통신 3사와 플랫폼사, 10여개가 넘는 AI 스타트업의 실무자들을 만나면서 배우고 느낀 것을 정리해보았습니다.

사업개발, 창업가분들은 어떻게 생각하시나요?

💡3줄요약

1. 고객이 누구인지 제대로 알아야 함 “신기한 거 말고 쓸모있는 거 만들자”
2. AI와 클라우드 역량은 함께 가야한다 : 보안 / api 최적화 /컨설팅에서
3. BM은 고객에 따라 적합한 형태가 다르고, 섞을 수도 있다 : 구독 / 사용량 / 구축 컨설팅

1. 시장과 팀의 역량

✅ 23년 스타트업 시장 AI 창업 트렌드(주관적)

• 눈에 띄게 Ph.D가 C레벨인 ‘ML에 능한’(것으로 보이는) 신규 스타트업이 늘었고, 구성원 이력이 좋으면 아이템이 없이도 5~10억 이상 투자 받고 시작.
  (네이버 클로바 - 카카오 출신 연구원의 영입이나 창업을 곁들인)
• 그게 나쁜 것이 아니다. 많은 경우, 고객과 문제를 잘 정의하지 못한다. ‘고객의 문제를 해결한다’는 본질을 장기적으로 지속가능한지 고민해야 한다.
• 자체 서비스를 만들면 LLM의 API를 접목한 SaaS형 앱이 많다. LLM API를 활용하여 단순 반복 문제를 해결해주는 제품을 만드는, 1~2인 창업도 많이 보인다.

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✅ AI로 사업을 하려면 기업의 어떤 역량이 중요할까?

• ‘1) 고객(접점) - 2) 기술력(R&D 또는 완성된 제품 패키징 역량) - 3) 다량 / 고품질 (자체) 데이터’
• 셋 중 하나라도 없으면 성장의 한계가 있다. 적어도 2가지 이상이 뛰어나야 한다
• 기술력이 있어보이는 후광효과만으로는 SaaS로 성공은 어려워 보인다. SaaS형을 추구한다면, SaaS로서 좋아야 한다. MRR(월간 반복매출)을 적어도 6개월 이상 유지시킬 제품력이 있어야 한다.

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✅ 클라우드와 AI는 한몸이다

• LLM은 발전소와 같은 인프라에 가깝다. 응용소프트웨어(주로 SaaS)는 전기를 놓고 돌리는 전자기기에 가깝다.
• 인프라는 무료가 아니다. LLM 가격이 생각보다 중요하다. 급격하게 스케일아웃 됐을 때 타산성이 있는가? (당연한 말인데 서비스 커질수록 Devops 역량 매우 중요해진다.)
• 그냥 외우자. 클라우드와 AI는 한몸이다. AI 서비스 창업의 지속가능한 성공 확률은 클라우드 이해도와 비례한다.

✅ 그렇다면 개별 기업이 LLM을 직접 만들 수 있나? : 아닌 거 같음.

• 90% 이상 확률로 부적절해보임. 비유하자면 개별 사업자는 발전소의 전기(LLM)로 전기 제품을 돌리지, 발전소(AI 연구개발 인프라)를 만들기는 어렵다. 
• 물론 특정 영역에 효율적인 발전기는 만들 수 있음 (‘버티컬 특화 LLM’ 얼마나 특화시킬지 역시도 연구개발 역량 필요)
• 하지만 돈과 시간과 인력이 어마무시하게 들어가기 때문에 웬만한 규모에서는 고려안하는 게 나음. (H100 하나가 최소 4억인 시대)

2. 제품과 서비스 :  그럼 어떤 서비스를 만들어야할까?

✅ 제품 성공의 조건 : 신기한 거 말고 쓸모있는 거 만들자.

• 기존 사업이 있다면 본래 핵심역량과 가까우면 더 잘된다.
• AI 제품은 “우와 신기해” 가 아니라 실제로 유용해야하고, 제품에 자연스럽게 스며들어야 한다.
• SaaS는 LLM 보급의 첨병이다. LLM이 제품의 주인이 되는 것이 아니라 각 SaaS의 핵심 역량을 강화시켜야 한다.

채널톡이라면 상담이고, Flex라면 HR이다. 나머지도 마찬가지.

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✅ 본질은 고객이 누구인가? 어떤 문제를 해결하려하는가

• 해결하는 문제가 현 시점 LLM이 잘하는 것인가?
• 현재 LLM은 패턴화된 단순반복되는 업무를 정말 잘한다. 음성을 받아써주는 STT(Speach To Text)도 원래 사람이 하던 일 아니었던가.
• 시간과 비용이 소모되고, 사람이 하기에는 리소스가 아까운 과업은 무엇인가?

e.g. CS 상담업무의 절대 다수는 정리, 요약, 분류 등 ‘후처리’에서 발생. 이건 LLM이 잘하는 게 맞다.

✅ ‘현시대’ LLM의 한계도 인지해야 함 : 무안단물 아님.

• AI는 고사하고, 앱간 API도 없어서 업무 비효율이 많아 불편한 경우가 많음. 
• 업무가 다양한 서비스가 결합되어 복잡도가 높을 수록 현 시점 LLM을 응용한 서비스가  잘못한다. 
• 이점에서 서비스의 시너지를 만들, ‘파트너십’ 설계 역량이 아주 아주 아주 아주 중요해진다. 여기에서 사업개발 역할이 중요해진다.(연구자 중심 창업에서 보완되면 가장 좋은 부분)

✅ 미국에서는 SaaS에서 자연어로 상호간 기능을 호출하는 ‘Function Call’ 구현 이 대세

• 자연어로 명령하면 앱 내에서 작업이 수행되는 형태. 하이퍼클로바가 ’Skill’로 쏘카부르고 한글 쓰게하려는 것 같음. 맞는 방향임.

▪e.g. 슬랙에서 태블루 호출 가능. 태블루에서 자연어로 말하면 대시보드가 생기고, 이를 슬랙에 바로 쏠 수 있다.

• 슬랙에서 AWS 서포트 앱 호출 가능. 굳이 AWS 서포트 앱 안켜도 됨.(AWS reinvent 세일즈 포스 부스 사례)

✅ 적합한 서비스의 구현 형태 : 고객에 따라 무엇이 적절한지 다르다.

많은 고객(SME, 스타트업) - 소수 고객(엔터프라이즈) 중 집중할 타겟을 먼저 선택해야함.

• 이에 따라 적합한 구현 형태가 결정된다. 1) SaaS, 2) 컨설팅이 붙는 구축에 가까운지/ 혹은 단일 모델인지 혼합모델인지!

 가령 현시점 채널톡은 1) SaaS형 단일 모델이라 할 수 있음. 다만 open-api를 제공하여 커스텀 여지를 둚.

• ‘서비스 구현에 드는 시간과 비용은 고객 모수가 적을 수록, 규모가 클수록 더 오래걸릴 가능성이 크다.(매출 관점에서는 딜 클로징까지 리드타임 예측이 잘 안됨)
• 사실 ‘구축’을 빠르게 잘하는 것도 역량이다. ‘컨설팅’으로 고객 니즈 구체화하고 최적화를 잘해주는 것은 아무나 못한다. 
• 언젠가는 그때가 오겠지만, 엔드고객에게 닿는 결과물을 AI가 최종적으로 책임지는 것은 위험해보인다.

고객이 말한다. “할루시네이션(이젠 모두가 아는 단어)은 1건만 발생해도 치명적아닌가요?”

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✅ BM은 구독인가, 트래픽인가, 구축에 따른 비용인가?

• 타겟하는 고객에 따라 다르다. 어느 하나만 고수하기 것보다는 고객의 타입(B2C, B2B2C, B2B 등)규모와 니즈에 따라 섞어야 한다.

다음 고객이라면 어떻게 돈을 받아야할까?

🤔Case1. 자체 기업의 온프로레스 환경에서 인하우스용 챗봇 서비스를 만들고 싶은 은행 

→ 매우 놓은 확률로 구축 컨설팅 비용이다. 물론 세부 항목을 쪼갤 수 있겠으나  여기서 관건은 얼마나 인원과 시간을 최소화할 것이냐는 것.(여기에도 기술력이 필요)

시장에서 올거나이즈나 업스테이지가 잘 나가는 이유이기도 함.

🤔Case2. 자신만의 아바타를 만들고 싶은데 시간이 아까워서 3$쯤은 그냥 쓰고 싶은 게이머

→ NationA가 잘하고 있다.

가령 메타버스 아바타를 만드는데, 이미 구비된 템플릿을 조합하면 재밌고 빠르게 만들 수 있다.

단 이 경우 트래픽 관리 역량(devops)이 중요하고, B2C 트렌드도(mkt) 잘 읽어야 한다.

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✅ 고객이 커질 수록 보안은 정말 중요

• 클라우드 없는 생성형 AI는 무용하고, 큰 고객일 수록 보안에 민감하다.
• 고객은 물어볼 것이다. 그리고 적절한 답변을 주길 원할 것이다. 

e.g. “데이터는 정말 섞이지 않게 구획되어 있는가?”, “클라우드라면 우리 기업 데이터 학습 정보가 타 기업으로 ‘답변 형태로 녹아서’ 나가는 것 아님?”

3. 마치며. 창업가와 사업개발의 역량 관점

• 클라우드, AI, SaaS-SI를 모두 이해하고 있어야 고객의 규모와 니즈에 따른 맞춤형 컨설팅이 가능할 것이다. → ‘LLM’ 중심으로 창업해서 잘되려면 이 영역을 잘 이해하면 좋다
• 앞으로 IT기업의 사업개발은 이러한 역량을 가지고 있어야 할 것이고, 현시점에서는 IBM이나 Accenture의 컨설턴트 전문성이 이 비젼과 가장 유사해보인다.

(통신사, AWS 등 CSP 출신 인력들이 앞으로 뻗어나갈 곳이 많다)

• 다만 ‘개척’은 완전 다른 영역, 스피릿에 가까운 영역이라 전문성과 개척 정신이 있다면 앞으로 굉장히 유능한 사업개발이 될 것이다.
• 어떠한 경우에도 고객보다 고객을 더 잘 이해하고 있는 ‘고객 가시성’은 언제나 중요하다. 헛똑똑이는 되지 말자.
   

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