(Source : Google)

2005년 Box를 창업할 때는 정말 힘들었어요.

인터넷도 느리고, iPhone도 Chrome도 없던 시절이었거든요.
그때는 사람들에게 "클라우드가 미래예요"라고 설득해야 했어요. IT 부서 사람들은 "우리 서버를 AWS에 맡기라고? 말도 안 돼!"라고 했죠.

하지만 지금 AI는 완전히 달라요.
CEO나 마케팅 부서장이 ChatGPT를 써보고는 "이거 우리 마케터보다 카피를 더 잘 쓰네"라고 놀라거든요.
더 이상 AI가 미래라고 설득할 필요가 없어요.
문제는 이제 "어떻게 안전하고 믿을 만한 AI를 우리 데이터에 적용하느냐"예요.

기업 데이터를 두 종류로 나눠보세요.

구조화 데이터는 데이터베이스에 들어가는 고객 ID, 매출액, 파트너 이름 같은 거예요.
비구조화 데이터는 계약서, 인보이스, 마케팅 자료, 프레젠테이션 같은 문서들이에요.

놀라운 건 기업 데이터의 대부분이 비구조화 데이터라는 거예요.
그런데 2년 전까지는 이 문서들에게 질문을 할 수가 없었어요.
데이터베이스에는 "매출 1억 이상인 고객 찾아줘"라고 할 수 있지만, 문서 더미에는 불가능했거든요.

AI 에이전트가 이걸 바꿔놨어요.
이제 모든 문서가 질문에 답할 수 있고, 업무 자동화도 가능해졌어요.
갑자기 회사의 모든 파일이 엄청난 자산이 된 거죠.

(Source : Gemini 생성)

언론에서는 "AI가 우리 일자리를 뺏어간다"고 하는데, 이건 대기업 안을 모르고 하는 소리예요.

실제로 회사 안에서 하루 종일 뭘 하는지 살펴보세요. 정말 전략적이고 중요한 일이 얼마나 될까요?

이메일 보내고, 정보 찾고, 문서에서 데이터 뽑고...
이런 일들이 대부분이에요.정작 고객과 만나고, 혁신적인 제품 만들고, 고객을 더 잘 도와주는 전략적인 일은 시간이 없어서 못 해요.

만약 AI 에이전트가 이런 비전략적 업무를 다 해준다면?
회사들은 눈이 번쩍 뜰 거예요.
"이제 우리가 정말 하고 싶었던 일들을 할 수 있겠네!"

(Source : Gemini 생성)

Amazon처럼 수십만 명이 있는 회사라면, "AI로 효율성을 높여서 더 적은 인원으로도 할 수 있어"라고 생각할 수 있어요.
이미 충분히 큰 시장에서 운영하고 있으니까요.

하지만 50명짜리 스타트업을 생각해보세요.
AI 덕분에 500명 회사처럼 일할 수 있다면?
더 많은 시장에 진출하고, 고객을 더 잘 서비스하고, 더 빠르게 제품을 만들 수 있어요.
결국 이 50명 회사가 100명으로 더 빨리 성장하게 되는 거죠.

큰 회사는 AI로 효율성을 얻지만, 작은 회사는 AI로 레버리지를 얻어요.
이게 핵심 차이예요.

기존 SaaS는 "변호사가 몇 명이에요? 그럼 변호사 수만큼 라이선스 팔게요"였어요.

변호사가 3명뿐이면 3개만 팔 수 있었죠.
시장 크기에 한계가 있었어요.

하지만 AI 에이전트는 무제한 변호사 역할을 할 수 있어요.
그럼 더 이상 사람 수로 팔 수 없죠.
대신 "계약서 몇 개 검토할 건가요?"로 바뀌어요.

예를 들어 사람이 계약서 하나 검토하는데 5~10달러(약 6천~1만 3천원)라면, AI는 10센트(약 130원)에 할 수 있어요.
고객한테는 2달러(약 2천 6백원)에 팔고요.
고객은 80% 절약하고, 우리는 20배 마진을 얻어요.

핵심은 AI 토큰 위에 얼마나 많은 소프트웨어를 쌓느냐예요.
단순히 토큰만 재판매하면 2배 마진밖에 못 얻지만, 제대로 된 소프트웨어를 만들면 80~90% 마진도 가능해요.

(Source : Google)

Geoffrey Moore의 "Crossing the Chasm"에 나오는 "Core vs Context" 개념이에요.

Disney에게 핵심(Core)은 멋진 캐릭터 만들기예요.
HR 시스템은 맥락(Context)이고요.

Disney는 Pixar(픽사, 3D 애니메이션 스튜디오)를 위한 기술에는 투자해야 하지만, HR 시스템 기술에는 투자할 이유가 없어요.
그냥 직원들 월급만 제때 나가면 되거든요.

대부분 회사가 이래요.

"우리가 AI로 HR 시스템 만들 수 있어"라고 해도, 3년 후 버그 생겨서 월급이 잘못 나가면? 새벽 3시에 IT 팀을 깨워야 해요.
내부 IT 팀을 고소할 수도 없고, AI 업체를 고소하기도 어렵고요.

맥락 업무는 외주 주는 게 낫다는 거죠.
모두들 핵심 업무에만 집중하고 싶어 해요.
그게 바로 Core vs Context를 잘 구분해야 하는 이유죠.

(Source : Google)

첫째, 세 권 책을 꼭 읽으세요.
"Innovator's Dilemma", "Crossing the Chasm", "Blue Ocean Strategy".
B2B 시장 한다면 이 책들 내용을 깊이 이해하면 다른 스타트업보다 10배는 유리해져요.

둘째, 혼자 하지 마세요.
기술을 전혀 모르는 친구라도 좋으니 같이하세요. 힘든 시기를 함께 버텨낼 사람이 필요해요.

셋째, 순풍을 타세요.
AI가 정말로 그 시장을 변화시키는지 확인하세요.
변화 없는 시장에서 싸우면 불필요하게 고생만 해요.

마지막으로, 지금이 기회예요.
AI로 인한 Golden Time이 지금이라는 얘기예요.
AI로 인한 기회의 창이 열렸는데, 이 창은 앞으로 3년 정도 더 지속될 거예요.

이 기간 동안 다음 수백 개의 위대한 회사들이 시작될 거고요.
이런 기회는 10~20년에 한 번 오니까, 지금 3-4년간은 크게 가야 해요.
이 기회는 또 금새 지나갈 테니까요.

• AI 도입은 설득이 아닌 실행의 문제가 됨
  클라우드 전환 때와 달리 AI는 더 이상 설득이 필요 없어요. 경영진이 직접 ChatGPT를 써보고 그 효과를 체감했기 때문이에요. 이제 문제는 "AI를 도입할지 말지"가 아니라 "어떻게 안전하게 도입할지"로 바뀌었어요. VC 입장에서는 AI 스타트업의 시장 진입 장벽이 크게 낮아진 셈이죠.

• 비구조화 데이터가 새로운 금맥이 됨
  기업 데이터의 대부분을 차지하는 문서, 계약서, 프레젠테이션 같은 비구조화 데이터가 드디어 활용 가능한 자산이 되었어요. 이전까지는 검색조차 어려웠던 이 데이터들이 AI로 인해 질문과 답변이 가능한 살아있는 지식 베이스로 변모했어요. 이는 완전히 새로운 소프트웨어 카테고리의 탄생을 의미해요.

• 소비 기반 비즈니스 모델의 부상
  기존 SaaS의 "사람 수 × 라이선스" 모델이 "작업량 × 단가" 모델로 진화하고 있어요. AI 에이전트는 무제한으로 일할 수 있기 때문에 사람 수 제약이 사라졌거든요. 이로 인해 훨씬 큰 시장 기회가 생겼고, 마진 구조도 개선되었어요. VC들은 이런 새로운 수익 모델을 가진 스타트업들에 주목해야 해요.

• 스타트업의 레버리지 효과가 극대화됨
  대기업은 AI로 효율성을 추구하지만, 스타트업은 AI로 스케일을 확장할 수 있어요. 50명이 500명처럼 일할 수 있다면, 더 빨리 성장하고 더 많은 시장에 진출할 수 있거든요. 결국 더 많은 일자리를 만들어내는 건 대기업이 아니라 스타트업이 될 거예요.

* AI 시대의 투자 기회는 기존 소프트웨어의 AI 버전이 아니라, AI로 인해 처음으로 가능해진 완전히 새로운 영역에 있어요. 비구조화 데이터를 활용한 새로운 워크플로우, 소비 기반 비즈니스 모델, 그리고 Core vs Context 관점에서의 새로운 서비스들이 그것이죠. 앞으로는 "AI로 무엇을 대체할까"보다 "AI로 무엇을 새롭게 만들 수 있을까"를 고민해보면 시기가 도래했다는 걸 깨닫게 되었어요. 뭔가 조금 적응할라니까 또 바뀌네요...역시 세상은 너무 빠르게 변해요.