기업 소개
크라우드웍스는 AI로 해결해야 할 조직 내부 문제의 정의(AI 과제 도출 및 정의), 실습형 AI 교육 및 변화관리, 모델 개발, 모델 운영이라는 AI Lifecycle에 대하여 플랫폼, 솔루션, 서비스를 총체적으로 제공하고 있다. 크라우드웍스는 데이터 사업을 통해 급성장하여 2023년에 상장하였으며, 한국과 일본 법인에 기반하여 AI 사업을 전방위적으로 확대하고 있다.
[그림1] 크라우드웍스의 생성형 AI 적용 방법론
주요성과
1) AI 데이터 처리 플랫폼 및 자체 언어모델 프레임워크
크라우드웍스는 AI 데이터 구축의 전 과정을 노코드로 처리할 수 있는 플랫폼을 자체 개발하여 보유하고 있다. 크라우드웍스의 ‘Workstage’ 플랫폼에서는 데이터 업로드, 작업자 할당, 데이터 가공 및 작업, 검수, 작업 진척률 모니터링 등의 전 과정을 효과적으로 관리할 수 있다. 또한 크라우드웍스는 자체 SLM(Small Language Model) 및 언어모델 프레임워크를 개발하여 제공하고 있다. 이는 고객사의 AI 모델 개발·활용 목표와 성능 요구사항에 맞출 수 있도록 다양한 언어모델의 성능을 비교할 수 있고, Customization 및 모델 튜닝이 가능하다는 장점이 있다.
2) AI 모델 성능 및 신뢰성 평가
크라우드웍스는 전문성 있는 Q&A 데이터셋을 생성하여, 개발된 모델 및 애플리케이션을 평가할 수 있는 전문성을 제공하고 있다. 이렇게 데이터셋으로 평가된 모델에 대해서는 한 번 더 전문가 테스트를 거치는 체계를 구성하고 있다. 특히 사람이 개입이 필요한 테스트를 할 수 있도록 산업별·기능별 전문가 Pool을 보유하여 객관적인 모델 평가가 가능하고, 평가 전문가 Sourcing의 소요 기간을 단축할 수 있다.
3) 자연어 기반의 정보 활용: NLtoSQL
크라우드웍스는 조직이 보유한 정형 혹은 비정형 DB를 LLM에 적용하여, 조직 내 모든 구성원이 본인의 수요에 따라 원하는 시점에 정보를 조회하고 의사결정에 활용할 수 있는 시스템을 구축하였다. 질문을 Multi-turn 방식으로 반복함으로써 본인이 원하는 맞춤화된 답변을 얻을 수 있다는 점이 큰 장점이다.
4) AI Agents
크라우드웍스는 당사의 핵심 자산 중 하나인 고품질 AI-ready data의 구축 역량과 경험 및 노하우를 기반으로, 기업의 내부 데이터를 AI Agent 서비스에 활용할 수 있도록 구조화하는 컴포넌트를 개발하였다. 본 컴포넌트에서는 구축한 기업의 데이터 자산에 기초하여 최적화된 RAG Pipeline을 자동으로 구성하고 서빙한다.
향후 계획
크라우드웍스는 향후 AI 사업을 기업이나 공공부문 조직의 AI 니즈를 충족시키는 Enterprise AI, 제조 기반을 가진 기업을 돕는 Industrial AI, 그리고 일반 소비자를 대상으로 하는 Consumer AI의 세 가지 방향으로 추진하고자 한다.
Enterprise AI 사업에서는 맞춤화된 AI 모델 및 관련 시스템을 개발해 주는 구축형 서비스가 이미 많기에, 구독형 사업의 비중을 확대할 계획이다. Industrial AI 사업에서는 제조업 혁신을 위한 X-MES(Explainable-Manufacturing Execution System) 솔루션을 개발하고 있으며, 2025년 1분기에는 제조업 Vision AI 솔루션을 출시할 예정이다. Consumer AI 사업에서는 카메라 앱에 AI 기능을 고도화하는 사업을 진행 중인데, 2025년에는 더욱 개인화된 AI 기능을 개발하여 추가할 예정이다.
크라우드웍스는 이러한 AI 사업들을 추진하여 교육 및 변화관리, AI 데이터 처리 및 관리, 그리고 AIops 서비스 또한 고객사에 제공한다. 내년 1분기에는 AI 데이터 관련하여 솔루션을 출시하고, LLM 데이터 구축 서비스를 함께 제공하여 고객사의 내부 데이터 정체 및 구조화 작업을 지원할 예정이다. 아울러 기존의 챗봇 컨셉에서 벗어나 AI Agents를 더욱 고도화하고 Multi-agent 서비스를 위한 R&D를 진행할 예정이다.
