AI가 모든 것을 자동화할까?
인공지능이 그 자리를 대신하고 있습니다. 저와 대화하는 거의 모든 스타트업이 (무언가를 위한) 코파일럿 및/또는 AI 기반 자동화를 구축하고 있습니다. 창업자들은 느리게 느껴지는 모든 작업을 찾아서 AI를 해답으로 제시하고 있습니다.
이게 말이 되나요? 그렇기도 하고 아니기도 합니다.
논리적으로 지루하고 반복적인 작업의 속도를 높이는 것은 당연한 일입니다. 사람들이 시간을 절약하고 싶지
Startup
고통스러운 혼돈의 시기
"폭발적인 스타트업 성장"이라는 말을 들으면 몇 가지 유명한 기업이 떠오릅니다. Facebook, Slack, 그리고 이제 OpenAI까지.
ARR 100만 달러에 도달하기 전, 즉 차트에서 '1년차' 이전에는 모두 어떤 모습이었을까요?
모든 데이터가 공개되어 있는 HubSpot이 좋은 예입니다. 2024년 초 현재, 무려 2백만 달러의 ARR을 달성한 이 업체는 여전히
딜로이트의 죽음-AI가 시장을 바꾸다
10년 전 제가 벤처 업계에 입문했을 때만 해도 소프트웨어 분야는 보통 2~3개의 경쟁자가 우승을 다투는 분야였습니다. 소프트웨어 개발이 쉬워지고 벤처 자금이 넘쳐나면서 거의 모든 시장에서 경쟁이 치열해졌습니다. 미투 제품의 범람으로 인해 구매자와 창업자는 그 차이를 구분하기 어려워졌습니다. 오해하지 마세요. 소프트웨어에는 여전히 큰 기회가 남아 있습니다. 하지만 그 기회는 다른
스타트업의 실패와 교훈
스타트업은 왜 실패할까요?
과학적 연구를 통해 안타깝게도 가장 유망한 벤처기업도 망칠 수 있는 핵심 요인이 밝혀졌습니다. 지금까지 성공의 요소에 대해 살펴보았지만, 흔들리는 비즈니스 모델, 지지부진한 사업 개발 또는 항상 두려운 현금 경색과 같은 가장 일반적인 함정을 이해하는 것도 마찬가지로 중요합니다.
대부분의 연구는 이러한 요소들이 복합적으로 작용한다고 지적하며 선견지명과 전략적 계획의
하드웨어의 시대가 돌아왔소
하드웨어가 다시 유행하고 있습니다.
탄소 회계 소프트웨어나 ESG 데이터 소프트웨어만으로는 기후 목표를 달성할 수 없습니다. 벤처 업계의 대부분은 이에 동의할 것입니다. 그러나 방 안의 코끼리, 즉 하드웨어 우선 비즈니스에 충분히 익숙해진 사람은 거의 없습니다.
이 글의 목적은 딥 테크가 자산 관리자에게 실행 가능한 벤처 전략이라는 생각을 대중화하기 위한 것입니다. 지난달
MVP가 당신의 시장에 대해 말하는 것
Linear의 CTO인 Tuomas Artman은 최근 SaaS 경쟁이 치열해지면서 MVP에게 요구되는 기준이 높아지고 있다고 주장했습니다. 더 이상 모의 테스트, 데모 비디오, 심지어 못생긴 프로토타입만으로는 충분하지 않다는 것입니다. 다른 사람들도 같은 주장을 하고 있습니다.
틀린 생각입니다. 최소한의 MVP로도 충분한 시장도 많이 있으며, 이러한 시장에 속하지 않는다면 대안이 넘쳐나는 까다로운 고객을 위해 화려한
B2B 또는 프로슈머 Gen AI 기능의 가격 책정 및 패키징
새로운 기술을 효과적으로 수익화하는 것은 시장 점유율을 확보하는 동시에 비즈니스를 성장시킬 수 있는 여지를 확보하기 위한 경쟁입니다. 그러나 Gen AI는 비즈니스에 전례 없는 가치를 제공할 수 있지만, 고객이 늘어날 때마다 서비스 비용이 매우 높아질 수 있습니다. 특히 성장 단계에서는 창업자가 단위 경제성과 마진을 염두에 두어야 합니다. 이러한 창업자들로부터 자주 듣는