AI, SaaS 제품 도입 문제를 해결하다

지난 에세이 “버티컬 AI의 새로운 성공 전략”에서 우리는 LLM이 어떻게 새로운 버티컬 소프트웨어 전략을 가능하게 하여 해야 할 업무를 자동화하고, 그 과정에서 새로운 시스템 오브 레코드(Systems of Record) 세대의 토대를 마련하는지에 대해 논의했습니다. 이러한 발전은 이미 창업자, 제품 관리자, 그리고 투자자들이 소프트웨어 아키텍처와 로드맵에 대해 생각하는 방식을 변화시키고 있습니다. 그러나 버티컬 AI는 단순한 새로운 제품 전략보다 훨씬 더 큰 것을 가져오고 있습니다.

버티컬 AI는 SaaS 스타트업의 성장을 가로막았던 전통적인 산업 도입 장벽을 허물고 있습니다. 과거의 버티컬 플랫폼들은 수평적 플랫폼들보다 높은 침투율을 달성하여 경쟁이 낮은 환경에서 높은 전환 비용을 유지했습니다. 예산 및 시장 교육 문제와 함께 특정 버티컬 산업은 SaaS에게 불가능한 영역처럼 보였습니다. 그러나 AI는 전통적인 버티컬 시장 진출 방식을 혁신하고 있습니다. LLM 기반의 쐐기(Wedge) 제품들은 시장 교육을 획기적으로 줄이고, 기존 시스템 오브 레코드를 뜯어고치는(Rip-and-Replace) 방식을 피하며, 혁신적인 새로운 가치 제안과 가격 체계를 통해 구매 계산법 자체를 바꿀 수 있는 능력을 입증했습니다.

최상위 버티컬 AI의 초기 도입 곡선—일부는 B2B 소프트웨어보다는 최고 수준의 소비자 또는 마켓플레이스 비즈니스와 유사한 성장률을 보입니다—은 이 공식에 특별한 무언가가 있다는 것을 분명히 보여줍니다. 그리고 만약 이 현상이 경제 전반에 걸쳐 재현 가능하다는 것이 입증된다면, 이미 거대한 버티컬 시장 기회는 획기적인 가속을 경험할 것입니다.

그러나 여전히 큰 의문이 남아 있습니다. 버티컬 AI 제품 및 시장 진출 전략에 성공 공식이 있다면, 그 핵심 요소는 무엇일까요? 초기 버티컬 AI 성공 사례로부터 창업자와 투자자가 얻을 수 있는, 다른 곳에 적용 가능한 교훈은 무엇일까요? 오늘 에세이에서 우리는 버티컬 AI가 어떻게 성공적으로 도입 장벽을 허물고 있는지에 대한 우리의 관점을 공유하고, 빠르게 진화하는 이 분야에서 성공의 모습이 어떠한지에 대한 첫 번째 단계를 설명하고자 합니다.

매체의 일치 (Matching the Medium)

아무리 제품 중심적이거나 잘 설계된 소프트웨어 솔루션이라도, 전통적으로는 어느 정도의 사용자 교육이 필요했습니다. 만약 고객의 업무가 공급망 회사를 대신하여 선하증권(Bills of Lading)을 분석하는 것이고, 그 회사가 이러한 문서를 관리하기 위해 새로운 TMS(Transportation Management System)를 도입한다면, 그들은 솔루션에 맞춰 중간점을 찾아야 합니다. 저는 이전에는 특정 방식으로 사업을 운영했습니다. 소프트웨어는 맞춤형 아키텍처와 UI를 가지고 있습니다. 저의 새로운 워크플로우는 그 중간 어디쯤에 자리 잡게 될 것입니다. 이러한 적응 과정은 본질적으로 시간과 비용이 소요되며, 주로 인력 재교육을 통해 발생합니다. 따라서 과거의 소프트웨어 도입은 다른 투자와 마찬가지로, 구매자는 제품의 장기적인 ROI가 불가피한 초기 비용(단순히 구매 가격 이상)을 능가할 것이라는 위험을 감수합니다.

LLM은 버티컬 소프트웨어 솔루션에 도입의 초기 투자 비용을 크게 줄일 수 있는 기회를 제공합니다. 예를 들어, 동일한 공급망 시나리오에서 새로운 솔루션은 문서를 분석하고, 결과를 이메일로 보내 QA를 요청하며, 기존 시스템 오브 레코드로부터의 결과 입력 및 출력을 자동으로 처리할 수 있습니다. 사용자가 해야 할 일은 핵심 업무—BoL이 올바른지 확인하고 예외적인 경우를 처리하는 것—에 집중하는 것뿐이며, 새로운 UI를 배우는 데 투자할 필요가 없습니다. 특히 "늘 해왔던 방식"에서 벗어나는 것에 대한 거부감이 비논리적으로 높을 수 있는 전통적인 산업에서, 인지되는 초기 투자 감소는 의미가 큽니다.

Abridge는 버티컬 AI를 통한 마찰 감소의 힘을 보여주는 훌륭한 예입니다. 대형 의료 시스템 내의 의사 커뮤니티는 일반적으로 바이럴 도입의 온상이 아닙니다. 창업자 Shiv Rao는 자신이 수련의(Attending Physician)로서 경험했던 것에서 영감을 받았다고 설명했습니다. “저는 홀터 모니터나 심장 초음파 검사와 같은 시술 후에 전화를 들고 시술 보고서를 구술하기 시작했습니다. 병원 지하에 있는 사람들이 전화선으로 적극적으로, 동시에 듣고 타이핑하고 있었고, 그 보고서는 결국 의료 기록에 들어가게 되었습니다.” 그는 고객의 매체에 맞추는 것을 더욱 강조하기 위해 가장 일반적인 EHR인 Epic에 통합했습니다.

버티컬 AI는 고객이 일하는 곳에서 고객을 만날 수 있을 뿐만 아니라, 고객 기업이 고객의 고객을 만날 수 있도록 지원할 수도 있습니다. 예를 들어, HVAC 사업주는 막바지 예약 취소로 어려움을 겪을 수 있습니다. 고객, 기술자, 중앙 배차 담당자 간에는 복잡한 커뮤니케이션망이 존재합니다. 이 망을 따라 많은 실패 지점이 있습니다. LLM은 즉각적인 커뮤니케이션뿐만 아니라, 많은 경우 즉각적인 해결—고객을 새로운 시간대로 재예약하고 기술자에게 알리는 경우처럼—을 가능하게 할 수 있습니다. 우리는 Euclid 포트폴리오 회사인 ABA 분야의 TheraDriver와 OT 분야의 Indie Health에서도 유사한 역학 관계를 봅니다. 클리닉은 AI를 통해 시간과 비용을 절약할 뿐만 아니라 환자에게 더 우수하고 자연스러운 경험을 제공합니다.

핵심은 많은 전통적인 소프트웨어 솔루션과는 달리, 버티컬 AI는 UI 폼 팩터에 훨씬 덜 구애받으므로 고객의 고유한 워크플로우에서 고객을 만날 수 있다는 것입니다. LLM의 초능력은 자연어에 집중되어 있다는 점을 고려하십시오. 이는 편리하게도 사업을 하는 주요 매체이기도 합니다! SignalFire의 Wayne Hu가 말했듯이, “버티컬 AI는 비정형 데이터를 처리함으로써 이전에는 해결하기 어려웠던 문제를 해결할 수 있습니다. 비정형 데이터는 전체 데이터의 약 80%를 차지하며 전통적인 SaaS가 효과적으로 처리하기 어려웠습니다.” 따라서 쐐기 제품 폼 팩터의 가능성은 무궁무진합니다. 텍스트, 통화, 이메일, 문서 작성, 데이터 입력, 메모 작성, 데이터 요약, 니즈 매칭, 고급 분석, 교육, 학습, 부족 지식 캡처 및 일반적인 커뮤니케이션 등이 있습니다. 따라서 경제 전반에 걸쳐 모든 비즈니스의 매체에 맞추려고 노력하는 버티컬 AI의 표면 영역은 무한합니다.

비용 효율적인 상호 운용성 (Cost-Effective Interoperability)

버티컬 AI가 산업 소프트웨어 도입의 전통적인 장벽을 허무는 두 번째 주요 이유는 통합의 유연성입니다. 버티컬 소프트웨어가 높은 고착성(Stickiness)을 달성하는 능력은 잘 알려져 있습니다. 많은 공공 버티컬 소프트웨어 회사들이 20년, 30년, 심지어 40년 동안 시장 리더였습니다. 경우에 따라 Tyler Technologies나 Granicus와 같은 GovTech 플레이어의 경우처럼 이러한 현상을 가능하게 하는 산업 역학 관계가 있습니다. 그러나 많은 경우, 우리는 이것을 해당 버티컬 생태계 전반에 걸쳐 많은 이해 관계자의 성공적인 락인(Lock-in) 덕분이라고 생각합니다. 좋은 예로는 부동산 자산 관리 분야의 Yardi와 건설 ERP 분야의 Procore를 들 수 있습니다.

그러나 오래되고 고착성이 높으며 1억 달러에서 10억 달러의 수익을 올리는 버티컬 소프트웨어 포인트 솔루션의 세계는 방대합니다. 떠오르는 예로는 ECI Spruce(건축 자재 공급업체의 주요 ERP), Dentrix(치과 의사의 주요 진료 관리 시스템) 등이 있으며, 다른 많은 예가 있습니다. 이러한 공간에서 새롭게 떠오르는 버티컬 SaaS 비즈니스—처음에는 이러한 핵심 시스템 오브 레코드와 직접 경쟁하지 않더라도—의 경우, 이는 상당한 역풍을 맞을 수 있습니다. 독점적인 ERP는 신흥 경쟁자에 대한 영향력을 유지하거나 최소한 세금을 부과하기 위해 그들의 힘을 과시하는 경향이 있습니다. 시장 점유율이 거의 50%에 달하는 의료 ERP의 800파운드 고릴라인 Epic은 완벽한 예입니다. Epic 사용자를 확보하는 포인트 솔루션이 통합 없이는 성공하기가 매우 어려울 것입니다. 이는 Epic이 부과하는 통합 수수료와 관련하여 비용이 많이 들 수 있지만, 물류적으로도 금지될 수 있습니다.

클라우드 SaaS의 주요 이점 중 하나가 멀티 테넌시(Multi-tenancy)였지만, 플랫폼이 오래될수록 다양한 엔터프라이즈 인스턴스가 매우 이질적일 가능성이 높으며, 고객 간에 객체 아키텍처와 분류 체계에 상당한 차이가 있습니다. Epic EHR와의 성공적인 엔터프라이즈 통합을 달성하는 것은 한 가지입니다. 고객 스키마 간의 이러한 다변수 차이를 확장 가능하게 관리할 수 있는 소프트웨어 솔루션을 구축하는 것은 또 다른 문제입니다. 데이터 객체와 그 레이블에는 자연어 요소가 있기 때문에 LLM은 Epic 파워 유저 중 최고 수준으로 이러한 모호성을 처리할 수 있지만, 속도와 정확도는 훨씬 더 높습니다.

Bessemer Venture Partners의 친구들은 이 통합 포인트를 잘 설명했습니다. “LLM 상품화의 위험을 완화하기 위해 최고의 버티컬 AI 애플리케이션은 엔드 투 엔드 워크플로우를 처리하고 애플리케이션이 엔드 투 엔드 솔루션이든 단일 포인트 솔루션이든 기존 시스템과 긴밀하게 통합될 것입니다.” 우리는 두 가지 요점에 모두 동의하지만, 초기 쐐기 제품은 반드시 공식적으로 통합될 필요는 없습니다. 우리는 여러 스타트업이 자격 증명을 가진 사용자 대신 반복적인 읽기-쓰기 작업을 자동화하는 에이전트를 구축하여 시장에 빠르게 출시하는 것을 보았습니다. 이는 장기적인 해결책은 아니지만, LLM 이전에는 거의 불가능했을 빠른 시작입니다.

애자일 가치 정렬 (Agile Value Alignment)

버티컬 소프트웨어가 산업 장벽을 허무는 또 다른 핵심 측면은 구매 및 판매 방식의 차이와 관련이 있습니다. 여기에는 두 가지 핵심 구성 요소가 있습니다. 첫째, 가치 제안 및 그에 상응하는 판매 포지셔닝입니다. 둘째, 폼 팩터 및 TCO는 가격 책정에 의해 암시됩니다.

먼저, 버티컬 AI가 무엇을 잘하는지 되돌아보겠습니다. 언급했듯이 LLM 덕분에 자연어와 관련된 모든 것이 초능력입니다. 그러나 언어 문서 해석 또는 생성 능력뿐만 아니라 LLM이 대화 또는 상호 작용—또는 고객 유치 또는 문서 작성—을 형성할 수 있는 규모도 초능력입니다. 이러한 활동은 일반 관리 버킷에 속하는 노동의 상당 부분을 구성합니다. 때로는 그 노동이 사내 인력의 형태를 띠고, 때로는 제3자 서비스에 아웃소싱됩니다. 어느 쪽이든 버티컬 AI는 기술 예산에 판매할 필요 없이 별도의 OpEx 지출을 포착할 수 있습니다.

이는 초기 도입의 마찰을 줄이는 데 특히 중요할 수 있습니다. 대부분의 기업은 이미 어느 정도의 오버플로우 비상 계획을 가지고 있기 때문입니다. 예를 들어, 기업은 업무 외 시간의 전화를 처리하기 위해 제3자 콜센터 운영자와 계약하거나, 특정 경우에 오버플로우를 처리하기 위해 제3자 의료 코더와 계약하거나, 사내 직원을 보충하기 위해 가상 관리자를 사용할 수 있습니다. 별도의 서비스 대체 쐐기가 있는 버티컬 AI 플랫폼은 기존 채널에 판매할 수 있습니다. 상대방이 버티컬 AI 스타트업이든 전통적인 제3자 아웃소싱 업체이든 출력은 동일하기 때문에 임원은 추가 조치를 취할 필요가 없습니다.

게다가 LLM 기반 솔루션은 긍정적인 ROI에 대한 위험을 줄이는 가격 책정을 제공할 수 있습니다. 버티컬 AI 솔루션은 일반적으로 UI 중심이 아니기 때문에 훨씬 적은 초기 개발 투자로 시장에 진출할 수 있습니다. 스타트업에 대한 더 중요한 지속적인 비용 고려 사항은 전통적인 클라우드 인프라 외에 지속적인 추론 부담일 수 있습니다. 그러나 솔루션의 가격대가 무거운 초기 개발 단계를 보조할 필요가 없기 때문에 버티컬 AI 스타트업은 종종 시장 가격보다 낮게 가격을 책정하여 전통적인 서비스 대안과 비교하여 명확한 매력을 제공하고, 고객에게 가치에 직접적으로 연결되는 규모 요소를 기반으로 가격을 책정할 수 있습니다. 즉, 가치가 서비스/인건비에 고정되어 있을 때에도 버티컬 AI는 전통적인 SaaS에 비해 상당한 가격 경쟁력을 가질 수 있습니다. Scale의 Alex Niehenke가 적절하게 말했듯이:

가치 전달 방식의 이러한 변화로 인해 버티컬 소프트웨어 공급업체는 직원 급여 대비 가격 책정 대신 가치를 기반으로 가격을 책정할 수 있으며, 순 결과는 엄청납니다. 우리는 버티컬 AI 공급업체가 직원 급여의 25% 또는 50% 이상을 차지하는 사례를 보았습니다. 이는 인공 지능 도입을 통해 버티컬 시장이 5배에서 10배 더 커질 것이라는 것을 시사합니다.

서비스 회사조차도 고객을 온보딩하기 위해 직원을 늘리고 교육을 제공해야 할 가능성이 높습니다. 그러나 LLM 기반 솔루션은 사용량 기준으로만 수익을 창출하고, 스핀업 및 스핀다운에 대한 초기 부담이 적기 때문에 훨씬 더 셀프 서비스 PLG 제품과 유사하게 보일 수 있습니다. 장기적으로 이것은 버티컬 AI 스타트업에게 잠재적으로 부정적인 경로입니다. 궁극적으로 스타트업은 SaaS 구독 모델의 유리한 요소를 채택하기를 원할 것이며, 실제로 엔터프라이즈 환경에서 고객도 지불할 금액을 알 수 있는 가시성을 높이 평가한다는 것을 알게 되었습니다. 그러나 제품이 고객에게 일관된 가치를 제공한다면 사용량 기반 가격 모델에서 볼륨 티어 기반 반복 계약으로 전환하는 것은 다소 간단합니다. 버티컬 소프트웨어에 대한 우리의 사고방식 전반에 걸쳐 공통적인 주제이듯이, 초기 쐐기를 넘어서 확장하는 것은 항상 가격 전환을 단순화합니다.

버티컬 AI와 가격 책정에 대해 여기서 더 많은 이야기를 할 수 있습니다. 우리는 이 주제에 전념하는 미래 에세이를 공유하여 전체 내용을 풀어볼 것입니다. 요약하자면, 여러 가지 이유—주로 LLM이 가능하게 하는 새로운 유형의 쐐기와 구매자가 가치를 인식하는 방식과 관련—로 인해 버티컬 AI 비즈니스는 많은 주요 도입 장벽을 빠르게 우회하고 있습니다. 기술 세계에서 항상 그래왔듯이, 버티컬 AI의 이러한 장점은 보편적이지 않으며 각 산업의 고유한 역학 관계에 적합해야 합니다. 기술 분야에서 항상 그래왔듯이 “구축하기 쉽다”는 것은 “대체하기 쉽다”는 의미일 수 있습니다. 과거 에세이에서 자세히 논의했듯이 버티컬 AI는 여전히 장기적인 방어 가능성을 위해 워크플로우와 데이터를 찾아야 하지만, 초기 단계에 급성장으로 가는 길은 드물게 환영받지 못하는 시작입니다.

버티컬 바이럴 (Vertical Virality)

일단 버티컬 AI 솔루션이 초기 산업 도입의 봉인을 떼면, 성공적인 SaaS 동료와 똑같은 바이럴, 네트워크 기반의 도입 효과의 이점을 누립니다. 버티컬 플랫폼은 일반적으로 핵심 ICP(Ideal Customer Profile)뿐만 아니라 관련 주변 산업 이해 관계자에게도 서비스를 제공함으로써 이점을 얻습니다. AppFolio는 소유주와 자산 관리자에게 어필합니다. ProCore는 총괄 계약자, 하청업체 및 소유주에게 어필합니다. 위에서 언급했듯이 Abridge는 임상의, 환자 및 UPMC와 같은 주요 의료 시스템 운영자에게 어필했습니다.

일단 이점이 널리 입증되면—특히 업계를 선도하는 조직에서—위의 빠른 확장을 가능하게 하는 요소들이 작동하기 시작하고 성장은 숨 막힐 정도가 될 수 있습니다. Abridge는 1년 남짓한 기간에 한 자릿수 ARR에서 거의 1억 달러 ARR로 성장했습니다. 보험 청구 처리 분야의 EvolutionIQ는 초기 단계에 3년 이상 3배의 매출 성장을 기록했습니다. Harvey AI는 ROI가 알려지고 추천 및 레퍼런스 구매 네트워크 효과가 시작되면 소프트웨어 보류 산업 부문에서 버티컬 AI가 달성할 수 있는 효과의 훌륭한 예입니다.

Harvey의 첫 번째 주요 돌파구는 2023년 초에 세계 최대 로펌 중 하나인 Allen & Overy가 3,500명의 변호사에게 이 도구를 배포한다고 발표했을 때였습니다. 이것은 분수령이 되는 순간이었습니다. 그때까지 주요 로펌의 AI 도입은 느렸으며, 많은 사람들이 이러한 도구를 복잡한 법률 업무에 사용하기에는 너무 위험하거나 너무 단순하다고 생각했습니다. … 2024년까지 스타트업은 고객 기반을 40개 로펌에서 42개국 235개 로펌으로 확장했습니다.

사용자 경험, 비용 절감 또는 수익 증대의 단계적 변화가 너무나 뚜렷하여 엔터프라이즈 중심의 버티컬 AI 비즈니스조차도 소비자 같은 성장을 달성할 수 있습니다. BVP 포트폴리오 회사의 초기 데이터에 따르면 평균 버티컬 AI 매출 성장은 전년 대비 ~400%입니다.8 이는 시리즈 A+ 단계의 평균 단계일 가능성이 높은 비즈니스에게는 매우 인상적인 수치입니다. 우리는 종합적으로 이러한 새로운 제품 전략, G2M(Go-to-Market) 자세 및 성장 잠재력이 전통적인 버티컬 SaaS와 매우 다른 비즈니스 프로필을 구축, 확장 및 궁극적으로 자본 요구 사항에 기여하고 있다고 확신합니다. 우리는 이러한 점, 즉 최고가 어떻게 보이는지, 그리고 그것이 자본 요구 사항을 근본적으로 어떻게 바꿀 수 있는지에 대한 추가 에세이를 후속으로 발표할 것입니다.

놀라운 성공을 이끄는 버티컬 AI 공식의 요소는 결코 확정된 것이 아니며, 우리는 여전히 이 사이클의 초기 단계에 있습니다. 이 주제에 대해 앞으로 더 많은 내용이 있을 것입니다. 그동안 버티컬 AI의 장벽 파괴 성공의 핵심 기본 요소에 대한 이러한 설명이 차세대 버티컬 플랫폼을 고려하는 창업자에게 도움이 되기를 바랍니다.