셀렉트스타가 해외 매체 KoreaTechDesk에 소개되었습니다!
김세엽 대표의 창업 스토리와 더불어, AI 신뢰성 평가 자동화 플랫폼 다투모 이맬(Datumo Eval)에 대한 이야기를 보실 수 있습니다. 아래는 일부 전문을 번역한 내용입니다.
*다투모(Datumo)는 셀렉트스타의 글로벌 사명입니다.
질문 1
Q. Datumo를 창업하게 된 계기와, 데이터 관리 측면에서 해결하고자 하는 주요 과제는 무엇인가요?
KAIST에서 딥러닝을 공부하던 중, AI 개발자들이 실제 개발 시간의 80% 이상을 데이터 수집과 라벨링 작업에 소모하고 있다는 사실을 발견했습니다. 이 경험을 통해 고품질 AI 학습 데이터의 부족이 심각한 병목현상이라는 것을 깨달았고, 이를 해결하고자 2018년에 Datumo를 창업하게 되었습니다.
처음에는 Cash Mission이라는 데이터 크라우드소싱 플랫폼을 출시해 데이터 수집 효율을 획기적으로 향상시켰습니다. 이후에는 반자동 라벨링 기술과 정교한 품질 검증 시스템을 자체적으로 개발하여, 일관성 있고 고품질의 AI 학습 데이터를 안정적으로 제공할 수 있게 되었습니다.
이러한 기반을 통해 네이버, 삼성, SK텔레콤, KT, LG 등 287개 이상의 기업과 협력해왔으며, 현재까지 2억 건 이상의 데이터를 처리해왔습니다.
현재 Datumo는 고급 학습 데이터 제공뿐만 아니라, AI 신뢰성 평가 솔루션까지 아우르는 통합 AI 데이터 서비스를 제공합니다. 가장 최신 서비스인 Datumo Eval은 LLM과 그 기반 서비스의 성능 및 신뢰도를 골든 퀘스천 기반 데이터셋과 에이전트 흐름 기반 평가 방식으로 자동 분석해주는 평가 플랫폼입니다.
질문 2
Q. 시장 내 다른 데이터 거버넌스 플랫폼과 비교했을 때 Datumo만의 차별점은 무엇인가요?
Datumo의 가장 큰 차별점은 생성형 AI 서비스를 실제로 배포할 때 마주하게 되는 가장 시급한 과제, 즉 모델의 신뢰성과 안정성을 확보하는 문제를 해결한다는 점입니다.
저희의 대표 솔루션인 Datumo Eval은 AI 시스템의 신뢰성, 안전성, 성능을 정량적으로 측정할 수 있도록 설계된 완전 자동화된 AI 평가 플랫폼입니다. 기존의 수작업 기반 방식과 달리, 실제 서비스 환경을 반영한 도메인 특화 테스트 프롬프트를 자동으로 생성하며, 자체 개발한 에이전트 기반 기술을 활용해 도메인의 맥락, 난이도, 사용자 행동 패턴에 맞는 평가 시나리오를 구성합니다.
이를 통해 모델 출력 결과에 대한 종합적이고 실시간 기반의 분석이 가능합니다. 기업 고객은 이를 바탕으로 자사 특성에 맞춘 맞춤형 평가 프레임워크를 구축할 수 있으며, red-teaming 기능을 통해 비정상 입력이나 극한 상황을 시뮬레이션해 모델의 잠재적 취약성을 미리 파악할 수 있습니다.
이처럼 평가 전 과정의 자동화를 통해, 시간과 비용을 줄이는 동시에 AI 거버넌스 및 리스크 관리 수준을 획기적으로 높일 수 있도록 지원합니다.
질문 3
Q. 데이터 거버넌스 환경의 변화가 Datumo의 제품 개발 로드맵에 어떤 영향을 미치고 있나요?
AI 규제와 거버넌스를 향한 전 세계적인 움직임은 기업들이 AI를 개발하고 도입하는 방식 자체를 변화시키고 있습니다. 한국은 물론, 미국과 유럽에서도 투명성, 편향 완화, 안전성 확보와 관련된 규제 요구가 점점 강화되고 있는 추세입니다.
저는 한국의 ‘AI 기본법 안전성 가이드라인 태스크포스’ 위원으로 활동하며 국가 정책 수립 과정에 직접 참여할 수 있는 기회를 가졌습니다. 이러한 경험은 Datumo의 제품 개발 로드맵에도 직접적인 영향을 주고 있습니다.
Datumo Eval은 처음부터 모듈화된 구조로 설계되어, 기업이 각자의 지역별 컴플라이언스 기준, 산업별 모범 사례, 그리고 내부 리스크 관리 기준에 맞춰 맞춤형 평가 프레임워크를 구축할 수 있도록 지원합니다.
