AI·빅데이터 전문 기업 ‘위세아이텍’이 지난해 매출, 영업이익, 당기순이익 모두 전년대비 두자릿수의 성장을 기록, 창립 이래 최대 성적을 기록하며 업계의 주목을 받고 있다. 1990년 10월 관계형 데이터베이스(RDB)라는 생소한 아이템으로 위세아이텍을 설립한 김종현 대표는 몇 번의 위기를 극복하고 머신러닝 자동화 플랫폼, 개인화 학습, 시각화 등 사업영역을 넓히며 시장 지배력을 높이고 있다.

춘천고등학교(1976년 졸업)를 거쳐 연세대학교 경제학과를 졸업한 김 대표는 대림산업, 카이스트 올림픽 경기운영시스템 개발 연구원, IT컨설팅 업체 딜로이트컨설팅을 거쳐 ‘위세정보기술’을 설립했다. 일찌감치 관계형 데이터베이스 수요가 늘어날 것이라 예측했기 때문이다. 사업은 예상대로 호황을 누렸다. 그러다 1997년 12월 IMF가 닥치면서 위기를 겪었지만 개인화추천서비스로 투자를 받아 다시 일어섰다. 춘천을 떠난 김 대표는 연세대 출신 춘천고 동문 모임인 연춘회를 통해 후배사랑을 실천하는 한편 강원 공공데이터 소개 및 포털 활성화를 위한 노력을 기울이며 지역 발전에 힘써왔다.

다음은 김종현 대표와의 일문일답.

Q. 12명의 직원으로 시작했던 회사를 180여명의 직원을 둔 기업으로 성장시켰다. 올해로 창립 31주년을 맞았는데 소감을 듣고 싶다. 사업 초기 겪은 위기로 고통이 극심했던 것으로 알고 있는데 당시 어떤 마음이었나.

데이터베이스컨설팅 사업 초기 1년 정도가 힘들었지만 이후에는 직원들의 퇴직급여충당금을 미리 마련해 놓을 수 있을 정도로 사업이 잘 됐다. 기업이 망할 때 직원들의 급여, 퇴직금을 못 주게 되는 상황에 문제가 있다고 봤다. 아무리 소송을 걸고 형사 입건을 시킨다고 한들 퇴직금을 못 받으면 소용없지 않나. 다행히도 퇴직급여충당금을 마련할 수 있을 정도로 비즈니스가 됐기에 버틸 수 있었던 것 같다. 데이터베이스라는 아이템을 기반으로 시작할 수 있었던 것에 감사하고 운도 따라줬기 때문에 오늘이 있지 않나 싶다.

Q. 직원들을 우선 생각하는 마음이 있었기에 기업이 오래, 잘 유지될 수 있었던 것 같다. 경영을 이어오며 지켜온 철칙이 있으면 말해달라.

직원들에게 한 약속을 지키는 게 철칙이라면 철칙이다. 직원 뿐만 아니라 고객이나 주주, 기업과 관련된 이해당사자들에게 신뢰를 잃지 않기 위해 약속을 지키는 것도 철칙이다.

Q. 코로나19 이후 경기가 악화되고 있는 상황이다. 위세아이텍은 자사주를 매입하고 배당을 하면서 다양한 주주환원 정책을 펼치고 있다. ‘위세’가 ‘세상을 위하다’라는 뜻으로 알고 있는데 이 같은 정책이 사명의 뜻과 부합하다고 봐도 되겠나.

사실은 아주 옛날 얘기지만 회사 설립 당시 우리는 망하지 말고 오래가자는 의미로 ‘세상을 위하다’라는 뜻인 ‘위세(爲世)’로 지었다. 처음에는 한자로 명함을 쓰기도 했다.(웃음)

Q. 올해 회사에 던져진 화두는 무엇인가. 특히 신경을 쓰고 있는 부분과 올해 계획이 있다면.

지난해 중점을 뒀던 사업 분야가 AI와 빅데이터라면 올해는 머신러닝 자동화 플랫폼과 개인화 학습, 시각화에 중점을 두고 사업을 확장해나갈 생각이다. 위세아이텍은 AI 인프라 플랫폼인 와이즈프로핏과 시각화 분석툴인 와이즈인텔리전스를 차별화한 기술력을 갖추고 있다. 두 솔루션 활용이 가능한 공공·민간 데이터 사업을 두루 수주한다면 매출 성장이 동반될 수 있을 것 같다.

Q. 2017년부터 매출과 영업이익이 꾸준히 상승하고 있는데 올해 성장률을 예상한다면.

2020년 매출액은 249억원으로 2019년(197억원)보다 26.1% 상승했다. 영업이익도 37억원으로 전년 대비 26.5%, 당기순이익도 27% 증가한 34억원을 기록했다. 정부의 AI국가 전략, 디지털 뉴딜 정책 등에 힘입어 이 같은 결과가 나온 듯하다. 올해는 빅데이터 분석 솔루션 업그레이드와 클라우드 기반 교육화 개인화 서비스 개발, AI 기반 데이터 전처리 소프트웨어 개발 등으로 300억 매출이 충분히 가능하리라 본다.

Q. 솔루션을 다각화하고 있는데 주력 제품 외 개발 중인 제품이나 신규로 준비 중인 비즈니스에 대해 설명해달라.

AI 모델을 만드는 과정에는 데이터 전처리, 모델 학습, 예측이라는 3가지 프로세스가 필요하다. 그 과정을 자동화한 도구가 있다. 이를 머신러닝자동화라고 한다. AI 모델을 만들기 위해 상품 추천을 했던 모델이 데이터, 운용까지의 과정이 샘플로 제시되고 참조해 사용할 수 있게 된다면 편리하지 않겠나. 올해는 참조모델을 많이 만들 계획이다. 산업, 그룹, 세부분야별로 쪼갠 사전정의모델을 충분히 만들어나가는 것이 과제라고 할 수 있다.

[신초롱 기자 rong@mstoday.co.kr]