Network Effect의 대명사: Youtube 역기획

지난 주, 내가 참여하고 있는 한 학회에서 모든 학회 부원에게 과제를 내줬다. 바로, 기업 하나를 정해서 기 회사에 대한 역기획을 해보라는 것이었다. 나는 작년에 '뤼튼'을 분석하던 중, '뤼튼'이 가장 지향하는 수익 모델인 '네트워크 효과'를 보고 크게 인상에 남았던 것이 생각났고, 이러한 수익 구조를 갖고 있는 회사의 대명사인 Youtube를 분석해보기로 했다.

Youtube 다들 아시죠?

오늘 날 Youtube를 모르는 사람은, 적어도 인터넷이 보급된 국가에서는 없을 것이라고 확신한다. 그만큼 Youtube는 구글에 인수되기 전부터 가장 성공적인 플랫폼 기업 중 하나였고, 이는 당시에는 신선하면서도 혁신적인 수익 모델의 역할이 크다고 생각한다.

우선 비즈니스 배경부터 살펴보자면, 유튜브는 2005년, 사용자들이 간단한 동영상을 공유하는 플랫폼으로 시작했다. 누구나 영상을 올릴 수 있고, 구독자 수를 늘리면 기업 광고 수익을 크리에이터와 분배한다. 이러한 요인이 유튜브에 동영상을 올리고, 조회수와 구독자수를 늘릴 어마어마한 동기를 부여했고, 곧 '유튜버'라는 직업이 생길 정도로 유튜브에는 수많은 사람들과 동영상들이 모이고, 축적되기 시작했다. 이렇게 거대한 '네트워크 구축'이 유튜브의 성공을 만든 가장 큰 요인이라고 분석하였다.

더 나아가서..

물론 이렇게 네트워크가 구축된 이후에도 유튜브는 멈추지 않았다. 광고에 불편을 느낀 사용자에 맞춰 유료 구독 시스템 'Youtube premium'을 내놓아서 광고를 띄우지 않는 대신 수익을 얻는가 하면, 'Youtube Shorts'를 통해 '짧은 영상'으로 이루어진 더욱 거대한 네트워크를 구축했다. 이는 어마어마한 수익과 유저 증가를 가져왔고, 유튜브가 한번 더 도약할 발판이 되었다.

사용자 입장에서 생각하면, 사용자는 유튜브에 접속해서 추천 콘텐츠, 또는 동영상을 검색해서 시청한다. 유료 시청자의 경우 구독료가 발생하고, 무료 시청자의 경우는 광고에 노출되게 된다. 유튜브는 이렇게 발생한 수익을 크리에이터와 분배하거나, 또는 슈퍼챗 등의 후원 시스템에서 일정 부분 수수료를 가져가는 방법으로 수익화를 한다.

하지만..완벽하지는 않다!

하지만 이러한 시스템에도 맹점이 몇 가지 있다. 우선, 광고가 주 수입원인 수익 모델 특성상 사용자 경험이 광고에 방해받는 경우가 빈번하다는 것이 가장 큰 예시이다. 또한 부적절하거나, 반복적인 광고를 모두 걸러내기는 쉽지 않다는 것도 이 문제의 요인 중 하나이다. 하지만, 이는 광고를 통해 무료 서비스를 유지하고, Premium 구독 유도를 위한 전략적 선택으로 볼 수도 있다.

하지만, 광고와 'Youtube Premium' 사이의 모순도 있다. 광고주들은 youtube premium에도 돈을 기꺼이 지불할 만한 경제적으로 여유있고, 인터넷 구매에 거부감이 없는 사람을 대상으로 광고를 띄우고 싶어한다. 하지만 'Youtube Premium'의 출시로 이러한 사람들이 광고와 분리된 것도 수익 모델의 모순점 중 하나이다.

이러한 문제 해결을 위해서는 Youtube Premium의 요금제를 조금 더 세분화할 필요가 있다고 생각한다. 모든 광고를 띄우는 무료 요금제와, 모든 광고를 지우는 Premium 사이에 짧은 광고만을 띄우거나, 아니면 배너 광고로 다른 광고를 대체하는 요금제가 있으면 소비자들의 지불 용의도 더욱 늘어날 것이고, 광고주들을 그들이 원하는 잠재 소비자들과 연결시켜 주는 기회가 늘어날 것이다. 이렇게 함으로써 광고라는 유튜브의 수익 모델이 사용자와 광고주, 그리고 유튜브 모두에게 더욱 이로운 결과를 낼 수 있지 않을까 생각한다.

Sign-Speak의 '끊어냄'

Sign-Speak..기억하시나요?

지난 아티클에서는 SCAMPER 기법을 활용하여 수화 번역 서비스인 Sign-speak에 대해 분석해 보았다. 그 후 이 서비스에 대한 흥미가 더욱 커져서 다른 관점에서도 분석해보려고 마음먹었었다. 그리고, 이번 아티클에서는 Creai+IT 학회에서 접한 또 다른 아이디어 수립 전략인 고객 가치 사슬(CVC)의 '끊어냄'을 통해 시장을 파고드는 디커플링(Decoupling)의 관점에서 이 서비스가 기존 서비스의 어떤 부분을 공략했는지 분석해보려 한다.

기존 수화 번역 과정

Sign-Speak이 '끊어낸' 부분을 알아보기 위해서는 기존 수화 번역 서비스가 어떤 방식으로 사용자에게 제공되어 왔는지를 알아볼 필요가 있다. 기본적인 제공 방식의 틀을 간단하게 정리하면 다음과 같다.

1. 서비스 요청 및 예약

• 고객(청각장애인 또는 관련 기관)이 수화 통역 서비스를 요청

2. 통역사 배정

• 통역사의 전문성과 시간을 고려하여 배정

3. 통역 서비스 제공

• 대면 or 원격 통역

위 프로세스 중에서 통역사 배정 부분은 서비스 요청을 위한 예약과 통역 서비스 제공이라는 가치 창출을 연결하기 위한 비가치 창출 부분이다. 이렇게 고객 가치 사슬을 정리해 보면 디커플링으로 끊어내야 할 부분을 상당히 명확하게 알 수 있다.

Sign-Speak는 이 부분을 AI 아바타 통역사를 이용함으로써 끊어내었다. 이를 통해 기존 시간 조정이나 변경의 어려움과 통역사를 직접적으로든 가상으로든 만나야하는 번거로움을 해결하였다. 또한, 비용 문제도 크게 절감하였다.

그래서 뭐가 개선되었나?

Sign-Speak이 기존 서비스에서 개선시킨 부분을 다시 한 번 정리하면 다음과 같다.

1. 고객 편의성 향상

   • 실제 통역사가 필요하지 않은 시스템이기 때문에 고객에게 시간에 관계없이 개인화된 서비스를 제공할 수 있고, 이는 고객에게 더 높은 편의성을 제공한다. 또한, 향상된 편의성은 너 높은 고객 만족도와 고객 충성도로 이어진다.

2. 시간 및 비용 절감

   • 통역을 AI로 대체함으로써 통역사를 고용할 때 드는 비용과 시간을 크게 절감하고, 시간 조정의 용이성을 크게 높인다.

Post-GenAI 시대의 SCAMPER

아이디어가 제일 어려워!

 창업 과정에서 아이디어 창출은 어렵고 또 중요하다. 간단하지만 좋은 아이디어 하나가 혁신으로 이어지고 엄청난 성공을 안겨줄 수도 있지만, 그러한 간단한 아이디어 하나를 찾기 위해서 수많은 (예비)창업자들이 몇 날 며칠 밤을 새고, 골머리를 앓는 경우가 허다하다. SCAMPER 기법은 이렇게 아이디어가 필요하거나, 이를 구체화해야 하는 상황에서 쓸 수 있는 일종의 가장 정석적인 체크리스트를 사용하는 기법이다. SCAMPER은 Osborn이 만든 아이디어를 향상시킬 수 있는 약 75가지의 질문을 재조직하고, 7개의 키워드를 사용하여 압축하여 기억하기 편하도록 각 키워드의 앞글자를 따서 붙인 이름이다. 여기서 각 키워드들은 다음과 같이 정리할 수 있다.

• Substitute(대체하기)

• Combine(결합하기)

• Adapt(응용하기)

• Modify-Magnify-Minify(수정, 확대, 축소하기)

• Put to other uses(새로운 용도로 사용하기)

• Eliminate(제거하기)

• Reverse-Rearrange(재배열하기)

이렇게 몇 개의 키워드가 정말로 아이디어에 큰 도움이 될 수 있는지 궁금하여 나는 실제로 팀원들과 이 기법을 사용하여 주변 사물들을 이용하여 브레인스토밍을 해 보았다. 그 결과 정말 터무니없지만 흥미롭게도 주변 정보들을 '음'으로 대체해보자는 아이디어를 얻을 수 있었다. 재밌는 점은 이 아이디어가 생각보다 괜찮은 출발점이라는 것이었다. 이러한 소리의 데이터를 이용하자는 아이디어는 작게는 새로운 형태의 예술이나 창작을 보조하는 도구로 발전할 수도 있고, 조금만 더 나아가면 시각장애인을 위한 서비스와 같은 유의미한 아이템으로 확장될 수 있었다.

SCAMPER..Gen-AI로 이어진다고..?

토론을 하면서 흥미로운 점이 한 가지 더 있었다. 위에서 설명한 정보를 소리로 대체하는 아이디어가 나온 지 3분도 안돼서 우리가 Gen-AI 기법에 대한 논의를 시작한 것이다. 우리는 이 아이디어를 내자마자 '음' 자체를 벡터화할 수 있는 정보로 바라보기 시작했고, RAG와 같은 몇 개의 기법을 이용하는 것 만으로 우리의 아이디어를 Gen-AI로 구현할 수 있다는 생각을 했다. 좀 더 일반적으로 말하면 Gen-AI의 유연성과 확장성이 우리가 이를 SCAMPER의 모든 키워드에 녹여낼 수 있도록 한 것이다. 나는 이 활동 이후 몇 개의 성공적인 Gen-AI 사업 아이템을 SCAMPER 기법을 이용하여 역설계를 해 보았고, 위에서 말한 인사이트에 확신이 생기기 시작했다.

Sign-Speak: 청각장애인을 위한 AI 번역가

나는 위 칼럼에서 Sign-speak라는, 우리의 아이디어와 유사한 아이디어를 발전시켜 청각장애인을 위한 서비스를 제공하는 스타트업을 발견했다. 이 서비스는 말과 수화(ASL, American Sign Language)간 실시간 번역을 제공하며 청각장애인의 의사소통 과정에 있어서 단절과 오해를 줄이고 궁극적으로 그들의 어색한 사회적 경험을 없애는 것을 목표로 한다.

Sign-speak는 크게 두 가지 방향의 서비스를 제공한다.

1. 수화를 음성 언어로 번역

   CNN과 같은 CV 기술과, ML, 그리고 Transformer 기반의 모델과 같은 NLP 기술을 이용하여 수화를 음성 언어로 번역한다.

2. 음성 언어를 수화로 번역

   Gen-AI 기술을 이용하여 영어와 같은 음성 언어를 수화로 번역한다.

이러한 Sign-speak는 AWS가 선정한 80개 기술 창업팀에 포함되어 그 혁신성을 인정받았으며, 기술이 발전함에 따라 Real-Time Translation 외에도 ASL GPT, Caption ASL, API등 점점 더 다양한 서비스를 제공하며 성장하고 있다.

이 서비스에서 생성형 AI를 사용한 것으로 특히 주목해야 할 부분은 음성 언어를 수화로 번역하는 부분이다. 이는 초개인화(hyper-personalization)가 가능한 Gen-AI의 특성을 이용하여, 가상의 "번역가 캐릭터"를 생성해내면서 음성 언어를 수화로 나타내었다. 이는, 좀 더 개인화될 수 있고, 원하는 시간에 언제나 사용할 수 있는 AI 에이전트로 기존의 수화 번역을 대체(Substitude)한 것이며, 수화도 일종의 언어로 보면서 기존 음성 간 번역기를 새로운 용도로 사용(Put to other uses)했다고 볼 수 있다.

이렇게, 포스트-LLM의 시대에 SCAMPER 기법은 다시 한 번 세상을 변화시킬 혁신을 위한 중요한 도구가 되었다. 앞으로 나올 수많은 독창적이고, 때로는 따뜻한 아이디어들이 때로는 한 명 한 명에게 집중하며 개인의 생산성을 늘리고, 때로는 집단이나 소통의 문제를 해결해내며 사회적 연결을 강화하는 변화를 가져올 것을 기대한다.

인간+AI=창의력?

이제는 많은 사람들이 글을 쓸 때에도 생성형 AI를 사용하고는 한다. AI는 실제로 글쓰기를 시작할 때의 막막함을 없애는 것에도 도움을 줄 수 있고, 글을 쓰다가 막히는 부분에 대해 해결책을 제시해줄 수도 있다. 이러한 AI의 기능들을 사용하는 기업들을 알아보던 중 올인원 AI 플랫폼인 '뤼튼'에 이와 관련된 기능들이 있다는 것을 발견하게 되었고, 이를 대상으로 조사를 시작했다.

뤼튼: 사람과 AI를 잇는 창구

뤼튼테크놀로지스의 비전은 사람들이 창의성을 발휘하는 데 집중할 수 있게 도움으로써 생산성을 높이는 것이다. 이를 위해 뤼튼은 Chat-GPT4, Claude, 하이퍼클로바 등 수많은 LLM을 가지고 자동으로 상황에 따른 최적의 AI모델을 선택하고 이를 이용하여 텍스트, 이미지 등을 생성해낸다. 심지어 이러한 기술들을 기반으로 한 여러 서비스를 사용자들에게 무료로 제공하는데, 즉, 뤼튼 대표가 말한 것처럼 AI와 사람들을 연결해주는 창구로써 역할을 하고 있는 것이다.

뤼튼의 많은 기능 중에서도 '자동완성' 기능은 주목할 만하다. 사용자가 주제와 대략적인 목차, 초안을 입력하면 입력된 내용을 바탕으로 블로그, 레포트, 자기소개서, 심지어는 PPT 초안도 완성해낸다. 이는 사용자에게 글쓰기의 과정에서 오는 부담 중 많은 부분을 덜어준다.

하지만 수익은 어떻게..?

뤼튼이 전면 무료화를 선언한 이후 LLM의 연동 비용을 어떻게 감당할지, 그리고 그 비용 이상으로 수익을 내서 비즈니스 모델을 유지할 수 있을지에 대한 의문이 제기되었다. 이에 대해 뤼튼은 우선 이용자를 모으고, 카카오톡이나 포털 사이트들과 같이 네트워크 효과를 이용하여 광고나 수수료 등을 붙이는 수익 모델을 구상하고 있다고 답했다. 실제로 뤼튼의 잠재력에 주목한 투자사들로부터 프리 시리즈 B를 통해 250억의 투자금을 유치하는 것에 성공하면서 뤼튼의 수익 모델이 신빙성이 있다는 것 또한 증명되었다.

그래서 더할 나위 없이 완벽한가?

뤼튼이 제공하는 서비스는 분명히 많은 사람에게 큰 도움을 주고 있고, 분명히 사람들의 창의력을 발휘할 수 있게 돕고 있다. 하지만 그럼에도 불구하고 내가 뤼튼을 사용하면서 아쉬움이 없지는 않았다. 내가 느낀 뤼튼의 단점을 정리해보면 텍스트 생성 과정에서 여전히 Hallucination 현상이 존재하는 것, 사용자가 글을 쓸 수 있게 돕는다기보다 대신 써주는 것에 가깝다는 것 정도가 있다.

Hallucination 현상은 AI가 생성한 문장에서 사실과는 다르거나 날조된 정보가 포함되어 있는 것을 말한다. 뤼튼의 자동 완성 기능은 한번에 많은 양의 텍스트를 생성하기 때문에 상황에 따라 우리가 채팅 기능을 이용할 때보다 Hallucination 빈도가 높은 경우가 있었고, 또 문맥 속에 교묘하게 숨어 있어서 주의를 기울이지 않으면 찾아내기 힘든 경우도 많았다.

뤼튼은 텍스트 생성을 위해 AI에게 정보를 제공하는 탭이 직관적이고, AI가 사용자의 글쓰기를 보조하는 것이 아닌 입력된 정보를 바탕으로 글을 만들어주는 것에 가깝다. 그리고 이러한 특징 때문에 생기는 문제들도 있다.

이러한 문제들중 하나로는 사용자가 원했던 주제에서 벗어나거나, 원하는 플로우로 글이 전개되지 않을 가능성이 있다. 뤼튼이 사용하는 방식은 사용자가 입력한 글의 초안을 보고 글을 교정하거나, 내용을 추천하는 방식보다 제공되는 정보가 적을 수밖에 없고, 사용자가 미처 빼놓고 제공하지 못한 정보가 있을 수도 있기 때문이다.

그래서 결론은?

뤼튼의 사업 모델이 지금처럼 계속 안정적으로 유지되고, 성장한다면 이 사업 모델은 가장 사용자 친화적인 모델로써 배울 만 하다고 생각한다. 실제로도 뤼튼은 많은 사람에게 ChatGPT4를 무료로 보급한 것과 같은 효과를 가져왔고, 이 상황에서 투자사들이 본 잠재적 가치처럼 계속 기업이 성장하면 기업과 사용자간의 win-win관계를 만든 긍정적인 사례로 남을 것이다.

또한, 뤼튼의 자동 완성 서비스가 사람들에게 글을 쓰는 것에 대한 진입 장벽을 낮췄고, 이를 이용하여 많은 사람들이 많은 결과물들을 만든 것에도 이견의 여지가 없다. 다만, 사람들이 글쓰기 과정에서 얼마만큼 AI에게 개입할지 결정할 수 있게 하거나, 글쓰기 초안을 보여주는 것과는 다른 방식으로라도 글쓰기 과정에 참여할 수 있게 했다면 좀 더 사용자가 창의력을 마음껏 발휘할 수 있었지 않았을까?

새로운 분야에 도전하기

최근 AI 분야에서의 성공하는 스타트업들을 보면 많은 성공적인 스타트업들의 혁신이 CS 밖의 분야에 대한 솔루션을 제공하고 있다는 것을 알 수 있다.

예를 들어 금융 분야에서는 AI 챗봇을 사용하여 보험 가입, 청구, 보상 과정에서 반복되는 작업에 의한 비효율과 인력 낭비의 문제를 해결한 Lemonade가 있고, 의료 분야에서는 인간보다 월등한 데이터 처리 능력을 활용하여 방대한 데이터 분석을 통해 사용자에게 진단과 처방을 내려 주는 Babylon Health이 있다.

이러한 사례들은 방대한 데이터의 분석을 기반으로 사용자에게 개인화된 콘텐츠를 제공할 수 있는 AI의 강점이 다른 업계에서도 매우 강력한 힘으로 작용할 수 있다는 것을 보여준다.

If you're a CS major and you want to start a startup, instead of taking a class on entrepreneurship you're better off taking a class on, say, genetics.

이번 영상과 글을 읽으면서 가장 공감하고, 감명 깊었던 문장이다. 이 문장은 아이디어를 얻을 때에는 꼭 자신의 분야에서만 찾을 필요가 없다는 뜻이다. 오히려 내가 해보지 않은, 새로운 분야를 공부할 때 내가 잘 아는 분야로 해결할 수 있는 문제가 보일 가능성이 높다.

우리가 새로운 분야에 대해서 처음으로 배우기 시작할 때 우리는 “필터”가 없는 상태로 시작한다. 이를테면 유전학 분야를 공부한 사람들이 “아침에 일어나서 방문을 여는” 것처럼 무의식적으로 하기 쉬운 일들이 우리에게는 의식적으로 처리해야만 하는 일들이기 때문이다.

아이디어를 얻기 위하여 당연한 것들을 당연하지 않게 받아들여야 하는 창업자들의 입장에서 이러한 비효율성은 큰 축복이자 추진력이라고 할 수 있다.

커뮤니케이션, 고객 서비스 등 폭넓은 분야에서 사용될 수 있는 강력한 언어 모델들이 널리 사용되기 시작한 지금 스타트업에 있어서 문제 발견의 중요성은 더욱 커졌다. 새로운 분야로 나아가고, 그 분야에서 무엇이든 만들어 보자. 그러다 보면 어느샌가 좋은 아이디어를 발견한 당신을 찾을 수 있을 것이다.

구현 시켜 보고 싶은 문제

나는 문학, 예술 비평 분야에서 글쓰기 초보자들이 겪는 어려움, 그리고 감상문 또는 비평문 쓰기가 꾸준한 습관이 되지 못하는 문제에 집중했다. 나는 이 문제의 원인이 글을 쓰는 것에 대한 부담감이라고 생각했고, 채팅 기반 기록 서비스인 [ ECHO ] 와 유사한 아이디어를 이곳에서도 적용할 수 있다고 생각했다.

이에 채팅 기반 예술 감상 플랫폼을 구상하게 되었다.

사람과 사람, 또는 사람과 AI가 주어진 주제에 대해서 자유롭게 토론을 하고, 토론 내용을 기반으로 비평문을 생성하고, 자유롭게 공유할 수 있는 플랫폼을 만드는 것이다.

이 플랫폼을 통해 나는 감상에 대한 진입 장벽을 낮춰 문화 콘텐츠에 대한 공감대를 형성하고, 더욱 나아가 콘텐츠로부터 새로운 가치를 창출하는 커뮤니티의 형성까지 꿈꾸고 있다.