1부에서 우리는 바운드포가 어떻게 '데이터 파운드리'라는 개념으로 AI 데이터 '생산'의 규칙을 새로 썼는지 살펴보았습니다. 하지만 황인호 대표의 비전은 여기서 멈추지 않았습니다. 그는 이제 데이터 '유통'과 '운영'의 규칙까지 바꾸려 하고 있었습니다.

이커머스 시장이 가격 경쟁의 시대를 지나 '쿠팡'이라는 압도적인 편리함의 시대로 넘어온 것처럼, 데이터 시장 역시 새로운 패러다임을 맞이하고 있다는 것이 그의 진단입니다. 바운드포의 미래 비전을 문답식으로 들려드립니다.

Chapter 1. 데이터 4.0: '편리함'으로 모든 것을 해결하다

황 대표는 데이터 시장이 이커머스 시장의 발전 과정과 놀랍도록 닮았다고 말합니다. 가격 경쟁이 치열했던 G마켓(1.0) 시대를 지나, 취향을 만족시키는 전문몰(3.0)이 등장했지만, 소비자들은 여전히 여러 앱을 오가야 하는 불편함을 겪었다는 것입니다. 데이터 시장도 마찬가지였다고 그는 진단합니다.

Q. 'AI 데이터계의 쿠팡'이 되겠다는 것은 어떤 의미인가요?

“쿠팡이 상품 검색부터 주문, 결제, 배송, CS까지 모든 것을 하나의 앱에서 해결하며 이커머스 시장을 평정한 것처럼, 저희는 데이터 수집-가공-검증에 이르는 AI 개발의 전 과정을 하나의 플랫폼에서 해결하고자 합니다. 개발자에게는 고품질 데이터를 '로켓배송'처럼 빠르게 제공해 생산성을 높여주고, IT 부서에는 비용을 효과적으로 관리하게 하며, 궁극적으로는 B2B 엔터프라이즈 고객이 AI로 비즈니스 성공을 거두도록 돕는 것이 저희가 정의하는 '데이터 4.0'이자 'AI 데이터계의 쿠팡'입니다.”

Q. 데이터 수집부터 검증까지, AI 개발의 전 과정을 통합한다는 것은 매우 거대한 비전입니다. 단순히 공학적인 이상향에 그칠 수도 있을 텐데, 어떻게 이런 구상을 현실화할 수 있다고 자신하시나요?

“맞습니다. 단순히 기술적인 관점만으로는 불가능한 일입니다. 하지만 저 역시 AI 인프라와 프로덕트 기획 실무를 직접 경험했습니다. 그렇기 때문에 개발자와 IT 부서가 어떤 지점에서 좌절하고, 어떤 허들에 부딪혀 시간이 지연되는지 누구보다 잘 알고 있습니다. 이러한 실무적 허들이 높은 지점들을 하나씩 해결하며 파이프라인을 연결하다 보니, 자연스럽게 '쿠팡'과 같은 End-to-End 밸류체인을 구상하게 된 것입니다. 이것은 이상향이 아니라, 현장의 고통을 해결하기 위한 가장 현실적인 해법이었습니다.”

Q. 그 '편리함'을 기술적으로 어떻게 구현하고 있나요?

“AI 데이터 운영 관리(DataOps) 솔루션 'DroPai(드로파이)'가 그 중심에 있습니다. 인공지능을 인간에 비유하면, AI 모델은 '뇌(Brain)'에 해당하고, 이 모델의 명령을 받아 움직이는 로봇이나 자동화 기기는 '몸(Body)'에 해당합니다. DroPai는 바로 이 뇌와 몸을 연결하는 '시냅스(Synapse)'와 같은 역할을 합니다. 뇌의 명령(AI 모델)이 몸(자동화 기기)에 끊임없이, 그리고 막힘없이 전달되어야 정교한 행동이 가능한 것처럼, DroPai는 데이터 수집부터 AI 모델 학습까지 전 과정을 자동화하여 AI가 물리 세계에서 완벽하게 작동하도록 돕습니다.

이를 통해 수작업의 95% 이상을 대체하고 주요 AI 프로젝트의 데이터 준비 시간을 평균 80% 이상 단축합니다. 수백만 건의 데이터도 24시간 무중단으로 실시간 처리하고, 클릭 한 번으로 AI 모델 학습 환경에 바로 연결하는 등, 전 과정이 막힘없이 처리됩니다.”

이커머스의 진화(위)와 데이터 시장의 진화(아래). 바운드포는 가격(1.0)과 취향(3.0)을 넘어, 모든 것을 하나의 플랫폼에서 해결하는 '편리함'의 4.0 시대를 열고 있다고 말한다. Ⓒ바운드포

Chapter 2. 'No buffers, Full-speed AI Engineering'을 향하여

인터뷰 말미, 황 대표는 '데이터 파운드리'나 '쿠팡'은 바운드포의 비전을 설명하기 위한 비유일 뿐, 회사가 고객에게 제공하는 최종적인 가치는 그 이상이라고 말했습니다.

Q. 그렇다면 바운드포가 고객에게 제공하는 최종적인 가치는 무엇인가요?

“저희는 이제 'No buffers, Full-speed AI Engineering'을 이야기합니다. 데이터 준비에 걸리는 지루한 대기 시간(buffer)을 없애, 고객이 AI 모델의 성능 자체에만 '몰입'하도록 돕는 것입니다. 개발 시간을 획기적으로 줄여, AI 도입이 막연한 '비용'이 아니라 95점, 98점짜리 성능으로 증명되는 확실한 '투자'가 되도록 만드는 것이 저희의 최종 목표입니다.”

Q. 단순히 기술을 넘어 고객의 비즈니스와 법률 문제까지 깊이 파고드는 것 같습니다. 대표님의 이런 철학에는 특별한 계기가 있나요?

“네, 그렇습니다. 고객이 AI로 '돈을 버는' 문제를 직접 해결해드리고자 경영학 석사(MBA) 학위를 취득했습니다. 기술만으로는 비즈니스 성과를 보장할 수 없기 때문입니다. 또한, AI 상용화 과정에서 많은 기업들이 법적 컴플라이언스, 특히 데이터 보안과 영업비밀 문제로 어려움을 겪는 모습을 봤습니다. 이를 해결하고자 법학전문대학원에서 '부정경쟁방지 및 영업비밀보호법'으로 지적재산권 박사과정을 수료하며 직접 법적 전문성을 갖추게 되었습니다. 결국 'No buffers'라는 것은 기술적 장벽뿐만 아니라, 고객이 마주할 비즈니스와 법률적 장벽까지 허물어드리는 것이라 생각합니다.”

수많은 플레이어들이 가격과 상품 구색으로 경쟁할 때, 쿠팡은 '고객의 불편함'이라는 본질에 집중해 압도적인 속도와 편리함으로 시장의 규칙을 바꿨다. '데이터 파운드리'라는 선언으로 품질의 중요성을 역설했던 바운드포.

이제 그들은 'AI 데이터계 쿠팡'이 되어, 개발자의 고통이라는 본질에 집중하고 있다. 어쩌면 AI 시대의 승자는 가장 거대한 모델을 가진 기업이 아니라, AI 개발자들이 가장 빠르고 편리하게 달릴 수 있는 'AI 고속도로'를 만들어내는 기업일지도 모른다.