마흔에 교수에서 AI 창업가로 - 언어학을 기술로 바꿔 새로운 시장을 연 비법

안녕하세요, 포리스 구독자님. 한 주간도 잘 지내셨나요?

연말이 다가올수록 연구나 현업으로  바쁜 나날을 보내고 계시겠지만, 잠시 커피 한 잔과 함께 새로운 영감을 얻어가는 시간이 되시길 바랍니다. ☕️

이번 주 포리스가 주목하는 화두는 순수학문을 하던 학계 전문가가 어떻게 상업 기술을 전공에 접목시키느냐 입니다. 특히 '언어학'처럼 깊은 학문적 연구가 어떻게 시장의 니즈와 만나 폭발적인 비즈니스 가치를 만들어내는지에 주목했습니다.

이번 호에서는 텍사스 대학교(UT Austin)의 언어학 교수에서 성공적인 창업가로 변신한 제이슨 볼드리지(Jason Baldridge)의 People Pattern 창립 사례를 다룹니다. 제이슨은 언어학(Linguistics) 박사로, '인간 언어의 패턴'을 읽어내는 전공 지식을 활용해 소셜 미디어 속 '고객의 패턴'을 분석하는 AI 스타트업을 창업했죠.

과연 제이슨이 '학자'의 언어를 어떻게 '시장'의 언어로 번역했는지, 그 과정을 자세히 들여다볼게요.

자, 그럼 이번에도 생생한 목소리로 들어보기 위해 인터뷰 형태로 재구성해 보았습니다.
시작합니다. 🙂

💾 이번 호를 읽으면 알게 되는 3가지

✔  '순수 학문' 교수가 40세에 창업한 이유 

→ '교수'라는 안정된 직함을 넘어, 40세에 학계의 연구를 실제 시장의 문제에 적용하려는 창업가의 문제 정의를 배워요.

✔   '언어'를 '고객 페르소나'로 바꾸는 법

→ 언어학적 통찰이 어떻게 NLP 기술과 만나, 단순 키워드 분석을 넘어선 '오디언스 인텔리전스'가 되는지 확인합니다.

✔ 인문사회학(HSS)적 소양 + 기술(Tech) = 핵심 경쟁력

→ 인문사회학(HSS)의 깊이 있는 '도메인 지식'이 어떻게 기술(Tech)과 결합해 누구도 복제할 수 없는 '기술적 해자(Moat)'가 되는지 알게 되요.

Q1. 안녕하세요, 볼드리지 대표님. 자기소개 부탁드립니다.

People Pattern 공동창립자 제이슨 볼드리지(Jason Baldridge)이예요.

안녕하세요, 제이슨 볼드리지(Jason Baldridge)입니다. 저는 영국 에든버러 대학교(University of Edinburgh)에서 언어학(Linguistics) 박사 학위를 받았습니다.

그 후 텍사스 대학교 오스틴(UT Austin)에서 언어학과 교수로 일하면서 주로 전산 언어학(Computational Linguistics, NLP)을 연구하고 가르쳤구요. 2013년에 People Pattern 창업을 거쳐, 2017년 부터는 Google Research에서 리서치 사이언티스트로 일하고 있습니다. 저는 현재 Google Research로 옮겨왔지만 People Pattern 서비스는 여전히 잘 운영되고 있어요.

저는 박사과정을 하면서 '컴퓨터로 인간의 언어를 어떻게 분석하고 처리할 것인가'를 연구했습니다. 사실 언어학이라는 학문 자체가 본질적으로 '패턴(Pattern)'을 찾는 일이예요. 문법, 어휘, 화법 등에서 나타나는 인간의 무의식적인 규칙과 구조를 발견하는 거죠.

소셜 미디어가 폭발적으로 성장하는 걸 보면서, 인류 역사상 가장 거대한 '언어 데이터셋'을 보고 있다는 걸 깨달았습니다. 사람들의 트윗, 포스팅 하나하나가 생각, 관심사, 그리고 자신이 속한 '부족(Tribe)'의 정체성을 드러내는 언어적 증거였으니까요.

Q2. 안정된 교수(Professor)직을 그만두고 왜 창업이라는 도전을 하셨나요?

교수 생활은 정말 좋았습니다. 연구하고, 논문 쓰고, 학생들 가르치는 일은 보람찼죠. 마흔쯤 되었을 때, 안정된 길을 걷고 있었지만 동시에 어떤 '간극'을 느꼈습니다.

당시 기업들은 소셜 미디어를 분석한다면서 고작 '우리 브랜드가 몇 번 언급됐나?'(Mention) 혹은 '긍정/부정인가?'(Sentiment) 같은 단순 키워드 카운팅에 머물러 있었습니다. 저는 답답했어요.

"지금 중요한 건 '스타벅스'라는 단어가 1만 번 나온 게 아니야. 그 말을 하는 사람들이 누구인지가 중요하지!"

제 연구실(Lab)에서는 이미 NLP 기술*로 특정 집단이 사용하는 고유한 언어, 관심사, 관계망을 분석하고 있었어요. 이 기술을 시장에 적용하면, 기업들이 고객을 완전히 새로운 차원에서 이해할 수 있다는 확신이 들었습니다. 결국 기업들은 고객의 '키워드'가 아니라 '페르소나'를 봐야 하는 거죠.

연구실에만 머물기엔 시장의 문제가 너무나도 명확했고, 제 손에는 문제를 풀 '무기(전산언어학)'가 있었습니다. 논문으로만 남겨두기엔 너무 아까웠죠.

제이슨은 순수학문에 기술을 접목하여 비즈니스로 전환한 사례예요.

Q3. '페르소나'를 본다는 것, People Pattern은 구체적으로 어떤 서비스였나요?

Audience Inttelligence 플랫폼, 'People Pattern' 웹사이트 모습이예요. 클릭시 사이트로 이동해요.

People Pattern은 '오디언스 인텔리전스(Audience Intelligence)' 플랫폼이예요. 기존 툴이 "A"라는 키워드를 검색하면 키워드가 포함된 트윗 100만 개를 보여줬다면, People Pattern은 트윗을 작성한 100만 명의 사람들을 분석했습니다. 그리고 사람들을 유의미한 '페르소나'로 군집화(Clustering)해서 보여줬죠.

예를 들어볼까요? '커피'에 대해 이야기하는 사람들을 분석한다고 해봅시다. 기존 툴은 뭐라고 할까요? "커피 언급 5만 건, 긍정 60%"죠. 끝입니다. 그런데 People Pattern은 완전히 다릅니다. 5만 건을 작성한 사람들을 들여다보고, 이렇게 말해줍니다.

People Pattern은 인문학적 해석이 기술적 경쟁력으로 변환된 과정을 강조해요

이렇게 분류가 완료되면, 마케터는 A그룹에게는 '성능'을, C그룹에게는 '보조금'을 강조하는 완전히 다른 메시지를 보낼 수 있습니다. 바로 '사람들별 패턴(People Pattern)'이었어요.

물론 저희는 창업 초기부터 명확한 윤리 원칙을 세웠습니다. 개인정보를 식별할 수 있는 비공개 데이터나 DM은 절대 보지 않았고, 오직 '공개된(Public)' 데이터만을 다뤘습니다. 또한 저희는 '서울 사는 홍길동' 한 명을 타겟팅하지 않았습니다. 수천, 수만 명 단위의 '집단(Aggregate)' 패턴만을 분석했죠. 목표는 '감시(Surveillance)'가 아니라, 기업이 엉뚱한 사람에게 스팸을 보내는 대신 '관련성(Relevance)' 높은 정보를 주도록 돕는 일이었습니다.

Q4. 교수님이 창업하실 때, 첫 '팀 빌딩'은 어떻게 하셨나요? 비즈니스 경험이 중요했을 텐데요.

정확합니다. 저는 '무엇을 만들 수 있는지(What)'는 알았지만, '이걸 어떻게 팔고 회사를 운영하는지(How)'는 몰랐습니다. 제가 아무리 NLP 모델을 잘 만들어도, 제품으로 포장하고, 세일즈하고, 투자받는 일은 완전히 다른 역량이었죠.

그래서 저와 켄 초(Ken Cho)가 함께 하면서 최상의 팀파워를 만들었어요. 소규모의 크로스 기능 팀(cross-functional team)으로 시작해서 MVP(최소 기능 제품) 개발에 집중했습니다. 저는 '기술적 해자(Moat)'를 깊게 파는 데 집중했고, 켄은 기술을 시장에서 가장 매력적인 '상품'으로 만들어 팔았습니다.

 People Pattern의 창립자/CEO인 켄 초 (Ken Cho) 예요.

Q5. 학계 출신(교수님)과 비즈니스/기술 분야 전문가가 섞인 팀인데요. '언어'가 다른 팀의 문화는 어떻게 만드셨나요?

초기에 가장 어려웠던 건 '기술보다 시장을 이해하는 일'이었습니다. 연구자로서는 '더 좋은 모델'을 만들고 싶었지만, 창업자는 '사람들이 실제로 돈을 낼 가치'를 정의해야 하죠.

저는 '중간 다리(Bridge)' 역할을 했어요. 학자의 언어와 마케터의 언어는 완전히 다르거든요. 엔지니어가 "이 알고리즘의 F1 스코어가..."라고 말하면, 저는 마케터에게 "당신이 찾는 고객 그룹을 90% 정확도로 찾아낼 수 있다는 뜻이예요"라고 번역해주죠. 반대로 마케터가 "밀레니얼 친환경 소비자를 찾고 싶어요"라고 하면, 엔지니어에게는 "20-30대, 지속가능성 키워드, 특정 브랜드 팔로워 패턴을 변수로 넣어봅시다"라고 통역했구요.

팀이 성장하는 과정에서도, 모든 회의에서 '데이터가 말하는 것(What data says)'과 '사람(고객)이 느끼는 것(What people feel)'을 동시에 다루는 문화를 만들었습니다. 기술과 해석이 함께 움직이는 팀, People Pattern의 핵심이었다고 할 수 있습니다.

Q6. '최고 과학자'로서, '언어학'을 '알고리즘'으로 어떻게 바꾸셨나요?

아까 '통역자' 역할을 말씀드렸는데요, 더 구체적으로는 '개념 설계자(Concept Designer)'였다고 할 수 있어요. 통역만 하는 게 아니라, 언어학 이론을 실제로 '구현 가능한 설계도'로 만드는 거죠.

엔지니어에게 "언어학적 페르소나를 코딩해 주세요"라고 막연하게 말할 수는 없잖아요. 제가 해야 할 일은 추상적인 개념을 컴퓨터가 알아들을 수 있는 '언어적 특징(Linguistic Features)'으로 분해하는 겁니다.

예를 들어, 마케터가 "환경 운동가를 찾고 싶어요"라고 말하면, 저는 이걸 페르소나를 정의하는 '모델'로 만들어요.

저는 '페르소나를 구성하는 특징(Feature)들의 집합'을 설계하고, 어떤 특징에 가중치를 더 줘야 페르소나가 더 정확해지는지를 정의했습니다. 즉, 복잡한 사회언어학적 이론을 엔지니어가 구현할 수 있는 '알고리즘의 청사진'으로 만드는 일이었죠.

제이슨은 언어학적 개념을 기계가 이해하는 변수(feature)로 분해하는 역할을 했어요.

Q7. B2B SaaS, 특히 '정확한 타겟팅'이라는 가치를 어떻게 증명하고 파셨나요?

이전 툴들이 '데이터의 바다'를 줬다면, 우리는 '마실 수 있는 물'을 줬습니다.

저희의 세일즈 포인트는 '낭비되는 부분을 제거한다'였습니다. 마케팅 담당자를 만나면 이렇게 말했죠. "지금 당신의 광고 예산 80%가 관련 없는 사람들에게 낭비되고 있습니다. 광고를 본 사람들은 당신 고객이 아니에요."

저희는 A/B 테스트를 통해 증명했어요. "기존 방식대로 100만 명에게 광고(A안)하는 것과, People Pattern이 찾아낸 10만 명의 '핵심 페르소나'에게 광고(B안)하는 방식의 전환율을 비교해 보시죠."

결과는 압도적이었습니다. B안의 광고 효율(ROAS)이 5배, 10배씩 높게 나왔죠. 저희는 '더 많은 데이터'를 판 게 아니라 '더 높은 전환율'이라는 '숫자'를 팔았습니다. CFO가 사랑할 수밖에 없는 제안이었죠.

Q8. 자금 조달은 어떻게 하셨나요?

자금 조달은 비교적 순조로웠어요. 2013년 창업한 이후 같은 해 12월, Mohr Davidow Ventures가 리드한 시리즈 A 라운드에서 450만 달러(약 50억 원)를 유치했습니다. 투자금은 초기 데이터 인프라를 구축하고 B2B SaaS 모델 기반의 제품을 고도화하는 데 핵심적인 역할을 했어요.

Q9. 창업 여정 이후, 현재는 Google Research에 계십니다. 앞으로의 비전은 무엇인가요?

AI가 발전할수록 중요한 건 '예측(Prediction)'이 아니라 '이해(Understanding)'입니다. 데이터 뒤에 숨어있는 '의미'를 해석하는 기술, 인문학과 기술이 만나는 지점이라고 생각합니다.

People Pattern을 거쳐 현재 Google Research에 오기까지, 제 목표는 늘 같았습니다. 언어, 기술, 그리고 사람 사이의 다리를 놓는 일이죠.

기술은 차가울 수 있지만, 기술로 '사람들간의 패턴'를 읽어내는 해석은 지극히 인간적이니까요. 저는 앞으로도 다리를 계속 만들고 싶습니다.

📚 포리스 플러스+: '키워드'를 넘어 '페르소나'로 - 언어학의 힘

제이슨이 발견한 시장의 '빈틈'은 무엇이었을까요? 바로 '데이터'와 '인사이트'의 간극입니다.

대부분의 툴은 '무슨 말(What)'이 오가는지만 보여줬습니다. (예: "커피 언급 1만 건") 단순한 '데이터'입니다. 하지만 마케터에게 진짜 필요한 건 '누가(Who), 왜(Why), 어떻게(How)' 말을 하는가에 대한 '인사이트'였죠.

People Pattern은 여기에 언어학, 특히 사회언어학(Sociolinguistics)과 전산언어학(NLP)을 적용했습니다.

'커피'를 언급한 사람들을 분석했더니, [A그룹: 스페셜티 원두와 드립 방식을 논하는 마니아 집단]과 [B그룹: 아침 출근길 1달러 커피의 가성비를 논하는 직장인 집단]을 발견합니다. 두 집단에게 같은 마케팅을 하는 건 낭비죠.

▶️ 창업자가 배워야 할 교훈 

여러분의 전공은 세상을 바라보는 독특한 '렌즈'입니다. 제이슨에게 언어학은 '인간 집단을 분류하는 렌즈'였습니다. 렌즈를 '기술(NLP)'로 스케일업하자 강력한 비즈니스 모델이 탄생했죠. 여러분들 전공(사회학, 심리학, 역사학)은 데이터를 어떤 '인사이트'로 바꿔줄 수 있을지 생각해보세요.

포리스 인사이트

오늘 제이슨 교수의 이야기에서, 인문사회학 전공 창업자가 가져야 할 4가지 핵심 역량을 정리해 보았습니다.

1. 인문사회학 전공 창업가의 제1 역할: '개념 설계자(Concept Designer)'

엔지니어는 '어떻게(How)' 만들지 알지만, HSS 창업자는 '무엇을(What)' 만들어야 하는지 정의해야 합니다. 제이슨이 '페르소나'를 '언어적 특징들의 집합'으로 정의했듯이, CEO의 첫 임무는 제품이 해결하려는 추상적인 가치(예: 신뢰, 재미, 학습)를 개발자가 코드로 구현할 수 있는 '모델'과 '로직'으로 설계하는 일입니다.

💡 CEO가 갖춰야 할 역량: 개념적 모델링 (Conceptual Modeling)

▶️ CEO로서 이렇게 개발하세요

2. 인문사회학 창업가의 '나이'는 '경쟁력': 40대에 쌓아 올린 '경험의 해자'

많은 석박사 독자님들이 '창업하기엔 너무 늦지 않았을까' 고민하시는 경우 있죠? 제이슨은 마흔에 창업했어요. '늦은 시작'이 아니라 '집약된 경험'을 의미합니다. People Pattern의 경쟁력은 '더 빠른 기능'이 아니었어요, '더 깊이 있는 분석'이었죠. 깊이는 20대 창업자가 흉내 낼 수 없는, 제이슨이 수십 년간 쌓아온 '전산 언어학'이라는 학문적 배경에서 나왔습니다. '시간이 만든 해자(Moat)'야말로 HSS 창업가의 가장 강력한 무기입니다.

💡 CEO가 갖춰야 할 자질: 경험의 자산화 (Monetizing Experience)

▶️  CEO로서 이렇게 준비하세요

3. 인문사회학 전공 창업가의 첫 단추: '시장의 문제'를 '연구 주제'보다 우선하기

제이슨은 '재미있는 연구'를 한 게 아니라 '시장이 돈을 지불할 문제'를 풀었습니다. 제이슨은 기업들이 '키워드 카운팅'에 좌절하고 있다는 사실을 명확히 알았고, 자신의 연구(NLP)가 문제를 정확히 해결할 수 있다고 보았습니다. (Lab-to-Market)

💡 CEO가 갖춰야 할 역량: 시장 문제 식별력 (Market-Problem Fit)

▶️ CEO로서 이렇게 무장하세요

4. 인문사회학 전공 창업가의 성공 공식: '연구실(Lab)'과 '시장(Market)'을 잇는 파트너십

제이슨은 자신이 CEO의 모든 역할을 할 수 없음을 인정했습니다. 그리고 비즈니스와 세일즈에 능한 Ken Cho(경영인)를 CEO로 영입해 '완벽한 팀'을 꾸렸습니다. 학자 창업가에게는 '연구 파트너'가 아닌 '비즈니스 파트너'를 알아보는 눈이 결정적입니다.

💡 CEO가 갖춰야 할 자질: '랩-마켓 브릿지(Lab-to-Market Bridge)' 구축

▶️  CEO로서 이렇게 실행하세요

이번 주 제이슨 볼드리지의 이야기, 재밌으셨나요?

"기술창업은 기술에서 시작하지 않는다."

제이슨의 커리어는 이 문장의 증거입니다. 제이슨은 언어학자였지만, 결국 '사람을 이해하는 기술'을 만든 사람이었죠.

인문사회학적 사고는 기술창업의 반대편이 아니라, 출발점입니다.

세상을 깊이 해석하는 능력 — 이 능력이 기술을 움직이게 하는 첫 연료입니다.

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@ 포리스

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