AI는 서비스 혁명입니다

대규모 언어 모델(LLM)에 대한 재미있는 사실 하나: 이들은 언어에 정말 능숙합니다.

LLM은 방대한 양의 텍스트를 소화하고, 그 텍스트를 합성한 다음 입력에서 출력을 생성합니다. 당연히, LLM을 작동시키기 위해 언어가 필요하며, 언어는 서비스 산업의 생명선입니다.

시간이 흐르면서, 미국 경제는 농업 경제에서 제조업 경제로, 그리고 서비스 경제로 전환되었습니다. 지난 50년 동안 급성장한 산업들을 살펴보세요:

보건. 교육. 금융 서비스. 비즈니스 서비스. 전문 서비스.

다음은 미국 노동통계국 데이터에 따른 주요 카테고리로 나뉜 미국 고용 현황입니다:

개인적으로, 여기의 카테고리가 조금 너무 광범위하다고 생각합니다(교육과 건강을 한데 묶는다고요? 정말…). 하지만 이것은 서비스가 21세기 일자리를 지배하고 있다는 또 다른 창을 제공합니다.

1950년대에는 더 적은 미국인이 농장에서 일하고 더 많은 사람이 공장에서 일했습니다. 2020년대에는 더 적은 미국인이 공장에서 일하고 더 많은 사람들이 인체공학적 의자에 앉아 키보드를 두드리고 있습니다. 물론, 서비스에는 신체 노동도 포함되지만 많은 서비스 산업(특히 높은 급여를 받는 분야)은 책상 중심의 지식 노동입니다.

그리고 바로 이 종류의 일이 AI에 의해 재창조될 준비가 되어 있습니다.

2023년 봄의 'AI가 우리의 일자리를 빼앗을까?'에서는 AI 자동화의 위협을 다루었습니다. 그 글에서는 골드만의 2023년 3월 연구를 인용하여 어떤 직업이 자동화에 가장 많이 노출되어 있는지 살펴보았습니다. 여기 골드만이 가장 영향을 받을 것으로 예상하는 산업들의 차트가 있습니다:

행정 사무 업무, 법률 업무, 건축 및 엔지니어링이 선두에 있습니다. 비교를 위해, 골드만이 산업 전반에 걸쳐 예상하는 자동화 정도는 다음과 같습니다:

유지보수, 수리 또는 건설 분야에서 일하는 경우 비교적 안전합니다. 행정 또는 법률 분야에서 일하는 경우 완전 대체 노출률이 약 40%입니다. 대부분의 직업은 어느 정도 자동화될 것입니다—이것이 연한 파란색 막대입니다.

산업 혁명은 농부들의 일자리를 빼앗았습니다(그리고 일부 공장 일자리도). AI 혁명은 책상 근로자들의 일자리를 빼앗으려 하고 있습니다.

하지만 이 혼란은 시간이 걸릴 것입니다. 2023년 봄의 글에서:

저는 가까운 미래에 많은 일자리가 대체될 것이라고 기대하지 않습니다. 역사적으로, 조직은 새로운 기술을 채택하는 데 느립니다. 그들은 겁먹고 관료적입니다. 저는 AI가 적어도 몇 년 동안은 동반자로서 작용할 것으로 봅니다. 대부분의 법률 보조원들은 단기적으로 한숨 돌릴 수 있을 것입니다. 사실, 그들의 일은 강력한 동반자의 도움으로 더 빠르고 덜 단조로워질 것입니다.

이것이 전개되고 있습니다. 최근 Benedict Evans가 말했듯이: "일반적인 기업 IT 판매 주기는 Chat GPT3.5가 출시된 이후보다 더 길고, 모건 스탠리의 최신 CIO 설문 조사에 따르면 대기업 CIO의 30%가 2026년 이전에는 아무 것도 배포할 계획이 없습니다." 에반스는 기업 LLM 도입에 대한 베인 설문 조사를 인용합니다. 베인의 설문 조사에서는 파일럿/실험과 배포를 구분하고 있는데, 이는 유용한 구분입니다. 대부분의 기업은 전자에 집중하고 후자에는 가볍게 접근하고 있는 것으로 나타났습니다. 많은 시도는 있지만 큰 혁신은 없습니다:

기업들은 또한 LLM 기능이 용도에 따라 다르다는 것을 배우고 있습니다. 아래 차트를 보면, 시간이 지남에 따라 경영진들이 AI 기반 판매 및 소프트웨어 개발에 점점 더 감명을 받고 있는 반면, 법률, HR, 운영 사용 사례에 대해서는 다소 실망하고 있습니다.

사실, AI 붐의 가장 큰 수혜자는 역설적이게도 컨설턴트라는 밈이 떠오르고 있습니다. (바로 그 종류의 서비스 직업이 혼란을 겪어야 한다고 했던!) 여기에 4월의 헤드라인이 있습니다:

이는 Accenture의 분기 실적 보고서에서 나온 것으로, 고객을 위한 "생성 AI 작업"에 대한 6억 달러의 신규 예약을 발표했습니다(연간 24억 달러). 비교를 위해, 오픈AI의 연간 매출은 6월 기준 약 34억 달러였습니다.

BCG는 자사 매출의 20%가 올해 대기업이 생성 AI 전략을 이해하도록 돕는 데서 나올 것으로 예상한다고 말합니다.

이 추세는 계속될 것이며, 이는 기존 기업들이 AI에 대해 얼마나 우려하고 있는지를 보여줍니다. (당연히 그렇습니다: 혁신자의 딜레마는 바로 이런 순간을 다룬 것입니다.)

요점은: AI 혼란이 일어나고 있지만, 천천히 일어나고 있다는 것입니다. 우리는 모든 산업에 대해 조수들이 등장하는 것을 보면서 경주가 끝난 것처럼 보일 수 있습니다. 하지만 진정한 승자가 나타나고, 기대에 부합하는 지표가 나오기까지는 시간이 걸릴 것입니다.

저는 여전히 매력적인 AI 스타트업의 공식이 다음과 같다고 생각합니다:

1. 대규모 텍스트 중심 서비스 산업을 선택하세요(위 차트에서 선택하세요!).
2. LLM을 사용하여 워크플로를 자동화하고 근로자를 보조하세요.
3. 산업별 데이터를 활용하여 모델을 지속적으로 미세 조정하여 제품을 개선하세요. 특수화 = 당신의 강점.

우리는 다양한 서비스 산업에서 혁신을 보고 있습니다. 몇 가지 예를 들어보겠습니다…

법률

Harvey가 여기서 가장 잘 알려진 예입니다—그 제품은 계약 분석, 실사, 소송, 규제 준수를 돕습니다—하지만 많은 법률 조수들이 등장했습니다. 일부는 광범위하고 일부는 더 전문화되었습니다(예를 들어, EvenUp은 개인 상해 변호사에 초점을 맞추고 있습니다).

Suits': BBC는 Netflix에서 방영된 히트 시리즈를 인수했습니다.

저는 Pat Grady가 Cerebral Valley Summit에서 기회를 어떻게 설명했는지가 마음에 듭니다. 그는 AI가 Kirkland & Ellis를 모든 사람에게 접근 가능하게 만들 것이라고 주장하지 않습니다—AI가 최고의 법률 회사를 대체하지 않을 것입니다. Kirkland와 Lathams는 여전히 존재할 것입니다. 대신, AI는 법률 서비스에 대한 접근을 확장할 것입니다. 평균적인 사람은 시간당 수백 달러를 변호사에게 지불할 여유가 없지만, 이제 그 사람은 법률 전문 지식에 접근할 수 있게 될 것입니다.

건강

의료는 매우 텍스트 중심입니다—어떤 의사에게 전자의료기록의 기쁨에 대해 물어보세요. 스타트업들은 의료 데이터를 소유하는 도구로 언어를 사용했으며, 이를 통해 의료를 혁신하고 있습니다. 의료 AI 스타트업의 가장 인기 있는 방법: AI 의료 서기로 시작하여 거기서 확장해 나가는 것입니다.

우리는 Freed, Ambience, Deepscribe와 같은 잘 자금을 조달 받은 스타트업들이 이 분야에서 환자 대화를 진입점으로 삼아 의료 전문가를 위한 전체 운영 체제로 발전해 나가는 것을 보았습니다.

교육

교육은 지난 주 글 'AI가 교육을 변화시킬 것입니다'의 초점이었습니다.

교육은 가장 큰 서비스 산업 중 하나입니다. 우리는 AI가 학생 측면(예: 숙제 도움)과 교사 측면(예: 수업 계획, 채점) 모두를 재창조할 것을 보게 될 것입니다. ChatGPT는 여러 면에서 역사상 가장 빠르게 성장하는 교육 제품이며, 우리는 새로운 교육 특화 AI 도구들이 등장하는 것을 보고 있습니다.

투자은행

투자은행은 수익성이 높고 구식인 전문 서비스 부문입니다. 직업의 많은 단조로운 부분을 자동화하는 새로운 투자 은행 조수들이 등장하고 있습니다. 은행과 같은 산업에 영향을 미치는 더 광범위한 AI 제품들도 있습니다: 예를 들어, Hebbia는 실사 과정을 대폭 강화할 수 있습니다.

보험

우리는 보험을 숫자 중심의 비즈니스로 생각하지만, 사실 그것은 많은 언어를 필요로 합니다. 보험 정책을 읽어본 적이 있습니까? 안경을 준비하세요. 결과적으로, 보험은 AI 워크플로 자동화에 가장 적합한 서비스 산업 중 하나라고 생각합니다.

Seurat와 Vertical AI 다시 보기

2월 글 'Seurat와 Vertical AI의 기회'에서는 수직 SaaS / AI 전략에 대해 논의했습니다. 그것은 다음과 같습니다:

1. 고객의 가장 두드러진 문제를 파악하고 해결하세요.
2. 그 진입점을 사용하여 고객을 확보하세요.
3. 시간이 지나면서 더 많은 제품을 추가하세요—교차 판매 및 업셀을 통해 고객 생애 가치를 향상시키고 더 방어적인 위치를 확보하세요.

여기서 비유는 Seurat의 그림이었습니다. Seurat는 점묘법으로 알려진 회화 기법을 창안한 것으로 유명합니다. 그는 아마도 1884년 작품 'A Sunday on La Grande Jatte'로 가장 유명할 것입니다—Ferris Bueller's Day Off를 본 적이 있다면 그 그림을 기억할 것입니다(현재 시카고 아트 인스티튜트에 전시 중입니다). 가까이서 보면, Seurat의 그림은 별로 보이지 않습니다; 그것은 단지 일련의 점입니다.

처음에는 수직 SaaS와 AI가 별로 좋아 보이지 않습니다. 그것들은 종종 기능처럼 보이며, 가치 있는 비즈니스가 아닙니다.

Toast의 첫 제품은 레스토랑을 위한 클라우드 기반 포스 시스템이었습니다. 그것은 틈새 시장처럼 보였습니다. 그러나 시간이 지나면서, Toast는 12개 이상의 제품을 추가했습니다: 재고 관리, 대출, 급여, 마케팅, 디지털 주문, 배달. Barron’s에 따르면, Toast 고객의 62%가 15개 이상의 제품 중 4개 이상을 사용합니다.

갑자기, 멀리서 보면, 회사는 레스토랑 운영에 필요한 모든 것을 제공하는 원스톱샵이 됩니다. 더 이상 틈새 시장으로 보이지 않습니다. Seurat도 마찬가지입니다: 멀리서 보면 풍부하고 광범위한 작품이 됩니다.

수직 SaaS 회사는 처음에는 하나의 기능—단일 점의 물감처럼 보일 수 있지만, 시간이 지나면서 강력한 방어 능력을 가진 제품의 별자리로 변합니다. 또 다른 예를 들어보겠습니다: Shopify는 처음에 상점 카트 통합을 가진 웹사이트를 구축할 수 있도록 했습니다. 지금, Shopify의 웹사이트에 있는 제품 목록은 10페이지에 이릅니다 (!). 회사는 또한 자체 강력한 타사 앱 생태계를 가진 플랫폼이 되었습니다.

우리는 Seurat 전략을 앞서 언급한 전략과 결합할 수 있습니다—서비스 산업을 선택하고 AI로 자동화할 수 있는 가장 두드러진 문제를 파악하세요. 그것은 가장 일상적인 워크플로, 가장 시간 소모적인 것, 가장 비용이 많이 드는 것일 수 있습니다. 법률에서 계약 협상, 교육에서 수업 계획, 의료에서 환자 기록 입력일 수 있습니다.

직접적인 산업 경험이 있는 창립자는 여기서 이점이 있습니다. 그들은 어떤 부분이 가장 싫고, 어떤 부분을 사람들이 가장 자동화하고 싶어하는지 이해합니다. 초기 진입 제품을 식별한 후 창립자는 나머지 전략을 실행할 수 있습니다: 인접 제품으로 확장하고, 더 많은 특수화와 더 나은 데이터를 통해 제품을 개선하고, 그렇게 계속합니다.

마치며: 경주는 아직 끝나지 않았습니다

모든 AI 조수와 에이전트가 존재하는 것처럼 보일 수 있습니다. 거의 모든 산업에 대해, 이제 수십 개의 플레이어가 있습니다. 법률 AI 분야에서 가장 잘 알려진 스타트업인 Harvey는 어제 또 다른 1억 달러를 15억 달러의 평가액으로 조달했다고 발표했습니다. 이 가격이 정당한가요? 아마도—하지만 Harvey는 (매우) 초기 단계이며, 이 종류의 라운드는 현재 AI에 대한 과대를 반영합니다. Harvey가 지속 가능하고 방어할 수 있는 50억 달러 이상의 비즈니스가 될지 여부는 몇 년이 지나야 알 수 있습니다. 경주는 아직 끝나지 않았습니다.

우리는 여전히 초기 단계에 있으며, 여전히 많은, 많은 기회가 있습니다. 업계 통찰력 + 제품/엔지니어링 역량의 올바른 조합이 초기 진입자를 따라잡고 앞설 수 있습니다.

작년의 '모바일 혁명과 AI 혁명'에서는 기술 주기에 대한 Carlota Perez의 프레임워크를 살펴보았습니다. 역사적으로, 기술 주기는 약 50년 동안 지속되었습니다. AI 주기는 2017년 Attention Is All You Need 논문이 발표되어 트랜스포머 모델을 도입하면서 시작되었을 것입니다(하지만 ChatGPT가 진정한 촉매 순간으로 여겨질 것이라고 생각합니다).

이는 우리가 여전히 혼란 단계에 있다는 것을 의미합니다:

이는 초기 제품이 등장하고 빠른 혁신이 이루어지는 시기입니다—하지만 초기 진입자가 항상 경주에서 승리하는 것은 아닙니다. 닷컴 버블을 되돌아보고 얼마나 많은 "확실한 것들"이 사라졌는지 보세요. 심지어 존재한지 5년이 넘은 Amazon도 여전히 Ebay보다 한참 뒤쳐져 보였습니다. 오늘날 Amazon은 2조 달러의 가치가 있고 Ebay는 260억 달러의 가치가 있습니다, 74배 (!) 차이입니다.

LLM이 워크플로우를 자동화하고 근로자를 보조하는 최적의 방법을 완전히 이해하려면 몇 년이 걸릴 것입니다. 올바른 인터페이스에 대한 평가는 아직 나오지 않았습니다. 또한, 어느 정도의 인간 참여가 있어야 하는지에 대한 논의도 남아 있습니다(이것은 AI 에이전트의 계란 이론으로 돌아갑니다).

산업 혁명은 제조 노동을 재창조했고, AI 혁명은 서비스 노동—고소득 지식 노동을 재창조할 것입니다. 언어 중심인 모든 산업(즉, 기본적으로 모든 산업)은 변화의 여지가 큽니다. 경주는 이제 막 시작되었습니다.