애니웨어의 최고 기술 책임자(CTO) 루디 울프스. 사진 제공; 애니웨어 리얼에스테이트 가트너는 AI를 ‘혁신의 등대’로 묘사하며, 많은 산업에서 AI를 통해 비용 절감과 생산성 향상을 추구하고 있다고 설명한다. 그러나 애니웨어의 최고 기술 책임자(CTO) 루디 울프스는 AI가 모든 문제를 해결해 주는 것은 아니라고 경고한다. 그는 “AI의 잠재력과 가능성을 부정할 수는 없지만, 현재 수준의 AI는 아직 미성숙하다는 점을 인정해야 한다”고 표현했다. 울프스는 "우리 팀은 AI의 강점과 아직 발전 중인 부분, 그리고 기대에 미치지 못할 수 있는 부분을 정확히 이해하도록 하는 데 많은 시간을 쏟고 있다”라고 전했다.
그가 AI 이용의 균형을 강조하는 이유는 사용자와 비즈니스 리더가 AI를 도입했다가 기대에 미치지 못하는 결과를 얻고, 그로 인해 AI에 대한 신뢰를 잃지 않도록 하기 위함이다. 울프스는 올바른 기대치를 설정하고, AI의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 방법으로 사용하며, AI가 성과를 낼 수 있다는 확신을 심어주는 것이 중요하다고 강조했다. 이런 철학 하에 애니웨어는 리스팅 컨시어지(Listing Concierge)라는 서비스와 리드 스코어링(lead scoring) 기술을 AI 기반으로 만들었다. 전자는 매물 설명과 홍보를 간편하게 만드는 서비스이고, 후자는 리드(잠재 고객 정보)의 가치를 평가하고 우선순위를 매겨 고객에게 적합한 부동산 중개인을 연결해주는 기술이다.
AI를 활용한 더 나은 매물을 제공하다 울프스에 따르면, 애니웨어의 리스팅 컨시어지는 부동산 중개인에게 매우 직관적인 도구를 제공해 매물을 효과적으로 홍보할 수 있도록 돕는다. 리스팅 컨시어지의 핵심 목표는 구매자, 판매자, 그리고 부동산 중개인 모두에게 유용한 경험을 제공하는 것이다. 그는 “우리 서비스에선 수천 명의 부동산 중개인이 수천 개의 매물을 등록하고 있다”라며 “따라서 매물 작성과 게시 과정을 빠르게 진행할 수 있는 기술은 모두 비즈니스에 큰 도움이 된다”라고 설명했다.
리스팅 컨시어지는 부동산 사진을 기반으로 초기 매물 설명을 자동으로 작성하며, 특정 방의 이미지를 자동 태그하여 구매자가 사진 속에서 어떤 공간을 보고 있는지 쉽게 파악해 준다. 울프스는 “게시하는 사이트에 따라 글자 수 제한이 다를 수 있다”며 “리스팅 컨시어지는 매물의 핵심을 담으면서도 글자 수 제한에 맞춰 자동으로 설명글 적절하게 조정해준다”라고 밝혔다.
울프스에 따르면, 생성형 AI를 기반으로 하는 리스팅 컨시어지는 책임감 있고 윤리적인 방식으로 작업을 수행하도록 설계되었으며, 부동산 중개인은 결과물의 세부적인 윤리성에 따로 신경 쓸 필요가 없다고 표현했다.
리드를 최적화하는 AI 애니웨어는 또한 생성형 AI를 활용해 리드 엔진을 강화하고 있다. 이 엔진은 고객이 제공한 정보를 분석한 후 최적의 부동산 중개인에게 리드를 할당한다. 울프스는 “미국 시장 내 대규모 부동산 회사로서 애니웨어는 엄청난 양의 리드를 처리하고 있다”라며 “과거에는 특정 리드에 가장 적합한 부동산 중개인과 해당 시장에서 거래를 성사시킬 수 있는 최적의 부동산 중개인을 애니웨어 직원이 수동으로 판단하여 배정했다”라고 설명했다. 그러나 리드 스코어링 엔진을 도입함으로써 적합한 리드를 기술의 힘을 이용해 자동으로 적절한 부동산 중개인에게 연결할 수 있게 되었다. 그는 “이 과정은 소비자에게는 그들의 요구사항을 잘 이해하는 부동산 중개인을, 부동산 중개인에게는 그들에게 적합한 비즈니스 기회를 제공해준다”라고 전했다.
울프스는 AI를 통해 고객의 피드백과 할당 결과를 더 깊이 이해할 수 있다고 강조했다. 과거 사람이 매물과 부동산 중개인을 연결하고 배정했을 때는 그 결과가 성공했는지 실패했는지에 대한 의미 있는 피드백을 얻지 못했기 때문이다. 그는 “AI를 통해 우리가 놓쳤을 수 있는 패턴을 식별하고 있다”라고 설명했다.
예를 들어, AI는 고객이 사용하는 단어나 표현을 분석해 고객이 얼마나 빨리 주택을 팔거나 구매하려고 하는지를 이해할 수 있다. 즉, AI는 고객이 주택을 몇 주, 몇 달, 혹은 몇 년 안에 팔고자 하는지를 파악할 수 있다. 판매자가 빠르게 집을 팔고자 하는 경우, 이 정보는 부동산 중개인에게 바로 전달되어 부동산 중개인이 잠재 고객을 관리하는 방식에도 영향을 미치게 된다.
유연한 AI 시스템 구축 울프스에 따르면, 이러한 생성형AI 프로젝트를 진행할 때, 어떤 AI 모델이나 벤더가 적합할지 예측하기는 어렵다. 이를 위해 애니웨어는 다양한 AI 모델과 연결할 수 있는 ‘하네스(여러 AI 모델을 사용할 수 있는 일종의 연결 시스템 또는 프레임워크)’를 구축했으며, 특정 모델에 의존하지 않고도 더 나은 모델로 쉽게 교체할 수 있도록 했다. 그는 “이 작은 기술 계층은 기술 구조 측면에서 최고의 방안 중 하나였다. 덕분에 다른 벤더로 더 나은 모델로 쉽게 전환할 수 있었다”라고 말했다.
이런 기술적 유연성은 두 프로젝트 모두에서 중요한 역할을 했다. AI가 의도대로 작동하지 않을 경우 발생할 수 있는 불신을 방지할 뿐만 아니라, 데이터를 신뢰하고 AI 모델의 결과를 믿을 수 있는 기반을 마련했기 때문이다. 울프스는 “정기적이고 작은 테스트를 통해 AI의 성능을 지속적으로 평가하고 개선할 수 있다”라며 “반복 실험을 통해 성공과 실패를 분석하는 과정이 중요하다”고 밝혔다. ciokr@idg.co.kr
