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 않을 이유가 있을까요?

인공지능은 앞으로 2~5년 안에 많은(대부분?) 일을 더 잘할 수 있게 될 것입니다. 자신의 삶과 업무를 최적화하고 싶지 않은 사람이 있을까요?

AI는 점과 점을 연결하고 인간보다 더 빠르게 문제에 대한 새로운 해결책을 만들어낼 것입니다. 더 좋고, 더 빠르고, 더 저렴한 해답을 원하지 않는 사람이 있을까요?

저와 함께하세요. 모든 것을 자동화해 주시면 저는 낮잠을 자겠습니다.

그렇게 간단하다면 얼마나 좋을까요.

많은 창업자들이 이 논리를 사용하지만 한 가지 중요한 사실을 깨닫지 못합니다. 그들은 인간을 대상으로 판매하고 있다는 사실입니다. 그리고 인간은 복잡합니다.

AI/자동화에 집중하는 창업자들은 거의 전적으로 기능적 요구에만 집중합니다. 하지만 우리는 기능적인 문제를 해결하기 위해서만 물건을 사용하거나 구매하지 않습니다. 우리는 문제를 인식하고, 그 중요성을 결정하고, 개인에게 미치는 영향을 결정하고, 올바른 솔루션을 식별하는 방식에 영향을 미치는 사회적, 정서적 영향에 큰 영향을 받습니다.

설립자 "이 작업을 자동화하여 한 달에 X시간을 절약할 수 있습니다!" 일리가 있습니다. 문제는 사용자/고객이 실제로 관심을 갖고 있는지 여부입니다.

실제로 중요한 문제를 해결하고 있는지 어떻게 알 수 있을까요?
공식은 다음과 같습니다: 사용자 + 니즈 + 인사이트(더 깊은 니즈)

더 깊은 니즈 = 사회적 및 정서적 영향(근본적인 '이유').

문제의 사회적, 정서적 요소를 무시하는 창업자는 패배할 것입니다. 그들은 두 가지 중요한 것을 놓칩니다:

1. 가치 제안을 진정으로 이해하고 정의하는 것입니다.
2. 적합한 사용자를 찾아내고 그들이 제품을 구매하는 이유(또는 구매하지 않는 이유)를 이해하는 것, 그리고 제품을 구매하는 사람과 사용하는 사람 사이의 차이점을 이해하는 것입니다.

이러한 것들은 항상 이해해야 할 중요한 사항입니다. 모두가 모든 것을 자동화하기 위해 서두르다 보니 이러한 단계를 건너뛰는 경우가 많습니다.

지난 2주 동안 저는 수많은 창업자들과 이야기를 나누면서 "어리석어 보이는 프로세스를 발견했습니다. AI로 자동화할 수 있는데 왜 사람들은 그렇게 하는 걸까요?"라고 말했습니다.

이 질문을 다른 방식으로 바꿔서 생각해 봅시다: 사람들이 귀사의 AI/자동화 도구를 구매하는 것을 주저하는 이유는 무엇일까요?

새로운 것에 대한 두려움

많은 사람들이 기술을 포함한 새로운 것에 대해 두려움을 느낍니다. AI가 갑자기 튀어나와 화물 열차처럼 우리를 덮쳐 순식간에 모든 것을 장악할 것만 같았죠. ChatGPT는 약 1억 8천만 명의 사용자를 보유하고 있지만(매우 빠르게 확보했습니다), 아직 AI는 얼리 어답터 단계에 머물러 있습니다. 레거시 기업과 후발 주자들이 두 발로 뛰어들기까지는 시간이 걸릴 것입니다.

스타트업은 기술에 대한 두려움이 없기 때문에 다른 스타트업에 판매하는 것으로 시작하는 경우가 많지만, 그 시장은 제한적입니다. 한편, 수많은 스타트업이 사람들이 두려워한다는 사실을 잊은 채 기술 채택률이 낮은 기존 산업에 진출하여 멋진 조종을 선전하고 있습니다. 이러한 스타트업은 너무 이른 시기일 수 있습니다(적절한 시장 타이밍을 놓친 스타트업 = ☠️).

보안

사람들은 보안, 피싱 사기, 데이터 유출 등의 문제에 대해 머리를 싸매고 있는데, 이제 우리는 "지금까지 가지고 있던 모든 것을 이 시스템에 업로드하면 모든 것을 알고 당신을 도울 것입니다."라고 말합니다.

데이터 유출이 증가하고 있으며 점점 더 공개되고 있습니다. 사람들은 우려하고 있고 우려해야 합니다. 따라서 사람들이 신뢰할 수 없는 ChatGPT를 포장한 도구에 회의적일 수 있다는 것은 당연한 일입니다. 또는 보안에 대한 주장도 마찬가지입니다.

AI 도구가 출시되고, 개선되고, 더 많은 사용 사례를 점령하는 속도를 고려하면 사람들의 두려움이 더욱 커지고 확대되는 이유를 이해할 수 있습니다. 지니를 다시 병 속에 넣기에는 너무 늦었습니다.

일자리 손실

최근 어느 대화 내용을 공유하겠습니다:

• 설립자: "안녕하세요. 저는 Acme의 창립자입니다. 저희는 [여기에 원하는 프로세스를 입력하면] 이를 자동화하는 AI 코파일럿 있어 시간과 비용을 크게 절약할 수 있습니다."
• 잠재고객: "흥미롭게 들리네요. 그 프로세스를 수행하는 데는 시간이 오래 걸리거든요."
• 설립자: "알아요. 하지만 꼭 그럴 필요는 없습니다. 팀원 중 몇 명이 매주 그 과정을 수행해야 하나요?"
• 잠재고객: "현재 10명으로 구성된 팀이 있는데, 매주 최소 25%의 시간을 해당 프로세스에 할애하고 있습니다."
• 설립자: "와우, 그 속도를 확실히 높일 수 있겠네요."
• 잠재고객: "놀랍습니다! 그럼 우리 팀에서 몇 명을 해고할 수 있을 것 같나요?"
• 설립자: "음... 정말 그렇게 하고 싶으신 건가요? 저는 제 솔루션으로 인해 사람들이 일자리를 잃게 할 의도는 전혀 없었습니다."
• 잠재고객: "대부분을 해고하지 않는다면 정말 어떻게 돈을 절약할 수 있을까요? 시간을 절약하는 것은 좋지만 팀원들에게 다른 일을 시키면 되나요?"
• 설립자: "솔직히 잘 모르겠습니다. 그냥 멋진 AI 도구를 만들어서 수백만 달러를 벌고 싶었을 뿐입니다."
• 잠재고객: "놓쳐서 죄송합니다. 인사팀에 팀을 해고하라고 말하고 있었어요."

저는 스타트업이 웹사이트에서 "팀을 해고하고 저희 AI를 사용하세요"라는 가치 제안을 사용하는 것을 본 적이 없습니다.

보통 창업자들은 가치 제안이 '팀 해고'라는 사실을 알게 되면 "우리는 그런 일을 하지 않습니다"라고 말을 바꿉니다. 우리는 팀이 더 적은 자원으로 더 많은 일을 할 수 있도록 지원합니다!"라고 말합니다. 알겠습니다. 따라서 해고 도구가 아니라 권한 부여 도구를 구축한 것입니다.

하지만 무언가를 대체하고 있는 것이죠? 사람을 대체하는 것이 아니라면 더 비싼 솔루션을 대체하는 것 아닌가요? 아무것도 대체하지 않는다면 애초에 문제가 충분히 고통스럽지 않은 것일 수도 있습니다.

실직은 정말 두려운 일입니다.

• 상향식으로 (사용자에게) 판매하는 경우, 가치 제안이 해당 사용자를 대체하지 않는다는 점을 명확히 해야 합니다.
• (기업 경영진에게) 탑다운 방식으로 판매하는 경우, 절약할 수 있는 시간과 비용이 직원 해고와 100% 상관관계는 없지만(보기에는 좋지 않지만) 여전히 가치가 있다는 점을 명확히 설명해야 합니다.

정말 일자리가 사라질까요?
많은 경제 보고서에서 인공지능으로 인해 일자리가 사라질 것이라고 주장합니다. 다른 사람들은 그렇게 생각하지 않습니다. 이들은 생산성 향상으로 사람들이 더 많은 고부가가치 업무를 수행할 수 있게 되어 결과적으로 회사의 수익이 증가하고 더 많은 사람을 고용할 수 있게 될 것이라고 말합니다.
특정 분야에서는 일자리가 줄어들 것입니다. 기업은 특정 직무에서 더 적은 인원을 고용할 것입니다. 하지만 새로운 일자리가 생겨날 것입니다. 기업은 생산성을 높이고 이를 성장에 활용할 것입니다(더 많은 인력이 필요함). 따라서 우리는 좋은 일자리(일자리 창출)와 나쁜 일자리(일자리 감소)를 보게 될 것입니다.
Box의 창업자 Aaron Levie는 일자리 감소에 반대하는 멋진 트윗을 올렸습니다:

예산과 권한

대기업에서는 일반적으로 가장 많은 예산을 가진 사람이 가장 큰 권한을 갖습니다. 그렇기 때문에 핵심 비즈니스에서 분리된 소규모 혁신 팀이나 연구실은 (혁신이나 다른 방식으로 일할 수 있는 공간을 확보하기 위해) 종종 짓밟히게 됩니다.

대기업에서 일해 본 적이 있다면(또는 대기업에 매각된 적이 있다면) "쓰던지 말던지"라는 말을 들어보셨을 것입니다. 이는 예산을 가리키는 말입니다. 100달러가 할당되었는데 80달러만 사용했다면 다음 해에는 어떻게 100달러, 또는 120달러를 요청할 수 있을까요?

회사는 재정적 신중함을 설교하지만, 소규모 팀과 적은 예산을 가진 사람들에게는 권한이 할당되지 않습니다. "인원이 몇 명인가요? 팀 규모는 어느 정도인가요?" 이러한 질문은 스타트업에서도 흔히 하는 질문입니다. 저는 이런 질문이 어리석다고 생각합니다. 차라리 적은 인원이 많은 업무를 처리할 수 있도록 최적화되어 있다면 좋겠지만, 현실은 그렇지 않은 경우가 대부분입니다. 따라서 기업 경영진의 절반을 자동화할 수 있는 멋진 새 AI 도구가 생각만큼 빨리 팔리지 않을 수도 있습니다. 기업 전체가 패닉에 빠질 수도 있습니다.

(조직에서) 정치는 현실입니다. 회사가 운영되는 방식, 예산이 할당되는 방식, 권력이 배분되는(또는 취해지는) 방식이 모두 중요합니다. 그렇기 때문에 해결하고자 하는 문제의 사회적, 정서적 요소를 이해하는 것이 중요합니다. 이 모든 것을 무시하는 것은 본인의 책임입니다.

자존감

누군가에게 인공지능이 업무를 대신하게 되어 더 이상 필요하지 않다고 말한다고 상상해 보세요. 그 사람은 일자리와 수입을 잃었을 뿐만 아니라 자존감도 (일부) 잃게 됩니다. 사람의 자존감은 오로지 직업에만 국한된 것은 아니지만, 이 둘을 분리할 수는 없습니다. (자존감을 직업과 연결시키면 안 된다는 말은 많지만 사람들은 그렇게 생각합니다.) 사람들이 자신의 업무가 반복적이고 지루하다는 것을 알고 있다고 해서, 즉 AI가 완벽하게 적합한 업무라는 것을 알고 있다고 해서 사람들이 신경 쓰지 않는다는 의미는 아닙니다. 모든 것을 자동화하려는 지나친 열정으로 스스로를 비틀거리고 있을 때, 인간에 대해 생각해 보세요.

목막힘과 신뢰

AI/자동화가 모든 것을 대신한다면 누가 책임져야 할까요? 프롬프트 엔지니어? AI 자체? 사람들이 AI 코파일럿에게 소리를 지를까요? (아마 그럴 겁니다. 😞)

사람들은 다른 사람을 비난하는 것을 좋아하기 때문에 자신을 비난할 필요가 없습니다. 비관적인 전망이라는 건 알지만 인간은 원래 그런 존재입니다. 인간을 모두 없애지 않더라도 모든 것을 인공지능 코파일럿에게 전적으로 의존하게 되면 인간은 그저 버튼 몇 개 누르고 컴퓨팅 파워와 전기가 충분한지 확인하기 위해 거기에 있을 뿐이죠. 그 시점에서 인간은 아무것도 실행하거나 결정을 내리지 않기 때문에 인간을 비난할 수 없습니다.

이 상황을 뒤집어 신뢰에 대해 이야기해 봅시다.

인간은 다른 사람이 자신을 위해 전문적인 일을 해주는 것을 좋아합니다. 변호사, 회계사, 채용 담당자, 부동산 중개인 등과 함께 일할 때 느끼는 좌절감에도 불구하고 우리는 여전히 이들을 많이 이용합니다. 어떤 경우에는 일을 할 수 없어서, 어떤 경우에는 시간을 들이고 싶지 않아서 다른 사람에게 일을 아웃소싱하는 것을 좋아합니다. 저희 아버지는 이를 "분업"이라고 부릅니다. 아버지는 자신이 잘하는 일만 하고 나머지는 아웃소싱합니다.

전문성을 갖춘 누군가가 나를 대신해 일을 해준다는 사실을 알면 마음이 편해집니다. 우리는 사람들이 그 일을 할 것이라고 믿습니다(그들이 우리의 신뢰를 깨기 전까지는요).

많은 창업자들은 AI를 통해 이러한 중간 인력을 없앨 수 있다고 주장할 것입니다. 이는 지난 10여 년 동안 마켓플레이스에 대해 우리가 들어왔던 주장과 같습니다. 수많은 스타트업이 성가신 중간자를 없애기 위해 마켓플레이스를 구축했습니다. 제가 알기로는 대부분의 중간자들은 잘 지내고 있습니다. 저는 채용 담당자, 변호사, 회계사, 부동산 중개인이 완전히 사라지는 것을 보지 못했습니다. 마켓플레이스가 시장의 일부를 잠식할 수도 있지만(혹은 시장을 성장시킬 수도 있습니다. 정말 멋진 일이죠!), 서비스업의 고객은 여전히 많을 것입니다. 이러한 중간 서비스 비즈니스의 상당수는 애초에 시장을 교란시키려 했던 마켓플레이스를 이용합니다.

기술 지원 서비스가 핵심
저는 항상 중간층이 완전히 사라지는 것이 아니라 승자가 기술을 활용하게 된다고 믿었습니다. 채용 분야에서 스타트업을 창업한 후, 저는 채용 분야에서 최고의 비즈니스는 기술을 활용하는 채용 담당자가 될 것이라는 사실을 깨달았습니다. 기술을 활용하면 채용 담당자는 적은 인력으로 더 많은 일을 할 수 있고 매우 강력한 비즈니스를 구축할 수 있습니다.
최근에 Emergence Capital의 Jake Saper와 Jessica Cohen이 쓴 멋진 글을 읽었습니다: 딜로이트의 죽음: AI 기반 서비스로 완전히 새로운 시장이 열리다
기본 가설은 많은 시장에서 성공할 수 있는 AI 지원 소프트웨어와 사람이 결합된 하이브리드 기업의 출현을 보게 될 것이라는 것입니다. 아직은 초기 단계이지만 저는 이 접근 방식이 마음에 들며 어떻게 성장할 수 있을지 100% 확신합니다.

모든 데이터 확보하기

제 경험에 따르면, 회사 직원이 50명이 넘으면 사일로가 생깁니다. 10,000명 또는 100,000명 규모의 회사를 상상해 보세요. 직원 수만큼 사일로가 생길 것입니다.

AI 스타트업은 더 빠르고 더 나은 의사 결정과 정확한 자동화를 약속합니다. 유일한 문제는 많은 데이터가 필요하다는 것입니다. 많은 AI 스타트업이 처음에는 기존의 LLM을 사용하다가 특정 업종이나 시장에 집중할 수 있는 보다 구체적이고 독점적인 데이터를 제공합니다. 하지만 데이터를 확보하는 것은 엄청나게 어려운 일이며, 많은 창업자들이 이 문제를 과소평가하는 것 같습니다.

대기업들은 사일로를 허물어야 한다는 생각에 어려움을 겪을 것입니다. 대부분은 성공하지 못할 것입니다. 너무 어렵고, 너무 무섭고, 정치적으로 어려운 일이기 때문입니다.

제한된 데이터 세트를 사용하는 AI 도구가 의사 결정과 업무 수행에 있어서는 여전히 사람보다 더 우수할 수 있지만, 담당자는 이를 믿지 않거나 신경 쓰지 않을 것입니다. 솔루션이 반쯤 구워진 평범한 답변을 내놓는 순간, 그들은 수천 개의 이메일, 회의, 사일로 등 항상 해왔던 방식으로 되돌아갈 것입니다. 효율적일까요? 아니요. 편한가요? 그렇습니다.

충분함의 힘
이러한 많은 문제를 관통하는 공통점은 "충분하다"라는 개념입니다. 많은 경우 심각한 낭비와 무의미한 업무 처리 방식을 보고도 고객들은 "그래, 이건 이상적이지는 않지만 우리는 방법을 알고 있고 일을 처리할 수 있다"고 말합니다.

설립자: "평범함과 현재 방식에 만족한다는 뜻이군요?"

잠재고객: "모욕적인 표현이긴 하지만 거의 그렇죠. 만 개의 불이 타오르고 있고, 300만 개의 우선 순위가 있으며, 예산 시즌이 다가오고 있습니다. 지금 당장은 이 자동화 문제를 감당할 수 없습니다."

설립자 "젠장..."

사용자 및 구매자를 이해하는 것이 중요합니다.

사용자/구매자를 면밀히 이해하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. AI 부조종사/자동화 도구가 폭발적으로 증가하고 있으며 이러한 추세는 멈추지 않을 것입니다. 창업자들은 이해 여부와 상관없이 모든 산업의 모든 프로세스를 자동화하려고 시도할 것입니다. 사용자/구매자가 옵션을 구분하는 것은 거의 불가능에 가까워질 것이며, 상황은 더욱 악화될 것입니다.

• 비효율적인 프로세스는 어디에나 있기 때문에 쉽게 찾을 수 있습니다.
• 위에서 설명한 모든 문제에도 불구하고 사용자/고객이 해결을 원하고 비용을 지불할 의사가 있는 비효율적인 프로세스를 찾는 것은 완전히 다른 이야기입니다.

창업자: 차이를 이해하지 못하면 망합니다.

1. 시간 절약은 강력한 가치 제안이 아닙니다.

"저희를 사용하면 시간이 더 오래 걸립니다!"라고 말하는 소프트웨어 제품은 단 한 번도 없었던 것 같습니다.

사람들은 시간 절약은 정량화하기 어렵기 때문에 구매하지 않습니다. 솔직히 사람들은 그 시간으로 무엇을 할 수 있을지도 모릅니다. 시간 절약의 결과가 불분명하기 때문에 이를 명확히 보여줘야 합니다.

읽을거리: 시간 절약은 가치 제안이 아니다
시간 절약에 관한 멋진 글입니다. "죄송하지만 시간 절약이 소프트웨어를 특별하게 만들지는 않습니다."라고 말하는 OnlyCFO(훌륭한 서브스택!)를 비롯한 CFO의 관점을 소개합니다.

사실이지만 창업자들은 여전히 이를 이해하지 못합니다.

2. 포인트 솔루션이 어려움을 겪을 것입니다

AI 스타트업이 새로운 포인트 솔루션을 구축함에 따라 소프트웨어의 새로운 번들링이 일어나고 있습니다. 저는 항상 소규모로 시작하여 틈새 시장을 공략하고 적절한 MVP를 찾아내는 것을 좋아합니다. 하지만 이 분야의 모든 기존 업체들이 AI를 솔루션에 통합하고 있기 때문에 쉽지 않습니다.

AI 기능이 귀사의 AI 네이티브 솔루션만큼 뛰어나지 않더라도 많은 구매자는 신경 쓰지 않을 것입니다. 그들은 상사가 "이 AI를 알아봐라!"라고 지시했기 때문에 체크리스트("AI 기능 있음")의 체크 박스에 체크 표시를 하는 것입니다.

오늘날 많은 AI 도구가 기능처럼 보입니다. 저는 주목받는 도구는 '기존 SaaS 제품'에서 볼 수 있었던 더 많은 기능을 구축하여 사용 사례/고객 여정을 더 많이 차지할 것으로 예상합니다. 또는 고객이 사용하는 모든 것과 통합하는 방법을 알아내어 고객이 "각 소프트웨어 도구의 AI 기능"보다 "올인원 통합 AI 솔루션"을 선호하기를 바랄 것입니다.

3. 빠르게 변화하는 비즈니스 모델

AI는 그 어느 때보다 빠르게 비즈니스 모델을 변화시킬 것입니다. 좌석의 필요성이 없어지면 좌석 기반 가격 책정이 어려워집니다. AI 솔루션은 사용량 기반 비즈니스 모델에 적합합니다. 하지만 이 모델은 비교적 새로운 모델이며, 고객들은 이 모델에 완전히 익숙하지 않습니다. AI 스타트업은 이제 일 처리 방식(제품)과 비즈니스 모델을 동시에 혁신하고 있습니다. 더 많은 변화 = 더 많은 위험과 두려움, 그러나 잠재적으로 더 많은 기회도 있습니다.

읽을거리: OpenView의 사용량 기반 요금제
"AI는 자동화를 한 단계 더 발전시켜 결국에는 지속적인 작업을 위해 팀원 전체가 필요하지 않게 됩니다. 수익 창출은 더 이상 제품의 인간 사용자에게만 연결될 수 없습니다."

이 말을 완전히 믿지 못할 수도 있지만 변화는 이미 시작되었습니다.

자동화 도구가 보편화되면서 사람이 직접 사용할 필요가 전혀 없어지고 있습니다. 솔루션이 모든 작업을 수행한다면 실제로 소프트웨어를 사용하는 사람은 아무도 없으며, 소프트웨어의 사용은 사용자(아마도) 또는 다른 시스템과의 통합에 의해 트리거됩니다.

AI는 단순히 비즈니스 모델을 변화시키는 것뿐만 아니라 시장 규모를 늘리고 마진을 개선할 수 있는 잠재력도 가지고 있습니다. 비용을 낮춤으로써 적은 예산을 가진 기업도 AI 도구에 더 쉽게 접근할 수 있게 되고(결과적으로 시장 확장을 촉진), 수익성을 높일 수 있습니다. 자동화는 더 많은 사람의 필요성을 줄여주며(위에서 이것이 어려운 이유에 대해 설명했지만), 이는 비용을 더욱 낮추지만 수요를 증가시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다(더 정교한 AI 도구를 활용하여 더 많은 사람의 필요성을 유도). 저는 NFX의 Peter Filnt와 Anna Pinol의 AI와 노동력의 결합에 대한 설명이 마음에 듭니다:

"이러한 융합이 가속화됨에 따라 일부 역할이 사라질 것으로 예상됩니다. 그러나 장기적으로 볼 때 AI는 효율성이 높아지면 단기적으로는 자원이 감소하지만 장기적으로는 수요가 급증하여 더 많은 자원을 사용하게 되는 일종의 제본스 역설이 발생할 가능성이 높습니다.
여기에 적용하면 앞으로 이러한 유형의 서비스에 대한 수요가 더 많아져 더 많은 일자리를 제공할 수 있을 것으로 예상됩니다. 또한 AI는 신속한 인력 재교육 기회를 제공하여 사람들이 경력을 전환하고 이러한 기회에 맞춰 자신을 조정할 수 있도록 지원합니다."

4. 여전히 중요한 문제 우선순위 지정

무언가를 해결할 수 있다고 해서 그 솔루션에 관심을 갖거나 비용을 지불하는 것은 아닙니다. 저는 창업자들이 "모든 것을 자동화"하려고 서두르다가 이 점을 잊고 있는 것은 아닌지 걱정됩니다.

AI/자동화는 많은 문제를 '해결'할 수 있지만, 사람들은 여전히 가장 고통스러운 문제에 우선순위를 두고 있습니다. 저는 종종 "사람들은 다섯 번째 문제 해결을 위해 돈을 지불하지 않는다"고 말하곤 합니다. 요점은 창업자는 여전히 사용자/구매자가 직면한 가장 고통스럽고 미션 크리티컬한 문제를 파악해야 한다는 것입니다. 사소한 성가심을 고치는 것은 (아무리 멋진 기술이라도) 공감을 얻지 못할 것입니다.

저는 많은 창업자들이 AI의 기능과 빠른 개선에 도취되어 중요하지 않은 문제를 해결하는 것을 봅니다.

• "구축하면 고객이 찾아올 것"이라는 생각은 여전히 어리석은 생각입니다.
• AI가 "솔루션이 아니라 문제에 빠져야 한다"는 생각을 바꾸지는 못하지만, 많은 기술 창업자(특히)가 이를 잊고 있습니다.

저는 AI가 놀라운 가치를 창출할 수 있는 잠재력을 믿습니다. 우리는 사람들이 이전에는 쉽고 저렴하게 해결할 수 없었던 문제를 해결할 수 있는 기술 혁명을 목격하고 있습니다. 새로운 사용 사례가 등장할 것입니다. AI는 모든 산업에 영향을 미칠 것이며, 이미 상당히 빠르게 진행되고 있습니다. 하지만 기본은 여전히 중요합니다. 창업자는 실제적이고 고통스러운 문제를 찾고, 기능적인 요구 사항을 넘어 고객을 깊이 이해하고, 비즈니스 모델을 검증해야 합니다. 그렇지 않으면 멋진 기술만 만들 뿐입니다. 당장은 자본을 조달하고 입소문을 타는 데 충분할지 모르지만, 실제로 중요한 것에 집중하지 않으면 그 어느 것도 성공으로 이어지지 않습니다.