스케일 솔루션 소개: 우버의 비즈니스 모델 다양화
우버의 새로운 부서인 스케일 솔루션은 다양한 용도를 위한 포괄적인 AI 데이터 라벨링 및 주석 서비스를 제공할 수 있도록 자리 잡고 있습니다. 이 확장은 단순한 내부 사업이 아니라 외부 고객에게도 서비스를 제공할 목적으로 진행되며, 이미 아우로라 이노베이션, 나이언틱과 같은 회사들이 참여하고 있습니다. 이러한 외부 파트너십은 우버의 플랫폼이 승차 공유를 넘어 자율주행차 및 증강 현실 산업을 지원할 수 있는 잠재력을 보여줍니다.
우버는 미국, 캐나다, 인도, 폴란드, 니카라과 등 여러 국가에서 계약직을 채용할 계획입니다. 이 계약자들은 이미지 및 비디오 주석, 텍스트 라벨링, 지도 검증, 음식점 메뉴 디지털화와 같은 전문 작업을 맡을 것입니다. 또한, AI가 생성한 코딩 솔루션을 평가하고 다양한 모바일 장치에서 기능을 테스트하는 업무도 담당할 예정입니다.
글로벌 인력 및 기술 요구 사항
스케일 솔루션을 위한 채용 전략은 특정 전문성을 가진 숙련된 계약자를 채용하는 것입니다. 우버는 AI 모델 개발에 기여할 수 있는 코딩, 언어 능력 및 문화적 통찰력을 가진 인재를 찾고 있습니다. 이러한 능력은 현지 시장에 맞추고 AI 솔루션이 각 지역에 적절하게 맥락화되도록 하기 위한 작업에 필수적입니다.
이러한 작업에 대한 보상은 작업 기반 모델을 따르며, 근로자는 월별 보상을 받게 됩니다. AI 데이터 라벨링으로 확장함으로써, 우버는 기존의 운전이나 음식 배달 등의 전통적인 서비스 외에 기회 제공을 통해 광범위한 계약자 관리 전문성을 활용하고자 합니다.
주요 작업 및 시장 기회
스케일 솔루션에서 일하는 근로자들은 AI 모델을 훈련하고 개선하는 데 필수적인 다양한 작업에 참여합니다. 이러한 작업에는 다음이 포함됩니다:
- 이미지, 텍스트, 비디오 주석: 이미지 인식, 자연어 처리 등에서 AI 능력을 향상시키는 데 필수적입니다.
- 지도 검증: 우버의 지리 위치 및 지도 시스템을 개선하는 데 도움을 줍니다.
- 음식점 메뉴 디지털화: 우버 이츠의 메뉴 데이터를 디지털화하여 정확성을 높입니다.
- 기능 테스트 및 코딩 평가: AI에 의해 생성된 코딩 솔루션을 평가하여 우버의 내부 소프트웨어 개발 프로세스를 개선합니다.
AI 데이터 라벨링 시장은 AI 모델을 위한 고품질 훈련 데이터에 대한 수요 증가로 빠르게 성장하고 있습니다. 스케일 솔루션은 이러한 성장하는 수요를 활용하여, 최근 138억 달러의 평가액으로 10억 달러의 자금을 확보한 스케일 AI와 같은 기존 업체들과 경쟁할 계획입니다.
우버의 기계 경제 전문성을 활용하다
우버는 분산된 계약자 기반 인력을 관리하는 독특한 전문성을 데이터 라벨링이라는 전문 분야로 확장하고 있습니다. 자동화를 인간 노동과 결합하여 우버는 효율성을 높이고 비용을 낮추는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 접근 방식은 우버의 승차 공유, 화물 및 음식 배달과 같은 내부 능력을 강화할 뿐만 아니라, 다른 산업에 대한 서비스 제공자로서의 입지를 다지는 데 도움이 됩니다.
스케일 솔루션 팀은 미국과 인도를 주요 허브로 여러 국가에서 운영될 것입니다. 이 확장에는 샌프란시스코, 뉴욕 및 시카고에서 기업 고객과의 관계를 관리할 책임이 있는 계정 관리자의 채용도 포함됩니다.
AI 환경에서의 우버의 위치 선정
스케일 솔루션을 통해 우버는 자신의 핵심 승차 공유 비즈니스의 변동으로부터 회사를 보호할 수 있는 고성장 기술 관련 분야에 진출하고 있습니다. 자율주행차, 증강 현실, 물류와 같은 산업을 목표로 하여 우버는 기업 AI 서비스를 통해 새로운 수익원을 창출하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 움직임은 우버를 스케일 AI와 같은 주요 경쟁자들과 겨루게 할 뿐만 아니라, 고품질 데이터 라벨링 서비스에 대한 세계적인 수요를 활용할 기회를 열어줍니다.
시장 및 주요 이해관계자에 미치는 영향
우버의 AI 데이터 라벨링 시장 진출은 현재의 시장 구조에 혼란을 줄 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 스케일 AI와 같은 기존 업체들은 우버가 규모, 인프라 및 운영 전문성을 활용하여 시장의 효율성을 높일 때 새로운 가격 압박에 직면할 수 있습니다. 자동화와 숙련된 인력의 조합은 업계의 효율성 기준을 재정의하고 AI 훈련 데이터에 대한 비용 효율적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.
이 확장으로 영향을 받는 주요 이해관계자는 다음과 같습니다:
- 외부 고객: 아우로라 이노베이션과 나이언틱과 같은 기업들은 우버의 데이터 라벨링, 현지화 및 모바일 테스트 전문성을 통해 혜택을 볼 수 있습니다.
- 기계 근로자: 프로그래밍 및 언어 역할을 포함한 우버의 기계 노동력은 전문 기술을 가진 사람들에게 새로운 기회를 열어주지만, 기계 근로자 간의 경쟁이 치열해질 경우 임금이 억제될 우려도 있습니다.
- 투자자: 우버의 AI 데이터 라벨링 진출은 특히 회사가 이 급성장하는 시장의 상당 부분을 차지하는 데 성공하면 투자자 신뢰를 높이는 중요한 요소가 될 수 있습니다.
시장 예측 및 도전 과제
우버의 AI 서비스 다각화는 AI 개발 생태계에서 더 큰 역할을 하려는 의지를 나타냅니다. 회사는 궁극적으로 인간 노동과 자동화된 AI 능력 간의 다리를 연결하는 AI 서비스의 주요 공급자로 발전할 수 있습니다. 그러나 성공은 비용 효율성과 근로자 유지, 서비스 품질 보장, 잠재적 규제 도전을 관리하는 능력에 달려 있습니다.
규제 검토가 증가할 가능성이 있으며, 특히 근로자 분류 및 임금 공정성에 관해서입니다. 또한, 다양한 국가와 지역에서의 규정 준수를 보장하는 것이 회사에 상당한 도전 과제가 될 수 있습니다.
우버의 미래에 대한 전략적 비전
스케일 솔루션을 통한 AI 데이터 라벨링으로의 확장은 인간과 AI 능력을 연결하는 트렌드 세터가 될 수 있습니다. 비용, 규모 및 품질의 균형을 맞춤으로써 우버는 AI 서비스 시장에서 두드러진 주요 플레이어로 부상할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 잘 관리된다면 이 움직임은 우버의 성장을 크게 기여하여, 운송 및 배달뿐만 아니라 기술 기반 AI 개발의 미래에서도 리더로 자리매김할 수 있습니다.