2023-11-30 버티컬 영역에서 데이터의 중요성

Q. 여러분들이 종사하고 계신 혹은 고민하고 계신 버티컬에서는 어떠한 데이터가 핵심 데이터인가요? 그걸 모으고 있는 서비스가 존재하나요? 그리고 해당 데이터를 AI로 활용하기 위해서는 LLM으로 충분할까요 아니면 자체적으로 모델을 학습시켜야 할까요?

디자인 혹은 창조적인 분야의 버티컬에서 핵심 데이터는 무엇일까요. 패션업계는 분업이 잘 되어있는 분야이기 때문에 각 공정의 데이터는 해당 기업이 소유하고 있는 경우가 많습니다. 예를 들어, 청바지 염색 공정 데이터는 염색 공장에서 소유하고 있듯이 말입니다. 작업의 핵심은 실패를 줄이는 것인데, 이를 AI가 여러모로 도움을 줄 수 있다고 생각합니다. 예를 들어, IOT를 활용하여 기계로부터 수집한 데이터를 AI에 학습시켜 활용하는 식이죠. 이런 서비스가 있는 지는 모르겠지만, 업계 분위기 상 그렇게 일하는 기업은 거의 없다고 생각합니다. 왜냐면 대부분 영세한 규모거든요. 만약 AI를 활용한다고 해도 상용 AI 서비스만으로 충분히 해결할 수 있을 것이라 생각합니다.

이건 조금 다른 생각인데, 패션 브랜드 기업에서 데이터베이스 구축 프로젝트를 수행한 적이 있는데, 당시 디자인-생산-물류 등 각 제품에 대한 전 라이프사이클 데이터를 수집하면 재미있겠다는 생각이 들었습니다. 이탈리아 패션 브랜드 중 스톤아일랜드는 개별 상품마다 art number를 부여하는데, 이는 제품 추척을 용이하게 해줄 뿐만 아니라 소비자 입장에서도 세상에 하나밖에 없는 피스를 구매하는 듯한 특별함도 선사할 수 있다는 점에서 매력적이라는 생각을 했기 때문입니다. blockchain 분야와 잘 어울릴 수 있다는 생각은 해봤는데, AI의 가능성에 대해 생각을 해봐도 재미있겠다는 생각이 듭니다.

Q. 어제부터 이틀에 걸쳐서 제가 바라보는 AI 프로덕트 관점을 이야기해보았는데, 이에 대한 생각과 여러분들의 관점이 궁금합니다!

공유해주신 AI 관련 글을 읽고 느낀 점은 다양한 업계의 혁신적인 기업들이 AI를 기반으로 자신만의 성을 쌓고 있지만 이것이 과거와는 다른 방향의 게임으로 흘러갈 수도 있겠다는 생각입니다.

테슬라, 오르조, 콴다, 그리고 틱톡 등을 예시로 들어주셨는데요. 이들이 만약 현재 영역을 벗어난 경쟁을 한다면 어떨까요. 현대가 자동차 제조 회사가 아니라 모빌리티 회사고, 테슬라가 자동차 회사가 아니라 로봇회사라는 주장처럼요. 누군가 테슬라는 차도 로봇도 아니라 공장을 만드는 공장 제조 기업이다라는 주장을 들은 적이 있는데요. 어느 관점에서 보느냐에 따라 기업의 버티컬의 각도는 바뀔 수도 있을 것 같습니다.

한 예로, 나이키는 자신의 경쟁사를 패션 기업이 아닌 게임 기업 닌텐도로 보고 있습니다. 타겟 고객 층이 집에서 닌텐도에 시간을 많이 쏟을 수록 나이키 제품을 사용할 가능성이 떨어진다는 논리 때문입니다. 현대의 라이프스타일이 바뀌면서 과거의 버티컬 기준을 넘은 경쟁이 생기는 것입니다. 시간이 흐르면 삶의 포맷이 바뀌고 그에 따라 가치도 바뀐다는 점에서 tribe capital가 제안한 new atomic unit of value과도 일맥상통한다고 생각합니다.

개인적으로 공유해주신 글 중 Tribe, Sequoia 사의 아티클들이 흥미롭다고 생각했는데, 자신들만의 독특한 프레임워크와 표현 방식 때문인 것 같습니다.