2022년, 국내에 수많은 드라마들이 방영되었지만 그중 단연코 가장 많은 관심을 받았던 작품이 있다. 바로 '이상한 변호사 우영우'이다. '이상한 변호사 우영우'는 신입 변호사 우영우가 대형 로펌에 근무하면서 일어나는 일들을 다루는 드라마다. 줄거리만 봐서는 흔한 내용인 것으로 보이는 이 드라마는 주인공인 우영우가 천재적인 두뇌와 자폐스펙트럼 장애를 동시에 가졌다는 이유로 크게 주목받았다.
드라마의 배경이 (딱딱한) 로펌과 법조계인 만큼, 자폐를 가진 주인공이 어떤 고초를 겪을지, 첫 화부터 걱정하는 시청자들이 많았다. 회차가 거듭되면서 이 드라마가 점차 '힐링 드라마'가 된 것은 적극적이고 순수한 주인공 캐릭터 때문도 있지만, 주인공의 부족한 부분을 감싸고 편견 없는 시선으로 바라봐주는 주변 인물들의 역할이 크다.
주변 인물들은 자폐를 가진 주인공의 눈높이에 맞춰 대화하고, 장애에 집중하기보다는 주인공의 능력을 중시하고 함께 일하는 동료로서 대하는 모습을 보여준다. 드라마는 장애인을 동정의 시선으로 바라보거나 시혜의 대상으로만 표현하지 않고 동등한 인격체로 묘사한다는 점에서 좋은 평가를 받았다.
국내 스타트업 업계에도 장애인을 높은 잠재력을 보유한 능력 있는 인재로 대우하며, 함께 어울려 살아가고자 하는 우영우의 동료 같은 기업이 있다. 테스트웍스다.
테스트웍스는 국내 AI 데이터 및 검증 전문 기업으로, 2015년 6월에 설립되었다. 다양한 데이터를 가공 및 분석하는 서비스를 주로 제공하고 있는데, 구체적으로는 고객이 개발하고자 하는 AI 알고리즘 학습에 적합한 데이터를 컨설팅부터 시작하여 맞춤 데이터를 구축하고, 모델을 제공하는 것까지 데이터 관련 전반적인 서비스를 제공하고 있다. 테스트웍스가 동 분야의 타 기업들과 구분되는 점은, 최신 기술과 치열한 경쟁을 하고 있는 IT 분야에서 장애인과 같은 취업이 어려운 계층에게 다양한 기회를 제공하고 있다는 점이다.
우리 사회에도 베어베터와 같이 발달장애인의 지속적인 고용을 위해 세워진 많은 회사들이 존재하나, 이들은 대부분 장애인들을 고용하고 단순노동을 통해 제품을 만들어내는 제조사인 경우가 대부분이다. 테스트웍스는 제조업이 아닌 IT분야, 그중에서도 AI 학습용 데이터셋을 구축하는 과정에 장애인 인력을 채용하고 있다. 2022년 10월 말 기준으로 전체 직원 172명 중 발달장애인 17명, 청각장애인 12명, 경력단절여성 19명을 고용하고 있으며 따라서 취업 취약계층의 비중이 전체 인원 중 32%에 달한다.
테스트웍스는 기술 기반의 성장과 함께 사회적인 소셜 미션을 수행하는 업계 유일의 전문 사회적 기업으로 자부하고 있다. 테스트웍스의 회사 소개가 인상적인 것은, 데이터 기업으로서의 전문성과 함께 "성별, 나이, 장애, 국적과 관계없이 충분한 잠재력을 가진 이들에게 스스로 증명할 수 있는 기회를 제공하여 자부심과 성장의 기쁨을 느끼게 한다"는 미션을 강조하고 있기 때문이다. 테스트웍스는 모든 사람에게는 무한한 잠재력이 있음을 강조하며, 이를 구체화하기 위해 아래와 같이 다섯 번의 기회를 통한 기회의 선순환 구조를 구축하고 있다.
테스트웍스는 이처럼 소셜 임팩트적인 면을 강조하면서 데이터 전문기업으로서도 높은 경쟁우위를 가지고 있다. 크라우드 소싱 플랫폼 및 전문 개발 역량을 활용하여 경쟁사 대비 가격 및 품질 면에서도 경쟁력을 확보하고 있으며 지속적으로 질적, 양적인 성장을 하고 있다.
테스트웍스의 창업 스토리
윤석원 대표는 고려대학교 신문방송학 전공으로, 사회복지를 전공하기 위해 미국 유학을 떠났다가 교양으로 컴퓨터공학 수업을 수강하게 되고 결국 코넬대학교에서 컴퓨터 공학으로 석사 학위를 취득하였다. 당시 학과 교수에게 테스트 자동화에 대한 니즈가 많으니 이에 대한 연구나 사업을 해보는 게 어떻겠냐는 조언을 듣고 해당 분야로 전향하게 되었다고 한다.
이후 윤석원 대표는 컴퓨터 공학 전공을 바탕으로 마이크로소프트와 삼성전자에서 테스트 분야 엔지니어로 활약해 왔다. 본래 사회복지를 전공하고자 했을 때부터 해당 분야에 대한 관심이 많았기 때문에 공익을 위해 본인의 전문 지식을 기부하는 등 지속적으로 사회적 기업가로서의 행보를 보여왔다.
그러던 중 은평여성인력개발센터에서 경력단절여성과 여성 장애인들을 대상으로 한 테스터 양성 교육을 계기로 취업 취약계층의 일자리 창출에 대한 관심을 갖게 되었다. 이후 장애인, 경력단절여성, 고령인구 등 취업 취약계층을 제대로 교육해 이들을 데이터 관련 업무에 정규직으로 일할 수 있도록 하는 사업 모델을 구상하게 되고, 테스트웍스라는 이름의 사회적 기업을 시작하게 되었다.
윤석원 대표는 발달장애인을 대상으로 하는 인력 양성 교육을 진행하면서 발달장애인들의 데이터 분야 진출에 대한 가능성(잠재력)에 대해 눈을 뜨게 되었다. 발달장애인들은 무언가를 배우는 데에는 오랜 시간을 들여야 하지만 일단 습득하고 나면 데이터의 입력이나 식별을 빠르게, 또 인내심 있게 해낸다는 것을 알게 된 것이다. 이러한 특성이 테스트 자동화를 위한 데이터의 전처리 업무에 매우 적합하다는 것 또한 깨닫게 되었다.
Q. 스타트업 창업과 장애인 위주 채용이라는 두 마리 토끼를 잡을 때 가장 어려웠던 점은?
A. "일단 가설을 입증하는 게 제일 어려웠죠. 그러니까 이런 사회적 약자분들하고 같이 일해서, 저희가 사실 장애인 자활센터처럼 일을 하는 건 아니잖아요. 그러다 보니까 결국 생산성을 입증해야 되는데 과연 이분들이 들어와서 직원으로서 제대로 생산성을 내면서 이윤을 창출할 수 있는 그런 비즈니스 모델을 만들 수 있을 것인가 이런 거에 대한 챌린지가 많았고 그런 가설을 입증하는 게 굉장히 힘들고 어려웠습니다."
<스프 인터뷰 with 윤석원 테스트웍스 대표> by 정명원
▶ 테스트웍스는 장애인 채용과 시장 경쟁력이란 과제를 어떻게 풀었나?...<스프 인터뷰> 전문 보기
보통 인공지능에 적용하기 위한 데이터셋을 구성할 때에, 초반에는 인간의 지능을 통한 미가공 데이터(raw data)의 식별이 매우 중요하다. 대부분의 AI 기업들은 데이터 검수를 위해 인건비가 저렴한 제3세계 국가를 활용하는 아웃소싱 업체(ex. 아마존의 메카니컬 터크 등)를 고용하고 있다. 따라서 데이터를 처리하는 아웃소싱 업체와는 시간대가 달라 커뮤니케이션이 어려웠으며, 저렴한 대신 데이터 정확도는 높지 않은 상황이었다.
이러한 상황에서 윤대표는 발달장애인과 청각장애인, 그 외 취업 취약계층을 교육해 데이터 전 처리에 적합한 인재들을 양성해 냈다. 초반에는 이들을 교육하는 것이 어려워 갖은 우여곡절을 겪었지만 결과적으로는 현재 전체 인원 172명 중 29명의 장애인 인력이 테스트웍스에 정식으로 고용되어 일하고 있으며, 이들은 높은 생산성을 보이고 있다.
지금은 다양한 프로젝트를 진행하는 AI분야의 전문 데이터 회사가 되었지만, 테스트웍스 역시 현재의 위치에 쉽게 도달한 것은 아니었다. 설립 초기, 자율주행 관련 학습 데이터 셋을 의뢰한 고객사가 있었다. 윤석원 대표는 고객사의 업무를 품질을 확보하는 것을 전제로 장애인 직원들에게 맡겨도 좋다는 허락을 구하고 용역 업무를 시작하였다.
이 프로젝트 자체가 고객사의 열린 태도가 아니었다면 시작 자체가 어려웠을 기적 같은 일로, 윤석원 대표는 이 프로젝트를 통해 긍정적인 레퍼런스를 구축하기 위해 최선을 다했다. 그러나, 당초 1년 계약으로 진행됐던 프로젝트는 불과 넉 달 만에 고객사 측 실무자로부터 "계약을 중단해야겠다"는 통보와 함께 좌초 위기를 겪었다.
당시 계약 해지의 주요 원인은 데이터 가공 품질로, 라벨링 결과물이 좋지 않았으며 그에 더해 품질 이슈에 관해 장애인들과의 효율적 커뮤니케이션이 어렵다는 내용이었다. 이는 테스트웍스의 설립 초기 시 업무 프로세스와 데이터 검수 프로세스가 아직 제대로 만들어지지 않았기 때문에 벌어진 일이었다.
윤석원 대표는 이때 진정성만으로는 절대 이윤을 만들어내는 사업을 해나갈 수 없다는 점을 뼈저리게 깨달았다고 한다. 당장의 계약 해지라는 최악의 상황을 막기 위해 고객사에 사정하여 두 달의 시간을 벌었고, 이때 데이터 품질 확보를 위한 가공 및 검수 프로세스를 최적화 완료하여 무사히 프로젝트를 마칠 수 있었다. 참고로, 이때의 고객사가 현재 테스트웍스 최장기 고객사 중 하나가 되었다고 한다.
Q. 고객사의 반응이 사업 유지에 굉장히 중요했을 것 같은데요?
A. "사실은 처음에는 좀 굉장히 나이브하게 접근했던 것 같아요. 좋은 일을 기업적인 방식으로 풀어 가려다 보니까 이런 일을 오랫동안 이 분야에서 경험을 많이 쌓아온 제가 한다니까 이해해 주겠지 뭐 이런 생각이 좀 있었던 것 같아요. 그때 자율주행 스타트업을 하시는 회사의 데이터 가공 용역을 받아서 처음 시작했을 때는 저희가 중간에 검수하거나 이런 거 없이 장애인들이 했던 작업을 그대로 넘긴 거죠. 근데 나중에 알고 보니까 이 고객사 프로덕트 매니저(PM)가 그분들이 못하는 일을 다 밤새면서 혼자 해주시고 계셨던 거예요. 그러다가 3개월 지나서 '아니 우리가 돈도 주고 일을 맡기는데 아무리 좋은 일을 하신다고 하지만 이거는 도저히 못 하겠다. 이제 계약을 해지했으면 좋겠다.' 이런 얘기를 하셔서 그때 좀 굉장히 좀 많은 위기 상황이 왔죠."
<스프 인터뷰 with 윤석원 테스트웍스 대표> by 정명원
▶ 위기의 순간, 테스트웍스는 어떻게 해결 방안을 찾았나?...<스프 인터뷰> 전문 보기
비즈니스 꼭짓점
테스트웍스가 내부의 장애인 직원에게 맡기는 데이터 전 처리 업무는 장애인을 위해 일부러 만들어 낸 직무가 아니며, 테스트웍스가 데이터셋을 만들기 위해 필요로 하는 "메인 업무"라는 점에서 타 회사들과 차별화된다. 테스트웍스는 장애인들이 각자 장점을 보유하고 있다고 판단하고, 해당 장점을 살려 다음과 같이 장점 기반의 직무를 설계하고 적합한 인재를 고용해 왔다.
예를 들어 발달장애인의 경우 반복 작업에 대해 높은 집중력을 보유하고 있으며, 정확함에 대한 집요함 또한 갖추고 있어 데이터 전 처리에 적합한 특성을 가지고 있다. 청각장애인의 경우 시각 정보를 판별하는 데 있어 섬세한 특성을 가지고 있으며, 높은 업무 이해력 또한 보유하고 있어 시각 데이터 관련 업무에 적합한 것으로 드러났다. 이들은 일단 업무에 투입되고 나면 매우 정확하게 일을 처리하고자 하기 때문에, 데이터 전 처리 과정에서 오류율은 불과 6% 이하에 그친다고 한다.
취업 취약계층 중 장애인 인력 다음으로 높은 비중을 차지하는 이들은 경력단절여성이다. 이들은 우수한 커뮤니케이션 역량을 가지고 있으며, 업무에 대한 책임감 또한 강하다. 경력단절여성들은 테스트웍스 내에서 데이터 관련 메인 업무, 혹은 장애인 인력들을 관리하는 역할을 맡고 있다. 데이터웍스는 장애인 직원들의 장점을 기반으로 하는 직무 설계 및 업무 역량의 확보를 위해 다양한 인적자원개발(Human Resources Development, HRD) 활동을 수행하고 있다.
먼저 장애인 직업훈련기관 등으로부터 컴퓨터 공학 전공자를 우선적으로 추천받은 후, 추천 인재들과의 인터뷰를 통해 사전에 테스트웍스의 직무에 대해 소개하는 시간을 갖는다. 그 후 해당 분야 및 직무에 대해 지원자의 능력에 대한 체계화된 테스트를 거치게 된다. 이후 인재들의 개인차(장애정도)를 고려하여 최소 10일에서 최대 3 – 7주까지 맞춤형 실습교육을 거치고, 담당자의 전반적인 평가를 통해 최종적으로 인재를 고용하게 된다.
장애인 직원들을 고용한 후에도 각자의 자기 관리를 위한 체크리스트 및 생활지도 매뉴얼 지급을 통해 직원들의 회사 내 업무능력 적응을 돕고자 하며, 업무 관련 전문성 교육이 더 필요할 경우 외부 전문가를 통해 주기적으로 job-coaching을 진행하고 있다. 또한, 사회복지사를 직접 채용하여 장애인 직원의 업무를 지원하고 있으며, 정기적으로 전문상담사를 초빙하여 발달장애인 직원들의 업무 및 일상의 상황을 진단하고 필요할 경우 적절하게 개입할 수 있도록 관리하고 있다.
테스트웍스에서는 장애인과 비장애인 인력들을 한 팀으로 일하도록 구성하는데, 이는 장애인 직원들이 비장애인 직원들과 함께 일함으로써 더 빠르게 조직 생활에 익숙해지고, 결과적으로는 함께 어울려 살 수 있도록 사회화 과정을 거치는데 그 목표가 있다.
테스트웍스는 장애인 직원에 대한 포용적 고용을 확대하면서도 다수의 편견과는 달리 고품질의 데이터 서비스를 제공하는 것으로 고객사에게 인정받고 있다. 앞서 언급했듯 장애인 직원들의 경우 일하는 방법을 배우기 위한 학습 시간이 비장애인에 비해 더 많이 걸리지만, 한번 습득하고 나면 담당 직무에 대해서는 매우 고품질의 결과물을 도출해 내기 때문이다.
테스트웍스는 ICT 분야에서 사회 취약 계층을 위한 포용적 고용을 시작으로 AI 생태계 구축에 기여하는 대표기업으로 성장하고 있다. 대부분의 기업들이 AI 적용을 어떻게 해야 할지, 어디서부터 시작해야 할지 잘 알지 못하기 때문에 AI 서비스 상용화의 실패를 경험하고 있다. 테스트웍스는 이러한 기업들에게 2D를 넘어 3D 데이터 분야에서 수집 – 가공 – 후처리 – 모델개발 및 품질 검증에 이르는 솔루션을 통해 엔터프라이즈 및 중소기업들을 고객사로 지속적인 성과를 도출하고 있다.
"결국에는 소셜 미션이 자기 비즈니스에 방해가 되면 안 돼요. 예를 들면 저희가 장애인 고용을 적극적으로 하는 기업이라고 해서, 물론 장애인 고용을 많이 해야 되겠죠. 그게 또 중요하지만 이분들의 장점이 잘 결합이 돼서, 이분들의 장점을 생산성으로 연결시킬 수 있는 비즈니스 모델을 만드는 게 제일 중요한 것 같아요. 그리고 그 비즈니스를 만들려면 정말 정교한 프로세스와 다양한 접근 방법이 필요하거든요. 그러니까 비즈니스 모델을 검증할 수 있는 역량을 보유하고 있냐, 보유하고 있지 않느냐가 결국 저희 같은 소셜 벤처가 생존할 수 있냐 없느냐를 결정하게 되는 것 같아요."
<스프 인터뷰 with 윤석원 테스트웍스 대표> by 정명원
▶ 테스트웍스가 시행 착오를 통해 깨닫게 된 비즈니스 모델...<스프 인터뷰> 전문 보기
테스트웍스의 성과지표
사업적 성과
테스트웍스는 aiworks와 blackolive라는 자체 플랫폼을 통해 데이터를 수집 및 가공하는 서비스를 제공한다. aiworks는 고품질의 학습 데이터를 수집, 가공하고 공공 데이터 및 봉사, 기부 프로젝트를 통해 가치 실현을 만들어 나가고자 하는 크라우드 워크 플랫폼이다. 인공지능 개발 및 서비스 제공을 위한 학습 데이터셋을 구축하는 다양한 프로젝트를 진행하고 있다. 프로젝트의 목표에 맞춰 이미지, 오디오, 텍스트 등의 다양한 형태의 원천 데이터를 수집하며, 이렇게 모인 정형/비정형의 데이터를 학습이 가능한 형태로 데이터라벨링 작업을 수행한다. 데이터셋의 구축을 의뢰하는 기업 고객이 전체 프로젝트에 대한 비용을 지불하며, aiworks는 워키(workee)라는 이름의 크라우드 워커들을 통해 원천 데이터 수집부터 라벨링까지 전처리 작업을 수행하게 된다. 이 과정에서 워키들은 데이터 처리 건 별로 현금화할 수 있는 포인트 혹은 봉사활동 보상을 지급받게 된다. aiworks는 데이터를 단순가공하고자 하는 고객사들을 대상으로 운영하고 있다.
blackolive는 데이터를 효율적으로 자동화 – 가공 – 관리하기 위한 솔루션이다. 고객사의 목표에 맞춰 수집 플랫폼, 직접 수집, 네트워크 활용 등의 다양한 경로를 통해 원본 데이터를 수집한 후 해당 데이터의 비식별화 작업을 진행한다. 자체 시스템을 통해 테스트웍스의 내부 작업자가 효율적인 작업을 할 수 있도록 비식별화된 데이터를 자동화 처리하고, 2차적으로 작업자가 가공한 후, 3차적으로 검수자가 최종 검수를 통해 한 번 더 데이터를 검수한 후 고객사에 전달하게 된다. blackolive는 고난이도의 전문 가공을 수행하기 위한 플랫폼으로 운영되고 있다.
AI 도입을 위한 데이터 서비스를 요청하는 고객사들은 높은 수준의 세분화된 데이터를 요구하는 경우가 대부분이다. 테스트웍스는 고객의 니즈를 반영한 맞춤형 데이터를 제공하기 위해 자동화와 결합한 자체 시스템을 구축하였으며, 총 3단계의 검수 프로세스를 거치면서도 경쟁사 대비 빠르게 데이터 품질 99%의 데이터셋을 제공하고 있다. 그 결과 다양한 고객사들이 87.5%의 재계약을 통해 대규모 장기 프로젝트를 지속적으로 진행 중이다.
소셜 밸류 임팩트 성과
테스트웍스는 꾸준히 시니어 대상기관 및 여성인력센터를 통해 데이터 라벨러 양성 교육 개설하였으며, 해당 교육과정을 완료한 교육생들을 실제 테스트웍스의 데이터 라벨링 프로젝트에 투입시키고 직접 고용하는 등 취업 취약계층에 일자리를 제공하고자 하는 노력을 지속하고 있다.
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