DBR Column
데이터는 인공지능 개발에 있어 가장 중요한 요소다. 양질의 데이터가 빠진 인공지능은 학습 능력이 높은 영재에게 좋은 교재와 학습지를 주지 않는 것과 다름이 없다. AI 학습 데이터 플랫폼 기업 ‘크라우드웍스’ 또한 고품질 데이터를 제공해 기업들의 기술 고도화와 국내 인공지능 생태계의 혁신을 지원한다는 목적으로 탄생했다. 국내에서 처음으로 크라우드소싱을 통해 각 기업이 필요로 하는 데이터를 모으고 가공하고 있으며 현재 약 41만여 명의 데이터 라벨러 회원들이 원하는 장소에서 희망하는 프로젝트에 참여하고 있다. 데이터 라벨러란 AI가 학습하는 데이터 구축을 기획하고 데이터 저장, 라벨링, 품질 검증 등의 작업을 수행하는 사람을 뜻한다.
설립 초기에는 시스템을 통해 데이터 관리의 효율성과 품질을 높이는 데 주력했으나 가장 중요한 사실을 뒤늦게 깨달았다. 바로 데이터 가공의 주체가 사람이라는 사실이다. 크라우드웍스를 시작했던 시점에 AI 산업에서 가장 중요했던 것이 데이터라면 2023년을 앞둔 현재 이 시장과 데이터 라벨링 산업에서 가장 중요한 것은 라벨러, 즉 사람이다. 결국엔 사람을 잘 관리하는 것이 데이터의 품질과 AI의 성능을 좌우한다.
사람 자체에 대한 고민은 이들이 플랫폼에서 어떻게, 얼마나, 왜 일하는지 등에 대한 궁금증을 불러일으켰고, 비대면 환경에서 어떻게 하면 이들이 성실함을 유지하며 효율적인 퍼포먼스를 보일 수 있는지에 대한 연구를 촉진했다. 이에 따라 플랫폼 내 비대면 인력을 관리하는 기능과 시스템을 개선했고 프로젝트 수행 이력을 기반으로 직무 전문성과 성실성, 숙련도 등 개개인의 행동 데이터를 비교•분석해 가장 적합한 인력을 자동 추천하는 매칭 기술 등 180개 이상의 HR 테크 기술 특허를 국내 및 해외시장에 출원했다.
이렇듯 데이터를 위해 집결한 불특정 다수의 사람을 관리하는 기술은 인공지능 산업뿐 아니라 모든 산업에 종사하는 인류 모두가 함께 그려나가야 할 미래이자 기술이고 문화다. 이미 2020년 하반기부터 MZ세대를 중심으로 디지털 플랫폼을 통한 ‘긱 워크’가 활성화됐고, 본업 이외의 부업으로 소득을 창출하는 ‘N잡’ 열풍이 거세지면서 차별 없이 누구나 소득을 창출할 수 있는 일거리를 제공하는 플랫폼에 대한 인기가 높아졌다. 통계청의 마이크로데이터를 분석한 결과 본업 이외 일을 하는 부업자 수는 2020년 47만5000명(7월 기준)에서 2021년 56만6000명(7월 기준)으로 성장했다. 이러한 트렌드는 역시 MZ세대를 중심으로 이어질 전망이다.
일자리의 기준을 놓고 과거에는 4대 보험 납부 여부로 말하는 경우가 많았다. 요즘은 소득 정도를 기준으로 나누는 경우가 많다. ‘일자리’가 아닌 ‘일거리’를 통해 경제 활동을 하는 사람들이 많아졌기 때문이다. MZ세대의 경우 취업 의지 자체는 이전 세대보다 저조하지만 돈을 벌고자 하는 욕구만큼은 더욱 강해졌다는 말도 있다. 이런 변화를 읽어내면서 일정한 자격을 갖춘 사람들이 정당하게 경제활동을 할 수 있도록 도움을 주는 것이 크라우드웍스와 같은 비대면 인력 플랫폼이 제공할 수 있는 가장 큰 가치가 아닐까 싶다.
데이터의 연결이 크라우드소싱이라는 새로운 형식의 데이터 가공 방식을 이끌어 냈듯 비대면 인력의 연결은 휴먼리소스 시스템에 혁신을 불러일으킬 수 있을 것이다.
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