청소 장비 회사가 로봇을 만든다고 하면, IT 업계에서는 대개 하드웨어를 떠올리십니다. 어떤 칩을 썼는지, 센서는 몇 채널인지 같은 것들이죠.

정작 크린텍 팀이 회의실에서 가장 오래 붙잡는 질문은 다릅니다. "이 기능이 현장에서 일하는 사람의 하루를 어떻게 바꾸는가." 이 질문에 답이 나오지 않으면, 아무리 좋은 기능이어도 일단 보류합니다.

최근 아셈타워와 트레이드타워에 자율주행 청소로봇을 납품했습니다. 도입 전 그곳은 2~3명이 하루 3~5시간씩 넓은 로비를 청소하느라, 손잡이나 유리문처럼 손이 자주 닿는 곳은 늘 뒤로 밀리는 상황이었습니다. 로봇이 넓은 바닥을 맡자 그 순서가 바뀌었습니다. 사람이 청소에 매달리는 시간은 줄었는데, 청결도는 올라갔습니다.

이 결과를 만든 것은 라이다 채널 수가 아니었습니다. 사람의 일을 어디서부터 어디까지 떼어낼지 정한 판단이었습니다. 로봇이 잘하는 일은 넓고 반복적인 작업이고, 사람이 잘하는 일은 판단과 마무리입니다. 그 경계를 어디에 긋느냐가 제품의 성패를 갈랐습니다.

이 판단은 처음부터 잘되지 않았습니다. 로봇 사업 초기에는 기능을 최대한 넣는 쪽으로 논의가 흘렀습니다. 넣을 수 있으니 넣는다는 식이었죠. 그러다 현장에 갔더니, 정작 필요한 것은 청소원이 무거운 물통을 나르지 않게 하는 자동 급배수였습니다. 카탈로그에 잘 드러나지도 않는 기능이었고요. 그 뒤로 크린텍은 기능을 정하기 전에 현장을 먼저 봅니다.

소프트웨어 업계에서도 비슷한 논의가 오가는 것으로 알고 있습니다. AI가 어디까지 하고 사람이 어디서부터 개입할지 말이죠. 크린텍의 경험으로 보면, 그 경계는 모델 성능이 아니라 현장을 얼마나 자주 들여다봤느냐로 정해집니다. 지표는 무엇이 일어났는지 알려주지만, 사람이 어디서 힘들어하는지는 옆에 서 있어야 보입니다.

기술을 파는 회사는 스펙을 말합니다. 문제를 푸는 회사는 사람의 하루를 말합니다. 크린텍은 후자이고 싶습니다.

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