죠스레터 :: Vertical AI & SaaS 이야기

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AI 때문에 몰락하는 기업, 번성하는 기업 - 데이터로 알아보기

AI는 주요 콘텐츠 사이트들의 비즈니스 모델을 조용히 뒤흔들고 있습니다. 한때 SEO와 광고 수익으로 잘 나갔던 WebMD, G2, Chegg와 같은 플랫폼들은 AI 기반 검색과 챗봇이 즉각적인 답변을 제공하면서 트래픽이 감소하고 있습니다. 사용자들은 AI가 몇 초 만에 모든 것을 요약해주기 때문에 더 이상 여러 페이지를 클릭할 필요가 없어졌습니다. Brian Balfour는 이러한 현상을

인공지능 에이전트 진화의 5단계

인공지능 에이전트의 발전은 우리가 일하는 방식과 스타트업의 모습을 근본적으로 변화시킬 것입니다. 저는 이러한 변화를 직접 목격하기 시작했습니다. 지난 1년 동안 제가 본 인공지능 에이전트 기반 스타트업의 수가 한 자릿수에서 매달 수십 개로 급증했습니다. 이스라엘에서는 인공지능 에이전트를 구축하는 스타트업이 급증하고 있으며, 다른 사람들이 다양한 사용 사례에 맞게 이러한 에이전트를 통합하고 맞춤화할

Meta, 또 다시 언번들링하다

"사업으로 돈을 버는 방법은 단 두 가지뿐이다. 하나는 번들링이고, 다른 하나는 언번들링이다." Jim Barksdale의 유명한 인용구는 케이블 TV나 음악 산업, 심지어 소프트웨어 업계 맥락에서 자주 언급되지만, 사실상 이 인용구를 가장 잘 나타내는 기업은 바로 Meta입니다. 20년 전 Facebook으로 시작한 이래로, Meta는 그들이 만든 거의 모든 제품을 언번들링하고 번들링했으며,

AI 시대의 스택형 비즈니스 모델

훌륭한 스타트업을 구축하는 것은 단순히 혁신적인 기술에 관한 것만이 아닙니다. 가치를 창출하고, 전달하고, 포착하는 방식을 끊임없이 재구상하는 것에 대한 이야기입니다. 이는 많은 AI 기업들이 이제 막 배우기 시작한 교훈입니다. 우리는 현재 AI 시대에 접어든지 몇 년이 되었습니다. 많은 소비자 AI 앱들이 높은 유입과 낮은 유지율이라는 역동적인 현상을 경험하고 있습니다. 많은

NetSuite의 교훈과 차세대 ERP의 기회

기업용 자원 관리 시스템(ERP)을 좋아하는 회사는 없을 겁니다. ERP는 기업이 영업, 재무, 인사 및 기타 기능을 하나의 시스템으로 통합하는 데 도움을 주기에 비즈니스에 매우 중요할 수 있지만, 구현하는 데 비용과 시간이 많이 들고, 사용하기 어렵고, 오래된 데이터와 기능으로 가득 차 있는 경우가 많습니다. 흥미롭게도, 최근 몇 년 동안

AI 제품을 더 어렵게 만들어야 하는 이유: 계란 효과

1950년대의 퍼즐입니다: 케이크 믹스를 어떻게 더 많이 팔 수 있을까요? 정답: 케이크를 굽는 것을 더 어렵게 만드세요. 인스턴트 케이크 믹스가 시장에 출시되었을 때, 제조업체들은 이상한 점을 발견했습니다. 판매가 부진했습니다. 많은 주부들, 즉 그들의 목표 고객들은 이 편리한 신제품에 저항했습니다. 문제점은 무엇이었을까요? 음식 역사가인 Laura Shapiro는 케이크 믹스가 베이킹을 너무 쉽게