난생 처음 참석하는 드림포스의 연사 라인업을 보았을 때만 해도 세일즈포스라는 회사가 뭘 전달하려고 하는지 의아하게 생각했던 것 같다. AI를 테마로 내세운 이번 행사에서 샘 알트만이나 페이페이리 박사 등은 그렇다고 쳐도 제인 구달, 윌아이엠 등 서로 다른 분야의 빅 네임들이 대체 무슨 유기관계를 형성하는지 궁금했기도 하고.

[각각 일당백의 연출력을 지닌 드림포스 연사들]

막상 가서 마주한 이번 드림포스의 실체는, 세일즈포스의 제품에 대한 비전을 심는 목적 뿐만 아니라 이 행사를 하나의 AI 축제로 탈바꿈 시킨 것에 가까웠고, 그만큼 AI를 고객들이 스스로 공부하게 하며 같이 성장하고자 하는 경영진의 강한 의지가 느껴졌다. 

[아인슈타인으로 AI 리브랜딩을 전면에 내세운 세일즈포스]

 [6만명에 육박한 올해 드림포스 참석자]

타임지 선정, 인공지능 분야에서 가장 영향력 있는 100인과의 대담이 3일 내내 이어지며, 다가올 인공지능의 미래에 대해 누구나 공감하되 미처 언어화 하지 못한 생각들이 차곡차곡 정리되어 갔다. SaaS 관점에서 벤치마킹 할 부분이 많으리라 예상했지만, AI 피엠 입장에서 더 배울 것이 많았던 흥미로운 시간이 되었던 이유이기도 하다. 브랜딩에 대한 이 회사의 깊은 내공을 경험하며, 서로 다른 분야를 엮어서 인공지능을 중점으로 스토리텔링을 해내는 미국 문화 특유의 역량에 다시금 감탄했다.

[키노트 행사장]

단, 첫 날 마크 베니오프와 팀의 멋진 키노트를 뒤로하고 행사장을 누비며 실제 데모 제품들을 경험해보니, 파편화된 다양한 제품들을 묶는 하나의 AI 페르소나로서 내세운 아인슈타인을 실효성 있게 활용하기에 아직 사용자 허들이 높을 수 있겠다고 느꼈다 (제품 데모에 대한 개인적 해석이니 실제 제품 파이프라인과 다를 수 있습니다).

[이렇게 쉬웠으면 얼마나 좋았을까요? - 출처: 세일즈포스]

아인슈타인의 구체적인 실사용 예시를 뜯어보자면,  1) 사용자 분류 및 대상 세그먼트에 대한 이메일 자동작성 2) 고객 문의 자동 요약 및 액션아이템 도출 3) 주문내역에서 원하는 답변찾기 등, CRM이라는 버티컬에 특화된 세심하고 놀라운 기능들을 보여준다. 

[아인슈타인 코파일럿 데모를 통해 시연된 고객문의 콜 요약 기능 - 출처: 세일즈포스]

여기서 아쉬운 점을 굳이 꼽자면 직관성이다. 프롬프트 빌더를 통해 사용자가 직접 본인에게 쓸모 있는 방향으로 제약조건을 넣어 아인슈타인을 모델링 하는데, 여기서 프롬프팅을 하는 방식이 챗지피티 등 기타 언어모델에서 고차원적인 산출물을 만들어내기 위해 하는 프롬프트 엔지니어링과 별반 다를 것이 없다. 더불어 어떤 데이터를 끌어와서 답변을 해줄지를 알려주기 위해 데이터 클라우드에서 관련 데이터셋도 매핑을 직접 시켜줘야 한다.

[아인슈타인 프롬프트 빌더 - 출처: 세일즈포스]

그러니 아인슈타인을 제대로 활용하기 위해서는 세일즈포스 기존 제품들에 대한 깊은 이해 뿐 아니라 생성 인공지능 최적화 방식에 대한 이해도 탑재가 되어야 하는 것이다. 이는 일견 피씨통신 초창기에 원하는 게시판에 접속하기 위해 명령어를 직접 외워서 활용했다던 (나는 경험한적이 없는) 시대의 인터페이스를 떠올리게 했다. 

[ 라떼로 전해지는 하이텔 PC 통신 - 출처: 나무위키]

물론 기존 제품의 파이프라인에 생성 인공지능을 입히는데 이러한 애로사항이 있는 것은 세일즈포스만의 문제는 아니다. 아직 관련 기술은 빠르게 진보 중이며, 사용자가 편하게 활용하기 위한 방식 또한 점차 정립 될 것이다. 

그렇기에 나는 실리콘밸리의 거대 자본을 바탕으로 한 세일즈포스도 아직 이 문제에 직면해 있다는 사실에 더욱 고무되었다. 키토크가 꾸준히 제안하고 있는, 인공지능을 더 잘 활용하기 위한 인공지능 시스템이야말로 이 문제의 해결 방법으로 유효하기 때문이다. 

키토크는 자연어 처리 기술을 통해 사용자가 원하는 맥락을 논 바이너리 데이터로 점수화 한 검색 및 추천의 단위이다. 좀 더 쉽게 말하자면, 키토크는 인공지능 활용에 최적화된 자연어 검색 프롬프트이다. 그렇기에 사용자가 원하는 바를 대강 얘기해도 찰떡같이 알아듣는데 중점을 둔다.

[지난2월 프로덕트 헌트 리뷰 1위를 달성한 키토크 AI의 딥서치]

[키토크를 활용한 콘텐츠 제네레이터]

현재 세일즈포스가 제안한 아인슈타인 활용을 예시로 설명을 해보자. “로렌에게 이메일을 써줘” 라는 기본적인 명령을 수행시키기 위해, 현재 사용자는 1) 로렌의 고객 티어 세그멘테이션에 대한 정보 사전 입력 2) 로렌에 대한 고객정보 데이터 클라우드 연결 3) 이메일에 대한 구체적인 구성 내용 템플릿 작성 4) 기타 제약조건 컨피겨레이션 및 파인튜닝을 수행한 이후에 이메일을 생성할 수 있다. 어쩌면 그냥 직접 이메일을 템플릿을 작성하는게 빠르다고 느껴질 수 있을 것이다.

[초반 허들로 느껴질 수 있는 AI 셋업 프로세스 - 출처: 세일즈포스]

반면, 해당 제품에 키토크 솔루션이 탑재되었다면, 사용자가 “로렌 베일리를 위한 신규 이벤트 초대 메일을 작성해줘” 라고 얘기만 해도 키토크로 사전 매핑된 데이터를 통해 “로렌 베일리” “신규 이벤트 “초대” “메일” 등의 핵심의도를 파악하여 언어모델에 최적화된 명령을 직관적으로 내릴 수 있게 된다. 이미 하나 하나의 키토크 프롬프트 유닛이 생성 AI가 명령 수행을 위해 필요한 정보들을 내포하도록 전처리 되어 있기 때문이다. 

[키토크 라벨링 레이어를 통해 훨씬 직관적이 될 수 있는 프로세스]

더불어 많은 한국의 기업 고객이 인공지능을 사내 시스템에 자체구축하고 싶어하는 이유는 데이터 보안의 이슈가 크다. 세일즈포스는 이러한 우려에 대해, 아인슈타인 “trust layer”를 통해 고객의 데이터를 처리하여 자동화에 활용하되, 비식별되는 데이터로 처리하여 보안 이슈를 줄이겠다는 비전을 내세웠다. 

[세일즈포스가 제안하는 Trust Layer 처리 방식]

키토크 AI 또한 다년간 AI 스피커 등 제품에 대한 검색 및 추천 서비스를 제공하며 데이터 보안에 대한 고객의 우려를 수차례 접해왔기 때문에, 이에 대한 이슈가 없는 솔루션 제안을 하는데 많은 리소스를 들였다. 현재로서 우리 AI 운영 엔진을 통해 생성되는 모든 키토크는 비식별 데이터로만 구성이 되어 있으며, 따라서 키토크 프롬프트를 통해 생성하는 산출물에는 (직접 정보를 피딩하는 방식 외의) 개인 혹은 기업 정보가 노출될 수 없는 구조이다. 

[키토크AI가 제안하는 비식별 처리된 프롬프트 유닛]

또한 키토크는 GPT 뿐만 아니라 Palm2, DaLLE, Stable Diffusion 등 기타 LLM 이나 생성형 인공지능의 종류에 구애받지 않고 사용자 인터페이스를 즉각 개선하고 산출물의 퀄리티를 높이는 데 활용될 수 있기 때문에, 현재 AWS와 MS 등 기술 파트너들의 지원을 받아 복수의 모델 최적화를 실험 중이다. 더불어 곧 북미 사용자를 타겟으로 한 기업고객 케이스를 최초 소개할 수 있게 될 예정이다. 

결론적으로 이번 드림포스는 새로운 물결에 대한 호기심을 가지고 동시대를 살아가는 기업가들 사상가들 그리고 개인을 만날 수 있었던 즐거운 시간이었을 뿐 아니라, 미국 실리콘밸리 본토에 키토크를 소개하기 위해 어서 빨리 지금 준비 중인 북미 유즈 케이스를 완결 짓고 싶다는 동기부여를 얻은 고마운 시간이 된 것 같다. 내년 그리고 내후년에는 밸리 생태계의 일원으로서 케이스를 공유할 수 있도록 팀과 더욱 정진해 볼 예정이다.