“전국적으로 다양한 연령대와 카테고리에서 쌓인 데이터가 중고나라의 자산이라고 생각합니다.”
공자윤 중고나라 최고기술책임자(CTO)는 중고나라의 기술 경쟁력을 '데이터'에서 찾았다. 네이버 카페에서 출발해 20년 넘게 다양한 상품군의 거래 데이터를 축적한 만큼, 이를 인공지능(AI) 시대에 맞게 재구성하면 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있다는 판단이다.
그는 지난 6월 중고나라 CTO로 취임했다. 지난해 웹개발팀장으로 중고나라에 합류하면서 조직을 이끈지 약 1년 만이다. 1985년생으로 상당히 젊은 CTO다.
취임 후 가장 중점을 두는 프로젝트는 'AI 레디 데이터(Ready Data)'다. 사람이 이해하는 비정형 상품 정보를 AI와 검색엔진이 쉽게 읽고 활용하도록 표준화·구조화하는 작업을 하고 있다.
공 CTO는 “제목에 '아이폰 프로맥스 256GB 팝니다'라고 쓰거나, 상품 상태를 '6개월 사용했다'고 표현하면 지금까지는 각각 문장으로 남아 있었다”면서 “모델명, 저장용량, 색상, 사용기간, 상품 상태 등을 구조화하면 자연어로 검색하더라도 원하는 상품을 정확하게 찾을 수 있다”고 설명했다.
중고나라는 2003년 네이버 카페에서 서비스를 시작해 2013년 법인으로 전환했다. 최근에는 카페 대신 애플리케이션(앱)과 웹 서비스로 중고거래 서비스를 제공하고 있다. 전국 단위에서 전자기기부터 취미·육아용품 등 다양하 분야에서 23년간 거래 데이터를 축적했다.
공 CTO는 “중고나라는 전국적으로 오랫동안 쌓인 다양한 거래 데이터가 있다는 것이 강점”이라면서 “향후 1~2년은 이런 데이터 자산이 실제 이용자 경험의 차별화로 연결되는 시기가 될 것”이라고 밝혔다.
공 CTO는 전사 업무 프로세스에 AI 에이전트를 적용하는 'AI 네이티브' 프로젝트도 추진하고 있다. 구성원이 개별적으로 챗봇을 사용하는 수준을 넘어 기획, 정책 수립, 개발 명세, 품질검증(QA), 배포 등 업무 단계별로 표준화된 AI 에이전트를 구축하는 방식이다.
첫 사례인 '폴리시 에이전트'는 이미 실무에 적용했다. 기존에는 신규 쿠폰 등 서비스를 기획하면 회사의 기존 정책을 확인하고 정책서를 작성하는 데 1~2일가량 걸렸지만, AI가 기존 정책을 학습해 초안을 만드는 방식으로 시간을 크게 줄였다.
서비스 기반 자체도 다시 만들고 있다. 중고나라는 기존 '플러터(Flutter)' 기반 앱을 안드로이드와 iOS 각각의 특성을 살린 네이티브 앱으로 전환하고 있다. 카페 중심 서비스에서 자체 앱의 중요성이 커진 만큼 기존에 누적된 '레거시'를 걷어내고 아키텍처를 새로 설계한다는 구상이다.
공 CTO는 “사용자가 예전보다 훨씬 안전하고 편리해졌다고 느끼게 하는 것이 중요하다”면서 “AI 레디 데이터를 기반으로 이용자 유입과 검색, 추천을 개선하고 AI 네이티브로 회사 내부 생산성까지 높이겠다”고 강조했다.
변상근 기자 sgbyun@etnews.com
