된 과정과 생존 방법에 대해 이야기합니다. 외국계 회사에 커리어를 쌓고자 하는 분들에게 도움이 되길 바랍니다. 📍

Rakuten에 대하여

Rakuten 그룹은 일본의 IT 기업입니다. 여러 계열사를 보유하고 있으며, Rakuten Mobile은 한국의 SKT나 KT와 같은 이동통신사입니다. Symphony는 이러한 다양한 기술 기반을 지원합니다.

Sendanywhere라는 한국 서비스를 Rakuten Symphony가 인수해 현재 아래 3가지 서비스를 운영 및 개발하고 있습니다.

Rakuten Symphony와의 인연의 시작

프리랜서로 Rakuten 그룹에서 약 3개월간 일하면서 인연이 시작되었습니다. 처음 일할 때는 입사 전 듣던 내용과는 전혀 맞지 않았습니다.

첫째, 영어를 못 한다고 분명히 말했었습니다. 한국인들로 구성된 팀에 배치될 것이고 영어를 사용할 필요가 없다고 들었으나, 입사 후 첫 미팅은 인도 매니저와 1시간 동안 1on1 미팅을 진행했습니다.

둘째, 주니어 백엔드 개발자 정도면 쉽게 할 수 있는 Node.js로 API 작업을 마무리해 주면 된다고 했습니다. 실제로는 Rakuten 그룹이 요구하는 100개 이상의 보안 항목을 준수하며 3개의 다른 부서와 소통 & 협업해 프로세스를 통과시키는 일이었습니다.

문제는 제가 입사한지 5일만에 인도 팀원이 퇴사했고, 6일째부터는 제가 그 프로젝트를 가장 잘 알아야 하는 사람이 되었다는 것입니다.

인수인계를 위한 동영상을 남겼지만 10%도 이해할 수 없었고, 클로바 노트에 동영상을 보내 스크립트를 얻었지만 이것도 완벽하지 않았습니다. 도망쳐야겠다는 생각이 들었습니다.

그런데 3주 후 신기한 일이 일어났습니다. 여전히 들리지 않지만 이해할 수 있는 이상한 지점에 도달했습니다. 그래서 시도해 볼 가치가 있다고 생각했지만 다음 달이 되면 또 안 될 것 같아서 이런 상황들을 계속 반복했던 것 같습니다. 머릿속으로 수십 번의 사직서를 제출했던 것 같고 그렇게 3달을 버텼습니다. 프로젝트를 잘 마무리하게 되었고 그 과정이 긍정적으로 평가되어 정규직으로 전환되었습니다.

저는 대기업과는 맞지 않는 사람이라고 생각했습니다. 대기업은 권한과 일이 제한적이라고 생각했습니다. 그래서 더 많은 권한을 가지고 더 많은 일을 하기 위해 스타트업으로 이동하고 창업을 시작했습니다. 다시 대기업으로 돌아온 것은 저에게 다소 이상한 일이었습니다. 두 가지 이유가 있습니다.

Rakuten Symphony에 합류한 이유

[Core Value]

핵심 가치가 마음에 들었습니다. 가설 설정, 실행, 검증, 고객 만족, 속도 등 다섯 가지는 창업할 때 팀과 함께 매일 하던 일들이었습니다. 이런 것들이 대기업에서도 정말 가능할지 지난 3개월 동안 확인할 수 있었습니다.대기업의 긴 프로세스들도 빈번하게 있었지만 빠른 의사결정이 많았습니다.

[영어 환경]

회장 미키타니는 영어를 회사 언어로 채택했고 여기에 잘 적응하면 해외에서도 경력을 확장할 수 있다고 생각했습니다. 첫 번째 미션은 영어 환경에 적응하는 것이었는데 이 부분은 생각보다 빨리 적응됐습니다.

모든 회의는 Zoom을 통해 진행되고 Zoom은 실시간 자막 스크립트를 제공하고 스크립트 추출 기능도 있습니다. 제가 했던 건 매일 데일리 미팅들을 녹화하고 반복해서 들으면서 연습하는 것이었습니다.

그리고 데일리 미팅에 들어가기 전에 항상 예상 대화를 스크립트로 만들어 준비해 갔습니다. 3개월이 채 되지 않아 더 이상 스크립트를 준비할 필요가 없었고, 자유롭게 대화하고 토론할 수 있게 되어 생각보다 영어에 쉽게 적응할 수 있었습니다.

코로나 이후 팀워크

라쿠텐은 전 세계에 오피스가 있습니다. 비즈니스 유닛은 아시아 퍼시픽(싱가포르, 인도, 도쿄, 서울 4개의 오피스가 메인)에 집중되어 있습니다.

모든 업무는 비대면으로 진행됩니다. 이러한 환경에서 팀워크가 이루어질 수 있을까 의구심이 들 수 있지만, 코로나 이후 재택근무가 활성화되면서 물리적 거리가 꼭 팀워크의 핵심이 아님을 깨달았습니다.

Rakuten Symphony의 독특한 문화

• Rakuten Symphony의 독특한 문화는 아사카이(朝会)로, 일본어로 아침 집회를 의미합니다. 언제든지 손을 들고 질문할 수 있습니다.
• 리로케이션 제도가 있어 원하는 지역으로 가서 생활할 수 있습니다.
• 해외 오피스에서 근무할 수 있는 시스템이 있습니다.

❓ Q&A 좋았던 부분 ❓

Q. 인공지능 시대에 개발자는 대체되는 직무라고 생각하는지, 대비하기 위해 어떤 것을 준비해야 할까요? 백엔드 개발자의 미래에 대해 어떻게 생각하고 있는지?

• 노코드 툴: 복사 & 붙여넣기가 가능해짐 → 반복 작업을 줄일 수 있는 기능이라 환영했습니다.
• 코파일럿: 반자동 자동차를 운전하는 느낌, 4개월 걸렸어야 할 프로세스를 2개월로 단축할 수 있었습니다.
• Chat GPT→ 학습 속도보다 개발 속도가 빠릅니다. 언어의 장벽이 중요하지 않으며, 아키텍처를 짜는 게 더 중요하다고 생각합니다. 비즈니스마다 요구사항이 다르기 때문에 아키텍처를 만들 수 있는 사람이 더 중요하다고 생각합니다.

연사5: 김지아 (X, Client Partner)

아젠다: 트위터에서 X로의 진화

트위터에서 X로 변화되며 겪은 우여곡절 소개 😣

신규 구독 서비스 출시

• 블루 배지: 프리미엄 이상 구독 서비스 가입자에게 제공.
• 골드 배지: 공식 인증된 기업에게 제공.
• 회색 배지: 비영리 단체(NGO)에게 제공.

프리미엄 사용자들을 위한 기능

롱폼 콘텐츠, AI 테스트 가능

크리에이터 수익 분배

유튜버같이 크리에이터들이 자신의 스토리를 통해 콘텐츠 수익을 배분할 수 있습니다. 현재 약 8만 명 정도의 인원이 수익 창출 중입니다.

표현의 자유와 플랫폼 안정성을 위한 메커니즘

페이크 뉴스나 딥페이크 영상의 콘텐츠 진위 여부를 판별하는 기능이 있습니다.

사용자에게 혐오적이거나 조롱하는 콘텐츠의 노출을 제한하는 조치도 취하고 있습니다.

Brand Safety

광고주 분들은 Brand Safety에 민감합니다. 브랜드 세이프티 영향을 줄 수 있는 콘텐츠에 광고가 노출되지 않도록 광고 인접성 통제를 선택할 수 있습니다. 광고주가 적절한 노출 기준을 선택하여 균형을 조절할 수 있도록 광고 민감도 설정 기능을 제공합니다.

오디오, 비디오 콜

전화번호가 없어도 오디오와 비디오 통화를 지원하여 소통할 수 있습니다.

채용 서비스

구인, 구직 활동도 가능합니다. (기능은 계속 확장 중입니다)

AI Grok

우리도 AI 있어요! 이름은 Grok!

뜻: 깊고 직관적으로 이해한다

미국 공산 과학 소설 이상한 나라 이방인에서 나온 화성어. 일론 머스크의 궁극적인 목표인 화성 탐사에서 영감을 받은 듯합니다. 우리가 완전히 공감하고 어떤 부분에서 이해한다는 뜻으로 쓰일 수 있습니다.

X에서 일하는 방식

일론 머스크가 엔지니어 출신이라 X에서 모든 것을 공유하고 인터랙션합니다. 실제로 일론 머스크 본인의 X 계정에서 자신이 CEO에서 내려와야 되냐는 주제로 투표를 했습니다. 그리고 내려와야 한다고 응답한 답변 수가 더 많았습니다. 6개월 후 자신의 X 계정을 통해 “Linda Yaccarino가 CEO가 된다. 그리고 자신은 이제 프로덕트 디자인이나 테크놀로지에 중점을 두겠다”라고 발표 했습니다.

저희도 그분의 X 계정을 통해서 그분의 비전, 신제품 론칭 등에 대해 사용자와 동일하게 알고 있습니다. 🤪

X에서 일하는 방식: 엔지니어

저녁 10시 회사 풍경, 23년 200여 개 서비스 런칭 및 인프라 구축,,, 스타트업 마인드로 업무를 진행

X에서 일하는 방식: 비 엔지니어

전반적인 커뮤니케이션 업무를 진행, 여러 고충을 겪으며 성장하고 있습니다.

X에서 일하는 방식: 조직 개편 이후

인원 감축으로 조직이 많이 사라진 뒤 프로덕트나 제품 담당자를 찾는 게 어려웠습니다. 그래서 영업 조직은 한데 뭉쳐 업무를 진행했습니다. 슬랙 메신저 안에서 영업 조직은 어떤 분께 컨텍해야 하는지, 궁금한 점, eCommerce 동향, Bug 등을 묻고 답해주는 상부상조하는 시스템으로 바뀌었습니다.

서비스 지향점

<글로벌 타운스퀘어>

구) 트위터, X는 사용자들이 현재 일어나고 있는 일에 대해 서로 소통하는 소셜 미디어 플랫폼입니다.

우리는 사용자들이 실시간으로 자신들의 삶을 송출(텍스트든 라이브 비디오든 관계없이)할 수 있는 글로벌 타운 스퀘어를 지향하고 있습니다.

<AI Grok>

AI 시스템이 존재한다고 해서 우리의 삶이 급격하게 변하는 것은 아닙니다. AI Grok은 광고주와 사용자가 관련 정보를 찾을 수 있도록 발전하고 있습니다.

“Grok은 미국에서 먼저 론칭이 되고 지난주(24/5/23 기준) 유럽에서 론칭 됐습니다. 사용한 유저들의 후기가 종종 올라오고는 있는데요. 다른 AI 서비스와 비교해 봤을 때 X가 가야 할 길은 멀어요. 하지만 X가 실시간 소식이 올라오는 플랫폼이잖아요. 실시간 데이터와 접목해 시너지 낼 수 있는 방향으로 유용하게 쓰일 예정입니다.”

광고주가 다음 캠페인을 진행한다고 말했을 때, 예전에는 성별과 나이로 접근했습니다.

이제 AI를 도입함으로써 각 캠페인에 맞춤형 대상을 생성한 다음 그에 따라 타깃팅할 수 있습니다. X는 사용자들을 관심사에 따라 연결하고 “음성 및 비디오 통화”를 통해 소통을 촉진합니다.

B2B 캠페인을 진행합니다. 타겟은 테크 분야의 의사 결정권자분들을 대상으로 노출되길 원합니다. 이런 경우 X 광고 대시보드에서 “AI 테크 리더”로 타겟 설정 후 바로 광고 타겟팅을 진행을 할 수 있습니다.

내부적으로 테스트해봤을 때 캠페인은 결과적으로 10% 정도 CTR 증가, 그리고 16% 정도 전환율이 증가된 결과를 얻을 수 있었습니다. 이런 방법을 통해 기존의 캠페인 보다 더 나은 캠페인 성과를 거둘 수 있습니다.

<트렌딩 토픽>

X는 누구보다 빠르게 실시간성 소식을 접할 수 있습니다. 저희가 AI와 접목시켜 AI가 생성한 헤드라인이나 썸네일 그리고 요약본 등을 X의 실시간 트렌드에 올려줍니다. 그 결과로 사용자들의 반응과 어떤 트렌드에 관심을 가지고 있는지를 확인할 수 있습니다. X의 실시간 트렌드 주제의 강점입니다.

<X 결제>

결제 가능한 플랫폼이 되는 슈퍼 앱으로 진화하고 있습니다.

<X ORIGINALS>

X 오리지널이 넷플릭스 오리지널처럼 있습니다. 현재 파트너십을 통해 개발 중입니다.

<X TV>

우리는 TV 앱도 개발 중입니다. 그래서 TV에서 콘텐츠를 시청할 수 있습니다.

이토록 유저와의 접점을 높이기 위해 노력하는 부분들이 많습니다.

한국에서의 성장률은 다음과 같습니다:

X의 지향점

❓ Q&A ❓

Q. 현재 출시된 제품을 해외에 세일즈 하는 구체적인 방법이 있을까요?

우리와 같은 글로벌 플랫폼을 활용하는 방법이 있습니다. 제품을 다양한 채널을 통해 업로드하고 제품에 대한 반응을 관찰하여 점차 어떤 시장에서 잠재력을 가지고 있는지 확인한 다음 해당 시장의 판매 채널을 통해 특정하게 판매합니다. 예를 들면 아마존이나 라쿠텐, 쇼피같은 채널을 통해 판매하는게 좋겠죠?

후기

기대하지 않았는데 기대를 전혀 하지 않아 그런지 매우 좋았습니다. 👍

<아쉬운점>

“세미나 이름 잘못 지었다”라는 생각은 후기를 작성하는 지금까지도 변하지 않습니다. 세미나 정보를 압축한 제목인 ”외국계 대기업 생존기”라던가 “글로벌 서비스의 트렌드 소개” 같은 제목이었다면 더 많은 참여자를 모을 수 있었을 것 같습니다.

<좋았던 점>

[가격 & 시설 & 네트워킹]

참가비가 무료였고 커피, 물, 얼음, 다과 등을 기본 제공해 주었습니다. 호텔에서 진행되다 보니 시설이 깔끔했고 위치 선정도 좋았습니다. 네트워킹 시간에는 핑거 푸드가 제공되어 몸과 마음이 풍족한 상태로 나올 수 있었습니다.

[럭키 박스 & 굿즈]

라쿠텐 심포니에서 굿즈를 제공해 주었습니다. 칫솔 & 치약, 머그컵, 핸드 선풍기, 사무실에서 키울 수 있는 식물 kit 등 다양한 굿즈를 받았습니다. 명함 추첨을 통해 1등은 LG 태블릿, 2등은 닌텐토 & 링피트, 3등 키보드, 그 외 커피 기프티콘 (15명) 하는 이벤트를 했습니다. 제공된 상품 수가 참가자 수에 비해 충분했기 때문에 대부분의 사람들이 상품을 받아갔습니다.

<마무리>

평일 낮 시간의 오프라인 강연은 오랜만이었습니다. 5월의 좋은 날씨도 한몫한 것 같고 다른 사람들의 생각을 생생하게 들어볼 수 있어서 기분전환이 잘 되었습니다. 다음에도 좋은 후기 들고 오겠습니다.