데이터 라벨링 팀/센터 구축 가이드, 레드롭이 알려드립니다

안녕하세요, 글로벌 HR 플랫폼 레드롭입니다.

최근 ChatGPT를 비롯한 생성형 AI의 발전으로 인공지능에 대한 관심이 뜨겁습니다. 그런데 이렇게 놀라운 AI 기술의 이면에는 수많은 데이터 라벨러들의 세심한 작업이 있다는 사실, 알고 계신가요?

AI 기술은 방대한 데이터를 기반으로 고도화됩니다. 자율주행차, 의료 AI, 자연어 처리 등 첨단 기술의 발전에는 명확하게 라벨링된 고품질 데이터가 필수적입니다. 데이터 라벨링은 AI 모델의 학습 정확도와 성능을 결정짓는 핵심 작업으로, 데이터의 질이 낮을 경우 AI 기술이 편향된 결과를 초래하거나 성능이 크게 저하될 위험이 있습니다.

오늘은 AI 기술 발전의 숨은 주역, '데이터 라벨링'에 대해 자세히 알아보고, 특히 많은 기업들이 주목하고 있는 글로벌 데이터 라벨링 센터에 대해 심층적으로 다뤄보려 합니다.

데이터 라벨링이란 무엇인가요?

데이터 라벨링은 AI가 데이터를 효과적으로 학습하고 이해할 수 있도록 데이터를 가공하는 핵심 작업인데요, 각 데이터 유형별로 수행되는 라벨링 작업을 간략하게 요약해보았습니다.

• 이미지 데이터: 자율주행차 개발을 위한 차선, 신호등, 보행자 식별 및 태깅, 의료 AI를 위한 X-ray나 MRI 영상의 병변 부위 마킹

• 텍스트 데이터: 자연어 처리 모델을 위한 문장의 감정, 의도, 문맥적 의미 분류 및 키워드 추출

• 오디오 데이터: 음성 인식 시스템을 위한 발화자의 음성, 감정, 억양 구분 및 노이즈 분류

• 영상 데이터: 컴퓨터 비전을 위한 프레임별 객체 추적 및 행동 패턴 분석

국내 AI 기업들이 데이터 라벨링으로 고민에 빠진 이유

2024년 현재, 국내 기업들은 데이터 라벨링과 관련하여 여러 도전에 직면해 있습니다. 무엇보다 AI 프로젝트에 투입할 수 있는 자원이 한정적인 상황입니다. 작년 대비 R&D 예산이 15% 삭감되었는데, 이는 지난 33년 간 유례없던 일이죠. 여기에 민간 투자마저 위축되면서 AI 기술 고도화를 위한 투자에 어려움을 겪고 있습니다.

데이터 라벨링은 방대한 데이터를 사람이 직접 처리해야 하기에 상당한 인력과 시간이 필요한 작업입니다. 이런 상황에서 국내 기업들은 다음과 같은 현실적 난관에 부딪히고 있습니다.

• 높은 인건비로 인한 비용 부담

• 각각의 도메인에 특화된 전문 인력 확보의 어려움

• 대규모 프로젝트 운영의 리스크

이처럼 국내 AI 기업들은 데이터 라벨링을 둘러싼 비용, 전문성, 운영 측면의 구조적 문제로 인해 큰 고민에 빠져있습니다. 여기에 최근의 경기 침체로 AI 투자 예산마저 줄어들면서, 데이터 라벨링 문제의 해법을 찾는 일이 더욱 시급해졌습니다.

글로벌 데이터 라벨러의 비용 효율성과 전문성

이러한 상황에서 주목할 만한 대안이 있습니다. 바로 인도의 데이터 라벨링 센터입니다. 인도는 선진국 대비 월등히 저렴한 인건비를 제공하면서도 숙련된 인재를 확보할 수 있어 글로벌 데이터 라벨링 센터의 최적지로 평가받고 있습니다.

1. 비용 효율성

데이터 라벨링 작업은 많은 인력이 투입되는 작업이지만, 인도의 인건비는 한국이나 미국 대비 30%에서 70% 저렴합니다. 이러한 비용 절감은 AI 프로젝트의 전체 예산을 효율적으로 운용할 수 있게 해줍니다.

다음은 경력과 학력 수준에 따른 인도 데이터 라벨러의 연봉 구조입니다.

2. 풍부한 전문 인재

인도는 매년 IT 및 기술 분야에서 수십만 명의 졸업생을 배출하며, 약 580만 명 이상의 숙련된 IT 인재를 보유하고 있습니다. 이러한 인재들은 데이터 라벨링 작업에 필요한 기본적인 기술 역량과 영어 능력을 겸비하고 있으며, 특히 AI와 데이터 작업에 특화된 경험을 가진 경력직 인재를 쉽게 찾을 수 있습니다.

3. 글로벌 협업 경험

인도 인재들은 다수의 글로벌 기업들과의 협업 경험이 풍부하여, 해외 기업의 요구사항을 정확히 이해하고 신속히 대응할 수 있습니다. 이는 글로벌 AI 프로젝트를 성공적으로 수행하는 데 중요한 장점으로 작용합니다.

4. 프로젝트 규모 확장 가능성

인도의 데이터 라벨러들은 개별 작업뿐만 아니라 대규모 라벨링 프로젝트에도 효과적으로 대응할 수 있는 역량을 갖추고 있습니다. 레드롭은 특정 도메인에 전문성을 갖춘 인재를 팀 단위로 구성하고 운영하며 프로젝트 효율성을 극대화 하고 있습니다.

레드롭과 함께 시작하는 글로벌 데이터 라벨링

글로벌 데이터 라벨링을 시작하기 위해서는 체계적인 접근이 필요합니다. 레드롭은 국내 기업이 인도에 데이터 라벨링 센터를 구축할 수 있도록 채용부터 인사 관리, 운영까지 지원합니다.

1. 요구사항 분석 및 채용 계획 수립

• 필요한 인력 규모 및 전문성 수준 파악

• 레드롭의 HR 컨설턴트와 1:1 채용 전략 논의

2. 인재 채용 및 검증

• 채용 공고 등록 및 지원자 모집

• AI 기반 신원 검증 시스템으로 지원자 스크리닝

• 맞춤형 실무 테스트와 화상 인터뷰 진행

• 경력 및 포트폴리오 심층 검증

3. 인프라 및 업무환경 구축

• 현지 오피스 및 업무 공간 셋업

• 필요 장비 및 커뮤니케이션 채널 셋팅

4. 팀 온보딩 및 운영

• 체계적인 온보딩 프로그램 실행

• 현지 인사팀을 통한 근태 관리

• 급여 및 복리후생 제도 운영

이처럼 글로벌 데이터 라벨링 팀/센터를 통해 인건비를 절감하면, AI 모델 개발이나 인프라 구축과 같은 핵심 영역에 재투자할 수 있죠. 또한 검증된 전문 인력을 통해 데이터 품질을 안정적으로 유지할 수 있으며, 현지 인프라를 활용해 효율적인 팀 운영이 가능합니다. 특히 프로젝트 규모나 일정에 따라 유연하게 인력을 확장할 수 있어, 기업의 상황에 맞는 최적의 운영 체계를 구축할 수 있습니다.

다음 편에서는 실제 글로벌 기업들과 국내 스타트업의 성공 사례를 통해 글로벌 데이터 라벨링 센터의 구축 방법과 운영 노하우를 자세히 살펴보도록 하겠습니다.