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[일문일답] NHN두레이 “협업툴 수요 증가 추세 전망…내년 상반기 흑자 목표”

오병훈 기자
15일 오후 NHN 판교 사옥에서 열린 'The NEXT Dooray' 기자간담회에서 질의응답을 진행하고 있다. 왼쪽부터 NHN AI 기술랩 이록규 랩장, NHN두레이 백창열 대표, NHN두레이 박형민 사업부장 [ⓒNHN두레이]
15일 오후 NHN 판교 사옥에서 열린 'The NEXT Dooray' 기자간담회에서 질의응답을 진행하고 있다. 왼쪽부터 NHN AI 기술랩 이록규 랩장, NHN두레이 백창열 대표, NHN두레이 박형민 사업부장 [ⓒNHN두레이]

[디지털데일리 오병훈기자] 백창열 NHN두레이 대표가 인공지능(AI)을 장착한 협업 도구(툴) ‘Dooray! AI(이하 두레이 AI)’를 앞세워 내년 상반기 기준 흑자 전환을 이루겠다는 포부를 밝혔다. 최근 공공기관은 물론 민간 기업에서도 AI 협업 툴에 대한 수요가 증가 추세에 있기 때문에 수익성 개선에는 자신 있다는 입장이다.

지난 15일 NHN두레이는 NHN 판교 사옥에서 기자간담회를 열고 AI 종합 협업툴 두레이AI를 공개했다. 두레이AI 이용자는 별다른 구축 과정 없이도 곧바로 이용자가 이메일·메신저·프로젝트·결재 등 협업 기능에서 AI를 활용할 수 있다. 두레이는 이번 서비스를 앞세워 공공시장과 금융시장 확대에 집중하겠다는 전략이다.

이날 간담회 질의응답 시간에는 ‘슬랙’이나 ‘팀즈’, ‘플로우’ 등 쟁쟁한 경쟁 서비스가 즐비하는 협업툴 시장에서 두레이AI만의 차별점을 묻는 질문과 금융권 서비스형 소프트웨어(SaaS) 시장 진출 전략 등을 묻는 질문이 이어졌다.

특히, NHN두레이 흑자 전환 시기 등에 대한 물음에 백창열 NHN두레이 대표는 수익성 개선 자신감을 보였다. 올해 연간 적자는 지난해 절반으로 줄이고, 내년 상반기 기준으로 흑자전환하겠다는 계획이다.

지난해 연간 감사보고서 기준 NHN두레이 매출은 122억7891만원, 영업손실은 95억1334만원을 기록했다. 각각 지난 2022년도와 비교하면 5.8%, 6.6% 감소한 수치다. 지난 2022년 실적은 감사받지 않은 재무제표에 따른 결과다.

기업공개(IPO) 시기를 묻는 질의에는 말을 아끼면서도 향후 2~3년 정도 후가 될 수 있다는 계획을 밝혔다.

다음은 NHN 두레이의 백창열 대표, 이록규 AI 기술랩 랩장, 박형민 사업부장과 일문일답.

Q. 두레이가 활발히 적용되고 있는 산업군은 어디고, 그 이유가 무엇이라 생각하나.

A. (박형민 부장) ‘공공부문’이라고 생각한다. 공공기관 등에서 SaaS가 사용되기 위해서는 보안이 중요하기 때문에 클라우드서비스 보안인증(CSAP) 인증이 필요하다. 협업툴에서 이 인증을 받은 기업은 NHN두레이가 유일하다. 100개가 넘는 고객사 레퍼런스를 가지고 있다는 점도 강점이다. 최근 메신저나 이메일 등 각각 분리된 업무 툴을 사용하던 공공기관들도 분위기가 많이 바뀌었다. 팬데믹 사태 당시 온라인 협업툴 중요성이 강조됐는데, 이때는 주로 화상회의 공유 드라이브 정도였다. 이후 협업툴 필요성이 증가하면서 그 수요가 늘고 있다. 공공기관에서 사용하고 있는 결재 시스템은 복잡하다. 때문에 협업툴을 도입할 때 그 기관에 맞게 커스터마이징을 효율적으로 연계하는 것이 중요하다.

Q. NHN은 AI 시장에서 후발주자로 평가되기도 하는데, 이에 대응할 차별점이 있다면?

A. (이록규 랩장) NHN AI는 실용적인 접근에 초점을 맞추고 있기 때문에 소형언어모델(sLM) 개발에 집중하고 있다. 이미 대규모 자본을 앞세운 빅테크가 점유하고 있는 상황에서는 비교적 규모가 작은 sLM 모델 활용하는 것이다. 맞춤 성능을 최대한 끌어내 서비스에 적용하는 것이 효과적이라 생각한다. 필요한 기능 대부분을 sLM으로 구현할 수 있도록 준비하고 있다. 이용자 입장에서는 비용 절감으로 이어질 수 있고, 구축형(온프레미스)을 원하는 기업 입장에서는 sLM이 중심이되는 NHN AI 기술을 활용할 수 있다. AI 전체 영역으로 말하면 NHN AI가 10년 전부터 얼굴인식, 광학문자인식(OCR), 패션, 음악 생성 등에 결합이 돼서 여러 서비스를 선보인 바 있다.

Q. 두레이AI 내 AI 기능들은 어떤 모델을 기반으로 개발됐는가.

A. (이록규 랩장) 단순히 하나의 모델을 사용하기 보다는 멀티LLM을 기조로 가변적으로 사용 중이다. 주로 다루고 있는 건 구글 ‘젬마2’와 메타 ‘라마3.1’이다. 두개 모델이 성능이 꾸준히 향상되고 있기 때문에 중점적으로 활용하고 있다. 여기에 NHN이 자체적으로 보유한 한글 데이터셋을 미세조정(파인튜닝)해 성능을 끌어올리는 작업도 진행하고 있다.

Q. 금융사와 함께 진행하는 혁신금융서비스 사업을 진행할 때 어떤 부분에 집중했나.

A. (백창열 대표) 보안 쪽에 집중했다. 금융 쪽에서는 모바일 디바이스 인증 등 작업이 필요했다. 자체적으로 해결이 어려운 부분도 있어서 지란지교데이터와 협력하기도 했다.

Q. IPO계획은 어떻게 되나.

A. (백창열 대표) 당장 말해주기 어렵다. 조심스럽게 예측해보면 2년이나 3년 후에 하지 않을까 생각한다.

Q. 외부 AI 모델 데이터 의존도가 높을 경우 라이선스 비용 등 변수가 생길 수 있는데 이에 대한 대응책은 있나.

A. (이록규 랩장) AI모델 선택지가 많은 상황이기 때문에 현실적으로 외부 의존도가 높다는 것이 문제가 될 것 같지 않다. AI모델 설계는 기술적으로 힘든 것보다. 다량 데이터를 학습하는 비용이 문제가 된다. AI 모델에서 다른 빅테크 기업과 결과물로 경쟁하기 위해 투자를 하는 것보다는 오픈소스 AI를 활용하는 것이 더 좋다고 생각한다.

Q. 흑자 전환 예상 시기는 언제쯤인가.

A. (백창열 대표) 월별로 실적 상황을 지켜보고 있는데, 올해 연간 실적에서는 적자가 지난해 연간 대비 절반으로 줄어들 것으로 보인다. 내년에는 상반기 중으로 흑자를 낼 것으로 보고 있다.

Q. 공공분야 협업툴 수요가 적다는 평가가 있는데, 수요 대응책이 따로 있나. 이전에 ‘바로톡’이 공공기관 내 메신저로 활용됐는데, 운영이 중단된 바 있다.

A. (박형민 부장) 바로톡은 협업툴이라기 보다는 메신저 자체, 단일 소프트웨어다. 당시 NHN도 참여해 총 4개사가 경쟁을 벌였으나, 결과적으로 못하게 됐다. 메신저 이외에 행정망에서 소통 방법이 없는 것은 문제가 있다. 행정안전부를 중심으로 정부 차원에서 협업툴을 사용하려는 움직임 있는 것으로 알고 있다. 물론, 처음에는 이메일 시스템만 있으면 되는 것 아니냐는 부정적인 시각이 있었다. 하지만 점차 협업 툴 필요성을 느끼는 기관이 늘어나는 추세다. 그 예시로 ‘연구개발특구진흥재단’이 있다. 이들은 대전, 광주, 부산, 전북, 대구 등 연구 특구 단위로 전국에 퍼져있다. 이 때문에 협업툴을 이용해 종이 없는 업무가 가능해졌다.

Q. 공공분야에서 활약하는 것도 좋지만, 궁극적으로는 민간 시장도 중요하다고 본다. 전략은?

A. (박형민 부장) 민간시장에서는 다양한 수요가 있기 때문에 한가지 요구에만 맞춰 대응하는 것이 쉽지 않다. 공공분야는 정부가 클라우드를 강조하는 기조라는 점에서 비교적 공략이 쉽다. 민간은 전략적 파트너를 늘리는 것이 중요하다고 생각한다. 지난해 5월 파트너사업 전개하겠다고 선언한 뒤 약 50여개 파트너사를 확보했다. 파트너 비즈니스는 즉각적인 성과가 나오지는 않지만 장기적으로 다양한 사업 수주에 도움이 된다. 예시를 들자면, 국방부 협업툴 구축 사업을 수주할 때는 국방부 인프라 운영을 담당하는 회사와 협업해 공동으로 사업을 성사시켰다.

Q. AI 기능이 이용자 의도와 다른 해결책을 제시하는 오류가 있을 것으로 보인다. AI 업무 정확도를 몇 퍼센트까지 올릴 수 있을 것으로 보이나.

A. (백창열 대표) 답변하기 어렵다. 이용자에게 업무 해결책까지 제안하는 ‘액션 가이드’ 기능은 오류를 일으키는 경우가 있어서 데모 버전에서 제외했다. 액션 기능이 훌륭할 때도 있고 오류를 일으킬 때도 있다.

Q. 고객사 중 AI 서비스 사전 수요가 어느 정도 인지 궁금하다. 외부 AI 모델을 이용하면 API 비용이 발생할 수도 있고, 이것이 기존 고객사에게 부담이 될 수도 있지 않은가.

A. (백창열 대표) 정교하게 과금량을 책정하고 있다. 사용되는 AI모델이 하나마다 토큰을 얼마나 쓰고 비용이 얼마나 나오는지 살피고 있다. API 비용에서 모회사 NHN이 사용하는 비용과 두레이NHN이 사용하는 비용을 세분화하고, 조직마다 다른 언어모델(LM)을 활용하는 것까지 예측 및 확인하고 있다.

Q. 가격 측면에서 어떤 강점이 있다고 생각하나.

A. (백창열 대표) 이용자 필요에 따라 구독할 수 있기 때문에 모든 직원이 일괄적으로 같은 요금을 내는 것은 아니다. 요약하기 기능만 구독하는 경우에는 챗GPT 1인 비용보다 저렴하게 계산해 구독료를 책정했다.

Q. 두레이 입장에서는 SaaS 형태로 공급을 하면 수익이 더 높을텐데, 공공부문·민간·금융에서는 각각 어떤 걸 선호하나.

A. (백창열 대표) 민간은 기업이 크면 거의 구축(온프레미스)을 원하고, 금융은 구축을 기본으로 생각한다. 다만, (망분리) 규제 완화 등을 근거로 SaaS로의 전환을 설득하고 있다. 도입을 준비 중인 4개 금융사 중 3개는 구축을 요구했지만, 법제가 바뀌는 걸 알리면서 혁신금융서비스를 신청한 상황이다. 설득이 통하고 있는 분위기다.

오병훈 기자
digimon@ddaily.co.kr
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