"AI-Native" 기업이 되는 방법

AI 네이티브의 진실. 한 번 제대로 파헤쳐 보겠습니다.

요즘 다들 "AI 네이티브"라고 말하고 다닙니다. 대부분은 팀원 중 한 명이 ChatGPT 탭을 열어두고 있고, 마케팅 팀장이 "브랜드 보이스 어시스턴트"라는 커스텀 GPT를 만든 정도를 의미하죠.

귀엽네요.

어느 정도는 유용하기도 하고요.

하지만 AI 네이 네이티브는 아닙니다.

사람들이 계속 놓치는 차이가 바로 이것입니다. AI 네이티브 기업은 AI를 사용하는 기업이 아닙니다. AI가 실제로 그 안에서 작동할 수 있도록 재구축된 기업입니다. 비즈니스가 에이전트가 이해할 수 있는 방식으로 구조화되고, 문서화되고, 권한이 부여되고, 계측되어 있습니다. 기업이 기계가 읽을 수 있게 만든 것입니다.

지 말이죠.

지루하게 들리겠지만, 이것이 향후 10년간 가장 큰 비즈니스 이점이 될 수도 있다는 사실을 깨닫게 될 것입니다.

왜냐하면 대부분의 기업은 기계가 읽을 수 없기 때문입니다. 대부분의 기업들은 자사 직원조차 제대로 읽지 못하는 경우가 대부분입니다.

CRM에는 하나, Slack 스레드에는 또 다른 내용이 적혀 있습니다. 실제 고객 이력은 누군가의 받은 편지함에 있습니다. 가격 책정 로직은 "Final_v7_NEW"라는 스프레드시트에 있습니다. 환불 정책은 아무도 신뢰하지 않는 Notion 문서에 있습니다. 영업 프로세스는 "사라에게 물어봐, 그녀가 우리가 엔터프라이즈를 어떻게 하는지 알고 있어"입니다. 온보딩 흐름은 다섯 가지 도구, 세 명의 인간, 두 단계의 승인, 그리고 판단을 시스템으로 전환한 적이 없어서 여전히 무작위 예외 케이스에 끌려다니는 창업자 한 명으로 구성되어 있습니다.

그러면서 이런 회사들은 "왜 AI가 우리를 위해 더 많은 일을 해주지 못하는 거죠?"라고 묻습니다.

AI는 분위기만으로 돌아갈 수 없기 때문입니다.

진실이 사람, 도구, 습관, 예외 사항, 그리고 조직의 기억에 걸쳐 흩어져 있는 비즈니스를 AI가 운영할 수 없습니다. 에이전트는 문맥이 필요합니다. 깨끗한 입력이 필요합니다. 규칙이 필요합니다. 액세스 권한이 필요합니다. 경계가 필요합니다. 좋은 결과가 무엇인지 알아야 합니다. 언제 행동하고 언제 물어봐야 하는지 알아야 합니다.

대부분의 기업은 20년 동안 소프트웨어를 구매해 왔지만, 20년 동안 운영 체제를 설계하지 않았습니다. 도구 더미는 있지만, 기계는 없는 것입니다.

그렇기 때문에 진정한 AI 네이티브 기업의 수는 놀라울 정도로 적을 것입니다. 제 추측으로는 전 세계적으로 $5M 이상의 ARR을 달성하면서 실제 의미에서 AI 네이티브인 기업은 아마 1,000개 정도일 것입니다. "우리는 코파일럿을 사용합니다"가 아닙니다. "이메일 몇 개를 자동화했습니다"가 아닙니다. 핵심 워크플로우가 에이전트가 실행하고 인간이 감독하도록 설계된 기업을 의미합니다.

아마 500개일 수도 있고, 2,000개일 수도 있습니다. 정확한 숫자는 결론보다 중요한 것은 결론보다는 그 숫자가 아닙니다.

아직 이 일을 하고 있는 사람은 거의 없습니다.

모든 소음, 모든 자금 조달 발표, 모든 SaaS 홈페이지가 "에이전틱"이라는 단어로 다시 작성되었음에도 불구하고, 이 분야는 기본적으로 비어 있습니다.

첫 번째 유용한 구분은 다음과 같습니다. AI 지원 기업은 가장자리에서 AI를 사용합니다. AI 네이티브 기업은 중심을 재설계합니다.

AI 지원 기업은 "시간을 절약하기 위해 AI를 어디에 추가할 수 있을까?"라고 묻습니다.

AI 네이티브 기업은 "에이전트가 첫 80%를 수행한다면 이 워크플로우는 어떻게 존재해야 할까?"라고 묻습니다.

두 번째 질문은 모든 것을 바꿉니다.

고객 지원을 예로 들어 보겠습니다. 일반적인 기업에서는 지원 티켓이 도착하면 인간이 읽고, 문맥을 검색하고, 계정을 확인하고, 정책을 기억하고, 답변을 작성하고, 엔지니어링에 물어보고, 에스컬레이션하고, 이유를 제대로 태그하는 것을 잊어버리기도 합니다. 소프트웨어가 흩뿌려진 인간 중심 프로세스입니다.

AI 네이티브 기업에서는 티켓이 에이전트가 이해할 수 있는 시스템으로 들어갑니다. 에이전트는 고객 이력을 읽고, 요금제 한도를 확인하고, 이전 티켓을 검토하고, 정책을 참조하고, 답변을 작성하고, 조치를 권장하며, 문제를 해결하거나 판단이 필요한 정확한 이유와 함께 인간에게 보냅니다. 인간은 검색 엔진, 라우터, 카피라이터가 아닙니다. 인간은 모호성의 검토자입니다.

이것은 매우 다른 기업입니다.

이제 동일한 논리를 영업에 적용해 보겠습니다. 기존 방식은 SDR이 잠재 고객을 Google에서 검색하고, 개인화를 추측하고, 평범한 이메일을 작성하고, 관리자가 잔소리하기 때문에 Salesforce를 업데이트한 후, 절반의 맥락을 AE에게 전달하는 것입니다. AI 네이티브 방식은 에이전트가 구매 신호를 모니터링하고, 계정을 보강하고, 이해 관계자를 매핑하고, 아웃리치를 작성하고, 어떤 훅이 전환되는지 학습하고, CRM을 자동으로 업데이트하며, 인간 영업 담당자에게 빈 페이지 대신 준비된 대화를 제공하는 것입니다.

법무도 마찬가지입니다. 채용도 마찬가지입니다. 재무도 마찬입니다. 청구 처리도 마찬가지입니다. 계정 관리도 마찬가지입니다. 연구도 마찬가지입니다.

패턴은 모든 곳에서 반복됩니다. 에이전트는 구조화된 작업을 수행하고, 인간은 취향, 신뢰, 판단, 관계 및 관계를 처리합니다.

이것은 작은 생산성 향상이 아닙니다. 이것은 새로운 관리 모델입니다.

지난 100년 동안 기업을 확장하는 기본적인 방법은 더 많은 사람을 고용하고, 부서를 만들고, 관리자를 추가하고, 소프트웨어를 구매하고, 혼란을 조정하기 위한 프로세스를 발명하는 것이었습니다. 새로운 계층은 하나의 문제를 해결하고 세 가지를 더 만들어 냈습니다. 기업은 더 커졌지만, 동시에 더 느려졌습니다. 더 많은 회의. 더 많은 인계. 더 많은 "이건 누가 담당하지?" 더 많은 내부 중력.

AI 네이 생겼습니다.

AI 네이티브 기업은 다르게 확장될 것입니다.

챗봇을 달아놓은 전통적인 기업처럼 보이지 않을 것입니다. 소규모 팀이 대규모의 전문화된 에이전트를 운영하는 모습일 것입니다. 12명의 회사가 예전에는 80명이 필요했던 일을 해낼 것입니다. 40명의 회사가 400명의 기존 업체와 경쟁할 것입니다. 직원당 수익은 기업이 실제로 새로운 시대를 위해 구축된 기업을 나타내는 가장 명확한 지표 중 하나가 될 것입니다.

이쯤에서 많은 사람들이 방어적으로 변합니다. "에이전트가 일을 한다"는 말을 듣고 인간이 사라진다고 사라진다고 생각합니다.

그게 요점이 아닙니다.

더 나은 생각 방식은 현대 기업이 기계적인 작업에 인간의 지능을 낭비해 왔다는 것입니다. 우리는 도구 간에 정보를 이동시키기 위해 인간을 사용합니다. 프로세스를 기억하기 위해 인간을 사용합니다. 폴더를 검색하기 위해 인간을 사용합니다. 같은 이메일을 다시 작성하기 위해 인간을 사용합니다. 승인을 쫓기 위해 인간을 사용합니다. 통화를 요약하고, 필드를 채우고, 데이터를 복사하고, 요청을 분류하고, 다른 인간에게 무언가가 어디에 있는지 묻기 위해 인간을 사용합니다.

많은 작업은 실제로 "일"이 아닙니다. 가짜 수염을 단 조직 마찰입니다.

AI 네이티브 기업은 그것을 제거합니다.

중요한 인간적인 부분은 보존하고, 소프트웨어가 문맥을 이해하기에 비해 너무 어리석었기 때문에 존재했던 부분만 자동화합니다. 즉, 인간의 역할은 덜 중요해지는 것이 아니라 더 레버리지가 높아집니다. 훌륭한 운영 담당자는 10개의 워크플로우의 감독자가 됩니다. 훌륭한 영업 담당자는 에이전트가 만든 대화를 마무리어를 마무리하는 클로저자가 됩니다. 훌륭한 지원 리드는 에스컬레이션 로직과 고객 경험 품질의 디자이너가 됩니다. 륭한 창업자는 회사가 생각하는 방식의 설계자가 됩니다.

그 창업자 포인트가 중요합니다.

AI 네이티브 창업자는 단지 제품을 만드는 것이 아닙니다. 에이전트가 이해할 수 있는 회사를 설계하고 있는 것입니다.

즉, 창업자는 암묵적인 것을 명시적으로 만들어야 합니다. 우리의 환불 정책은 무엇인가요? 언제 예외를 적용합니까? 리드를 자격을 갖추게 하는 것은 무엇입니까? 화난 고객에게 어떤 톤을 사용합니까? 절대 자동화해서는 안 되는 것은 무엇입니까? 어떤 작업에 승인이 필요합니까? 좋은 답변은 무엇입니까? 위험한 답변은 무엇입니까? 어떤 데이터 소스가 진실의 원천입니까? 두 시스템이 일치하지 않을 때 어떻게 합니까? 에이전트는 수정 사항으로부터 어떻게 배웁니까?

이것이 진정한 AI 네이티브 기업을 LinkedIn 쇼맨십과 구분 지을 매력적이지 않은 작업입니다.

모두가 마법을 원합니다. 아무도 부엌을 청소하고 싶어하지 않습니다.

하지만 부엌이 바로 회사입니다.

승리하는 기업은 지루하고 근본적인 일을 비범한 진지함으로 수행할 것입니다. 데이터를 정리할 것입니다. 워크플로우를 문서화할 것입니다. 에이전트가 읽을 수 있는 SOP를 만들 것입니다. 권한 및 감사 추적을 구축할 것입니다. 고객 기록을 구조화하여 문맥이 인간의 기억에 갇히지 않도록 할 것입니다. 에이전트가 시간이 지남에 따라 개선될 수 있도록 평가 루프를 만들 것입니다. 모든 반복적인 결정을 결정 시스템으로 전환할 것입니다.

그리고 운영 계층이 깨끗해지면, 그들은 터무니없이 빠르게 움직일 것입니다.

이것이 "AI 네이티브"가 실제로 기술 레이블이 아닌 이유입니다. 그것은 조직 레이블입니다.

기업은 세계 최고의 모델을 사용하면서도 구조적으로 그 혜택을 받을 받을 수 없는 상태일 수 있습니다. 에이전트가 진실이 어디에 있는지 추측해야 하고, 올바른 시스템에 접근할 수 없고, 아무도 결정 규칙을 정의하지 않았고, 모든 워크플로우가 누군가의 머릿속에 묻힌 예외 사항에 의존한다면, AI는 장난감에 불과할 것입니다. 초안을 작성하고, 요약하고, 사람들이 더 빨라졌다고 느끼게 만들겠지만, 비즈니스를 변화시키지는 못할 것입니다.

변화는 에이전트가 운영 구조의 일부가 될 때 발생합니다.

진정한 AI 네이 네이티브한 주택 서비스 회사를 상상해 보세요. 모든 인바운드 요청이 자동으로 분류됩니다. 모든 견적이 구조화된 가격 책정 규칙에서 생성됩니다. 모든 기술자가 도착 전에 작업 요약을 받습니다. 모든 고객이 사전 업데이트를 받습니다. 모든 리뷰 요청이 개인화됩니다. 모든 놓친 약속이 자동 복구 워크플로우를 만듭니다. 모든 운영 패턴이 라우팅, 가격 책정, 인력 배치에 다시 공급됩니다.

이제 보험 중개 회사를 상상해 보세요. 에이전트는 문서를 수집하고, 제출을 사전 검사하고, 정책을 비교하고, 누락된 세부 사항을 플래그 지정하고, 고객 설명을 작성하고, 갱신 옵션을 준비하고, 변경 사항에 대해 계정을 모니터링합니다. 인간은 신뢰를 구축하고 복잡성을 처리하지만, 그 밑에 있는 기계는 하루 종일 반복적인 지능 작업을 수행합니다.

이제 채용 회사를 상상해 보세요. 에이전트는 후보자를 발굴하고, 프로필을 보강하고, 역할 요구 사항과 비교하고, 아웃리치를 작성하고, 인터뷰를 요약하고, 레퍼런스를 확인하고, 파이프라인을 업데이트하고, 후보자가 비정상적으로 강할 때 인간에게 알립니다. 채용 담당자는 데이터 청소부가 아니라 관계 마무리자가 됩니다.

이것은 공상과학 회사가 아닙니다. 이것은 내부가 재구축된 일반 비즈니스입니다.

그것이 사람들이 과소평가하고 있는 기회입니다. 명백한 AI 기업은 이미 포화 상태입니다. 수평적 코파일럿, 도구, 회의 봇, 코드 어시스턴트, 이미지 생성기, 고객 지원 래퍼. 괜찮은 비즈니스이지만, 명백합니다. 덜 명백한 기회는 지루하고 수익성은 있지만 파편화된 산업을 발라 운영 모델을 에이전트 중심으로 재구축하는 것입니다.

AI 네이티브 에이전시. AI 네이티브 중개 회사. AI 네이티브 법률 인접 서비스. AI 네이티브 회계 법인. AI 네이티브 컴플라이언스 업체. AI 네이티브 헬스케어 행정 회사. AI 네이티브 부동산 운영. AI 네이티브 교육 서비스. AI 네이티브 물류 코디네이터. AI 네이티브 BPO (BPO처럼 보이지 않는).

세상은 고객이 결과에 대해 비용을 지불하지만, 제공자의 비용 구조는 대부분 반복적인 지식 작업인 산업으로 가득합니다. 이것이 바로 AI 네이티브 기업이 파고들 수 있는 곳입니다.

최고의 기회는 처음에 항상 소프트웨어 회사처럼 보이지는 않을 것입니다. 일부는 내부에 소프트웨어 마진을 숨긴 서비스 비즈니스처럼 보일 것입니다. 이는 투자자와 경쟁자를 혼란스럽게 할 것이며, 이는 유용합니다. 다른 모든 사람들이 다음 SaaS 대시보드를 찾고 있는 동안, 실제 승자는 노동 집약도를 획기적으로 낮추면서 더 나은 결과를 내는 AI 네이티브 서비스 회사를 조용히 구축하고 있을 수 있습니다.

이것은 매우 Greg스러운 말이지만, 인터넷 비즈니스의 다음 물결은 "스타트업"처럼 보이기보다는 이상한 작은 돈 버는 기계처럼 보일 수 있다고 생각합니다.

소규모 팀. 좁은 시장. 독점적인 워크플로우. 높은 자동화. 높은 신뢰. 명확한 고객 고통. 지루한 카테고리. 아름다운 마진.

외부에서는 섹시하지 않습니다.

은행 계좌에서는 매우 섹시합니다.

그리고 이 회사들은 처음부터 다르게 구축되었기 때문에, 기존 업체들은 이를 따라하기 어려울 것입니다. 오래된 회사가 AI 이니셔티브를 발표한다고 AI 네이티브가 될 수 없습니다. 그것은 새 운전대를 산다고 크루즈선이즈선이 스피드보트로 바뀌는 것과 같습니다.

어려운 부분은 모델에 대한 접근이 아닙니다. 모든 사람이 그것을 가지고 있습니다.

어려운 부분은 기존 업체들이 오래된 프로세스 부채로 가득 차 있다는 것입니다. 데이터는 지저분합니다. 정책은 충돌합니다. 팀은 자기 영역을 보호합니다. 워크플로우는 인력 수를 중심으로 구축되었습니다. 소프트웨어 스택은 덕트 테이프와 분기별 계획 의식으로 엉성하게 연결되어 있습니다. 운영 체제는 인간이 정보의 기본 처리자라고 가정합니다.

새로운 회사는 옮겨야 할 가구가 없다는 이점이 있습니다.

깨끗하게 시작할 수 있습니다. 모든 프로세스를 "에이전트가 이 작업의 첫 번째 패스를 수행할 수 있을까?"라는 질문으로 구축할 수 있습니다. 첫날부터 문서화할 수 있습니다. 모든 데이터 객체를 사용 가능하게 만들 수 있습니다. 오류가 재앙이 되기 전에 인간 검토 지점을 설계할 수 있습니다. 회사가 굳어지기 전에 피드백 루프를 구축할 수 있습니다.

이것이 "단 1,000개 회사"라는 아이디어가 중요한 이유입니다. 긴박감을 조성하지만, 동시에 허가를 부여합니다.

분야가 비어 있는 이유는 대부분의 사람들이 여전히 AI 도입을 AI 아키텍처와 혼동하고 있기 때문입니다.

그들은 게임이 프롬프트 엔지니어링이라고 생각합니다. 그렇지 않습니다.

그들은 게임이 올바른 모델을 선택하는 것이라고 생각합니다. 그렇지 않습니다.

그들은 게임이 웹사이트에 챗봇을 추가하는 것이라고 생각합니다. 그것은 분명히 아닙니다.

게임은 지능이 흐를 수 있도록 회사를 재설계하는 것입니다.

여기 실용적인 플레이북이 있습니다.

첫째, 명백한 경제적 가치가 있는 좁은 워크플로우를 선택하세요. "회사를 AI 네이티브로 만드는 것"부터 시작하지 마세요. 너무 추상적입니다. 지원 해결, 아웃바운드 발굴, 온보딩, 청구 접수, 문서 검토, 갱신 관리, 보고부터 시작하세요. 볼륨이 높고, 규칙이 존재하며, 인간이 현재 너무 많은 조정을 수행하는 워크플로우를 선택하세요.

둘째, 워크플로우를 기계처럼 매핑하세요. 무엇이 그것을 촉발합니까? 어떤 데이터가 필요합니까? 어떤 결정이 이루어집니까? 어떤 결정이 되돌릴 수 있습니까? 어떤 결정에 승인이 필요합니까? 성공은 어떻게 생겼습니까? 오류는 어디서 발생합니까? 인간이 시스템이 모르는 것을 무엇을 알고 있습니까?

셋째, 지식을 구조화하세요. 에이전트가 정책이 필요하면 정책을 작성하세요. 가격 책정 규칙이 필요하면 명시적으로 만드세요. 고객 이력이 필요하면 고객 객체를 정리하세요. 예제가 필요하면 예제를 만드세요. 톤이 필요하면 톤을 정의하세요. 이것이 대부분의 팀이 포기하는 지점입니다. 문서화처럼 느껴지기 때문입니다. 문서화가 아닙니다. 인프라입니다.

넷째, 경계를 가지고 에이전트를 워크플로우에 투입하세요. 초안 작성, 분류하고, 추천하고, 보강하고, 요약하고, 준비하게 하세요. 위험이 이해된 경우에만 작업을 부여하세요. 판단이 중요한 곳에서는 승인을 요구하세요. 모든 것을 로깅하세요. 출력을 검토하세요. 품질을 추적하세요. 시스템을 개선하세요.

다섯째, 비즈니스 영향을 측정하세요. 가짜 스프레드시트의 "절약된 시간"이 아닙니다. 해결 시간, 전환율, 총 마진, 직원당 수익, 오류율, 고객 만족도, 영업 속도, 온보딩 시간, 갱신율을 측정하세요. AI 네이티브 기업은 숫자에 나타나야 합니다.

그것이 제가 가장 관심을 갖는 부분입니다. 몇 년 안에 "AI 네이티브"는 분위기가 아닐 것입니다. 지표에서 볼 수 있게 될 것입니다.

직원당 수익은 다르게 보일 것입니다.

총 마진은 다르게 보일 것입니다.

실행 속도는 다르게 보일 것입니다.

고객 경험은 다르게 보일 것입니다.

최고의 기업은 이상하게 반응이 빠를 것입니다. 마치 전체 비즈니스가 깨어 있는 것처럼. 고객은 더 빨리 답변을 얻을 것입니다. 영업 팀은 더 나은 타이밍에 후속 조치를 취할 것입니다. 운영 문제는 더 일찍 표면화될 것입니다. 창업자는 비즈니스를 더 명확하게 볼 것입니다. 관리자는 업데이트를 요구하는 데 시간을 덜 쓰고 시스템을 개선하는 데 더 많은 시간을 쓸 것입니다.

기업은 항력이 줄어들 것입니다.

그것이 진정한 이점입니다.

파티 트릭으로서의 AI가 아닙니다. 조직의 신진대사로서의 AI입니다.

그렇습니다. 오늘날 의미 있는 수익을 내는 진정한 AI 네이티브 기업은 전 세계에 약 1,000개 정도밖에 없을 것입니다.

그리고 그것은 당장 하나를 구축하고 싶게 만들어야 합니다.

시장이 시끄러우면 사람들은 그것이 성숙했다고 가정하기 때문입니다. 하지만 소음은 성숙함이 아닙니다. 소음은 대개 진정한 빌더들이 무엇이 중요한지 알아내기 직전에 발생하는 것입니다.

지금, 모두가 AI에 대해 시끄럽습니다.

구조적으로 준비된 회사는 거의 없습니다.

그것이 바로 그 격차입니다.

그것이 기회입니다.

다음 위대한 기업들은 데이터, 워크플로우, 정책, 팀이 내부에서부터 에이전트 중심으로 재구축된 기업일 것입니다. 그들은 예상보다 작아 보일 것입니다. 말도 안 되게 빠르게 움직일 것입니다. 더 적은 직원으로 더 가치 있는 일을 할 것입니다. 지저분한 서비스를 확장 가능한 시스템으로 전환할 것입니다. 기존 업체가 더 나은 로그인 화면을 가진 Windows 95를 실행하는 것처럼 보이게 만들 것입니다.

대부분의 사람들은 여전히 "직장에서 AI를 어떻게 사용하지?"라고 묻고 있습니다.

더 나은 질문은 "AI가 그 안에서 작동할 수 있는 회사를 어떻게 구축하지?"입니다.

그 질문이 바로 문입니다.

그리고 지금, 거의 아무도 그 문을 통과하지 않았습니다.

당신이 읽는 것과 달리, 이 분야는 비어 있습니다. 친구와 이것을 공유해 보는 것이 어떨까요.

당신을 응원합니다.

• Greg Isenberg

참고: 저희가 너무 바빠서 자주 알지 못하지만, 제 회사 LCA는 기업이 AI 네이티브가 되도록 돕는 데 세계적 수준입니다. 그들이 정말 훌륭한 일을 하기 때문입니다. 우리는 Fortune 500대 기업과 여러분이 좋아하는 브랜드와 함께 AI 네이티브 제품 및 AI 네이티브 조직을 구축하고 있습니다.

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