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AI/ML

Kakao AI Native - CTO Keynote

kakao tech카카오

2024년 10월 23일

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요약

카카오 정규돈 CTO는 if(kakaoAI)2024에서 기조연설을 통해 AI Native 전략을 소개했습니다. AI Native는 AI를 카카오의 문화와 서비스 전반에 통합하는 전략입니다. 정규돈 CTO는 AI Native로의 전환 과정 중에 카카오의 사내 문화가 어떻게 변화하고 있는지, AI 버디와 코드 버디와 같은 구체적인 사례를 통해 설명했습니다. 또한 AI 서비스 개발에 특화된 카카오 AI 플랫폼을 통해 AI 서비스 개발에 드는 비용과 시간이 어떻게 혁신적으로 단축되었는지 소개했습니다. 마지막으로, 향후 AI가 핵심이 되는 AI Native 카카오의 모습과 서비스를 보여주며, 카카오가 그리는 미래 기술 비전을 공유했습니다.

여는 글

우리는 AI가 일상을 크게 변화시키고 있는 시대를 살고 있습니다. 이러한 급격한 기술의 변화에 카카오는 AI Native 전략으로 미래를 준비하고 있습니다. AI Native란 기업이나 서비스에 AI를 단순히 도입하는 것을 넘어, 기업 문화와 서비스의 중심에 AI를 두고 근본적으로 변화하는 전략입니다.

카카오가 그리는 AI Native 카카오 그리고 AI Native 서비스는 어떤 모습일까요? 그리고 우리의 일상은 AI Native 서비스로 인해 어떤 모습으로 변화하게 될까요?

지금부터 카카오가 AI Native로 향하는 여정을 함께 살펴보겠습니다.

AI시대에 대응하는 AI Native 전략

카카오가 AI 기술을 중심으로 미래에 대응하는 전략, 즉 'AI Native’에 대한 발표입니다. 카카오는 AI Native 전략을 통해 AI를 단순히 서비스의 일부로 추가하는 것이 아니라, 조직과 서비스의 근본적인 변화를 추구하고 있습니다. AI가 카카오의 서비스와 조직 전반에 자연스럽게 녹아들어, 카카오의 DNA로 자리 잡는 것을 목표로 합니다. 카카오는 이를 통해 일상 속에서 AI가 자연스럽게 스며들어, 사용자에게 더 편리하고 혁신적인 서비스를 제공하는 미래를 그리고 있습니다.

카카오는 과거에도 급격한 기술 변화에 ‘네이티브(Native)’ 전략으로 대응하여 성공을 거뒀습니다. 모바일 시대가 도래했을 때, 카카오는 기업 문화와 서비스 개발에 있어 모바일을 중심으로 두는 ‘모바일 네이티브(Mobile Native) 전략’을 수립하였습니다. 이를 기반으로 대표적인 모바일 네이티브 서비스인 카카오톡을 출시했습니다.

클라우드 시대에는 카카오 자체 기술로 프라이빗 클라우드를 구축하여 ‘클라우드 네이티브(Cloud Native)’로 전환했고, 이를 통해 서비스와 조직 운영을 효율적으로 개선했습니다. 이와 같은 기술 변화 대응에 대한 성공 경험은 AI 시대를 맞는 지금 ‘AI 네이티브(AI Native)’ 의 전략의 바탕이 되고 있습니다.

AI Native로의 이정표, AI Native 성숙도 레벨

카카오는 AI Native로의 체계적 전환을 위해 ‘카카오 AI Native 성숙도 레벨’을 정의하였습니다. 이 성숙도 레벨은 ‘탐색’, ‘적용’, ‘혁신’, ‘일상’의 4단계로 구성되어 있습니다. 카카오는 성숙도 레벨로 AI Native로의 전환 여정을 체계적으로 관리하고 진행 상황을 파악합니다. 각 단계는 아래와 같은 의미를 가집니다.

  1. 탐색: AI Native의 첫 단계인 ‘탐색’에서는 AI에 대한 지식과 경험을 축적합니다.

  2. 적용: ‘탐색’ 단계에서 축적한 지식과 경험을 바탕으로, AI를 기업 문화와 서비스에 적용합니다.

  3. 혁신: ‘적용’ 단계에서 출시한 AI 서비스를 고도화해, AI가 전면에 등장하는 서비스를 출시합니다. 카카오의 크루와 이용자는 AI 서비스로 인한 생활의 큰 변화를 체감하게 됩니다.

  4. 일상: AI Native로의 전환을 완료한 단계입니다. AI Native 카카오에서 크루는 AI 에이전트와 소통하면서 협업합니다. 이용자는 언제 어디서든 AI Native 서비스를 이용할 수 있습니다. 이 단계에서는 AI Native 서비스가 보편화되어 모두의 일상에 자연스럽게 녹아듭니다.

AI Native 성숙도 레벨에 따른 카카오의 여정

1. 탐색에서 적용으로

AI Native 성숙도 레벨의 첫 번째 단계 ‘탐색’에서 다음 단계인 ‘적용’으로 나아가기 위해서는 AI에 대한 지식과 경험을 축적하는 것이 핵심입니다.

탐색에서 적용으로

카카오는 AI 트렌드와 기술을 학습하는 교육 및 세미나, 매주 열리는 테크톡, 그리고 AI 해커톤을 통해 실질적인 AI 적용 경험을 쌓았습니다. 이 과정에서 축적된 지식은 카카오의 AI Native 전환의 기반이 되었습니다.

2. 적용에서 혁신으로

탐색 단계를 통해 축적한 경험을 바탕으로, AI를 본격적으로 조직과 서비스에 적용하기 시작합니다. 카카오는 현재 적용과 혁신의 사이라고 진단하고 있으며, 2025년에는 혁신을 이루는 것을 목표로 합니다. 카카오는 적용에서 혁신 단계로 가는 과정 중에 3가지 마일스톤을 수립했습니다.

  1. 일하는 방식의 변화 다양한 업무를 지원하는 AI 도구를 개발해 크루가 일하는 방식을 변화시켜 생산성을 향상하고, 카카오 서비스의 안정성을 높여줄 AI 도구를 개발하고 이를 실제 업무에 활용합니다.
  2. AI 플랫폼 구축 AI 도구 개발을 통해 업무 방식을 변화시킨 경험을 바탕으로, AI 서비스 개발 과정을 더욱 빠르고 효율적으로 만들어주는 AI 플랫폼을 구축합니다.
  3. AI 포인트 서비스 적용 앞서 두 마일스톤을 통해 얻은 경험을 바탕으로, AI를 적용한 서비스인 ‘AI 포인트 서비스’를 이용자에게 제공합니다.

2-① 일하는 방식의 변화

카카오는 사내에서 AI를 적극적으로 활용하여 업무 방식을 혁신하고 있습니다. 대표적인 예가 AI 버디와 코드 버디 그리고 Matrix AI입니다.

AI Assistant, AI 버디(AI Buddy)

AI 버디는 카카오 사내 커뮤니케이션 툴인 아지트(Agit), 업무관리 툴인 지라(Jira), 지식베이스인 위키(Wiki)를 통합하여 크루들이 일하는 방식을 개선하고, 업무 효율성을 높이는 데 기여하고 있습니다.

AI 버디 이미지

AI 버디는 사내 문서 및 데이터를 분석하고 요약하며, 효율적인 지식 관리와 문서 검색을 통해 업무 환경을 지능적으로 지원합니다. 또한 회의실 예약, 휴가 신청 등의 업무도 AI 버디를 통해 자동화되었습니다.

회의실 예약하기

예를 들어 아지트 툴에 게시된 if(kakaoAI)2024의 90여 개의 세션 소개 글에 대해 ‘주제별로 몇개 세션이 있는지 정리해 줘’ , ‘각 세션의 내용을 요약해 줘’와 같은 질의에 빠르게 응답합니다. ‘특정 세션에 대한 세부 정보를 찾아달라’는 질의를 통해서는 지라와 위키에서 해당 주제가 어떤 프로젝트로 연결되는지와 기술 문서 정보를 찾아 지식을 통합적으로 탐색하며, 해당 세션의 발표자와 회의 일정을 잡아달라는 요청까지 할 수 있습니다.

AI 버디 구조

Agentic RAG 질의응답

Graph RAG 질의응답

Function Call 질의응답

효율적인 코드 리뷰를 위한 개발자의 친구, 코드 버디 (Code Buddy )

코드 버디는 PR(코드 변경 요청) 리뷰를 돕는 AI 도구로, 코드 요약, 리뷰, 개선 제안을 통해 개발자들의 업무를 효율적으로 지원합니다.

코드 버디는 코드 리뷰 프로세스를 간소화하고, 자동화된 리뷰 및 제안을 통해 보다 빠르고 정확한 코드 검토를 가능하게 합니다.

또한, 코드 버디는 카카오 내의 과거 장애 이력을 학습하여, 장애 재발 방지를 위한 코드 개선을 제안하는 기능을 준비 중입니다.

서비스에서 이상 현상을 감지하고 대응 방안을 제시하는, Matrix AI

카카오 서비스의 아키텍처

Matrix AI 이미지

카카오가 자체 기술로 구축한 Matrix AI는 카카오의 서비스 아키텍처 전반을 실시간으로 모니터링하고, 이상 현상을 감지하면 AI 리포트를 해당 시스템 담당 개발자에게 발송합니다.

이 리포트는 이상 현상에 대한 분석과 과거 유사 사례를 바탕으로 한 최적의 대응 방안을 제안하는 내용으로 담고 있습니다. 이를 통해 개발자들은 이상 현상이 문제를 일으키기 전에 미리 상황을 감지하고 해결할 수 있습니다.

2-②. 카카오 AI 플랫폼(Kakao AI Platform)

카카오 AI 플랫폼 이전 AI 서비스 개발 과정

카카오 AI 플랫폼을 사용한 AI 서비스 개발 과정

카카오는 카카오 AI 플랫폼(Kakao AI Platform, 이하 KAP)이라는 사내 AI 플랫폼을 구축하였습니다. KAP는 데이터 준비, 모델 트레이닝, 검증, 배포 등의 과정을 자동화하고, 개발자들이 더 쉽고 빠르게 AI 서비스를 개발할 수 있도록 지원합니다.

2-③ AI 포인트 서비스 적용

카카오는 서비스에 AI를 적용한 다양한 AI 포인트 서비스를 여러 영역에서 선보이고 있습니다. 이러한 서비스는 이미 이용자들의 생활을 변화시켜 나가고 있습니다.

카카오페이의 금융 비서

카카오페이의 금융 비서는 MoE(Mixture of Experts) 컨셉의 AI 서비스입니다. MoE란 자산 관리, 세무, 보험 등의 다양한 금융 영역에서 전문가 수준을 갖춘 AI가 이용자에게 맞춤형 금융 서비스를 제공하는 것입니다.

카카오페이 금융 비서

예를 들어 이용자가 보험 진단을 문의하면, 보험 전문 AI가 매칭되어 이용자 맞춤 보험 진단을 제공합니다.

카카오헬스케어의 파스타

혈당 관리 서비스인 '파스타(Pasta)’는 음식 사진을 찍으면 칼로리를 파악합니다. 그리고 혈당 측정 기기로 수집된 혈당 정보를 기반으로 이용자들의 건강 관리를 돕습니다.

카카오헬스케어 파스타

카카오엔터테인먼트의 헬릭스 쇼츠

‘헬릭스 쇼츠(Helix Shorts)’는 웹툰 마케팅의 핵심인 웹툰 쇼츠 제작 과정을 혁신적으로 단축합니다. 이를 통해 빠른 웹툰의 쇼츠 제작이 가능해졌으며, 작가들에게는 작품 홍보의 기회를, 이용자에게는 더 다양한 웹툰을 즐길 수 있는 기회를 제공하고 있습니다.

카카오엔터테인먼트 헬릭스 쇼츠

카카오모빌리티의 자율 주행과 서비스 로봇 브링

카카오모빌리티는 자율 주행과 서비스 로봇 분야에서 AI를 적극적으로 활용하고 있습니다.

카카오모빌리티 자율 주행과 서비스 로봇 브링

자율 주행 서비스는 카카오의 택시, 대리운전, 주차장 서비스에서 쌓은 경험을 바탕으로 발전하고 있으며, 서비스 로봇 '브링’은 이용자가 원하는 장소와 시간에 맞춰 물건을 배달하는 맞춤형 배달 서비스를 제공합니다.

3. 혁신을 일상으로

혁신 단계에서는 AI가 본격적으로 서비스 전면에 나타나 우리의 일상을 바꾸기 시작합니다. 앞서 말씀드린 AI 포인트 서비스들을 시작으로, 2025년 카카오는 AI 서비스 적용을 본격적으로 가속화할 것입니다.

최종 단계인 ‘일상’에서는 AI가 자연스럽게 생활에 녹아들어, 혁신이 일상이 됩니다. AI가 이용자들의 생활에 완전히 통합되어, AI 기술이 더 이상 특별하게 느껴지지 않을 정도로 자연스럽게 작동하게 됩니다.

카나나 앱

혁신이 일상이 된 카카오에서는 AI 에이전트(AI Agent)가 크루와 협업하여 문제를 해결하는 동료가 됩니다. 그리고 이용자는 카나나와 같은 AI Native 서비스를 일상에서 자연스럽게 사용하게 됩니다.

우리는 AI 시대 이전에는 상상할 수 없었던 편리함과 생산성을 경험하게 될 것입니다.

닫는 글

카카오의 AI Native 전략은 단순히 AI를 기술이나 기능으로써 서비스에 도입하는 것이 아니라, 기업 문화와 서비스의 중심을 AI에 두고 근본적인 변화를 추구하는 접근법입니다. AI Native 성숙도 레벨을 통해 카카오는 체계적이고 단계적으로 AI Native로의 전환을 실현해 나가고 있으며, ‘적용’과 ‘혁신’ 과정의 마지막 마일스톤인 ‘AI 포인트 서비스 적용’에 있습니다.

새로운 일상을 만드는 AI Native 카카오

2025년을 기점으로 카카오는 AI를 전면에 내세운, 본격적인 AI Native 서비스를 출시하면서 ‘혁신’ 단계로 진입할 계획입니다. 카카오의 궁극적인 목표는 AI가 일상에 완전히 통합되는 ‘일상’ 단계입니다. 이 단계에서는 AI가 카카오의 DNA로 자리 잡아 진정한 AI Native 기업이 되고, 이용자는 전에 없던 혁신적인 AI 서비스를 일상에서 누릴 수 있게 됩니다.

이러한 비전 아래, 카카오는 계속 AI 기술을 발전시키고 적용함으로써, 모두가 언제 어디서든 AI를 자연스럽게 누리는 미래를 실현하기 위해 노력할 것입니다.

Edited by Marron.b


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