AI 노동력의 시대: 새로운 노동 시장의 부상

전통적인 B2B SaaS에서는 소프트웨어를 통해 인간의 작업과 서비스를 보완했습니다. 이제 소프트웨어 자체가 모든 작업을 수행하고 있습니다.

AI는 SaaS 약어의 역전 현상을 강요하고 있습니다. 소프트웨어 서비스(Software-as-a-Service)에서 서비스로서의 소프트웨어(Service-as-a-Software)로 전환되고 있습니다.

큰 그림: AI 작업자의 등장으로 소프트웨어와 노동 시장의 융합이 이루어지고 있습니다. 이는 창업자들에게 거대한 기회를 창출할 것입니다.

노동과 소프트웨어가 하나의 시장이 되고 있습니다

SaaS 기업은 역사적으로 아날로그 프로세스를 디지털 세계로 가져왔습니다. 기존 직무의 특정 측면을 관리하기 쉽게 만드는 것을 목표로 했습니다.

하지만 SaaS는 스스로 운영할 수 없었습니다. 항상 해당 소프트웨어를 운영할 인력을 유지해야 했습니다.

예를 들어, SaaS 영업 도구를 구매해도 여전히 영업사원을 고용하고 교육해야 했습니다.

경제 전반에 걸쳐 이는 노동 시장과 소프트웨어 시장이 분리되어 있음을 의미합니다. 그리고 기업 내에서 고용 예산은 항상 소프트웨어 예산보다 몇 배 더 컸습니다.

대략적인 계산을 해보면, 미국 기업들은 지식 노동자에 연간 5조 달러 이상을 지출합니다. 이에 비해, 기업들은 B2B SaaS에 약 2300억 달러를 지출합니다.

이제 소프트웨어는 작업을 조직하고 실행할 수 있습니다. 노동과 소프트웨어가 하나의 거대한 시장으로 융합되고 있습니다.

그러나 이 기회는 단지 시장 확장에 관한 것만이 아닙니다. 마진 확장에 관한 것이기도 합니다.

이 노동 전환 과정에서, 서비스 사업의 역사적 마진 차이(30% 미만)와 SaaS 사업의 마진 차이(80% 이상)가 AI 서비스가 SaaS 도구로 가능해진 인간 중심의 서비스를 대체함에 따라 줄어들 것으로 예상됩니다. 서비스 마진은 소프트웨어 마진이 될 것입니다.

시장과 마진 확장이 결합되어 전통적인 소프트웨어가 손대지 않은 영역에서 새로운 기술 회사가 등장할 기회를 창출하고 있습니다.

이 추정치는 지식 노동만을 다룹니다. 우리는 이 개념이 더 많은 수작업에도 확장될 것으로 예상합니다. 이는 미래에 생성 AI와 물리적 세계 사이에 새로운 다리가 만들어짐에 따라 일어날 것입니다. 건설과 제조, 즉 노동 시장의 큰 부분이 이러한 변화를 가장 먼저 목격할 가능성이 큽니다.

이 융합이 가속화됨에 따라 일부 역할이 사라질 것으로 예상됩니다. 하지만 장기적으로 AI는 제번스 역설의 한 형태를 만들어낼 가능성이 큽니다. 즉, 효율성 증가로 인해 단기적으로는 자원 감소가 발생하지만, 장기적으로는 수요가 급증하여 더 많은 자원 사용을 초래합니다.

여기에 적용하면, 우리는 미래에 이러한 유형의 서비스에 대한 수요가 증가하여 더 많은 일자리 기회를 제공할 것으로 예상합니다. 이를 돕기 위해, AI는 빠른 인력 재교육 기회를 제공하여 사람들이 경력을 전환하고 이러한 기회에 맞출 수 있게 합니다.

노동은 기업이 구매하는 모든 소프트웨어에 "내장"될 것입니다. 여러분의 새로운 AI 동료를 만나보세요.

"AI 인력" 회사의 두 가지 접근 방식

지금까지 이 공간에서 회사를 구축하는 두 가지 주요 접근 방식을 보고 있습니다.

1. "AI 동료" 판매 (내부)

첫 번째 접근 방식은 기존 직무에 AI를 판매하는 것입니다.

좋은 예로 Cognition Lab의 "AI 소프트웨어 엔지니어"인 Devin이 있습니다.

Devin은 소프트웨어 엔지니어의 전체 워크플로우를 다룹니다. 문제를 발견하고 해결책을 찾으며, 그 과정을 설명합니다. 인간 노동처럼 작동하며, 의사소통 스타일까지도 그렇습니다.

이와 유사한 다른 예로는 11x 또는 Artisan과 같은 "디지털 SDR"을 만드는 회사가 있습니다. 이 경우, Alice와 Ava는 주당 2-3개의 잠재 고객 회의를 예약할 수 있으며, 24시간 내내 일할 수 있고, 전체 영업 기술 스택을 다룰 수 있습니다. 법률 분야에서는 우리 포트폴리오 회사인 EvenUp이 AI 자동화를 통해 요구 서신 작성 프로세스를 대체했습니다.

마지막으로, NVIDIA와 Hippocratic.ai의 AI 기반 헬스케어 에이전트와 같은 회사가 있습니다. 이 AI "간호사"는 환자 인터뷰를 수행하고, 건강 위험 평가를 수행하며, 수술 후 추적 관리를 수행합니다.

이 경우, AI는 인간 간호사가 제공하는 전체 스펙트럼의 관리를 제공하지는 못하지만, (현재 장기적인 인력 부족 속에 있는) 인간 간호사의 부담을 줄일 수 있습니다.

여기에서 우리는 "AI 동료"의 발전 스펙트럼을 볼 수 있습니다. 이들은 기본적인 직무 기능을 능숙하게 수행할 뿐만 아니라, 소프트웨어보다 동료에 더 가까운 다양한 "소프트 스킬"을 갖추고 있습니다.

2. "AI 공급업체/서비스" 판매 (외부)

두 번째 접근 방식은 여러 직무를 포함하는 전체 워크플로우를 자동화하는 것입니다. 이 개념은 기본적으로 전체 서비스 비즈니스가 제공하는 작업을 대체할 것입니다. 예: 풀 스택 AI 로펌, AI 중개인 등.

이 접근 방식에는 몇 가지 유형이 있습니다.

첫 번째 유형은 기존 BPO의 재구성입니다.

이는 고객 서비스, 영업, 마케팅, 재무 및 회계, 공급망 관리(물류 및 조달), 법률 서비스, 데이터 수집/입력/분석, 인적 자원, 번역 및 현지화, 소프트웨어 개발, 품질 보증, 사이버 보안 또는 건설 견적 및 추정과 같은 분야에서 발생할 가능성이 높습니다.

우리는 이미 이러한 변화를 목격하고 있습니다. 우리의 포트폴리오 회사인 Smith.ai는 SMB를 위한 AI 기반 고객 서비스 에이전트를 개발했습니다. 이들의 플랫폼은 고객의 전화와 메시지에 24시간 내내 응답할 수 있으며, 대규모 인간 전문가 팀을 고용해야만 얻을 수 있는 정확성을 가지고 있습니다.

두 번째 유형은 AI 없이는 한 지붕 아래 존재할 수 없었던 새로운 유형의 "회사"를 창출하는 것입니다.

이 전략의 핵심은 여러 이해관계자가 필요한 분절된 프로세스를 찾는 것입니다. 건축이나 리노베이션 서비스가 이에 대한 좋은 예입니다. 이는 아날로그와 디지털 작업의 비율이 동일하기 때문입니다.

이 범주의 비즈니스는 "서비스" 시장과 "노동/직원" 시장을 모두 포함할 수 있습니다. 두 경우 모두 소프트웨어 마진으로 인간 수준의 노동을 제공합니다.

추가 혜택은 이 트렌드가 SaaS 기존 업체를 방해할 기회를 제공한다는 것입니다. 첫째, 특정 SaaS 도구는 AI 서비스 제공자가 필요한 도구를 내부적으로 구축함에 따라 불필요해질 것입니다. 둘째, 비즈니스 모델의 충돌이 있을 수 있습니다. 좌석당 요금 모델은 인원 수가 계속 증가하는 한 수익을 증가시키지만, 초기에는 AI 인력으로 인해 인원이 감소할 것입니다.

결과적으로 SaaS 지출이 감소하고, SaaS 기존 업체가 방해받으며, 스타트업에게 더 많은 공간이 생깁니다.

이것이 왜 이 기회가 진정으로 큰 이유입니다. 엔터프라이즈 소프트웨어보다 더 큰 기회입니다.

AI 작업자가 먼저 지배할 곳은 어디일까요?

가장 큰 기회는 AI를 고용하는 단위 경제가 사람을 고용하거나 하청을 주는 단위 경제보다 100배 더 나은 곳에 존재할 것입니다. 이러한 조건 하에서 AI 작업자는 번창할 것입니다.

이는 AI의 비용 절감 능력(반복 작업 자동화 등)과 AI의 부가 가치(개인화 강화로 인한 수익 증대)를 결합하여 달성됩니다.

다음은 이러한 특성을 가진 공간을 찾는 방법입니다:

먼저, 우리는 인간 노동이 약할 수 있는 곳에서 AI가 탁월한지를 묻습니다.

여기에는 몇 가지 주요 요소가 있습니다:

• 자동화 가능한 대량의 프로세스. 여기에는 간단하고 반복적이며 대량의 작업이 포함됩니다. 초기에는 복잡하고 여러 단계로 이루어진 맞춤형 작업은 포함되지 않을 가능성이 큽니다.
• 인간 노동이 특히 비쌈.
• 고용이 어렵고 노동 시장 역학이 좋지 않음(노동자 부족 및 이직률 포함)
• 인간 노동자의 ROI 시간이 길다(예: 상당한 온보딩/교육 필요)
• 도구 분절 수준이 높아, 도구를 하나의 최상위 계층으로 통합할 기회가 있음
• 고장 허용도가 높음: 즉, 생명이나 죽음이 걸린 문제가 아님
• 대량의 교육 데이터가 있는 분야 - 바람직하게는 독점 데이터

여기에서 AI가 탁월한 분야의 예로는 법률 문서 문의, 계정 지급 관리, 소셜 미디어 콘텐츠 모더레이션, 데이터 입력 또는 기본 고객 서비스가 있습니다.

둘째, AI가 인간 노동자의 가치를 뛰어넘는 부가가치를 창출할 수 있는 분야는 어디일까요?

• 개인화는 고객 가치를 크게 증가시킬 것입니다.
• 속도는 서비스 품질의 중요한 요소이며, 24시간 서비스는 중요합니다.
• 이질성은 높은 품질의 서비스에 장애가 됩니다.

이를 설명하기 위해 교육을 예로 들어보겠습니다. AI 튜터는 인간 교사보다 비용 이점이 있습니다(예: Khan Academy의 AI 튜터를 공립학교 교사의 급여와 비교하면 약 80배 저렴합니다).

우리 생애 동안 AI가 공립학교 교사를 대체할 가능성은 적지만, AI가 다른 방식으로 교육에서 점점 더 큰 역할을 할 가능성이 큽니다. 이 기술의 더 변혁적인 응용 프로그램은 이러한 AI 튜터가 만드는 맞춤형 교육의 추가 시장입니다.

AI 튜터는 24시간 내내 사용할 수 있습니다. 이론적으로, 학생의 필요에 맞게 즉시 교육 스타일을 조정할 수 있어야 합니다. 이는 전통적인 교실 밖에서 일어나는 즉각적인 맞춤 학습입니다.

이것이 우리가 AI 주도 산업 확장, 즉 AI 주도 자동화 및 대체가 아닌 곳에서 보게 되는 것입니다.

AI 작업자를 가장 먼저 채택할 사람은 누구일까요?

우리는 첫 번째 채택자가 운영 중심의 회사나 SMB가 될 것으로 예상합니다. 이러한 AI 회사는 전통적으로 노동과 함께 선형적으로 확장되었고, 새로운 직원을 추가할 능력에 제한된 이러한 기업에 추가 확장 경로를 열어줄 것입니다.

이제 그들은 버튼 클릭 한 번으로 인력을 증가시킬 수 있게 될 것입니다. 그리고 동일하게 감소시켜, 무한한 확장성과 유연성을 확보할 수 있습니다.

이러한 비즈니스에 AI는 낮은 비용으로 무한한 레버리지를 제공하며, 더 나은 결과를 제공합니다. 이러한 유형의 비즈니스에 이것은 변혁적입니다.

AI는 24시간 일합니다. 나쁜 날이 없습니다. 그리고 AI 작업 결과물이 인간 노동자의 결과물보다 자연스럽게 더 나을 수 있는 경우도 있습니다.

여기에서 우리는 몇 가지 다른 경쟁자를 볼 수 있습니다:

• 특정 직무 기능을 충분한 속도로 채용하기 어려워하는 빠르게 성장하는 비즈니스, 예를 들어 기술 스타트업
• 운영 효율성에 초점을 맞춘 사모펀드 롤업(다른 경우에는 해고를 고려할 수 있음)
• 다양한 분야에서 경험이 부족하고 풀타임 인간 직원을 고용하는 것이 타당하지 않은 문제에 직면한 솔로프리뉴어, 이는 그들이 이미 프리랜서에게 연간 수십억 달러를 지출하는 이유를 설명합니다.
• 높은 이직률, 낮은 마진 비즈니스로 인해 대규모 인력에 의존하는 대규모 기존 업체. 전략은 직원당 수익 비율이 가장 낮은 산업을 타겟으로 할 수 있습니다. 또는 전통적으로 노동과 함께 수익을 선형적으로 확장해 온 산업의 비즈니스.

곧, 거대한 비즈니스는 세 명 또는 그 이하의 사람에 의해 운영될 것입니다. 이러한 AI 동료/공급업체는 이 전환의 큰 부분을 차지합니다.

스타트업이 앞서 있는 이유

AI 시대에, 더 큰 보상을 얻는 사람은 스타트업일까요 아니면 기존 업체일까요? 여러 가지 이유로 스타트업에게는 여전히 많은 기회가 있습니다:

이점 1: 전문화 이점

기초 모델이나 대형 기존 업체는 대부분의 요청을 자동화할 수 있는 좋은 위치에 있을 수 있습니다. 하지만 마지막 10-20%의 작업을 자동화하는 데 어려움을 겪을 가능성이 큽니다.

Devin의 성능과 ChatGPT 또는 다른 대형 언어 모델의 코딩 기능을 비교해 보세요:

전문 AI 작업자는 처음에는 매우 특정한 지식 작업을 수행하므로 기존 AI 업체보다 성능이 우수할 가능성이 큽니다. "충분히 가까운" 코드는 소프트웨어 회사에는 충분하지 않습니다.

이것이 전문화된 스타트업이 틈새 데이터를 가지고 사람의 개입을 통해 비집중적인 기존 업체보다 훨씬 뛰어난 성능을 발휘하고, 이 전환의 초기 단계에서 시장 점유율을 확보할 이유입니다.

이점 2: 비즈니스 모델 충돌이 기회를 창출합니다

궁극적으로 모든 회사와 서비스 제공업체는 경쟁력을 유지하기 위해 AI를 채택해야 합니다. 그러나 이는 바로 시작될 때는 해당되지 않을 수 있습니다. 고전적인 혁신자의 딜레마처럼, 특정 산업의 기존 서비스 제공업체는 새로운 기술을 채택하는 데 어려움을 겪을 것입니다. 이는 스타트업에게 큰 기회를 제공합니다.

법률 서비스를 예로 들어보겠습니다. 시간당 청구 모델로 일하는 백글러브 로펌은 클라이언트당 시간을 줄이면 처음에는 AI를 채택하는 것을 저항할 수 있습니다. 클라이언트 수를 유지하면 전체 수익이 감소하기 때문입니다.

이 맥락에서, 풀 스택 AI 로펌(스타트업)이 등장하여 백글러브 로펌과 호환되는 서비스를 훨씬 저렴한 비용으로, 더 많은 사례와 클라이언트에 대해 제공할 수 있다고 상상해 보세요. 그들은 브랜드 인지도 없이도 백글러브 로펌의 시장 점유율을 빼앗기 시작할 수 있습니다.

이러한 비즈니스 모델 충돌은 네트워크 재구성의 희귀한 순간을 제공합니다. 이 이점 창이 이전 세대가 적응함에 따라 닫힐 것이지만, 선호하는 부착을 확보한 스타트업은 장기적으로 시장 점유율을 위해 더 잘 싸울 수 있습니다.

이 빠른 기회를 활용하여 거대한 비즈니스를 구축할 수 있습니다.

이점 3: 엔터프라이즈 판매로의 더 빠른 경로

모든 회사가 현재 AI를 채택할 것을 고려하고 있거나, 적어도 그러한 압박을 받고 있습니다. 이는 스타트업과 협력하려는 의지가 과거보다 높다는 것을 의미합니다.

물론, 일부 회사는 이러한 자동화를 자체적으로 구축할 수도 있습니다. 하지만 다른 회사는 초기 단계에서 스타트업과 협력할 수 있습니다.

기존 업체가 자체 운영의 한 측면을 자동화할 수 있다고 해도, 모든 비즈니스 부문에 대해 그렇게 할 가능성은 낮습니다.

기존 업체가 고객에게 이러한 서비스를 롤아웃하는 데 집중하는 동안, 스타트업이 직접 엔터프라이즈/기존 업체에 판매할 수 있는 공간이 있습니다.

가까운 미래: 영혼이 있는 소프트웨어

초기에는 많은 서비스로서의 소프트웨어 회사가 단순히 자동화처럼 보일 것입니다. 일일 "관리" 작업의 99%를 자동화할 수 있을 것입니다.

노동과 소프트웨어가 진정으로 하나의 시장이 되기 위해서는 일부 회사가 이를 넘어서는 필요가 있습니다. 융합 과정을 완료할 회사는 일정 수준의 "인간미"를 갖추어야 합니다.

진정으로 좋은 서비스는 효율적일 뿐만 아니라, 기쁨을 줍니다.

기존 자동화는 비교적 간단한 작업에서 뛰어납니다: 음식 주문, 현금 송금. 여기서 마찰을 제거하는 것은 매우 효과적입니다. 하지만 복잡하거나 무질서한 상황에서는 여전히 대표자와 전화 통화를 해야 합니다.

소프트웨어가 서비스를 진정으로 대체하려면, 인간과 상호작용하는 것처럼 보이고 느껴져야 합니다. 마찰 제거만으로는 충분하지 않습니다.

다르게 말하면, 이 소프트웨어는 어떤 면에서는 영혼을 가져야 합니다. 그 영혼은 마법적이고 직관적인 사용자 인터페이스에서부터 사려 깊은 개인화된 "개성"에 이르기까지 다양한 방식으로 존재할 수 있습니다.

이 다음 AI 자동화 물결은 훌륭한 고객 서비스 에이전트, 영업 에이전트 또는 서비스 제공자가 하는 것처럼 사용자에게 이해하고 적응할 것입니다.

우리는 이미 Hume.AI와 같은 감성 지능 기술을 개발하기 시작하고 있습니다. 이는 인간 의사소통의 미묘함(예: 톤, 음성 변조 등)을 이해하는 "공감 대형 언어 모델"을 기반으로 합니다.

자동화하려는 작업이 복잡해질수록 이 "영혼"이 더 중요해집니다. 이는 교육, 치료 또는 의료와 같이 더 많은 손이 필요한 부문에서 AI가 진정으로 유용해질 수 있는 방법입니다.

장기적으로 영혼이 있는 소프트웨어는 반복적인 작업을 자동화하려는 소프트웨어보다 훨씬 오래 지속될 수 있습니다.

이는 소프트웨어와 노동의 진정한 융합의 마지막 단계입니다. 아직 여기에 있지는 않지만, 곧 다가오고 있습니다.