온라인스트리밍 회사인 넷플릭스는 세계 190개국에 세계 각국 영화 콘텐츠를 제공하며 독보적인 위치에 올랐다. 이미 잘 알려진 사실이지만 넷플릭스 성공 비결에는 소비자의 성향을 파악하는 철저한 분석을 기반으로 하는 데이터 경영이 바탕이 되고 있다. 넷플릭스 성공의 비결로 인공지능(AI)과 빅데이터를 꼽는 이유다. 넷플릭스는 오늘날 AI로 성공한 대표적인 기업으로 손꼽힌다. 

이호수 SK텔레콤 AI센터 고문은 14일 서울 누리꿈스퀘어에서 한국공학한림원 주최로 열린 차세대공학리더(YEHS)와 차세대지식재산리더(YIPL) 리더십포럼에서 “같은 추천 영화라고 해도 보는 사람의 개인 취향에 따라 추천 삽화마저도 다르게 보여주는 넷플릭스야말로 사용자 중심의 경영방침을 구현하는 극한직업의 기업에 해당한다"며 "지금의 성공을 뒷받침한 비결로 문제 해결을 위해 끝까지 함께 해답을 찾는 공개적인 토론 문화와 함께 AI 및 머신러닝을 활용한 철저한 빅데이터 분석과 활용을 꼽을 수 있다"고 말했다. 

이 고문은 서울대를 졸업하고 KAIST에서 석사를, 미국 노스웨스턴대에서 박사를 받았다. 미국IBS왓슨연구소를 거쳐 삼성전자 소프트웨어센터장과 미디어솔루션센터장을 거쳐 SK텔레콤 ICT기술 성장추진단장, SK C&C사장, SK텔레콤 ICT 총괄사장을 지냈다. 그는 지난 7월 《넷플릭스 인사이트》라는 책을 최근 냈다. 이 고문은 “넷플릭스가 과연 어떻게 글로벌 톱 리더가 됐는지 궁금해하다가 주변 권유로 본격적인 공부를 했다”며 "넷플릭스는 오늘날 AI와 머신러닝을 활용한 대표적 기업 성공 사례로 볼 수 있다"고 말했다. 

1997년 설립된 넷플릭스는 2007년 온라인스트리밍 서비스를 미국에서 처음 시작한 뒤 13여 년 만에 전 세계 190개국에 서비스를 제공하고 있다. 이 고문은 넷플릭스 성공 비결로 소비자에 대한 철저한 분석을 최우선시하는 경영방침을 꼽았다. 사용자에게 영화를 추천할 때 사용하는 아트워크(삽화)는 이를 보여주는 대표적인 사례다.

넷플릭스는 같은 영화라도 사용자 성향에 따라 다른 삽화를 제공하고 있다. 로빈 윌리엄스와 맷 데이먼이 출연한 영화 굿윌헌팅 추천 알고리즘은 코미디 장르를 자주 본 사용자에겐 코믹 영화에 자주 출연한 로빈 윌리엄스가 포함된 삽화를 제공하는 식이다. 여기서 활용되는 것은 막대한 분량 사용자의 프로파일이다. 넷플릭스는 계정 1개당 4개 프로파일을 허락하고 있다. 한 사람이 가입하면 네 명까지 서로 자신의 취향에 맞는 추천 알고리즘 서비스를 받는 셈이다. 넷플릭스 사용자들은 통상 2.5개의 프로파일을 사용하고 있는 것으로 나타났다. 현재 2억 명 정도 계정 사용자를 보유하고 있는데 환산하면 5억 명의 프로파일을 보유하고 있는 셈이다. 

넷플릭스는 이런 방대한 데이터를 활용해 AI를 학습시키고 새로운 성공 신화를 써 내려가고 있다. 넷플릭스가 직접 제작해 성공한 정치드라마 시리즈 하우스 오브 카드는 사용자 프로파일을 꿰고 있는 AI와 머신러닝이 기획한 성공적인 사례로 꼽힌다. 애초 하우스오브카드는 영국 BBC가 1990년 방영한 정치드라마였다. 넷플릭스는 AI와 사용자 프로파일 빅데이터를 활용해 이런 드라마에 어울리는 감독과 주인공을 찾았다. 4~6년간 쌓인 데이터를 철저히 조사한 결과 감독은 데이비드 핀처와 주인공으론 케빈 스페이시라는 결론이 나왔다. 

AI 전문가인 이 고문 반드시 AI가 만병통치약은 아니라고 말한다. 무엇보다 넷플릭스는 결코 문제를 두고 쉬쉬하지 않은 문화라고 했다. 문제를 쉬쉬하지 않고 반드시 공개된 자리에 올리고 많은 사람이 토론하고 테스트 베드를 통해 직접 시험해 본다. 답변이 안되는 경우는 없다는 것이다. 

이 고문은 “사람은 적은 정보로도 많은 일을 처리하지만 AI는 항상 빅데이터가 있어야 한다”며 “넷플릭스 역시 사무실에서 온종일 영화를 보며 직접 추천 알고리즘을 개선하는데 필요한 정보를 입력하는 노동집약적인 일을 하는 사람들이 넷플릭스의 경쟁력을 유지하는 역할을 하고 있다”고 말했다.  이 고문은 또한 "넷플릭스는 막대한 데이터를 가지고 영화 제작과 배급 외엔 다른 사업을 확장하며 한 눈을 팔지 않는다"며 "이런 집중력 역시 성공의 중요한 밑거름이 되고 있다"고 말했다. 

이 고문은 “2016년 구글 바둑 AI 알파고 이후 기업들이 AI를 활용한다고 하는 소식이 쏟아졌지만 지금까지 국내 기업이 이윤을 남기고 경영 혁신이 이뤄졌다는 사례를 거의 듣지 못했다”면서 “무엇보다 기업 최고경영자(CEO)들이 AI와 머신러닝을 활용하려는 분명한 목적이 있어야 한다”고 지적한다. 이들 기술을 활용하려는 문제 정의와 목적이 분명한지, 업무 부서에 업무 분장이 명확히 되어있는지를 확인해야 한다는 것이다. 

이 고문은 “실제로 넷플릭스는 190개국에서 실시간으로 엄청난 데이터가 실시간으로 들어온다”며 “이들 정보를 필요한 정보에 정확히 제공하고 충분히 사용되도록 편리한 구조를 구축한 보기 드문 기업”이라고 말했다. 마치 백화점에서 스몰사이즈부터 엑스라지 사이즈를 전시해두듯 데이터를 올려두고 필요한 부서가 쉽게 갖다 쓰게 하는 방식이다. 

이 고문은 “머신러닝을 통해 의사 결정을 하는 모델을 만들어 놓고 끝내는 경우가 많지만 점점 정확도는 떨어질 수 밖에 없다”며 “AI를 잘 쓰는 조직은 모델의 진화를 끊임없이 신경 써야 한다”고 말했다.