AI로 레버리지할 수 있는 SaaS 시장

1/ 컴퓨터와 사람

이미 모두에게 익숙해진 CAPTCHA는 사람과 컴퓨터를 구분하기 위한 튜링 테스트다. 늘 우리의 Sign up을 불편하게 만든 이 과정은 1) 우선 인간임을 구분하기 위해 2) 오래된 신문과 글을 텍스트 데이터로 만듦 이렇게 두 가지 목적을 위해서 존재한다.

우리가 왜곡된의 단어를 올바르게 타이핑하면 해당 데이터는 텍스트 데이터로 digitizing된다.

참고로 CAPTCHA를 만든 Luis von Ahn은 제품을 만들고 2년 뒤 구글에 판다. 그리고 듀오링고를 설립하고 또 다시 전설의 시작.

근데 사실 요즘은 이런 신호등, 트럭, 자전거 찾기가 가장 많다.

물론 목적은 전과 크게 다르지 않은데, 수십억명의 사람들이 구글의 AI를 훈련시켜주고 있다고 생각하면 된다. 이런 데이터들이 모여 자율 주행 자동차 기술을 향상시킬 수 있다. 실제로 이로 인해 구글의 이미지 인식 능력은 사람보다 약 20% 더 나아졌다.

처음 CAPTCHA의 목적은 딱 하나였다. 어떻게 컴퓨터와 인간을 구분하지?

그리고 여기 흥미로운 연구가 있다.

요약하자면, AI가 이미지와 텍스트를 해석하는 능력이 사람을 뛰어넘었다는 소식

실제로 대학학위가 없는 노동자의 경우 지난 2년간 'AI 두려움'이 20% 정도로 일관되게 유지되었으나, 대학 학위가 있는 노동자들 사이의 'AI 두려움'은 지난 2년간 8% -> 20%로 급상승했다.

출처 : 골드만삭스

2/ 노동자들의 대체; 당연한 주기

골드막산스 연구에 따르면 Gen AI는 300M의 정규직 직업을 자동화될 수 있다고 보고, 현재 직업의 2/3 역시 자동화될 수 있다고 본다. 특히 행정 사무, 법률, 건축 및 엔지니어링은 AI를 활용한 자동화가 적용되기 쉬운 직군이다.

그리고 이미 많은 스타트업이 이 시장을 치고 들어왔다.

Xembly : 모든 사람에게 자동화된 비서 제공

Harvey : 변호사를 도와 계약 분석, 소송 및 규제 준수와 관련한 도움 제공

비교를 위해 골드만의 산업 간 자동화 정도 그래프를 보자.

유지 봇, 수리, 건설 쪽은 그나마 안전하다. 하지만 행정/법률 쪽에 종사하고 있다면 40%의 확률로 대체될 수 있다.

이 현상을 기술 발전에 의한 당연한 주기로 보면 좀 나을까 싶다

예를 들어 제일 처음 언급한 CAPTCHA는 오래된 책과 신문을 Digitizing 하면서 신문 배달부 등을 대체했다. 급기야 이제는 15만명의 사람들이 구글에 모여 전보다 더 나은 방식으로 정보를 공급하고 있다.

음원 CD, LP를 판매하던 음원샵도 ITunes로 인해, 그리고 지금은 Spotify로 인해 없어졌다.

조금 더 일반화시켜 설명하면, 2000년 대의 인터넷은 오프라인의 정보를 온라인에 잘 색인화하는 것이 목표였다. 그래서 이런 비즈니스들이 돈을 많이 벌었는데, 결과적으로 구글은 이런 CAPTCHA에서 가능성을 본거고, 구글, 아이튠즈, 부킹닷컴 전부 이 목적을 가장 잘 달성한 팀이 살아남았다.

3/ 기성 BM과 기회 - Marketplace, Prosumer SaaS

그럼 앞으로 스타트업에게 놓인 기회는 무엇이 있을까. 우선 지금까지 가장 매력적이었던 두 가지 BM을 보면 더 이해가 쉬울 것 같다.

3-1/ Market Place - Amazon, ebay, Wallamart

마켓플레이스는 기본적으로 두 이해관계자를 연결한다. 그런데 시가 총액이 100억 달러 이상인 미국의 마켓플레이스를 봤을 때 Service 중심의 마켓플레이스는 거의 없다.(우버 정도)

이 현상을 가장 잘 설명하는 한 문장

"아마존에서 전구는 한 번의 클릭으로 살 수 있지만, 전기공을 고용하는 것은 100년 전만큼 여전히 어렵습니다."

이게 어려운 이유는 "서비스"는 제품보다 훨씬 복잡하기 때문이다. 전기공을 고용하기 위해 n번의 메시지를 보내도 원하는 조건의 전기공을 고용하지 못하는 것도 이 이유다.

하지만 이런 서비스 마켓플레이스의 비효율을 AI는 해결할 수 있다.

수백만 명의 고객에 의해 곱해진 그 n번의 메시지에 대한 훈련을 받은 LLM은 빠르게 최고의 서비스 제공자를 찾아줄 수 있다. 그리고 나아가 공급자 자체가 AI가 되는 방법도 있다. 어느 쪽이든 마켓 플레이스를 혁신할 수 있다.

3-2/ 생산성 - Slack, Notion, Figma

Seth Rosenberg가 Product-led AI 에서 지적한 것처럼, MS는 수년 간 MS 오피스로 툴 시장을 장악했음에도 GSuite와 Figma 같은 제품이 점유할 수 있는 $500억의 시장을 남겼다. 결국 기존의 툴 경험에서 유저들이 가장 원한 것은 실시간 협업이었고, 이에 기능이 더 적은 Google Sheet이 시장 점유율을 높일 수 있었다.

여기서 얻을 수 있는 힌트.

기존의 레거시 플레이어들이 이미 확고한 기술적 경쟁력(moat)를 가지고 있다면 스타트업은 그러한 플레이어들과 기술적으로 경쟁하기보다는 새로운 각도에서 시장을 공략하는 것이 유리할 수 있다. 마치 더 고도화된 스프레드시트가 아니라 실시간으로 협업할 수 있는 Google Sheet를 만든 것처럼.

그리고 아래는 다른 각도에서 시장을 공략해볼 수 있는 네 가지 유형의 방법이다. - from Seth Rosenberg

4/ PMC 네트워킹, 연사, 파트너는 모두 준비되었습니다.

SaaS 버블이 빠지고 있는 미국, 반대로 뒤늦은 한국의 SaaS 우상향.

이미 미국에서 많은 레거시 플레이어들이 만들어진 지금 시점에 한국에서 'AI' SaaS 네트워크가 만들어지는 것은 상당히 긍정적이라 생각한다. 그만큼 공략해볼 수 있는 사각지대로 많다는 이야기.

모두가 first mover일 필요는 없다(물론 그것도 좋지만). 인간에게 좋은 제품을 주고 싶은 사람들이 모이고, 그들이 레거시 플레이어들의 오답노트를 레버리지 삼아 새롭게 시장을 공략해볼 수 있는 법이다. 그리고 이걸 잘하기 위해서는 목표가 명확한 사람들이 한 곳에 모여있어야한다.

그리고 디스콰이엇은 많은 메이커들이 흔들리지 않고, 외롭지 않게 몰입할 수 있도록 도울 자신이 있다.

꼭 함께해요! 인터뷰 때 뵙겠습니다 여러분 :)

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