Trusted AI Systems For Enterprise Deployment
기업과 공공 부문의 안전하고 확장 가능한 AI 도입을 위한 프로덕션급 아키텍처, 구조화된 데이터 파이프라인, 거버넌스 체계
Why Data Matters
The Quality of Data Determines the Quality of AI
고품질의 구조화된 데이터가 없으면 고도화된 AI 시스템도 실패합니다.
가장 정교한 모델도 학습한 데이터만큼만 신뢰할 수 있습니다.
부정확하거나 편향되거나 정리되지 않은 데이터는 불안정하고 예측할 수 없는 결과로 이어집니다.
AI에 대한 신뢰는 데이터 설계에서 시작됩니다
- Trustworthiness
- Explainability
- Reproducibility
- Legal & Ethical Compliance
- DATA
End-to-End AI Data Expertise
EBIT designs, builds, and validates data tailored to AI systems.
AI System Design
비즈니스 요구에 맞춘 AI 시스템 설계
Knowledge Structuring
AI가 정확히 이해하도록 지식과 데이터를 구조화
Data Engineering
대규모 고품질 데이터 구축과 관리
Evaluation & Reliability
신뢰할 수 있는 AI 성능 보장
End-to-End AI Data Expertise
A structured approach to building, validating, and deploying reliable AI systems
Model Training & Alignment Layer
SFT (Supervised Fine-Tuning)
과업별 모델 학습을 위한 전문가 라벨링 데이터셋.
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
모델 출력을 사람의 기대에 맞추는 선호 데이터.
News
Latest News from EBIT
- 데일리경제2026-03-06
[CEO 스토리] 박용한 EBIT 대표, “AI의 미래는 데이터 검증에 있다”
인공지능(AI) 기술이 비약적으로 발전하며 전 세계 산업의 지형도를 바꾸고 있다. 하지만 화려한 기술의 이면에서 AI가 실제로 무엇을 학습하고 그 결과물이 어떻게 검증되는지에 대해 깊이 있는 통찰을 가진 이는 드물다. 사무실에서 만난 박용한 이빗(EBIT) 대표는 스스로를 AI를 가르치는 ‘트레이너’이자, 시스템의 안전성과 신뢰성을 보증하는 ‘감리인’이라 정의하며 인공지능 시대의 명확한 비전을 제시했다.금융 전문가의 길에서 글로벌 AI 데이터 파트너로 거듭나기까지박 대표의 시작은 일반적인 IT 창업가들과는 결을 달리한다. 본래 미국 보스턴 칼리지에서 경영학과 경제학을 전공한 금융 전문가였던 그는, 약 7년 전 주식 커뮤니티 사업을 목표로 ‘이빗’ 법인을 설립하며 창업 전선에 뛰어들었다. 비록 첫 사업은 시장의 높은 벽을 실감하며 실패로 끝났지만, 이는 오히려 거대한 기회의 발판이 되었다.미국 유학 시절 맺은 인적 네트워크를 통해 세계적인 AI 데이터 선두 기업인 ‘스케일 AI(Scale AI)’의 아시아 파트너로 참여할 기회를 얻게 된 것이다. 이를 기점으로 이빗은 단순한 스타트업을 넘어, 현재 매출의 거의 대부분이 해외에서 발생하는 철저한 글로벌 지향 기업으로 탈바꿈했다.이제 이빗은 오픈AI의 챗GPT, 구글의 제미나이와 같은 글로벌 빅테크 기업들이 사활을 걸고 개발 중인 AI 모델의 학습 데이터를 정교하게 가공하고 검증하는 핵심적인 역할을 수행하고 있다.박 대표는 "AI가 인간의 업무를 자동화하기 위해 탄생했지만, 역설적으로 그 기초를 다지는 과정에는 상상을 초월하는 수준의 인적 자원이 투입된다"며, 이빗을 거대한 인공지능 피라미드를 쌓아 올리는 ‘데이터 전문가 집단’이라 명명한다.단순 라벨링의 차원을 넘어선 ‘고부가가치 데이터 엔지니어링’흔히 ‘데이터 라벨링’이라고 하면 사진 속 사물에 상자를 그리거나 단순 반복적인 분류를 수행하는 저숙련 노동을 떠올리기 마련이다. 그러나 박 대표가 지휘하는 프로젝트는 그 궤를 완전히 달리한다. 이빗의 현장에는 일반적인 작업자가 아닌 소프트웨어 개발자, 수학 석사, 언어 전문가 등 고학력 전문 인력이 대거 투입된다.이들이 수행하는 업무는 단순 반복 작업이 아니라, AI에게 수학적 추론 능력을 부여하거나 고난도 코딩 로직을 학습시키는 고부가가치 데이터 엔지니어링이다. 전문적인 지식이 필수적으로 요구되는 만큼, 이빗은 숙련된 개발자에게 업계 최고 수준의 처우를 제공하며 데이터의 품질을 엄격히 관리한다.박 대표는 "데이터는 AI의 품질을 결정하는 유일무이한 핵심 요소"라며, 반도체나 전력이 AI 산업의 외형적 성장을 돕는 인프라라면 데이터는 AI의 ‘지능’ 그 자체를 형성하는 정수라고 확신한다.AI의 환각 현상을 해결할 열쇠, ‘인간의 정밀 검증’최근 생성형 AI의 가장 큰 약점으로 지적되는 ‘환각(Hallucination) 현상’에 대해 박 대표는 매우 날카로운 진단을 내놓는다. 그는 환각 현상의 본질을 결국 ‘데이터의 오류’와 ‘검증의 부재’로 규정한다.AI 모델은 결과값을 도출하기까지의 내부 인과관계를 인간이 완전히 파악하기 어려운 ‘블랙박스’ 구조를 띠고 있다. 따라서 발생 가능한 수만 가지 시나리오를 인간 전문가가 직접 테스트하고, 그 결과물을 일일이 기록하며 신뢰성을 검증하는 과정 없이는 결코 완성될 수 없다는 논리다.박 대표는 이러한 흐름 속에서 향후 데이터 전문 기업이 자본시장의 ‘회계사’와 같은 위상을 갖게 될 것이라 예측한다. 상장 기업이 재무제표의 투명성을 위해 외부 감사를 받듯, 기업이 도입하는 AI 서비스가 사회적으로 유해하지 않은지, 개인정보 유출 위험은 없는지 전문가 그룹이 엄격히 보증하는 시대가 올 것이라는 분석이다.결국 ‘인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)’은 모델의 응답을 인간의 가치관과 기대치에 부합하도록 조정하여, 기술에 사회적 신뢰를 부여하는 핵심 공정으로 자리 잡게 된다.글로벌 무대에서의 성과와 이빗만의 독보적 경쟁력이빗은 설립 이후 짧은 기간 내에 글로벌 데이터 시장에서 괄목할 만한 성과를 일궈냈다. 대규모 다국어 데이터 구축 프로젝트는 물론, 차세대 AI 에이전트를 위한 코딩 데이터 프로젝트를 성공적으로 완수하며 글로벌 빅테크 기업들의 신뢰할 수 있는 파트너로 자리매김했다. 박 대표는 이빗의 차별화된 경쟁력으로 세 가지 요소를 강조한다.첫째는 글로벌 최전선의 품질 기준을 직접 경험하며 쌓아온 운영 노하우다. 둘째는 프로젝트 단위로 파편화되기 쉬운 인력 구조를 플랫폼화하여, 숙련된 AI 트레이너들이 지속적으로 커리어를 쌓으며 전문성을 고도화할 수 있는 생태계를 구축했다는 점이다. 마지막으로는 고객사가 개발하려는 모델의 특수성에 맞춰 가이드라인 설계부터 최종 검수까지 전 과정을 밀착 지원하는 커스텀 솔루션 역량이다.한국은 전 세계에서 가장 매력적인 AI 전략 기지박 대표는 글로벌 시장의 관점에서 한국 AI 산업의 잠재력을 매우 높게 평가한다. 거대 자본력을 가진 미국과 중국을 제외한다면, 한국만큼 완벽한 AI 인프라를 갖춘 국가는 드물다는 것이 그의 지론이다. 한국은 반도체 제조 역량부터 고도로 숙련된 데이터 인력, 안정적인 에너지 공급망과 초고속 통신망을 모두 자국 내에서 해결할 수 있는 몇 안 되는 국가 중 하나다.특히 반도체 생산에 필수적인 청정 용수와 안정적인 전력망 인프라는 세계 최고 수준이며, 한국인 특유의 꼼꼼함과 책임감은 데이터의 퀄리티를 비약적으로 높이는 핵심 자산이 된다.이빗은 이러한 한국의 강점을 전 세계로 확장하기 위해 싱가포르와 일본에 법인을 설립하고 아시아 전역의 인재를 전략적으로 관리하고 있다. 각 국가의 문화적 배경과 언어적 특성을 고려해 최적의 데이터 결과물을 도출하는 것이 이빗만의 전략적 자산이다.데이터 위에 세워질 인류와 AI의 상생 미래박 대표는 조직 운영에 있어 단순히 지식이 많은 사람보다는, 복잡한 문제의 본질을 정의하고 이를 해결하기 위한 구체적인 실행 방안을 설계할 수 있는 인재를 지향한다. ‘일을 위한 일’을 과감히 제거하고 효율성을 극대화하는 그의 철학은 이빗이 소수 정예로도 글로벌 시장에서 강력한 임팩트를 발휘하는 원동력이 되었다.그의 최종 목표는 단순한 데이터 공급사를 넘어, AI 모델이 세상에 나오기까지 필요한 모든 데이터 인프라를 설계하고 운영하는 ‘글로벌 데이터 솔루션 기업’으로 도약하는 것이다.모든 것이 자동화되는 시대가 도래할수록, 그 시스템의 근간이 되는 데이터는 가장 신뢰할 수 있는 인간의 지능에 뿌리를 두어야 한다는 것이 그의 변하지 않는 신념이다. 세계 무대에서 ‘데이터 전문가’ 하면 가장 먼저 떠오르는 이름으로 이빗을 각인시키겠다는 박용한 대표의 포부는 이제 구체적인 현실로 다가오고 있다.
- 머니투데이2026-01-23
이빗, '2026 데이터바우처 지원사업' 공급기업 선정
AI(인공지능) 학습 데이터 전문기업 이빗(대표 박용한)은 과학기술정보통신부가 주관하고 한국데이터산업진흥원(K-DATA)이 운영하는 '2026년 데이터바우처 지원사업'의 공급기업으로 선정됐다고 23일 밝혔다.데이터바우처 지원사업은 중소기업과 스타트업, 연구기관의 데이터 구매 및 가공 비용을 지원, 데이터 기반 서비스·제품을 개발할 수 있도록 돕는 정부 사업이다. 이빗은 이번 선정으로 수학과 고급 코딩 중심의 AI 학습 데이터를 공급하며 차세대 대형언어모델(LLM)과 도메인 특화 AI 모델 개발을 지원할 방침이다.이빗이 제공하는 데이터는 수학적 추론, 알고리즘적 사고, 문제 해결형 코드 생성·분석을 포함한 고난도 학습 데이터로 구성된다. 단순 질의응답을 넘어 다단계 추론과 논리적 사고 능력 향상에 초점을 맞췄다. 회사 측은 문제 해결 과정과 단계별 추론 구조를 함께 제공, AI 모델이 안정적이고 설명 가능한 출력을 생성할 수 있다고 설명했다.해당 데이터셋은 AI 모델 학습과 평가에 즉시 활용할 수 있도록 정형화된 포맷과 난이도·유형별 분류 체계, 다단계 품질 검수 프로세스를 기반으로 구축된다. 수요기업은 데이터 설계와 전처리 시간 및 비용을 줄이고 모델 개발과 실험에 집중할 수 있다는 설명이다.회사 관계자는 "수학과 코딩 도메인을 넘어 △금융 △경영 △과학기술 △일반 지식 등의 산업·전문 영역으로 확장 가능한 데이터 구축 역량을 갖췄다"면서 "금융 계산과 리스크 분석, 수치 기반 의사결정, 도메인 지식 추론 등 산업 활용도가 높은 데이터 유형도 수요에 맞춰 커스터마이징한다"고 말했다.이어 "글로벌 빅테크 기업의 AI 학습 데이터 구축 프로젝트를 수행한 경험을 바탕으로 최근 국내 LLM 개발사 및 AI 스타트업과의 협업을 확대하고 있다"며 "다국어·고난도 추론 데이터 구축 경험으로 글로벌 수준의 데이터 품질과 운영 노하우를 축적해 왔다"고 덧붙였다.박용한 이빗 대표는 "중소기업과 스타트업, 연구기관이 고품질의 수학·코딩 기반 AI 학습 데이터를 효율적으로 활용할 수 있도록 돕겠다"며 "다양한 산업 도메인으로 확장 가능한 데이터 구축 역량으로 수요기업의 AI 모델 성능 고도화와 연구·개발 경쟁력 강화를 지원하겠다"고 했다.
- 머니투데이2025-08-29
이빗, Scale과의 협업 통해 누적 매출 30억원 달성
AI(인공지능) 기반 인력 매칭 플랫폼 기업 이빗(대표 박용한)이 글로벌 AI 데이터 플랫폼 기업 Scale(스케일)과의 협업으로 누적 매출액 30억원을 달성했다고 29일 밝혔다.이빗은 2024년 7월 스케일과 정식 파트너십을 맺은 바 있다. 이후 작업자 소싱과 교육, 프로젝트 관리 전반을 포함해 언어·음성·코딩·수학 등 다양한 도메인 데이터를 구축하며 실적을 쌓아 왔다.이빗에 따르면 또한 회사는 국내외 유수의 대학 및 연구기관과 산학 협력을 맺고 고도화된 인재 풀을 확보해 왔다. 이를 기반으로 고난도 전문 영역에서 차별화된 데이터 가공 서비스를 제공하며 글로벌 시장에서 입지를 강화하고 있다. 이빗 관계자는 "세계적 수준의 해외 연구소와 AI 기업을 대상으로 사업 영역을 확장 중"이라며 "다수의 글로벌 파트너십 체결도 앞두고 있다"고 말했다.박용한 이빗 대표는 이번 실적 향상에 대해 "AI 산업이 고도화될수록 무엇보다 중요한 것은 데이터의 품질"이라며 "이에 맞춰 전문성을 갖춘 인재풀과 체계적인 플랫폼을 기반으로 글로벌 기업들과 함께 성장하겠다"고 말했다. 이어 "이번 매출 성과는 국내를 비롯한 아시아 지역 인재들이 글로벌 AI 혁신 현장에서 중요한 역할을 하고 있음을 보여주는 사례"라고 덧붙였다.이빗은 글로벌 AI 데이터 수요 증가에 대응해 앞으로도 파트너십을 강화할 방침이다. 고품질 데이터를 제공하면서 AI 산업 발전에 기여하겠다고 업체 측은 말했다.
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“신뢰할 수 있는 코딩 에이전트를 만들려면 규모만으로는 부족합니다. 실제 환경에 기반한 데이터가 필요하죠. EBIT은 터미널 기반 데이터셋으로 견고성을 끌어올렸습니다.”
Mich*** McCor****
S***l
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“다양한 시장에서 다국어 AI를 확장하는 일은 복잡합니다. EBIT은 속도와 운영 효율을 유지하면서 언어 전반에 걸쳐 일관된 품질을 가능하게 했습니다.”
Dani*** Lop***
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Enterprise AI Deployment Starts With Structured Data
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