ChatGPT 같은 대형 언어 모델(LLM)의 등장은 엄청난 변화를 불러왔고, 그동안 커다란 비즈니스 기회를 누려온 대규모 데이터 라벨링 업체 및 정부 주도 사업에도 적잖은 영향을 끼쳤는데요. 과거와 현재의 흐름을 비교해보며, 티키타카가 어떤 차별화된 해법을 제시하고 있는지 함께 알아보겠습니다.
1. LLM 시대 도래 이전: 대규모 라벨링의 ‘전성기’
1) 라벨링 붐에 힘입은 스타트업의 폭발적 성장
2017년 전후로 딥러닝 기반 AI가 폭발적인 관심을 받으면서, 자율주행이나 이미지 인식 등 정확한 라벨이 달린 대규모 데이터가 필수적이라는 공감대가 생겼습니다.
대표적으로 미국의 Scale AI는 자율주행·이미지 인식용 데이터 라벨링 서비스로 단기간에 막대한 투자를 유치했고, 2021년 기준 기업가치가 70억 달러(약 8조 원) 이상으로 치솟았습니다.
국내에서도 정부 주도로 빅데이터 센터 구축, AI 바우처 사업 등을 통해 수백억 원 규모의 라벨링 지원이 이뤄졌습니다.
이 시기는 ‘AI 모델 = 데이터를 많이 먹여야 성능이 오른다’는 공식이 지배적이었고, 따라서 고품질 대규모 데이터 라벨링 수요가 폭발적으로 늘었죠. 투자자들도 “라벨링이야말로 AI 혁신의 필수 인프라”라는 인식 아래 적극적으로 자금을 투입하였습니다.
2) 정부 주도 사업의 활황
정부 역시 AI 경쟁력 확보를 위해 다양한 프로젝트를 진행했는데요.
공공 데이터 개방과 함께, 특정 산업 영역(의료·자율주행·제조 등)의 데이터 라벨링을 지원하는 사업들이 쏟아졌습니다.
수많은 중소기업과 스타트업이 이 라벨링 생태계에 참여하여 양질의 일자리 창출과 동시에 데이터 확보라는 두 마리 토끼를 잡으려 했습니다.
2. LLM의 등장과 라벨링 산업의 지각 변동
1) 웹 데이터가 ‘라벨링된 것처럼’ 활용되는 시대
하지만 시간이 흐르면서, ChatGPT, GPT-4 같은 대형 언어 모델(LLM)이 등장했습니다. 이들은 인터넷 상의 무수한 텍스트를 무작위로 학습하며, 언어 패턴과 문맥을 스스로 파악할 수 있게 되었죠.
과거라면 별도의 라벨링이 필요한 번역·요약·감정 분석 등이, 이제는 웹 텍스트만으로도 상당 부분 해결됩니다.
덕분에 번거로운 라벨링 과정 없이도 모델 성능을 높일 수 있어, 범용 텍스트 분야에서 라벨링 수요가 빠르게 감소했습니다.
2) 대규모 라벨링 업체와 정부 사업의 흔들림
LLM이 주도하는 새로운 AI 패러다임이 자리 잡으면서, 라벨링 시장 역시 적지 않은 충격을 받았습니다.
대규모 라벨링 업체들은 “자율주행, 컴퓨터 비전” 등 특화 분야에 집중하거나, “데이터 인프라 플랫폼” 쪽으로 사업 방향을 바꾸며 사업 구조를 재편하고 있습니다. 예컨대, Scale AI는 단순 ‘아웃소싱 라벨링’ 사업에서 벗어나 “데이터 관리 및 모델 평가” 쪽으로 서비스를 확장하고 있죠.
일부 중소 라벨링 업체들은 사업 축소나 인력 감축을 피할 수 없었고, 정부 지원에 기대어 유지하던 업체 중에는 더 이상 신규 프로젝트가 없어 사실상 문을 닫은 곳도 있습니다.
정부 차원에서도 ‘AI 바우처 → 라벨링’ 식의 지원보다는, 산업별 특화 AI 개발이나 인프라 구축으로 정책 기조가 바뀌고 있습니다.
물론 아직도 이미지·음성·영상 등 정교한 도메인에선 라벨링 수요가 잔존하지만, 예전처럼 “막대한 인력이 붙어 단순 반도체처럼 찍어내듯” 라벨링하는 전성기 시절은 지나가고 있는 모습입니다.
3. 그럼에도 ‘조직 내부 데이터’는 여전히 라벨링이 필요하다
1) 기업만의 독점적 데이터와 도메인 지식
LLM이 웹 데이터로 거의 모든 일반 텍스트 작업을 해낼 수 있다고 해도, 기업 내부 데이터는 이야기가 다릅니다.
내부 문서나 보고서, 프로젝트 코드, 사내 약어 등은 해당 기업에서만 통용되며, 웹상엔 존재하지 않는 지식이기 때문입니다.
따라서 LLM이 이 데이터를 제대로 이해하려면, 기업 고유의 맥락을 살려 라벨링하고 정제하는 과정이 필수적입니다.
2) 라벨링이 제대로 안 되어 발생하는 문제들
현장에서 데이터 라벨링 부재로 인해 프로젝트 ROI가 낮아지거나, 제조 공정 자동화나 고객 리스크 관리 같은 핵심 AI 프로젝트가 지연되는 일도 빈번합니다.
ERP, 물류, 고객 상담 시스템 등 각 부문에서 생성되는 데이터를 적시에 통합·정리하지 못해, 고객 만족도나 비용 절감 기회를 놓치기도 하죠.
기업 규모가 클수록, 데이터 사일로(Data Silo) 문제로 인해 라벨링 노력은 기하급수적으로 늘어납니다.
4. 티키타카가 제시하는 획기적인 대안
LLM 시대에 접어들며 범용 텍스트 라벨링의 필요성은 줄어들었지만, 역설적으로 기업 내부 데이터 라벨링의 중요성은 더 커졌습니다. 이러한 상황에서, 티키타카는 조직 내부 데이터를 목표-업무-성과라는 흐름 속에서 자동으로 수집하고, 정교한 라벨링까지 지원하는 솔루션으로 각광받고 있습니다.
1) 목표(OKR/KPI)와 실제 업무를 연결해 데이터 취합
다른 데이터 수집 툴은 단순히 문서나 이메일을 모으는 데 그치지만, 티키타카는 조직의 목표(OKR·KPI)와 업무 프로세스를 유기적으로 연결합니다.
예를 들어, 특정 프로젝트와 관련된 현장 직원 보고서나 사무직 리포트가 목표와 함께 자동 분류·연동됨으로써, AI 분석에 필요한 맥락이 자연스레 붙게 됩니다.
2) 자동·반자동 라벨링 프로세스 내장
티키타카가 제공하는 자동·반자동 라벨링 기능은, 반복되는 라벨링 작업을 획기적으로 줄여줍니다.
“현장 보고서”가 들어오면, 프로젝트 번호, 담당자, 업무 유형 등에 따라 자동 태깅이 이루어져, 사람이 일일이 수작업으로 붙이던 라벨을 대신해줍니다.
도메인 특화 지식이 필요한 부분은 반자동 방식으로 최소한의 인력 투입만으로도 높은 정확도를 확보할 수 있습니다.
3) 즉시 활용 가능한 AI 모델과의 연결
티키타카에 의해 라벨링·정제된 데이터는 곧바로 활용할 수 있습니다.
티키타카가 제공하는 AI 모델이든, ChatGPT·GPT-4 같은 LLM API에 추가로 연결을 하든, 원스톱으로 연결됩니다.
그 결과, 신속한 의사결정과 업무 효율성 개선이 가능해지며, 프로젝트 ROI 역시 극대화됩니다.
5. 티키타카가 만들어갈 미래: 차세대 AI 경쟁의 핵심
1) 웹 데이터에서 기업 내부 데이터로 초점 이동
LLM이 이미 웹 텍스트의 대다수를 학습한 지금, 차별화된 AI 경쟁력은 기업 내부 데이터에 달려 있습니다.
이 고유 데이터를 어떻게 잘 정제·라벨링해 AI 모델에 연결하느냐가 앞으로의 성공을 좌우할 것입니다.
티키타카는 이를 손쉽게 가능하게 해주는 핵심 솔루션을 목표로 지속적인 성장을 거듭하고 있습니다.
2) AI 내재화를 가속하고, 현실적인 성과 창출
데이터는 있는데 정리되지 않아, 노이즈 상태로 머물고 있는 기업들이 대부분입니다. 이러한 기업에서는 AI 프로젝트가 “구상만 그럴듯하고 실제로는 비효율”에 그치게 됩니다. 티키타카를 도입하면 데이터 수집→라벨링→모델 연결 과정이 일관되게 진행되어, 빠른 시일 내 실무에 안착할 수 있습니다. 이것이 곧 시장 경쟁력과 ROI 상승으로 직결됩니다.
3) 차세대 AI 생태계의 ‘필수 인프라’
과거에는 웹 데이터 라벨링만으로도 충분히 AI 모델을 고도화할 수 있었지만, 이제는 내부 데이터 라벨링 + 목표 연계 + AI 활용이 미래 부가가치를 창출하는 본질이 되었습니다. 티키타카는 바로 이 과정을 돕는 핵심 플랫폼으로서, 앞으로의 AI 시대에 없어서는 안 될 중요한 파트너가 될 것입니다.
6. 티키타카와 함께 열어갈 차세대 AI 혁신
LLM이 등장하면서, 웹 텍스트 기반의 대규모 라벨링 수요는 크게 감소했지만, 조직 내부 데이터라는 새로운 원유가 주목받고 있습니다.
한때 전성기를 누렸던 라벨링 업체나 정부 주도 사업들도 LLM 패러다임에 맞춰 구조를 재편하거나 축소·폐업하는 등 큰 변화를 겪고 있는 상황이죠.
그렇지만 기업 내부 데이터를 제대로 정제·라벨링해 AI 모델로 연결하는 작업은 여전히 필수이며, 오히려 미개척된 기회로 떠올랐습니다.
이 새로운 흐름 속에서 티키타카는 목표-업무-성과가 연결된 데이터 취합과 자동·반자동 라벨링을 통해, 조직 내부 데이터를 즉시 AI에 활용할 수 있도록 돕는 획기적인 대안을 제시합니다.
이를 통해 기업은 더 적은 노력으로 더 높은 생산성과 실질적인 성과를 얻을 수 있고,
차세대 AI 생태계에서 경쟁 우위를 차지할 가능성이 커집니다.
앞으론 조직 내부 데이터를 어떻게 활용하느냐가 조직의 경쟁력을 좌우하는 척도가 될 것입니다. 그리고 그 잠재력을 100% 발휘하도록 만들어주는 동반자가 바로 티키타카입니다.
