SaaStr는 B2B 창업자들을 위한 세계 최대 규모의 커뮤니티예요.

매년 1만 명 이상이 참석하는 컨퍼런스를 운영하고, 수천만 달러의 매출을 올리는 사업체입니다. 창업자 Jason Lemkin은 2번의 창업 경험과 2억 달러 가까운 투자 경력을 가진 베테랑이에요.

올해 5월, 1만 명 규모의 연례 행사를 앞두고 영업팀 직원 2명이 현장에서 갑자기 퇴사했어요. 시장 최고 수준의 연봉을 받고 있었는데도요.

제이슨은 결정을 내렸습니다.

"인간을 더 이상 영업직에 채용하지 않겠다. AI 에이전트로 한계까지 밀어붙여 보겠다."

지금 SaaStr 사무실에 가면 예전에 영업팀이 앉아있던 책상 10개에 각각 AI 에이전트 이름이 붙어있어요. Replit용 에이전트는 'Reply', Qualified용은 'Quali', Artisan용은 'Arty'.

사무실은 조용하고, 에이전트들만 24시간 일하고 있습니다.

10명에서 1.2명으로, 생산성은 그대로

Q. 예전에는 영업팀 인원이 어떻게 구성되어 있었나요?

SDR(영업개발담당자)이 2~3명, AE(기업영업담당자)가 최대 5명 있었어요. 그래서 영업과 GTM(Go-To-Market)을 담당하는 인원이 총 8~9명 정도였죠. 이 사람들이 스폰서를 유치하고, 컨퍼런스 티켓을 판매하는 일을 했어요.

Q. 지금은 어떻게 운영되고 있나요?

지금은 인간이 1.2명이에요. 정확히 말하면, AE 1명이 풀타임으로 일하고, Amelia라는 Chief AI Officer가 자기 업무의 20% 정도를 에이전트 관리에 쓰고 있어요. 그래서 1명 + 0.2명 해서 1.2명인 거죠. 그리고 AI 에이전트가 20개 있어요.

Q. Amelia가 하는 에이전트 관리라는 게 구체적으로 뭔가요?

사람들이 "에이전트 오케스트레이션"이라고 말은 많이 하는데, 실제로 그게 뭔지 제대로 이해하는 사람은 많지 않아요. 쉽게 말하면, 에이전트들이 보낸 이메일을 매일 검토하고, 실수를 수정하고, 데이터가 제대로 흘러가는지 확인하는 일이에요. 주당 10~15시간 정도 걸려요.

Q. 10명이 하던 일을 1.2명 + 에이전트 20개가 하는 건데, 성과는 어떤가요?

생산성 측면에서 거의 비슷해요. 더 좋지도, 더 나쁘지도 않아요. 하지만 효율성은 완전히 달라졌죠. 소프트웨어는 확장이 가능하니까요.

물론 지금 당장 훌륭한 인간 영업사원 2명이 합류하고 싶다고 하면, 저도 내일이라도 채용할 거예요. Vercel, Replit, OpenAI 같은 회사들도 마찬가지라고 해요.

하지만 제가 더 이상 견딜 수 없는 건, 입사 3개월이 지났는데도 우리 회사가 뭘 하는지 모르는 사람을 연봉 15만 달러 주면서 고용하는 거예요. 그런 사람이 또 그만두면, 저는 더 이상 그걸 감당할 수 없어요.

Q. 그렇다면 AI가 대체하는 건 정확히 어떤 유형의 일인가요?

AI는 사람들이 하기 싫어하는 일을 대체하고 있어요. 그리고 중간 정도 실력이거나 평범한 사람들의 자리를 밀어내고 있어요. 이런 사람들의 일자리가 위험해요.

최고의 인재들은 AI로 인해 슈퍼파워를 얻을 거예요. 하지만 나머지는 그렇지 않을 수도 있어요. 조심해야 해요.

SaaStr가 구축한 AI 에이전트 시스템

Q. 에이전트들을 어떻게 구축했나요? 직접 만드셨어요?

ㄹsaastr.ai/agents에 가시면 저희가 만든 모든 것을 볼 수 있어요. 다 공개되어 있고, 복사해서 쓰셔도 돼요.

먼저 두 가지를 말씀드릴게요. 저는 Replit에서 정말 많이 만들어봤어요. 상위 1% 사용자예요. 하지만 GTM 관련 에이전트는 하나도 직접 만들지 않았어요.

직접 만들지 마세요. Vercel처럼 풀타임으로 일하는 뛰어난 엔지니어가 있지 않다면요.

이런 제품들을 직접 만드는 건, 자체 Notion을 만드는 것과 같아요. 할 수는 있지만, 하지 마세요. 비싸긴 해도 그렇게 비싸진 않아요. 혁신 속도가 너무 빨라서, 내부에서 만들면 몇 달 안에 구식이 돼버려요.

Q. 첫 번째로 만든 에이전트는 뭐였나요?

Deli라는 앱으로 시작했어요. 제 12년간의 콘텐츠를 학습시켜서, 사람들이 저한테 질문하듯이 물어보면 AI가 대신 답변해주는 챗봇이에요. Lenny도 Lennybot이라는 비슷한 걸 만들었잖아요.

처음에는 제 데이터가 너무 많아서 시스템이 터졌어요. 일주일 정도 걸려서 겨우 작동하게 됐죠. 그런데 사람들이 이걸 쓰기 시작하면서 이벤트 관련 질문을 하더라고요. "환불은 어떻게 받아요?", "할인 가능한가요?", "행사장이 어디예요?", "연사가 누구예요?" 이런 질문들이요.

예전에는 Intercom으로 고객 지원을 했는데, 너무 바빠서 2주 후에나 답변했어요. 최악의 고객 지원이었죠. 그런데 이 에이전트가 알아서 지원을 시작한 거예요. 그러다가 7만 달러짜리 스폰서십을 혼자서 계약까지 해버렸어요. 영업용으로 훈련받지 않은 범용 에이전트가 딜을 성사시킨 거죠. 이걸 보고 깨달았어요.

"아, 이런 앱을 몇 개 더 배포하면 되겠구나."

Q. 그래서 다음에는 어떤 에이전트를 만들었나요?

아웃바운드를 해보고 싶었어요.

저희는 Lenny처럼 120만 명의 이메일 리스트는 없지만, 40만 명 정도는 있거든요. 그래서 "SaaStr 이벤트에 다시 오세요"라고 연락하고 싶었어요.

어떤 제품을 써야 할지 몰랐어요. 그래서 Y Combinator 출신 회사인 Artisan을 골랐어요. 왜 골랐냐면, 그들이 가장 많이 도와주겠다고 했기 때문이에요.

다른 벤더는 "먼저 10만 달러를 내야 도와주겠다"고 했어요. 또 다른 벤더는 "SaaStr 같은 유명한 곳에서 실패하면 우리 평판이 나빠지니까 무섭다"고 했고요. Artisan은 "우리가 해볼게요"라고 했어요.

이게 핵심 인사이트예요. 아무것도 없는 상태에서 뭔가를 시작하면, 그것만으로도 ROI가 나와요. 저희는 Artisan으로 약 6만 개의 이메일을 보냈고, 꽤 높은 응답률을 봤어요. 이메일 품질을 어떻게 높였는지는 뒤에서 자세히 말씀드릴게요.

Q. 인바운드 쪽은요? 들어오는 문의를 처리하는 에이전트도 만들었나요?

네. Qualified라는 제품을 썼어요. Salesforce 전 CMO가 창업한 회사예요. saastrannual.com에 가시면 보실 수 있어요.

웹사이트에 채팅창을 띄워놨어요. 방문자가 언제든 질문하면 AI가 바로 응답하면서, 이 사람이 진짜 고객인지 아닌지를 자동으로 분류해줘요. 누군가 "Lenny 팟캐스트 스폰서하고 싶어요"라고 하면, "2028년까지 매진이에요, 대기자 명단에 올리시겠어요?"라고 자동 응답하는 식이죠.

더 좋은 건, 적합하지 않은 사람을 걸러낸다는 거예요. 시간을 엄청나게 절약해줘요. 그리고 24시간 작동해요.

토요일 밤 11시에 스폰서하고 싶다는 사람이 연락했는데, 바로 스폰서가 됐어요. 인간은 그 시간에 전화 안 받잖아요. 이건 정말 바로 효과가 나는 영역이었어요.

Q. 아웃바운드, 인바운드 외에 다른 용도로 쓰는 에이전트도 있나요?

네. Salesforce의 Agent Force도 꽤 일찍 도입했어요. 처음에는 뭘 해야 할지 몰랐는데, 영업팀이 "가치 없다"고 판단해서 버린 리드들을 다시 연락하는 데 쓰기로 했어요.

무슨 말이냐면, 영업팀에게 연락이 왔는데 인간이 "음, 이건 커미션이 별로 안 될 것 같아. 메타랑 400만 달러짜리 딜 진행 중이라 바빠"라고 생각해서 후속 연락을 안 한 리드들이 있어요. Agent Force를 그 리드들에만 적용했더니, 70% 응답률이 나왔어요.

이 사람들은 우리랑 교류하고 싶어 죽겠는데, 인간이 가치 없다고 판단해서 버린 거였어요. 비판적으로 들릴 수 있지만, 현실이에요. 리드가 풍부한 환경에서는 영업사원들이 많은 리드에 후속 연락을 안 해요. 사람 본성이 그래요.

에이전트 훈련의 핵심: 직접 해야 한다

Q. 이 에이전트들을 어떻게 훈련시키나요?

용어가 무섭게 들릴 수 있어요. Ingestion, Orchestration, Training 같은 말들이요. 하지만 실제로는 별로 어렵지 않아요. 10년 넘게 해온 B2B 업무와 크게 다르지 않아요. 

쉽게 설명하면 이래요.

웹사이트에 가서, 자기 회사 웹사이트 URL을 주고, 위키 URL을 주고, 교육 문서 URL을 주고, 투자설명서를 업로드해요. 그러면 에이전트가 그 데이터를 읽고 소화해요. 이걸 "Ingestion"이라고 하는데, 그냥 업로드한다고 생각하면 돼요. RAG이니 벡터링이니 하는 기술 용어는 몰라도 돼요.

자료를 업로드하면 에이전트가 어느 정도 알게 되는데, 처음에는 잘 못해요. 그러면 에이전트가 질문을 만들어내고, 여러분이 그 질문에 답하면서 점점 더 좋아지게 만들어요. Training이라는 건 그냥 질문에 답하고 개선하는 과정이에요.

Orchestration은 앞서 Amelia가 하는 일이에요. 여러 에이전트가 서로 충돌하지 않게 고객 데이터를 분류하고, 매일 에이전트가 보낸 이메일을 검토하고, 실수를 수정하는 거예요.

이렇게 30일 동안 매일 1~2시간씩 실수를 수정하면, 30일째에는 꽤 괜찮아져요. B2B나 SaaS 경험이 있는 사람이라면 누구나 할 수 있어요. 그냥 순서가 다를 뿐이에요.

Q. 이게 어렵지 않다면, 왜 다들 안 하고 있는 건가요?

직접 하려는 사람이 없어요. 팀원이 해주길 기다리거나, 에이전시가 해주길 기다리죠. 그러면 일자리를 잃을 거예요.

저희는 시가총액 100억 달러가 넘는 상장 B2B 회사와 미팅한 적이 있어요. AI를 잘 활용한다고 알려진 회사였어요. 20명 정도 참석한 콜이었는데, "이거 직접 해보신 적 있으세요?"라고 물었더니 아무도 대답을 못했어요.

다들 에이전트만 사서 주니어 SDR들한테 던져주면 알아서 팔릴 거라고 생각한 거예요. 그렇게는 안 돼요.

에이전트 벤더 선택의 기준: 기능보다 도움

Q. 훈련이 그렇게 중요하다면, 처음에 어떤 벤더를 고르느냐도 중요할 것 같아요. 어떤 기준으로 선택해야 하나요?

예전에는 최고의 소프트웨어를 찾기 위해 매트릭스를 만들고 기능을 비교했잖아요. 지금은 다른 열을 하나 더 추가해야 해요. "누가 나를 도와줄 거예요?"라고 물어봐야 해요.

계약서에 서명하기 전에 전화해서 "정말 배포를 도와줄 거예요?"라고 확인하세요. 다른 벤더가 더 좋은 제품을 가지고 있어도, 도와주지 않으면 도움 주는 쪽을 선택하세요.

저희가 성공한 이유는 처음 두 개의 에이전트를 Artisan과 Qualified랑 만들었는데, 그들이 저희랑 같이 일했기 때문이에요. 저희가 멍청한 건 아니지만, 도움이 필요했어요.

흥미로운 점은, 최고의 벤더들은 도와줄 수 없다고 생각되면 사업을 거절한다는 거예요.

Q. 좋은 기능을 가진 벤더보다 도움을 주는 벤더가 더 중요하다고요? 조금 의외인데요.

솔직히 말해서, AI GTM 도구들은 다 Claude 4 같은 대형 언어 모델 위에서 돌아가고 있어요. 다 기본적으로 API 여러 개를 섞어놓은 거예요. 소프트웨어에서 새로운 건 아니에요. 기능이 완전히 같지는 않지만, 내부적으로는 비슷한 점이 더 많아요.

그래서 훈련하는 데만도 한 달이 넘는 시간이 걸리기 때문에, 도움 없이 혼자서 좋은 소프트웨어를 사봤자 99%는 실패해요. 기능보다 "누가 도와주느냐"가 더 중요해요.

아웃바운드 이메일: 형편없는 AI 이메일을 받는 이유

Q. 아까 6만 개 이메일을 보내서 높은 응답률을 봤다고 하셨는데, 요즘 형편없는 AI 이메일이 정말 많이 오잖아요. 어떻게 하면 좋은 이메일을 만들 수 있나요?

두 가지 큰 교훈이 있어요.

첫째, 팀에서 가장 잘하는 사람의 이메일 카피를 가져와서 AI의 템플릿으로 사용하세요. 2024년에 이 제품들이 안 된다고 했던 이유가 두 가지예요. Claude 4 이전이라 대형 언어 모델이 충분히 좋지 않았고, 벤더들이 "그냥 제품 켜면 알아서 돈 벌어다 준다"고 거짓말했기 때문이에요.

AI GTM 에이전트가 성공하려면, 최고의 사람이 쓴 것을 업로드해서 훈련시키고, 거기서 여러 버전을 테스트하게 해야 해요. 에이전트는 여러 버전을 만들고 테스트하는 걸 정말 잘해요.

그래서 잘 훈련된 에이전트의 이메일을 받으면 "최고는 아니지만, 꽤 괜찮네"라고 느끼게 돼요. 오늘날 AI가 할 수 있는 수준이 그거예요.

형편없는 이메일을 받는다면, 그건 나쁜 벤더의 잘못 훈련된 제품이에요.

둘째, 사실 인간이 쓴 이메일도 그렇게 좋지 않다는 거예요. 저도 Adobe에 회사가 인수됐을 때 깨달았어요. Sam Blonde가 우리 영업 리더였는데, Adobe에서 영업사원들을 데려왔어요. 그가 "모든 사람의 이메일을 처음으로 다 읽어봤는데, 내가 본 것 중 최악의 이메일들이다"라고 했어요.

AI는 그것보다는 잘할 수 있어요.

Q. 그러면 AI가 보냈다는 걸 밝혀야 하나요? 아니면 숨기는 게 나은가요?

수십만 개를 보내면서 배운 건, 별로 상관없다는 거예요. 이메일이 가치를 더하고, 즉각적인 응답을 받을 수 있다는 걸 알면, 사람들은 AI인지 신경 안 써요.

둘 다 해봤어요. "Digital Amelia예요" 또는 "Digital Jason이에요"라고 하기도 하고, 숨기기도 했어요. 결론은, 그냥 보내도 돼요. 아무도 신경 안 써요.

가끔 창업자들이 이메일에 답장해요. "하하, AI인 거 알겠는데 꽤 좋네요. 미팅 잡을 수 있어요?" 이게 다 말해주는 거 아니에요?

영업 직종의 미래: 누가 살아남을 것인가

Q. AI가 이메일도 보내고, 인바운드도 처리하고, 리드 재활성화도 한다면, 기존에 이 일을 하던 영업 인력은 어떻게 되나요?

대학 졸업하자마자 채용해서 이메일 보내고 인바운드 이메일에 답하게 하는 전통적인 SDR은 더 이상 필요 없어요. 이메일 기반으로 정해진 순서대로 연락하는 SDR은 12개월 내에 90% 대체될 거예요.

들어오는 문의를 분류하는 BDR도 마찬가지예요. "연락주세요"를 클릭하면 1~2일 후에야 21살짜리가 "뭐 하시는 분이세요? 얼마나 지불할 의향이 있으세요? 나중에 Lenny랑 통화 잡아드릴게요"라고 하는 경험이요. AI 시대에 그럴 필요가 없어요.

저희 에이전트 하나만 해도 웹사이트에서 모든 사람을 완전히 분류해요. 분류 받는 줄도 모르게요. 그냥 영업사원과의 미팅을 잡아줘요.

Q. 그러면 실제로 딜을 성사시키는 AE는 어떤가요?

AE, 즉 실제로 딜을 클로징하는 영업사원은 아직 괜찮아요. 대부분의 AI 도구가 거기까지는 못 따라와요. 내년 말까지 70%의 일자리는 안전할 것 같아요. 하지만 그 후로는 40~50%로 줄어들 거예요.

가격 협상할 게 별로 없고, 에이전트가 인간보다 제품을 더 잘 알면, 적어도 저나 Lenny 같은 사람들에게는 에이전트가 딜을 성사시키지 못할 이유가 없어요. 인간 영업사원이랑 얘기하는 게 좋으세요?

Q. 그래도 인간 영업사원만의 강점이 있지 않나요? 고객과의 관계 구축 같은 거요.

많은 영업사원들이 그렇게 말해요. "저는 사람을 잘 다뤄요, Lenny. 제가 얼마나 잘하는지 아세요? 최고 고객 10명이랑 문자로 연락해요. 저는 사람을 잘 다뤄요."

그런데 "제품에서 가장 어려운 기술적 반론이 뭐예요?"라고 물으면 몰라요. 하지만 사람을 잘 다룬대요. 이건 더 이상 충분하지 않아요.

AI도 사람을 다룰 수 있어요. 못 믿겠으면 Lennybot.com에 가서 몇 시간 보내보세요. 오늘날 최고의 치료사가 누구게요? ChatGPT예요. ChatGPT가 지구상 최고의 치료사예요. 사람을 다루는 거잖아요.

영업에서 "사람을 잘 다룬다"가 최고의 무기라고 생각한다면, 그 무기가 점점 무뎌지고 있는 거예요. 더 이상 충분한 스킬이 아니에요.

Chief AI Officer의 역할

Q. 이런 AI 에이전트 시스템을 운영하려면 어떤 사람이 필요한가요?

요즘 LinkedIn에서 "GTM Engineer 채용합니다"라는 글을 많이 보는데, 솔직히 그 역할이 외부 채용 시장에 존재하는지 모르겠어요. 아직 경험자가 없으니까요.

그래서 오늘날은 95%의 경우 내부에서 승진시켜야 해요. 마케팅과 영업을 좋아하고 숫자에 강한 사람이어야 해요. B2C 출신이 의외로 잘해요. B2C에서는 영업과 마케팅이 거의 같은 거니까요.

데이터 앞에 몇 시간씩 앉아있는 걸 좋아하고, 데이터를 정리하고 에이전트를 관리하는 걸 좋아하는 사람이어야 해요. 제품 출신일 수도 있고, 마케팅 출신일 수도 있고, 영업 시스템을 관리하던 사람일 수도 있지만, 데이터를 좋아하는 사람이어야 해요. 일반 영업 출신일 확률은 거의 0이에요.

팀에서 손들고 "저 이거 이미 했어요. Replit에서 앱 10개 만들어봤어요. Vercel 좋아하고 이것저것 해봤어요. 제가 관리해도 될까요?"라고 하는 사람을 찾으세요.

Q. 에이전트 관리가 그렇게 중요한가요?

에이전트들은 자율적으로 작동하지만, 지속적인 감독과 수정 없이는 안 돼요. 이게 헷갈리는 부분이에요. 하루에 1~2시간씩 에이전트를 관리할 사람이 꼭 필요해요.

에이전트 제품을 사놓고 관리 안 하면, 돈만 쓰고 효과는 0이에요. 솔직히 저희도 지금 관리하는 게 만만치 않아요.

Q. 관리가 힘들다는 게 어느 정도인가요? 에이전트를 더 늘릴 계획은 있으세요?

저희는 에이전트가 20개인데, 21번째를 언제 만들 수 있을지 모르겠어요. 꽉 찼을 수도 있어요.

에이전트들은 밤새 일하고, 주말에 일하고, 크리스마스에도 일해요. 이게 큰 문제예요. Chief AI 담당자나 에이전트 관리자는 게으른 사람에게 적합한 직업이 아니에요. 에이전트들은 절대 안 자니까요.

저희는 관리할 에이전트가 너무 많아서, Amelia가 주당 10~15시간을 검토하는 데 써야 해요. 지치는 일이에요.

당장 해야 할 일: 낯선 사람처럼 우리 서비스 써보기

Q. 다른 창업가들에게 구체적으로 어떤 조언을 해주시겠어요?

휴일에 조용한 시간이 있을 때, 따뜻한 음료를 들고 브라우저를 켜세요. 시크릿 모드로 하세요. 시크릿 모드가 뭐냐면, 로그인 정보나 방문 기록이 전혀 남지 않는 상태로 인터넷을 쓰는 거예요. 크롬에서는 Ctrl+Shift+N을 누르면 돼요.

새 Gmail 주소를 하나 만들어서, 완전히 낯선 사람처럼 우리 서비스를 처음부터 써보세요. 자기 앱을 사용해보고, 고객 지원에 연락해보고, 영업팀에 연락해보고, 뉴스레터에 가입하고, 모든 걸 해보세요.

이걸 조용히 해보면, 충격받을 거예요. 고객 지원이 얼마나 나쁜지, 영업팀이 얼마나 늦게 답장하는지, 처음 가입하는 과정이 얼마나 불편한지.

가장 심각한 문제를 골라서, 그 문제를 해결하는 에이전트를 사서 고치세요.

예전에는 이 조언이 별로 실용적이지 않았어요. 문제를 발견해도 고치려면 개발팀에 요청하고 몇 달을 기다려야 했으니까요. 하지만 지금은 에이전트로 바로 해결할 수 있어요. 1년에 한 번, 이상적으로는 분기에 한 번 이 테스트를 하세요.

Q. 예전에는 문제를 발견해도 PM한테 요청하고 기다려야 했는데, 이제는 직접 해결할 수 있다는 거네요?

네. 더 나은 경험을 모두에게 항상 제공하세요.

프로덕션에 배포할 필요도 없고, CEO 승인 받을 필요도 없어요.

그냥 뭘 할 수 있는지 보여주세요. "주말에 이거 만들어봤는데, 우리 사이트에서 이거 해보면 어떨까요?"라고요. 여러분 보스의 턱이 떨어질 거예요.

변하지 않는 것들

Q. AI 시대에도 변하지 않을 것들은 뭔가요?

현장 영업은 AI가 어떻게 영향을 미칠지 모르겠어요. 대기업들은 현장 영업 인원을 그 어느 때보다 더 많이 채용하고 있어요. Salesforce도 그 어느 때보다 더 많이 채용하고 있어요. 문 두드리는 건 여전히 효과가 있어요.

제가 수집한 모든 데이터에서, 직접 가면 모든 게 더 높은 비율로 성사돼요. 다만 직접 안 갈 뿐이죠.

하지만 테크에서는 기본적으로 최대한의 자동화예요. 사무실에서 일하든, 재택근무를 하든, AI가 당신의 일을 최대한 가져가거나 최대한 좋게 만들 거예요. 이건 받아들여야 해요.

Q. 건당 수십만 달러짜리 대형 계약에서는 인간이 여전히 중요하지 않을까요?

50개 최고의 스폰서 타겟을 화이트보드에 쓰고, 각각 50만 달러짜리 2년 스폰서십을 제안하고, 최고의 사람들이 각각 15~17개씩 맡는다면, 거기서는 AI가 필요 없어요. 투자 대비 효과가 정말 높고, 그 사람들이 정말 뛰어나니까요

하지만 5,000개면요? 그 접근법은 안 통해요. 그래서 고가치 대기업 영업에서는 맞춤형 접근이 효과가 있어요. 하지만 그 외에는 모르겠어요. 사람 손으로는 다 연락할 수 없고, 솔직히 하기도 싫어해요. 평범한 잠재 고객이랑 얘기하고 싶지 않아요. 

런던에 있을 때 1만 달러짜리 제품을 사고 싶었어요. 시차 때문에 혼란스러웠고요. 그래서 연말에 영업사원에게 이메일했어요. "계약서 보내주세요. 사고 싶은데 질문 두 개만 있어요." 가격 질문도 아니었어요.

3일 후에야 답장이 왔어요. 저를 팀의 다른 사람에게 소개했어요. 1만 달러는 수수료가 별로 안 되니까 시간 가치가 없었던 거예요. 그 다른 사람은 "전화 안 하면 질문에 답 못 해요"라고 했어요. 저는 런던에 있고 여행 중이에요. "두 질문에 답하시면 1만 달러에 당신 제품 살게요"라고 했더니, "전화해야 해요"라고 하더라고요.

AI가 그것보다는 나아요.

Q. 마지막으로 전하고 싶은 말이 있다면요?

많은 분들이 걱정해요. "이게 사람들 일자리에 영향을 줄 거야. 어떻게 해야 하지?" 완벽한 답은 없지만, 솔직해지세요.

최고의 사람들에게는 슈퍼파워가 될 거예요. 일부 일자리가 변한다면, 그건 AI 시대의 삶이에요. 숨기지 마세요.

출처 : AI and the Death of the 2021 Sales Playbook with SaaStr CEO and Founder Jason Lemkin 캡처 

AI 때문에 대규모 해고가 일어나는 건 아니에요.

더 큰 흐름은, 사람이 떠난 자리를 인간 대신 에이전트가 채우는 거예요.

이 기술을 마스터하면, 향후 2~3년간 취업 시장에서 엄청난 경쟁력을 갖게 될 거예요. 주당 20시간 일하면서 대충 몇 개 딜 성사시키던 시절은 끝났어요. 하지만 더 일을 받아들이면 앞서나갈 거예요.

너무 늦지 않았어요. 좋은 AI 마케팅 도구도 아직 없어요. AI SDR도 초기예요. 시장이 굳지 않았어요. 원한다면, 지금 시작하세요.

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