어느 미국 상장 소프트웨어 회사(연 매출 50억 달러)의 영업 매뉴얼. 견적 내고, 결재 받고, 계약서에 사인하기까지 딱 7단계로 깔끔하게 정리돼 있었습니다. 그것도 유명 컨설팅 회사 딜로이트가 만들어 준 매뉴얼.

그런데 FDE가 현장 실무자들을 인터뷰하고 CRM 데이터를 직접 까보니, 7단계가 아니라 20단계였습니다. 회사 사람들조차 자기 일이 실제로 어떻게 돌아가는지 몰랐다는 얘기니까요.

미국 창업 팟캐스터 Greg Isenberg 유튜브에 Veric Agents라는 FDE 전문 회사의 Voss 대표가 나와서 풀어놓은 실제 프로젝트 얘기입니다 


1. 왜 100만 달러나 주냐고요? 1,000만 달러를 벌어오니까

• 1,000만 달러 벌어온 FDE한테 10% 주면 딱 100만 달러. 
• 아예 성과보수(캐리)를 나눠주는 사모펀드도 등장. 10억 달러에 사서 50억 달러에 팔면 그 차익의 0.5%가 FDE 몫
• 판을 키운 건 사모펀드의 'AI 사재기'. 회계법인, IT 업체, 로펌처럼 사람 손으로 굴러가는 회사를 사서 FDE를 심고, 마진을 두 배로 올려 몇 배 값에 되파는 공식
• Thrive Holdings는 70개 회사에 엔지니어 35명을 투입. 세무 신고 30% 단축에 정확도 98%


2. AI는 페인트가 아니다 : 엉망 위에 바르면 '고속 엉망'

• Voss가 쓴 글 제목이 "AI를 바르지 마라(Don't apply AI)". 덧칠이 아니라 공사, 업무를 뜯어고치는 일이라는 얘기
• 8개 회사를 사들여 5개 지역에 시스템이 23개. 시카고는 SAP·세일즈포스·워크데이, 토론토는 넷스위트·허브스팟·ADP. 집집마다 콘센트 규격이 다른 격
• 여기에 AI를 뿌리면 엉망진창이 더 빨리 굴러갈 뿐 
• 그래서 순서는 고정: 업무 지도 그리기, 재설계, 구축, 배치, 확산


3. 첫 출근 미션 : 20년차 고참 머릿속 털기

• 코딩보다 인터뷰가 먼저. 재무팀이면 매입채무, 매출채권, 정산, 결제 담당자를 줄줄이
• 문서? 없습니다. "그건 20년 짬밥의 김부장님이 알아서 해요." 포춘 50 대기업이든 동네 중소기업이든 판박이
• '인간 API' 뽑아내기. 누가 진짜 결재권자인지, 어느 단계가 보여주기용 '연극'인지, 예외는 얼마나 자주 터지는지
• 그다음은 시스템 데이터 캐기. 세일즈포스에 3~4주 붙어 있으면 아무도 안 적어둔 규칙이 보인다. 단, 인터뷰 없이 이것만 파면 반쪽짜리
• 마지막은 노션, 슬랙, 엑셀 구석구석 흩어진 문서. 대기업은 10년치 데이터라도 있지, 중소기업은 거의 다 사람 머릿속


4. 네 개의 바구니 : 버릴 것, 코드로 돌릴 것, AI 줄 것, 사람이 쥘 것

• 삭제: AI 시대엔 존재 이유가 없는 단계. 생각보다 많다
• 단순 코드: "X면 Y", 고민할 게 없는 일
• 에이전트: 과거 데이터가 쌓여 있고 판단이 필요한 일. 송장에 '모니터'가 찍히면 사무용품, 근데 특정 거래처면 예외. 이런 눈치 게임
• 사람: 승인, 협상, 서명, 송금. 송금까지 AI에 맡기면 피싱 송장에도 "멀쩡하네요~" 하고 돈을 쏴버린다
• 새 앱 들이밀지 말고 고객이 이미 쓰는 시스템 안에 숨겨라. 사람 확인도 슬랙 메시지 하나면 충분


5. 송장 한 장에 31달러에서 6달러로 : 숫자 앞에선 CFO도 무장해제

• 매입채무 프로세스 17단계를 7단계로, 처리 기간 24일을 6일로, 예외 루프 6개를 1개로
• 한 번에 쓱 통과하는 송장이 18%에서 87%로. 원래는 송장 대부분이 뒷골목(예외 경로)으로 새고 있었다는 얘기. 이건 AI보다 '길 정리' 덕
• 건당 처리비 31달러에서 6달러, 80% 다이어트
• 엉망인 현재 지도부터 보여줘라. 고객 속은 쓰리지만 그게 약이다. 옆에는 에이전트 월 운영비를 적어라. 
• CFO는 본인들 입으로 "우린 원래 의심병 환자"라는 사람들. 근데 월말 결산 22일~6주짜리를 4~8일로 줄여준다니 귀가 쫑긋. 인사 임원에겐 "좋은 사람 더 빨리 뽑아드립니다". 듣는 사람 언어로 팔아라
• 정리해고가 아니라 재배치. 포춘 500 고객들도 재무팀 에이스가 송장 분류나 하고 앉아 있는 꼴은 못 본다
• 사모펀드 투자사 26곳 × 부서 10개 × 업무 10개면 3년간 FDE 5만 명이 필요.


6. 데뷔전은 동네 회계법인에서 : 공책 사진 송장까지 받는 곳

• 직원 60명, 매출 1,200만 달러, 고객 400곳, 시스템 4개. 공책에 휘갈긴 송장을 폰으로 찍어 보내는 고객까지 있었다고
• 본인들은 6단계라는데 까보니 14단계. 재요청 70%, 파트너 빠꾸 35%
• 마이클 해머가 30년 전에 이미 한 말: 20단계를 각각 빨리 해봤자 전체는 안 빨라진다. 시간은 단계와 단계 사이 '대기실'에서 샌다
• 최상위 프런티어 모델이 꼭 필요했던 경우는 손에 꼽을 정도 (빅테크가 쉬쉬하는 비밀이라나). 대기업은 중국 모델에 알레르기가 있으니 참고. 업무마다 여러 모델 다 돌려보고 고를 것
• 말 걸어야 일하는 '비서형' 에이전트는 10~20% 빨라지는 수준. 알아서 일하다 필요할 때만 부르는 '백그라운드형'은 70~80%


7. 상위 0.1%의 조건

• 업무가 실제로 어떻게 굴러가는지 꿰고, 감사 추적과 보안까지 갖춘 실서비스 코드를 내고, 모델 고르기/평가/사고나면 되돌리기까지 하는 1인 3역. 여기에 임원 설득은 덤
• 한두 개 잘하는 사람은 널렸다. 셋 다 탁월하면 상위 0.1%


AI 시범사업이 줄초상 나는 이유도 결국 여기로 모입니다. 전 직원에게 코딩 도구 라이선스부터 뿌리거나, 업무도 모르는 에이전트를 만들어 놓고 "AI 도입 완료!" 현수막 거는 것. 그게 덧칠입니다.

출처: Greg Isenberg 유튜브, "Masterclass: How FDEs make $1M/yr deploying AI agents"