"AI 자체보다는 AI를 활용해 기존 비즈니스를 수익성 있게 만드는 것이 더 낫습니다."
DMM 회장 카메야마 케이시와 note CXO 후카츠 타카유키의 대화는 AI 시대에 수익을 창출하는 방법에 대한 핵심으로 가득 차 있었기에, 오늘 제 나름대로 정리해보겠습니다.
결론부터 말하자면, 목표는 "AI 자체"가 아닙니다.
먼저, 후카츠 씨가 가장 두려워한다고 말한 것은 다음과 같습니다.
"독립형 AI 서비스는 OpenAI 또는 빅테크의 베이스 모델이 자연스럽게 똑똑해짐에 따라 약 80%의 확률로 완전히 박살날 가능성이 있습니다."
약간 편리한 AI 도구를 만든다고 해도, 그 기능은 1년 후 메인 플랫폼에 통합되어 무료로 출시될 것입니다. 카메야마 씨도 "중소 AI 비즈니스는 난이도가 높다"고 단호하게 말했습니다.
"AI 시대일지는 몰라도, AI 스타트업 시대인지는 의문입니다."
이 한 문장이 핵심을 잘 담고 있다고 생각합니다.
그렇다면 어디서 수익을 내야 할까요? 정답은 "산업 X × AI"입니다.
물류 × AI, 공장 × AI, 건물 × AI. AI를 주인공으로 만드는 대신, AI로 기존 비즈니스를 수익성 있게 만드는 쪽으로 이동하는 것입니다.
최근 야후 전 사장 오자와 타카오도 다른 대담에서 "사업을 시작한다면, 산업 X × AI가 유일한 선택지"라고 언급했으며, 최전선에 있는 사람들의 결론이 여기서 완벽하게 일치합니다.
후카츠 씨의 설명에서 가장 소름이 돋았던 부분은 "지불과 노동이 즉시 교환 가능해진다"는 이야기였습니다.
지금까지 인력을 늘리려면 구인 공고를 내고, 면접을 보고, 교육을 시키고, 인원이 늘어남에 따라 사무실 공간을 늘려야 했습니다. 몇 달이 걸리고 비용이 많이 들었습니다.
AI 에이전트가 조금 더 똑똑해지면, 이렇게 될 것입니다.
"구독료를 냈으니, 오늘 내 개발력은 10,000."
"개발이 끝났으니 개발력을 10으로 줄이고 영업력을 1,000,000으로 늘리자."
시뮬레이션 게임처럼 슬라이더를 움직여 내부 노동력을 할당하는 세상입니다. 노동은 고용이 아닌 지불을 통해 즉시 0에서 무한대로 조정될 것입니다.
이 세상에서 인간 쪽에서 일어나는 일은 "슈퍼 사이드 허슬"입니다.
AI 에이전트를 묶고 지휘할 수 있는 사람이라면, 사용 설명서와 비즈니스 운영을 설계하기만 하면 AI가 나머지를 처리합니다. 따라서 대기업에서 괜찮은 위치에 있는 사람은 사이드 허슬로 다른 두세 개 회사의 부서장을 동시에 맡을 수 있습니다.
유능한 사람들은 그 어느 때보다 더 높은 수요를 누릴 것입니다.
기업들도 신입 사원을 처음부터 키우기보다는 "AI로 자신의 비즈니스를 구축한 경험"이 있는 사람을 임원으로 헤드헌팅하는 쪽으로 방향을 전환할 것입니다. 기준은 명문대를 졸업하고 몇 년 경력이 있는 사람이 아니라, 어딘가에서 스타트업을 운영해 본 적극적인 사람이 될 것입니다.
반대로, 컨설팅은 위험에 처한 것으로 지목되었습니다.
카메야마 씨의 분석은 다음과 같습니다.
불확실한 시대에 대기업은 직원을 늘리는 위험을 싫어하기 때문에 아웃소싱, 파견, 컨설팅을 이용합니다. 따라서 이들은 앞으로 2~3년간 성장할 것입니다. 하지만 어느 순간 갑자기 끊길 것입니다.
후카츠 씨는 "교육 및 훈련 기간이 긴 반(半)지식 노동의 경우 AI가 라이벌이 될 가능성이 높다"며 동의했습니다.
현재 이들은 높은 연봉을 받는 스타 포지션입니다. 하지만 "경기가 좋다"는 이유만으로 그쪽으로 간다면, 그냥 또 하나의 프리랜서로 전락할 수 있습니다. 간다면, 까다로운 현장 업무부터 고수준의 상류 설계까지 모두 처리할 수 있는 사람으로 진화할 각오를 해야 합니다.
카메야마 씨에 따르면, 능력이 같다면 대기업에 남는 것이 한동안 보호를 받을 수 있는 방법입니다. 대기업이 비용을 절감할 때, 외부 자원부터 줄이기 때문입니다.
그렇다면 지금 어디로 가는 것을 선택해야 할까요?
후카츠 씨의 대답은 흥미로웠습니다.
"종합상사가 더 흥미로울 수 있습니다."
그 이유는 종합상사에서 기획부터 상업적 흐름, 물류, 자금 흐름까지 모든 것을 배울 수 있기 때문입니다. 그리고 다가오는 시대에는 배운 모든 실무를 AI가 처리할 것입니다.
즉, "1인 CEO"가 되기 위한 모든 기본 기술을 습득할 수 있는 환경입니다. 실무는 AI에 맡기고 전체 시스템을 설계하는 쪽으로 이동할 수 있습니다.
카메야마 씨의 보충 설명도 실용적이었습니다.
대형 종합상사는 부문별로 분화가 심하기 때문에, 약 100명 규모의 회사에 입사하여 사장 바로 옆에서 상류부터 하류까지 모든 것을 보는 것이 좋습니다. 창업을 하지 않을 거라면, 사장과 직접 대화할 수 있을 정도로 가까운 회사에 들어가십시오.
시장을 선택하는 방법에 대한 이야기도 있었습니다.
농업, 임업, 어업처럼 IT 도입이 더딘 분야에 고유 데이터를 가진 특화 AI를 도입하십시오. 또는 수도권 외 지역을 장악한 지역 기반 공장, 호텔, 여관, 슈퍼마켓에 최신 AI를 가져가서 지역 단위로 경쟁하십시오.
다다미 제작자나 분재와 같은 작은 시장 분야도 강력합니다. 좁기 때문에 큰 플레이어들이 경쟁하러 오지 않습니다.
실제로 DMM 자체도 "1위를 차지할 수 있는 틈새 시장만 공격하고, 인사, 총무, 법무만 표준화한다. 60개의 틈새 시장이 모이면 상당히 커진다"는 아이디어로 구축된 회사로서 이런 방식으로 싸워왔습니다.
제품 제작자에게는 더 구체적인 지침이 있었습니다.
후카츠 씨는 자신이 투자한 회사들에게 "사람이 사용해야만 하는 AI는 만들지 마라"고 말한다고 합니다.
초점은 '사용'되지 않고 스스로 시작되어 작동하는 유형의 AI에 맞춰져야 합니다.
예를 들어, 정기적으로 Google Calendar를 확인하고 회의 전에 자동으로 "당신이 만날 사람은 이러이러한 회사의 이런 사람입니다"라는 요약을 붙여넣는 것과 같은 것입니다.
새로운 앱을 만드는 대신, Slack, LINE, 이메일과 같은 일상적인 도구에 내장하십시오. 이 "트리거형" 접근 방식이 더 합리적입니다.
이는 대부분의 사람들이 AI에 대한 프롬프트를 생각해낼 수 없기 때문입니다. 현재 상황을 잘 설명하지 못하고, 진정으로 원하는 것을 말로 표현하지 못합니다. 그 모든 것을 사용자에게 전적으로 맡기는 것이 현재 AI의 과제입니다.
그리고 성능 자체는 1~2년 안에 어떤 것을 사용하든 모두 너무 똑똑해져서 차이가 없을 것입니다.
경쟁은 성능이 아니라, 사용자가 의식하지 못해도 워크플로우에 통합되는 디자인에 관한 것이 될 것입니다.
마지막으로, AI에 잡아먹히지 않을 쪽에 대한 이야기가 나왔습니다.
카메야마 씨는 "스마트폰으로 볼 수 있는 거의 모든 것은 위험에 처해 있다"고 말합니다.
AI가 만든 콘텐츠가 넘쳐나면, 100억 엔을 들여 만든 것은 5~6만 엔으로 만든 수백만 개의 콘텐츠에 묻힐 것입니다. 무엇이 진짜인지 분간할 수 없는 세상이 되고, 크리에이터들은 바보처럼 느껴집니다.
반대로, 캠핑, 바비큐, 콘서트와 같은 현실 세계의 경험 가치는 상승할 것입니다.
그리고 프로세스 자체가 제품이 되는 "프로세스 이코노미"가 부상할 것입니다.
그림이라면, 완성된 이미지로 경쟁하지 말고, 모두가 술을 마시며 라이브 드로잉 세션을 지켜보게 하십시오. SNS 설문조사를 통해 의견을 듣고 완성될 때까지 모두가 프로세스에 참여하게 하십시오.
결과만으로 경쟁한다면 AI와 충돌할 것입니다. AI가 빼앗기 어려운 것은 프로세스와 공유된 경험입니다.
인재의 세계에서는 스캔들 위험이 없고 24시간 일할 수 있는 AI 인재가 기업에 더 합리적이 될 것입니다. 그렇기 때문에 인간에게 남는 것은 "인상을 모으고 공유하는" 쪽입니다.
카메야마 씨의 마무리 발언이 가장 인상적이었습니다.
"골치 아픈 점은 이 게임을 그만둘 수 없다는 것입니다."
AI가 확산되는 세상에 대해 복잡한 감정을 가지고 있더라도, 다른 사람들이 하고 있다면, 하지 않을 선택지는 없습니다. 그는 계속해서 말합니다.
"어차피 실패할 거예요. 10번 정도 실패하면 일이 풀리기 시작하니까, 실패를 쌓아가길 바랍니다. 완주하는 것보다, 그냥 시작하세요."
이것을 내일의 행동으로 옮기자면, 다음 두 가지라고 생각합니다.
첫째, "AI 자체"가 아닌, 자신의 분야에서 "당신의 분야 × AI"의 곱셈을 하나 생각해보십시오. 그 분야를 아는 사람만이 만들 수 있는 곱셈이 경쟁하기 가장 어렵습니다.
둘째, 완전히 화면 안에서만 이루어지는 일을 하고 있다면, 그 프로세스나 경험을 어떻게 제품화할지 생각해보십시오.
시작하는 사람들은 그 10번의 실패를 청산할 수 있습니다.
당신의 분야에는 어떤 "× AI"가 존재하나요?
