AI가 비즈니스 세계를 뒤흔들고 있습니다. 하지만 과대광고와 현실 사이의 간극은 여전히 큽니다. 모든 기업이 ‘AI 전략’을 외치고 있지만, 정작 AI로 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 방법을 아는 곳은 많지 않습니다.
소프트웨어 컨설팅 회사 Test Double의 마케팅 디렉터 Cathy Colliver가 Perplexity AI Business Fellowship에 참여하며 얻은 인사이트는 이런 현실적 고민에 대한 답을 제시합니다. 그녀가 만난 세 명의 실무진들은 AI 과대광고를 넘어 실제로 AI를 활용해 비즈니스 문제를 해결하고 있는 사람들입니다.
AI가 앱 개발을 민주화하다
30분 만에 앱을 만드는 시대
Replit의 개발자 관계 담당 Matt Palmer가 제시한 첫 번째 인사이트는 충격적입니다. 이제 비즈니스 팀과 비개발자도 전통적인 코딩 기술 없이 기능적인 애플리케이션을 만들 수 있다는 것입니다.
특히 주목할 점은 ‘일회용 앱(disposable apps)’ 개념입니다. 30~60분 만에 특정 작업을 위한 기능적인 프로토타입을 만들어내는 것이 가능해졌습니다. 긴 개발 주기 대신 아이디어에서 MVP(최소 실행 가능한 제품)까지의 시간을 획기적으로 단축시킬 수 있습니다.
실제로 Replit은 최근 Microsoft와의 전략적 파트너십을 통해 엔터프라이즈 고객을 위한 노코드 애플리케이션 개발 플랫폼을 제공하기로 발표했습니다. 이는 AI 기반 앱 개발 민주화가 단순한 트렌드가 아니라 실제 비즈니스 현실이 되고 있음을 보여줍니다.
‘바이브 코딩’ 프레임워크
Matt Palmer는 AI 기반 개발을 위한 5가지 필수 기술을 제시했습니다:
사고력(Thinking): 복잡한 문제를 관리 가능한 구성 요소로 나누는 컴퓨팅적 사고
프레임워크 지식: React, Express 같은 도구들이 무엇인지 알되, 처음부터 구현할 필요는 없음
체크포인트: 버전 관리를 통해 안전하게 실험하고 필요시 되돌릴 수 있는 능력
디버깅: 문제가 발생했을 때(반드시 발생합니다) 체계적으로 문제를 해결하는 능력
맥락 제공: AI 도구에 최적의 결과를 위한 올바른 정보를 제공하는 기술
이러한 변화는 단순히 기술적인 것이 아닙니다. 개발의 진입 장벽이 낮아지면서 ‘누가 무엇을 만들 수 있는가’와 ‘아이디어가 현실이 되는 속도’가 근본적으로 바뀌고 있습니다.
AI를 전략적 승수로 활용하기
시간 확보가 핵심
핀테크 기업 Ramp의 공동창업자이자 CEO인 Eric Glyman은 AI의 진정한 가치를 명확히 제시합니다. AI는 숙련된 전문가들을 저부가가치 작업에서 해방시켜 핵심 업무에 집중할 수 있게 해주는 ‘시간 승수(time multiplier)’라는 것입니다.
그는 세계적인 연구자가 연구 대신 경비 보고서를 작성하는 상황을 예로 들었습니다. AI가 이런 업무를 대신 처리하면, 전문가들은 자신의 고유한 전문 분야에서 더 많은 가치를 창출할 수 있습니다.
제품 카테고리를 넘어서는 사고
Eric Glyman은 기업들이 원래 형태에 얽매이지 말고 핵심 가치 제안을 파악해야 한다고 강조합니다. 아메리칸 익스프레스를 예로 들면, 이들은 ‘신뢰 판매’라는 핵심 가치를 바탕으로 우편 서비스에서 신용카드까지 사업 영역을 확장했습니다.
Ramp 역시 자신들을 단순한 핀테크 회사가 아닌 ‘생산성 회사’로 포지셔닝합니다. 그들의 핵심 미션은 ‘달러와 시간을 더 효과적으로 사용하게 하는 것’입니다.
‘AI 기업’을 넘어서는 포지셔닝
여기서 중요한 통찰이 나옵니다. AI 기업들은 곧 큰 포지셔닝 전환을 겪을 것입니다. 단순한 ‘도구 제공자’에서 ‘비즈니스 솔루션 회사’로의 전환 말입니다.
새로운 기술이 등장할 때마다 반복되는 패턴이 있습니다. 초기 도입 후 모든 사람이 그 기술에 뛰어들면서 ‘AI 전략’이나 ‘AI 우선’ 같은 말들이 넘쳐납니다. 하지만 시간이 지나면서 현명한 리더들은 기술 자체보다는 그 기술을 활용해 실제 문제를 해결하는 데 집중하게 됩니다.
현실적인 AI 도입 전략
기존 기술 도입 패턴의 연장선
Bloomberg Beta의 Roy Bahat는 AI를 ‘스테로이드를 맞은 새로운 기술’이라고 표현했습니다. 기존 혁신 기술들보다 더 빠르고 강력하지만, 결국 다른 변혁적 기술들과 같은 도입 패턴을 따른다는 것입니다.
그는 AI 활용을 세 가지 카테고리로 나누어 설명했습니다:
직조기(Looms): 기존 작업을 자동화 (근로자를 대체할 수 있음)
계산자(Slide Rules): 개인 생산성을 향상 (사람들이 업무를 더 잘하게 도움)
크레인(Cranes): 완전히 새로운 역량을 가능하게 함 (이전에는 불가능했던 일을 가능하게 함)
가장 강력한 AI 활용은 ‘크레인’ 유형입니다. 기존 작업을 자동화하는 것이 아니라, 이전에는 불가능했던 일을 가능하게 만드는 것입니다.
실용적인 AI 도입 팁
Roy Bahat는 실무적인 조언도 제공했습니다:
- 작게 시작하여 시행착오를 통해 직감을 기르세요
- 하루 중 가장 성가시고 가치가 낮은 부분에 집중하세요
- AI는 마법이 아닙니다 – 학습과 실험이 필요한 도구입니다
- AI의 확률적, 완벽하지 않은 특성을 이해하지 않고 중요한 기능에 적용하지 마세요
출처: Unsplash
일자리 변화에 대한 현실적 관점
AI가 일자리를 없앨 것이라는 우려에 대해 Roy Bahat는 균형잡힌 시각을 제시했습니다. 새로운 일자리는 기술적 역량이 아니라 인간의 필요에서 나온다는 것입니다. 고령화 사회는 더 많은 의료 서비스를 필요로 하고, 복잡해지는 세상은 더 많은 소프트웨어를 필요로 합니다.
특히 ‘인간적 출처’가 중요한 ‘수공예적’ 업무는 자동화로부터 가장 안전한 영역이 될 것이라고 전망했습니다.
AI 비즈니스 성공의 핵심 원칙
기술 이해와 비즈니스 센스의 결합
세 명의 실무진이 공통적으로 강조한 것은 AI의 기술적 가능성을 이해하는 것만으로는 부족하다는 점입니다. 어떤 문제가 해결할 가치가 있는지 알고, 앞으로 다가올 광범위한 변화에 대비해 조직을 포지셔닝하는 방법을 이해해야 합니다.
전략적 승수로서의 AI
AI를 단순한 효율성 도구로 보는 것이 아니라 전략적 승수로 받아들이는 기업들이 번영할 것입니다. 이는 AI가 기존 작업을 더 빠르게 처리하게 해주는 것을 넘어서, 완전히 새로운 형태의 가치 창출, 비즈니스 모델 재정의, 경쟁 우위 확보를 가능하게 한다는 의미입니다.
변화 관리의 중요성
AI 도입은 기술적 변화일 뿐만 아니라 조직적, 사회적 변화를 수반합니다. 성공적인 AI 도입을 위해서는 직원들의 학습 기회 제공, 새로운 기술 적응을 위한 시간 할당, 그리고 변화 과정에서의 지원이 필수적입니다.
실무진이 보여준 AI의 미래
Perplexity AI Business Fellowship을 통해 얻은 이러한 인사이트들은 AI 비즈니스의 현실적 방향을 제시합니다. AI는 단순한 기술 업그레이드가 아니라 역량, 가치 창출, 경쟁 우위에 대한 우리의 사고방식을 바꾸고 있습니다.
앱 개발 민주화든, 비즈니스 카테고리 재정의든, 완전히 새로운 형태의 업무 가능성이든, 성공하는 기업들은 AI를 효율성 도구가 아닌 전략적 승수로 받아들이는 기업들입니다.
하지만 결국 모든 것은 비즈니스 기본기로 돌아갑니다. AI가 무엇을 할 수 있는지 이해하는 것도 중요하지만, 어떤 문제가 해결할 가치가 있는지 알고, 앞으로의 변화에 대비해 조직을 어떻게 포지셔닝할지 아는 것이 더 중요합니다.
AI 혁명의 핵심은 기술 그 자체가 아니라, 기술을 활용해 실제 사람들의 실제 문제를 해결하는 데 있습니다. 이것이 바로 실무진들이 보여준 AI 비즈니스의 진정한 가치입니다.
참고자료:
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