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EverLearn 실제 활용 사례

인공 지능

지난 여름, 캐나다 Genesis Robotics에서 기술 개발자로 일하는 Brendan Pousett 씨는 미국 위치토의 INVISTA에서 자신과 같은 업무를 담당하는 Earl Carlisle과 Vamshi Mugala 씨에게 연락하여 머신 러닝과 인공 지능에 관해 궁금한 점을 물어보았습니다. Pousett 씨는 EverLearn을 통해 두 데이터 과학자를 찾아냈으며, AI를 이용하는 데 비용이 많이 드는지, 감원을 많이 해야 하는지, 혹시 “학습” 데이터를 해석하기 어려운지(특히 성능 예측 면에서) 등 궁금한 점이 많았습니다.

INVISTA 팀에서 전한 대답은 Genesis 팀의 질문에 단순히 답만 해주는 데 그치지 않았습니다. “EverLearn을 통해 INVISTA 측과 대화를 나눠본 결과, 우리 문제를 해결할 최선의 해결책을 찾았을 뿐만 아니라, 프로젝트 범위를 조정하고 KES 안팎의 다른 주제별 전문가와 연이 닿기까지 했습니다.” Pousett 씨가 말했습니다. “덕분에 시간을 허비하지 않고 기존 데이터 분석 인프라를 우리가 원하는 용도에 맞춰 응용하는 데 집중할 수 있었습니다.”

전력을 기울이기

대부분 사람들은 과산화수소라고 하면 흔한 소독제나 표백제로 여깁니다. 과산화수소는 유래나 제조 방법 등에 대해 별로 생각하지 않고 사용하는 물질입니다.

지난 초여름, INVISTA의 R&D 팀에서는 이 흔한 화학물질의 다른 용도와 가격을 좌우하는 요인에 대해 알아보고 있었습니다. 조사를 진행하다 보니, Koch 사내에 이런 주제에 관해 더 잘 아는 사람이 있지 않을까 궁금증이 들었고, 혹시 누군가는 이 화학물질을 만드는 방식에 관해 혁신적인 아이디어를 떠올려보지 않았을까 생각했습니다.

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아니나 다를까, INVISTA의 전략 및 사업 개발부 사원인 Kelly Carvalho 씨가 EverLearn의 도움으로 알아보니 Georgia-Pacific에 과산화수소 전문가가 한 명도 아니고 한 그룹을 이루고 있는 것으로 밝혀졌습니다. (GP에서는 오래전부터 과산화수소를 산화제로 활용하여 티슈나 여타 제지 제품에 들어가는 섬유질을 표백해 왔습니다.) 연구원 Andy Balliet 씨와 선임 엔지니어 겸 리서치 펠로인 Jeff Lee 씨를 비롯한 여러 명이 GP 측을 대표해 INVISTA에 과산화수소 시장에 관한 중요한 정황 정보를 전했습니다. 가격 결정 요인이나 개발과 사용 이력 등의 정보가 전수되었죠.

이렇게 GP와 INVISTA 사이에 연결망이 형성되자, 처음의 대화는 일종의 토론으로 발전하여 과산화수소를 전기 화학적으로 만들 수 있을지(용액이나 물질에 전류를 통과시키는 공정) 논의하기 시작했습니다. 알고 보니 약 두 달 전쯤 미국 반대편의 GP 팀에서 같은 개념을 논의 중이었습니다. 그리고 답은 “예”였습니다.

“두 회사에서 연이 닿아 순식간에 이 문제로 지식을 공유하게 된 과정을 생각해보면 정말 놀랍습니다.” Balliet 씨가 말했습니다. “우리 GP 측에는 근속 연수가 30년이 넘는 분들이 계시는데, 요즘 세상에는 어쩌면 이렇게 쉽게 연결이 되는지 깜짝 놀랐다고 말씀하시더군요.”

구매 여부 결정

EverLearn을 통해 귀중한 의견을 얻으세요. 

Koch Disruptive Technologies에서는 작년에 채굴(데이터 마이닝이 아닌, 금 채굴이라는 의미에서) 분야에 적합하게 고안된 인공 지능 애플리케이션에 투자할 기회가 있었습니다. “KDT에는 매일 다양한 아이디어가 입수됩니다.” 올해 초 KDT에서 Infor로 이동한 Natalie Gibson 씨가 설명했습니다. “그런 아이디어 중에 저희가 보유한 지식의 범위를 한참 뛰어넘는 것도 많아요. 이 안건은 확실히 그런 범주에 들어가는 일이었죠.” 

문제는 간단한 키워드 검색만으로 해결되었습니다. “아마 ‘인공 지능 채굴’이라는 키워드를 사용한 것 같아요.” Gibson 씨가 말했습니다. 이 검색을 통해 John Zink Hamworthy Combustion에서 일하는 Junda Zhu 씨를 찾아냈습니다. Zhu 씨는 세계에서 가장 큰 금 채굴 업체에서 선임 AI 과학자로 근무한 경력의 소유자입니다. 

“제 쪽에서 연락을 취해 혹시 이 회사를 평가하는 데 도움을 주실 수 있겠냐고 부탁을 드렸더니 흔쾌히 수락하셨어요.” Teams 통화로 약 30분간 대화를 나눠보자, KDT가 이번 투자는 안 하는 편이 낫겠다는 명확한 결론이 나왔습니다. “처음부터 끝까지 전 과정이 한 시간 정도 걸렸는데, 예전 같았으면 며칠을 들여서 결론을 내렸을 일이었어요.” Gibson 씨가 말했습니다.

게다가 흥미로운 사실은 Junda Zhu 씨 외에도 EverLearn에 등재된 채굴 전문가가 또 있다는 점이었습니다. Antonio Papes 씨는 브라질 Koch Fertilizer 특수 제품 영업부장으로, 철, 인산염과 탄산칼륨 광석의 선광 처리와 같은 채굴 공정 분야에서 6년을 일한 경력자입니다. 

이렇게 전문가와 쉽게 접할 수 있으면 Koch에서 업무와 역량 면에서 전보다 훨씬 짧은 시간 안에 훨씬 양질의 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있고, 그와 동시에 사외에서 전문 분석가를 채용하는 데 드는 경비도 절약할 수 있습니다.

Natalie Gibson 씨를 비롯한 다른 여러 경험자의 EverLearn 이용 경험담을 들어보세요.