출처: https://lilys.ai/digest/5989499/5861219/

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여러분, ai기술이 얼마나 빨리 발전하는지 아세요? ai는 정말 자고 일어나면 새로운 기술이 나오고 있을 정도라고 해요 . 그 속도가 너무 빨라서 ai분야에 종사하는 분들도 놀랄 정도라고 합니다 . 이렇게 빠르게 변화하는 세상에서는 정보가 있으면 딜레이가 전혀 도움이 되지 않아요 . 최대한 빠르게 정보를 공유해야 낡은 정보가 되지 않는답니다 .

그렇다면 이 방대한 정보들을 어떻게 효율적으로 습득할 수 있을까요? 한국 딥러닝김지현 대표님은 ai를 활용해 최신 정보를 얻는 방법을 직접 보여줬어요 . ai에게 관심 분야의 기술 기사들을 자동으로 요약하게끔 설정해서 원하는 기사만 골라 본다고 합니다 . 심지어 슬랙이라는 메신저에 봇을 설정해 실시간으로 정보를 받아본다고 해요 . 예를 들어, 채찍피티를 만든 오픈 ai가 한국에 왔을 때도 이 봇을 통해 빠르게 기사를 공유했죠 .

예전 같았으면 정보를 검색하고 훑어보는 데 30분 정도 걸렸을 일인데, 이제는 5분도 채 걸리지 않는다고 합니다 . ai를 활용하면 업무 효율성이 엄청나게 올라가는 것을 알 수 있어요 . 이렇게 ai기술의 빠른 발전 속도와 효율적인 정보 습득 방법은 비즈니스 성공에 아주 중요한 요소가 됩니다.

정말 놀랍지 않나요? 22살에 회사를 창업해서 6년 만에 누적 매출액이 약 100억 원을 달성했다니 말이죠 . 게다가 내년 매출액도 100억 원을 목표로 하고 있다고 해요 . 이렇게 엄청난 성장을 이뤄낸 비결은 과연 무엇일까요?

김지현 대표님은 ai의 핵심은 바로 데이터라고 강조합니다 . 인공지능은 사실 데이터가 전부라고 해도 과언이 아니라고 해요 . 대표님의 철학은 " 데이터가 8할, 인공지능모델은 2할"이라는 것이죠 . 그만큼 좋은 데이터를 많이 확보하는 것이 ai기술 개발과 비즈니스 성공에 가장 중요하다는 의미입니다.

한국 딥러닝은 이러한 데이터의 중요성을 바탕으로 성장했답니다. 방대한 데이터를 꾸준히 축적하고 이를 ai기술에 접목하여 혁신적인 성과를 만들어냈어요. 데이터기반의 성장이 얼마나 중요한지 김지현 대표님의 성공 스토리가 잘 보여주고 있죠.

요즘 gpt나 클로드 같은 생산성 도구들이 정말 많죠? 한국 딥러닝에서는 이러한 도구들을 활용하여 업무 효율성을 5배 이상 끌어올렸다고 해요 . 어떻게 그렇게 높은 효율을 낼 수 있었을까요?

김지현 대표님은 gpt를 일상 업무에 적극적으로 활용하고 있었어요. 예를 들어, 팀원에게 피드백을 줄 때 직접 다듬어서 말하기보다는 gpt에게 도움을 받는답니다 . 팀원이 쓴 보고서가 내용이 부족하거나 전문성이 없을 때, ai 지식을 넣어 보고서를 다시 쓰도록gpt가 다듬어서 이야기해 주는 식이죠 . 이렇게 하면 짧은 시간에 정리된 정보를 얻을를 수 있어서 그대로 복사해서 팀원에게 전달할 수 있어요 .

또한, 최신 ai논문들을 빠르게 파악하는 데도 gpt를 활용합니다 . 개발자들 사이에서 화제가 되는 트렌딩 페이퍼스 같은 사이트에서 흥미로운 논문을 발견하면, gpt에 넣어서 요약한 뒤 팀에 공유한다고 해요 . 예를 들어, 비디오 생성이나 딥페이크 기술 같은 논문들도 이런 식으로 빠르게 파악하고 공유하는 거죠 . 이렇게 gpt를 활용하면 복잡한 내용을 빠르게 이해하고 필요한 정보를 효율적으로 공유할 수 있어 업무 생산성이 크게 향상된답니다.

한국 딥러닝의 핵심 기술은 바로 '문서 이해 ai'예요 . 이 기술은 문서에 담긴 정보를 사람이 읽는 것처럼 정확하게 파악하는 인공지능이랍니다. 금융사나 대출사에서 사용하는 복잡한 문서들을 예로 들어볼까요? 수많은 글자들 속에서 고객의 이름, 생년월일 같은 필요한 정보를 단 0.5초에서 5초 만에 읽어준다고 해요 .

이 기술 덕분에 더 이상 수많은 문서를 사람이 일일이 들여다볼 필요가 없어졌어요 . 시스템이 정보를 바로 연동하여 업무 처리 속도를 혁신적으로 높여주는 거죠 . 한국 딥러닝은 vlm(Vision and Language Model) 기반의 ocr 기술을 자체적으로 만들어서 이 모든 것이 가능하다고 합니다 .

원래 vlm은 CCTV 관제처럼 장면을 이해하는 데 많이 쓰이는 기술이었어요 . "이 그림 해석해 줘, 지금 어떤 상황인지 알려 줘" 같은 용도로 쓰였죠 . 그런데 한국 딥러닝은 이 vlm기술을 문서라는 이미지 도메인에 특화시켜 변형했어요 . 덕분에 문서에 최적화된 독자적인 vlm기술을 개발할 수 있었고, 이것이 바로 많은 대기업과 공공기관이 한국 딥러닝의 문을 두드리는 이유랍니다 .

정말 놀라운 이야기죠? 구글 ai도 어려워하는 문서를 한국 딥러닝ai는 정확하게 읽어낸다고 해요. 그 차이가 얼마나 극명한지 한번 알아볼까요? 예를 들어, 주주명부처럼 매년 비교해야 하는 중요한 문서가 있어요 . 구글 ai에 이 문서를 읽히면 단순하게 글씨만 인식하는 수준으로 읽습니다 . 성명, 관계, 주식수 같은 글자만 인식할 뿐, 그 정보들 사이의 연계성이나 의미를 파악하지 못하는 거죠 .

하지만 한국 딥러닝의 문서 이해 ai는 달라요. 같은 문서를 읽혔을 때, 정보의 계층을 그대로 유지하며 정확하게 분류해 줍니다 . 예를 들어, "이재용이라는 사람의 주식 종류는 보통주이고, 기초 주식수가 이만큼이며, 지분율은 어느 정도야" 같은 식으로 정보가 묶여서 나오는 거예요 . 이것이 바로 vlm기술을 사용한 문서 이해 기술과 사용하지 않은 기술의 극명한 차이입니다 .

또 다른 예시로, 5% 수수료율이 적힌 문서를 생각해 볼까요? 구글 ai는 5를 5라고 인식할 뿐입니다 . 하지만 우리가 정말 필요한 정보는 "정상 판매를 했을 때 수수료율이 몇 퍼센트인지" 같은 맥락이죠 . 한국 딥러닝ai는 앞뒤 정보를 연계하여 "정상 판매의 수수료율이 5%야"라고 정확하게 읽어낸답니다 . 김지현 대표님은 이제 "가"를 "가"라고 읽는 것이 정확도의 기준이 아니라, "김지현을 신청인으로 분류했어", "2024년 12월의 승강기 유지비를 1128원이라고 잘 분류했어"와 같이 정보의 의미를 정확히 파악하고 분류하는 것이 중요하다고 말합니다 . 이런 독보적인 기술력 덕분에 한국 딥러닝ai는 타사의 ai와 차별화된 가치를 제공하고 있어요.

인공지능의 인식 정확도는 무엇에 달려 있을까요? 바로 얼마나 데이터를 다양하게 모았는지가 핵심이랍니다 . 한국 딥러닝은 지난 6년 넘게 4억 장이 넘는 문서 데이터를 꾸준히 축적해 왔다고 해요 . 실제 업무 현장에서 사용되는 다양한 형태의 문서와 사람의 필체, 인쇄체 같은 것들을 집중적으로 연구해 온 결과입니다 . 이렇게 방대한 데이터를 통해 다양한 필체를 보유하게 되었고, 이것이 높은 인식률의 비결이 된 것이죠 .

특히 산업용 ai에서는 이 정확도가 매우 중요해요. 우리가 쓰는 일반적인 챗 gpt같은 인공지능은 어느 정도 잘 나오면 괜찮지만 , 산업에 직접 적용되는 인공지능에이전트는 1~2%의 정확도 차이가 현장 적용 가능 여부를 결정짓는답니다 . 예를 들어, 인공지능이 고객 정보를 '한 별수'일 가능성이 99.5%라고 판단하면, 거의 정확하다고 볼 수 있겠죠 . 만약 신뢰도 점수가 90% 이하로 떨어지면 사람이 한 번 더 확인할 수 있도록 설정하는 기능도 있어서, 부정확한 정보는 사람이 다시 검토할 수 있게 해 준다고 해요 .

이처럼 한국 딥러닝의 기술은 필드에서 사용할 수 있을 정도의 높은 정확도를 자랑합니다. 일반적인 인공지능은 산업에 적용하기에 한계가 있지만 한국 딥러닝은 오랫동안 축적된 데이터와 특화된 기술력으로 이러한 한계를 극복했답니다 .

한국 딥러닝은 정말 특별한 방법으로 고객을 유치하고 있어요. 바로 유료 마케팅 비용을 단 한 푼도 쓰지 않는다는 점입니다 . 그런데도 고객 문의가 너무 많이 몰려서 예약제로 운영될 정도라고 해요 . 어떻게 이런 일이 가능했을까요?

그 비결은 바로 고객의 추천에 있답니다 . 한국 딥러닝의 기술을 직접 도입하거나 사용해 본 고객들이 다른 고객들에게 회사를 소개해 주면서 시장에서 인지도를 쌓아왔다고 해요 . 즉, 기술력과 신뢰가 최고의 마케팅 수단이 된 것이죠.

현재 한국 딥러닝의 문서 이해 에이전트는 현대캐피탈, 국세청, 과기부, 질병관리본부 등 80개 이상의 대기업 및 공공기관에 도입되어 활발하게 운영되고 있습니다 . 또한, 13건의 자체 기술 특허를 보유하고 있을 만큼 기술력도 탄탄하답니다 . 이러한 기술력과 검증된 도입 사례가 고객들에게 확신을 주어, 마케팅없이도 고객들이 줄을 서서 기다리게 만드는 비결이 된 것이죠. 기술 출시 두 달 만에 계약 금액 11억 원에 가까운 수주를 달성하고 , 내년 매출액 100억 원을 목표로 하는 것도 바로 이런 강력한 고객 유치 비결 덕분인 것 같아요 .

김지현 대표님은 직원들과 소통하는 방식도 아주 특별하다고 해요. 바로 '로테이션 런치'라는 제도입니다 . 한 달에 한두 번 정도 팀원들과 일대일로 점심 식사를 하는 자리인데요 . 이 자리에서는 업무 환경 개선 사항이나 개인적인 어려움 등을 훨씬 캐주얼하게 이야기할 수 있다고 합니다 .

대표님은 팀원의 업무를 평가하거나 재촉하기보다는, "내가 지금 어떤 어려움을 갖고 있으니 해소해 주세요"와 같은 피드백을 받는 것이 이 런치의 주된 목적이라고 해요 . 솔직한 대화를 통해 팀원들의 고충을 듣고, 실제로 개선하려는 노력을 보여주는 것이죠 .

물론, 대표님은 항상 팀원들에게 미안한 마음을 가지고 있다고 해요 . 하지만 팀원들은 "파이가 커져야 더 많이 나눌 수 있다"는 것을 알기에 즐겁게 일할 수 있다고 말합니다 . 이렇게 수평적인 소통과 배려가 어우러진 리더십이 한국 딥러닝의 긍정적인 조직 문화를 만들고, 직원들이 자발적으로 회사 성장에 기여하게 만드는 비결이 아닐까요?

김지현 대표님이 궁극적으로 만들고 싶은 세상은 어떤 모습일까요? 바로 인공지능이 글을 읽고 사람이 하는 업무를 덜어가는 세상이라고 합니다 . 단순히 이미지 속 글자를 눈으로 따라가는 것을 넘어, 문장 안에 담긴 의미를 해석하고 전체 맥락을 파악하는 인공지능을 만들고 싶다는 것이죠 .

대표님은 인류가 수천 년 동안 문서 형태로 모든 지식을 남겨왔다고 강조합니다 . 이 문서를 인공지능이 읽을 수 있게 되면, 인류의 축적된 지식에 접근할 수 있는 길이 열리는 것이라고 믿고 있어요 . 만약 인공지능이 글을 읽어 사람이 감당해야 했던 의무를 덜어낼 수 있다면, 세상이 움직이는 시스템이나 제도 자체에 대한 개혁이 일어날 수 있다는 확신을 가지고 있답니다 .

한국 딥러닝의 궁극적인 미션은 인공지능이 글을 읽어서 사람이 일하고 생활하는 모든 사회 시스템과 제도에 변혁을 이끌어내는 것이라고 해요 . ai가 단순히 업무 보조를 넘어, 인류의 삶 전반에 긍정적인 영향을 미치며 더 나은 세상을 만들어갈 것이라는 김지현 대표님의 비전, 정말 기대되지 않나요?