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슬랙, AI로 슬랙을 꺼리지 않게

급성장하는 이 애플리케이션은 머신러닝 기술을 이용해 넘치는 메시지를 걸러낸다.

2018-05-24독점제휴=MIT테크놀로지리뷰

출처: Slack 홈페이지

[테크M 독점제휴=MIT테크놀로지리뷰] 만약 협업을 위해 유료로 슬랙을 쓰는 5만여 기업 중 한 곳에서 일한다면, 아마 동료들과 정보를 교환하며 농담을 주고받느라 몇 시간을 보낼 것이다. 이 앱은 일상적이고 융통성 있는 상호작용 방식이다. 이메일을 보내는 대신 (‘채널’이라는) 단체 채팅방에 짧은 메시지를 보낼 수 있고, 평범한 사무용 소프트웨어보다 스마트폰 앱에 가까운 느낌을 준다.

이것이 유용한 협업 방식일지는 모르지만, 슬랙을 따라잡는 일은 점점 어려워지고 있다. 며칠 자리를 비운 다음 수천 개의 상태 업데이트를 발견했을 때는 더욱 그렇다. 슬랙은 사용자가 하루 평균 70개의 메시지를 보내는 것으로 추산된다. 사용자는 꼭 읽어야 하는 메시지와 그냥 넘길 메시지를 어떻게 구분할까?

슬랙의 해결책은 바로 인공지능이다. 2016년 초, 이 스타트업은 플랫폼을 더 스마트하게 만들기 위해 스탠포드대학 출신의 컴퓨터과학자 노아 와이스를 고용했다. 지난 1년 반 동안, 와이스가 이끄는 연구팀은 머신러닝을 이용해 더 빠르고 정확하게 정보를 검색하고 어떤 미확인 메시지가 개별 사용자에게 얼마나 중요한지 확인할 수 있도록 했다.

2014년 상용화된 슬랙은 가장 빠르게 성장하는 사무용 애플리케이션으로, 하루 600만 명 이상이 사용한다고 한다. 또 2025년에는 직장에서 이메일보다 더 많이 사용될 것으로 전망한다.

그러나 이메일이 유일한 경쟁상대는 아니다. 최근 페이스북, 구글, 마이크로소프트는 모두 기존의 대규모 사용자 기반을 활용한 사무용 협업 도구를 공개했다.

마이크로소프트는 12만5000개의 조직이 오피스365와 함께 판매되는 단체 채팅 플랫폼 ‘마이크로소프트 팀’을 사용한다고 말한다. 페이스북은 월마트 등 3만 개 이상의 조직이 페이스북의 ‘워크 플레이스’를 사용한다고 말한다.

이 채팅 상품들은 월간 또는 연간 이용료 덕분에 안정적인 수익을 제공하고 기업 내 사람들이 어떻게 상호작용하고 업무를 완수하기 위해 어떤 파일과 애플리케이션을 사용하는지에 대한 귀중한 데이터를 제공한다. 슬랙의 대기업 경쟁자들은 기존 소프트웨어 사용자가 늘어나는 것에서 기회를 찾기도 한다. 텍사스대학교 오스틴의 의사소통 기술 전문가 제프리 트림은 마이크로소프트 같은 기업들이 “이 도구들을 (오피스365 같은) 그들의 다른 기업용 플랫폼과 연결할 것”이라고 말한다. “시장이 매우 풍부하기 때문에 이같은 대형 기술 기업들이 같은 영역을 쫓고 있다.”

슬랙은 걱정이 없다. “우리에게 몇 가지 중요한 이점이 있다고 생각한다. 시장에서의 매력, 한 분야에의 집중, 그리고 사용자에 대한 분명한 이해 등이 그것이다.” CEO이자 공동창립자 스튜어트 버터필드의 말이다.

슬랙이 인공지능을 이용해 서비스를 어떻게 발전시키고자 하는지 이해하기 위해, 나는 뉴욕의 사무실을 방문했다. 와이스는 페이스북, 구글, 링크드인 그리고 빅데이터 프로젝트 등에서 엔지니어, 디자이너, 제품 매니저들을 모아 19명 규모의 팀을 구성했다. 자신도 비슷한 이력을 자랑한다. 스탠포드에서 컴퓨터과학과 경제학을 공부한 그가 처음 맡은 일은 구글에서 디스플레이 광고를 개발하는 일이었다. 3년 후, 와이스는 스타트업 포스퀘어로 옮겨 제품분석팀을 이끌었다.

슬랙에서 와이스는 그가 구글과 포스퀘어에서 배운 것을 이용해 검색 쿼리를 정제하고 앱을 열었을 때 사람들에게 추천해주는 일을 한다. 이 작업은 여러 가지 인공지능 방법론이 통합된 것으로, 서로 다른 머신러닝과 자연어 처리 기술을 포함한다.

기술 중 일부는 이미 적용했다. 한 가지 기능은 특정 주제에 대해 기업 안에서 누가 제일 많이 이야기하는지, 그 논의가 어디서 이루어졌는지 보여준다. 이 정보는 사용자가 검색을 하면 볼 수 있는데 그 주제의 전문가를 정확히 짚어 구성원들이 가장 전문성 있고 접근이 쉬운 동료에게 질문을 하도록 유도한다. 지난해에는 모든 채널에서 사용자의 읽지 않은 메시지를 평가, 가장 중요하다고 판단한 10개만을 하이라이트 표시해 한 목록으로 보여주는 기능을 추가했다.

이 두 혁신 모두 와이스가 ‘작업 그래프’라고 부르는 자료구조를 이용한다. 이는 우선 슬랙 고객 기업의 구성원들이 어떻게 서로 연결되어 있는지, 즉 앱 내의 어디에서 어떤 주제에 관한 논의가 이루어지는지 분석한다. 이 용어가 익숙한 것은 아마 구글과 페이스북 역시 각각 ‘지식 그래프’, ‘소셜 그래프’란 이름의 비슷한 자료구조를 이용하기 때문일 것이다. 그러나 구글이 공공 데이터를 연구하고 페이스북이 단일한 글로벌 관계 네트워크라는 개념을 홍보하는 동안, 슬랙은 작업 그래프를 각 기업의 특징이라고 진단했다.

특정 기업에서 작업이 어떤 구조를 가지는지 나타낸 것이다.

“우리는 사용자가 무엇에 관심이 있고 무엇과 상호작용하는지에 대한 모델을 만드는 데 많은 시간을 쏟았다.”

기술부문 담당자 제리 탈튼은 “미래에는 우리가 이 이해를 사용자가 모르는 것에 관한 콘텐츠에 적용, 일을 더 잘할 수 있도록 도울 것”이라고 말했다.

슬랙의 다른 목표는 경영진이 직원들을 더 잘 관리할 수 있도록 지원하는 일이다. 이를 위해 데이터를 종합, 직원 간의 상호작용을 나타낸 조감도를 그려주는 기능을 제안했다.

와이스는 “유럽과 미국 지부가 각각 어디에 집중하고 있는지 비교하거나, 장기 근무한 직원들과 신입 직원들이 무엇에 관심을 가지는지 비교할 수 있을 것”이라고 말했다.

그런데 직원 간의 소통을 관찰하는 일이 프라이버시의 침해는 아닐까? 와이스는 그의 팀이 (비밀 대화를 할 수 있는 비공개 채널이 아닌) 공개 슬랙 채널에서의 활동만 분석에 이용함으로써 이같은 우려를 완화시킬 수 있을 것이라고 말했다. 또한 기업에서 요청하지 않는 이상 이 기능을 제공하지 않을 것이라고 밝혔다.

슬랙에서의 활동을 기준으로 평가된다고 생각한다면 직원들은 불만을 품을 수 있다.

그러나 여전히 직원들은 미심쩍어할 수 있다. 특히 슬랙에서 얼마나 활동적이거나 인기가 있는지를 기준으로 자신이 평가된다고 여긴다면 더욱 그럴 것이다. 노스웨스턴대학의 켈로그 경영대학원에서 사회심리학과 윤리학을 연구하고 있는 아담 웨이츠 교수는 이 기능이 권리를 침해한다고 본다. 그는 “직장에서 오고가는 말들과 직원에 대한 고용자의 통제에 관한 대중의 불안감이 증가하고 있음을 고려할 때, 이 제품은 반발이나 피해망상을 일으킬 수 있다”고 지적했다.

슬랙은 기존 인공지능 기능에 대한 신뢰도 획득해야 한다. 트림은 “인공지능은 적절한 사람들을 적절한 정보와 연결해 적절한 작업을 수행하게 하는데 크게 효과적이지만, 완벽한 해결책은 아니다”라며 “가장 중요한 메시지를 보여주는 알고리즘에 의존하다가 일주일 뒤에 뭔가 놓쳤다는 걸 알게 된다면… 슬랙의 능력에 대한 신뢰를 잃게 될 것”이라고 말했다.

와이즈는 지난해 인공지능팀이 알고리즘을 조정한 이후 검색은 50% 더 정확해졌고, 사람들은 새 슬랙 채널에 참가하라는 제안에 30% 더 긍정적으로 응했다고 밝혔다. 모든 것이 계획대로 된다면, 이 팀이 슬랙에 부여하고 있는 지능 레이어는 생산성을 높이는 디지털 비서로 진화하게 될 것이다.

슬랙의 CEO 버터필드는 인공지능을 장기적인 게임이라고 봤다. 그는 “우리가 지금 갖고 있는 것이 좋다고 판단한다”며 “몇 년 안에, 슬랙은 아주 좋아질 것이고, 5년이 지나면 훌륭한 기술이 될 것이다. 그리고 10년 후, 이것 없이는 일할 수 없게 될 것”이라고 말했다.

 

<본 기사는 테크M 제61호(2018년 5월) 기사입니다>