늦은 GCP AI Agents Live + Labs Seoul 후기

아침일찍부터 등록대기하려고 줄서있는 모습

7월 8일 8시30분부터 코엑스 컨벤션센터에서 AI Agents를 주제로 구글클라우드에서 컨퍼런스를 진행했다. 사람들이 엄청 줄서있는데 접수 데스크가 여러개고 확인히 상당히 빠르게 진행되어서 줄선거에 비해서 비교적 수월하게 입장 티켓과 중요한 점심식사 쿠폰 목걸이를 받을 수 있었다.

7월달에 한 컨퍼런스를 왜 이제 올리느냐고한다면...그간 바빴다는 핑계밖에 댈 일이 없지만, 반대로 왜 7월달에 열린 이벤트를 이제서라도 올리려고 한다면 할말이 많다. 기대감을 가지고 참석한 만큼 실망감도 그만큼 컸기 때문인데 할말들을 머리속으로 생각하고 정리하다가 개인적인 일정들과 얽혀 늦어졌다고...밖에 일단은 더이상 할말이 없다.

실망감에 대한 내용은 나중에 후술하도록할텐데 일단 시작은 좋았다.

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첫 오프닝은 흔히 과학 커뮤니케이터로 알려진 바 있는 궤도와 구글클라우드 대표, AMD 대표, 구글 클라우드 엔지니어디렉터 맷 톰슨이 나와서 개막을 알렸다.

구글클라우드는 삼성이랑 협헙해서 AI 로봇도 만들고있다는 소식과 AMD 대표는 GPU만큼 CPU도 중요하다면서 EPYC이라는 데이터센터 전용 cpu를 내놓았고 모멘텀이 좋다는 소식도 전달했다.

구글클라우드 엔지니어디렉터 맷 톰슨은 재미나이 CLI를 통해서 커맨드라인으로 코드를 빠르고 품질 좋게 만들고 구글에서 4분에 1은 이미 ai로 작성되고 있다고 빠르게 변화하는 코딩문화를 연설했다.

오프닝과 밥까지 완벽했다. 아마 추측컨대 코엑스가 그랜드 인터컨티넨탈 호텔과 이어져있다보니까 호텔에서 주문한 호텔식 도시락으로 배달이 온게 아닌가 싶다. 왜냐하면 거기에 나와있던 직원들이 호텔직원처럼 보였기 때문에...아무튼 맛도 좋았고 배부르게 먹을 수 있었다. 여기까지는 아주 반복했다...여기까지는..

이후 오후부터는 목걸이에 적힌 트렉4인 데이터 프로페셔널 핸즈온이 예정되어있었다. 사전에 미리 신청을 받은 사람에 한해서 핸즈온 세션을 들을 수 있었기 때문인데, 위와같은 순서로 구글클라우드에 관련된 데이터 분석에 대한 핸즈온 강의를 들었다.

사실 광고반 자랑반이었던 오프닝과 여러 세션들, 그리고 참가부스들을 참고 볼 수 있었던건 오늘의 이 핸즈온 세션을 위해서였는데 결론적으로 말하면 나는 이 핸즈온 세션을 전혀듣지못했다.

사전에 신청을 했음에도 불구하고 그리고 무려 20분전에 세션을 하는 홀앞에 기다렸었는데 그때부터 이미 마감이라는 말을 전해들을 수 밖에 없었다. 그 주변에 나와같은 다른 일행들도 많이 볼 수 있었는데 다들 항의를 하거나 하는수없이 발걸음을 옮기며 되돌아갈 수밖에 없었다.

설명으로는 제한된 좌석때문에 선착순으로 입장이 가능하다고한다. 하지만 나말고도 꽤 많은 인원이 핸즈온을 듣기못하고 돌아간 것 같은데, 비참석자를 감안해서 사전 예약을 받았다고 하더라도 미리 사전에 홀의 인원수를 체크해서 과도한 오버부킹을 받지 않도록 해야하지 않나하는 아쉬움이 남는다.

심지어 이 핸즈온을 위해서 오기전에 가이드 링크를 통해서 핸즈온 랩에 가입도 하고 사전준비도 열심히 마쳤는데...그런 수고가 무색해지는 순간이 아닐 수 없었다. 그래서 돌아오는 길에 꼭 이거에 관련된 글을 블로그에 남겨야겠다고 다짐했다.

그래서 사실 이걸 위해서, 그리고 이 핸즈온 내용을 남기려고 블로그 글을 쓰려고 계획했지만 사실 알맹이는 없는 글이 되었기는 하지만 그래도 이왕 힘내서 서울까지 찾아간거 다른거라도 열심히 보고 듣고 즐기자는 심정으로 볼만한 세션과 부스들을 찾아보고 돌아다니기 시작했다.

데이터독 부스에가서 설명을 들었는데 AIOps 모니터링을 통해 알람을 받고 그 알람이 어떤 원인 때문에 오게되었는지 심지어 그 이슈에 원인 분석과 해결 코드까지도 받아볼 수 있는 점들을 흥미롭게 봤다.

이후에 AI기반 통합 데이터 분석서비스 전략과 활용 사례 소개 세션이 그대로 현업적인 측면이나 활용성면에서 많이 알아갈 수 있지 않을까하는 기대로 듣기로 결정.

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• 이 세션은 패션업게 CEO가 CVR(구매율)을 5%에서 20프로로 목표를 끌어올리기위한 가상 사례를 제시했다.
• 피팅서비스 AI 모델을 구상했고 상품 이미지를 착장을 하고 정해진 프롬프트로 VEO를 통해서 빠르게 만들 수 있었다. 
• 기업의 취향 데이터를 취합해서 구매자에 성향에 맞춰서 동영상을 생성해서 자체 학습 모델을 만드는 플랫폼을 만들 수 있었다.
• 정형과 비정형을 ML과 AI로 분석하고 타겟서비스, 추천서비스들이 최근에는 가능해졌다. 최근에는 생성형 AI가 나와서 설계부터 적용까지 AI네이티브에 초점을 맞추고있다
• 파이프라인을 구축하고 분석, 쿼리 설계까지 제미나이가 지원한다
• AI 플랫폼을 위한 통합 데이터 - 빅쿼리 테이블에 멀티모달 데이터를 저장 가능
• AI기반 데이터 분석 ->빅쿼리에서 자연어로 파이프라인 빌드가 가능하다. 날짜포맷이나 다국어 변환같은 것들을 제미나이로 가능하다
  • 쿼리 생성 역시 자연어로 가능하다
  • 운영 자동화쪽에서 스파크잡도 튜닝해준다
• 데이터링 에이전트, 세일즈 에이전트, 등 에이전트화해서 에이전트들끼리 통신해서 지속적으로 트레이닝하는 것이 최종적인 목표
• 삼성전자 글로벌 마케팅실에서 실제 사례 공유
• AI를 사용해서 핫휠 디자인을 자동으로 생성 개발 기간을 단축 하루에 30개씩 이미지 생성
• 마이클스는 아트박스같은 개념의 스토어 genAI 사용해서 개인화 타겟팅, SMS 클릭률 41프로 상승
• 데이터가 일관성이 없고 수작업에 데이터 관리 의존함→ 빅쿼리와 제미나이를 통해서 end-to-end 분석 프로세스
• 렉킷은 데톨, 페로드 리카드는 앱솔르트 보드카로 유명한 주류 프랑스 회사→ genAI도입으로 마케팅비 절약 퍼포먼스 상향

사실 그렇게 큰걸 기대한 아니지만 다른 세션들도 그렇지만 거의 제미나이 홍보나 자랑이라고밖에 생각이 들지않았다.

홀밖에 나와있는 AI에이전트 구축하기라는 구미가 당기는 부스도 있었다. 나만 그렇게 느끼는건 아닌지 시간이 어느때건 거의 20분가량은 줄서야할 정도로 줄이 길게 서있었다.

실제로 참여해서 내가 만든 투자용 AI Agent다. 이런 시연이 늘상 그렇듯이 자유도가 그렇게 높지않은편이라서 정해진 포맷이 있고 나는 그걸 선택, 선택해서 마지막 완성품만 관람하는 식이다. 그냥 한가지 인상깊었던건 완성된 에이전트가 코드로도 확인할 수 있다는 점이었고 나머지는 그렇게 큰 감흥은 없었다.

결국 그냥 핸즈온에 참석하지 못한 분한 마음을 풀고자 AI Playground라고 여러 기업들이 참석해서 개인정보와 사은품을 트레이드하는(?) 곳에 가서 내 개인정보를 주고 여러 사은품들을 받아서 쓰린 마음을 달래고 집으로 돌아왔다.