Intro

On Thursday, July 10, 2025, I had the privilege of speaking at Unilever Korea, delivering a presentation on the impactful role of AI in business. The event was a significant gathering following its monthly townhall, with the CEO and all employees in attendance.

Unilever Korea’s request was clear: the topic needed to resonate with everyone, not just those in specific departments like marketing or logistics. They wanted to understand the importance of AI utilization and how their employees should prepare for the future shaped by AI. I teamed up with my co-founder, Woosang Kim, to cover the following key areas:

Why Isn’t There a Company Like OpenAI in Korea?

We began by exploring why there is no OpenAI in Korea despite a number of brilliant scientists and engineers working in the field at approximately the same time Sam Altman started it. This served as an effective attention-grabber (please contact me if you want to hear my perspective!).

“Data for AI”

Our presentation then highlighted that the era of “Every Company is a Software Company” is rapidly evolving into “Every Company is an AI Company”. We emphasized that the most crucial aspect of AI utilization for businesses is data. It is because 99% of people will not become an advanced AI technology developer, but rather an intelligent user of AI. Then we delved into the importance of Data ETL (Extract, Transform, Load) , explaining how data acts as the fuel for AI and how its collection, processing, and deployment directly influence AI’s effectiveness. Furthermore, we discussed the significance of leveraging data for AI training.

Data Readiness Is the key to Building Your Own Domain-Expert AI

While foundation models are trained by companies like OpenAI, tailoring/finetuning/customizing (whichever term you choose to use) AI for specific business domains requires internal data provision and strategic choice of training approach. We also touched upon AI learning methods like RAG (Retrieval Augmented Generation) and DPO (Direct Preference Optimization), which allow companies to make their AI more specialized and reduce “hallucinations”. Ultimately, the core message was about data readiness and how every employee at Unilever Korea, as a domain expert, can contribute to training AI with their specialized knowledge.

Closing Thoughts

The reception was enthusiastic, and the level of engagement was very high. Many leaders from various departments approached Woosang and me afterward to discuss their specific departmental needs. This helped us to understand the realistic challenges and opportunities that FMCG companies encounter in the AI age. For example, customizing publicly available LLMs to become effective and trustworthy advisors or collaborators in your specific domain requires a fair amount of effort. Yet, despite recognizing its importance, most companies do not yet have a clear approach, dedicated budget, team, or external resources for this work.

We are truly grateful for the opportunity Unilever Korea extended to us and were delighted to receive a thoughtfully selected goodie box featuring Unilever’s main brands.

유니레버코리아: AI 및 디지털 전환

들어가는 말

2025년 7월 10일 목요일, 저희는 유니레버코리아의 초청으로 커머스와 리테일 분야에서 AI가 어떤 변화를 만들어 낼 것인지에 대해 강연하는 기회를 가졌습니다. 이번 행사는 회사의 월례 타운홀 미팅 직후에 진행되었으며 사장님을 비롯한 전 임직원이 참석했습니다.

유니레버코리아의 사전 요청은 명확했습니다. 주제가 마케팅이나 물류 등 특정 부서에만 국한되지 않고, 모든 구성원이 공감할 수 있어야 한다는 것이었습니다. 또한 AI 활용의 중요성과 직원들이 AI가 만들어갈 미래를 어떻게 준비해야 하는지를 함께 고민하길 원했습니다. (또 저희 회사  홍보에만 치중하지 않기를 바란다는 당부도 있었습니다.) 저는 공동 창업자인 김우상님과 함께 다음 주제들을 중심으로 이야기를 풀어 나갔습니다.

한국에는 왜 OpenAI 같은 기업이 없을까?

먼저, 샘 알트만이 OpenAI를 시작하던 시기와 거의 동시에 한국에도 수많은 훌륭한 과학자와 엔지니어들이 AI 분야에서 야심 차게 회사를 시작했음에도 불구하고, 왜 한국에는 OpenAI 같은 기업이 없을까라는 질문으로 강연의 문을 열었습니다. 전사 교육을 받아보신 분들이라면 이런 주제로 시작하는 게 청중의 관심을 끌기에 꽤 효과적이라는 걸 공감하시겠죠! (제 관점이 궁금하시다면 언제든 연락 주세요.)

AI활용의 핵심은 바로 “데이터”

이어 “Every Company is a Software Company”의 시대가 “Every Company is an AI Company”의 시대로 빠르게 전환되고 있음을 강조했습니다. 저희는 기업의 AI 활용에 있어 가장 핵심적인 요소는 바로 “데이터”라는 점을 설명했습니다. 왜냐하면 99%의 사람들은 최신 AI 기술을 연구하고 개발하기보다는, 능숙하게 AI를 활용하는 사용자가 되는 것이 목표일 것이기 때문입니다. 이에 따라 저희는 데이터 ETL (추출, 정제, 로딩)의 역할과 중요성에 대해 깊이 파고들어, 데이터가 비유적으로 AI의 연료 역할을 한다는 점 또 데이터를 어떻게 수집, 처리, 로딩하느냐가 도메인에 특화된 AI의 정확성과 효율성에 직접적인 영향을 미친다는 점을 강조했습니다. 또한, AI “학습”을 위한 데이터 활용의 중요성도 함께 다뤘습니다.

데이터 준비 상태가 우리 회사만의 AI를 만드는 데 있어 핵심

Foundation 모델은 OpenAI와 같은 기업들이 훈련하지만, 각 기업의 비즈니스 도메인에 맞게 AI를 tailoring/finetuning/customizing (어떤 용어를 쓰든)하려면 내부 데이터 제공과 신중한 훈련 방식 선택이 필수적입니다. 이어서 RAG (검색 증강 생성) 및 DPO (직접 선호 최적화) 같은 AI 학습 방법에 관해서도 설명했습니다. 이러한 방법들은 이는 기업이 AI를 더 전문화하여 학습시키고, “환각(hallucinations)”을 줄이는 데 도움이 됩니다. 결국 저희가 전하고자 한 핵심 메시지는, 유니레버코리아의 모든 임직원이 각자의 전문성을 십분 발휘하면 AI 근원 기술에 대한 이해가 부족하더라도 데이터 준비 상태(Data Readiness)를 기반으로 AI 활용에 크게 기여할 수 있다는 것이었습니다.

소비재 회사들이 직면한 어려움과 기회

행사의 반응은 매우 뜨거웠습니다. 여러 부서의 리더들이 강연 후 김우상님과 저에게 다가와 각 부서가 겪고 있는 어려움 그리고 기회에 관해 이야기를 나누었습니다. 저희 역시 이를 통해 FMCG 기업들이 AI 시대에 직면한 현실적인 도전과 기회를 이해하는 데 큰 도움이 되었습니다. 예를 들어, 대형 언어 모델(LLM)을 각 회사의 전문 분야에 맞게 또 신뢰할 수 있는 협업툴로 만들기 위해서는 상당한 노력이 필요합니다. 그러나 대부분의 회사가 그 중요성을 인식하고 있음에도 불구하고, 이를 위한 명확한 접근 방식이나 예산, 전담 팀, 외부 자원을 아직 마련하지 못한 상태인 것으로 보입니다.

이번 기회를 주신 유니레버코리아에 진심으로 감사드립니다. 마지막으로 유니레버의 주요 브랜드들로 구성된 굿즈 박스를 받게 되어 정말 기뻤습니다.