우리 인간은 너무나도 모르기에 돌아가는 상황 보고 계속 생각하며 그때 그때 최적 의사결정을 하는 것이다. 그나마 경험이 조금 쌓이면 ‘할 필요가 없는 것’에 대한 판단을 조금 더 잘할 수 있다 그 정도 차이다.
이에 요즘 우리 일인 Gen AI에 있어서 다시 변화하는 큰 상황들을 2025년 10월 버전으로 기록해 둔다.
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#1. 모델 가격 하락
앞서 에이전트 시대의 모델에 대한 단상에서 다루기도 하였으나 앞으로 에이전트 시대가 본격화되면 에이전트가 소비하는 토큰이 사용자가 쓰는 토큰보다 훨씬 많을 것이기 때문에 가성비가 매우 중요해질 것이다. 그런 점에서 얼마전 xAI가 내놓은 Grok 4 fast는 그런 가성비를 충분히 보여주었다. 어제 나온 Claude Sonnet 4.5도 그렇고 그보다 저렴한 GPT-5도 그렇고 API로 서빙되는 주요 모델들의 가격은 점진적으로 떨어질 것이다.
이제 앞으로 너무 똑똑하지만 매우 비싸고 느린 Flagship 모델보다 오히려 이런 빠르고 저렴한, 그리고 ‘충분히’ 훌륭한 지능을 가진 모델들이 실제 시장에서 가장 많이 활용될 것이다. 그리고 다시 한번 생각해보지만 모델 개발사는 그런(에이전트에 최적화된) 모델을 만들어야 한다. 툴 콜링 성능에 집중하고, 에이전트의 추론 깊이/속도 통제도 가능한.
#2. 데이터 해자
결국 모델이 상향 평준화 되고(너무 당연하겠지만 위와 같은 가성비 모델을 앞으로 모두 내놓게 될테니), 고객이 이용하는 프론트엔드가 다 비슷해지면(올해까지는 유효했던 해자), 일시적으로 에이전트 차별화(내년에 유효할 해자)가 가능하겠지만 그것도 괜찮은게 있다고 하면 서로 베껴서 1년이 채 못갈 것이다.
그리고 남는건 데이터 해자다. 데이터가 해자라는건 너무 진부한 레토릭이지만 이제 이런 것들을 주욱 돌고 나니까 실감이 된다. 특히 B2B 사업하는 회사들에게는 기업 내에서 실제 업무에 매일 쓰고 있는 데이터에 접근 가능한가 하는 것이 곧 지속 가능한 해자가 될 것이다.
그리고 PC나 스마트폰이 처음 등장하던 시절(나는 사석에서 ‘플랫폼 전환기’라 부른다) 신규 출시 서비스들의 User Acquisition Cost가 극단적으로 떨어졌던 때와 유사하게 Gen AI가 기업에 처음 도입되는 향후 2-3년 간은 Data Acquisition Cost가 일시적으로 극단적으로 떨어졌다가 이제 어느정도 다들 이해도가 높아지고, 대부분의 프로젝트가 기대보다 실패하고, 보안 사고가 터지고 하면서 다시 급격히 상승하게 될 것이다.
따라서 Window는 앞으로 기업들 사이에서 소위 ‘Agentic AI’가 유행하는 2-3년 간 일시적으로 확 열렸다 닫힐 것이다. 그리고 그 잠시간의 기간에 최대한 많고 유의미한 기업 내부 데이터를 확보한 일부 회사가 승자가 되고 게임이 끝날 것이다.
그런 맥락에서는 기존에 이미 기업 내 Business Process에 깊이 들어가 있어서 양질의 기업 데이터를 확보하고 있는 회사들은 지금 매우 자신만만하다. (기사가 유료라 핵심만 발췌해보면 “Access to proprietary business data is also the upper hand that software incumbents like Workday have over the startups offering new AI products”라는 Workday CEO 이야기가 그냥 뼈를 때린다.)
나도 그게 맞다고 본다. 어차피 AI 스타트업에는 양질의 고객 데이터가 없다. 그냥 반짝 ‘AI 좀 다룰줄 안다’ 정도인데, 그건 데이터를 보유한 전통 B2B 솔루션 프로바이더들도 1-2년이면 금방 배워 내재화 할 수 있는 수준이다. 어차피 AI 스타트업들도 모델을 자기가 만든게 아닌 이상 남이 만들지 못할 기술 해자는 냉정하게 없기 때문이다.
#3. 잠깐의 기회
그렇다면 모든 의사결정의 중심에는 앞으로 ‘어떻게 그 일시적 윈도우가 열릴 때-기업들이 소위 Agentic AI 조직이 되기 위해 갑자기 모든 사내 데이터를 AI를 위해 디지털화하고(잊혀졌던 하드디스크 제조사들의 일감과 실적도 역대급 상승 중이라 한다), 전례 없는 수준으로 사내 보안 가드를 모두 내릴 기간동안- 그 데이터에 연결할 것인가’가 있어야 할 것이다.
그런데 여기서 또 간과하면 안되는게 그 윈도우가 결코 길지 않을거라 데이터 확보 속도가 전방위적이어야 한다는 점이다. 인해전술 비즈니스가 되면 안된다. 시장 수요가 너무 크다보니 앞으로 모두가 저마다의 고객을 얻고, 각자 나름의 이때껏 해본 적 없고 그래서 새롭고 보람찬 프로젝트들을 하게 되겠지만 그런 프로젝트 하나하나가 그 윈도우의 1/6 내지는 많게는 1/3까지도 잡아먹을지 모른다는 사실을 간과해서는 안된다.
요컨대 SI가 되면 망한다. 반드시 플랫폼이 되어야 한다. 이것이 앞으로 매우 유한할 2-3년의 타임프레임과 싸우며 우리가 고민해야 할 제일 중요한 지점이 될 것이다. 그래도 나는 SAP나 Salesforce, Workday도 AI 시대에 적응해 잘 살아남겠지만 분명 이 윈도우가 열려있는 잠깐의 시간 동안 새로운 영속 기업도 탄생할 것이라 생각한다.
이것은 믿음의 영역이라기보다는 지난 IT의 역사가 항상 보여주었던 것인데, 전통의 강자는 자기 영역으로부터 진화하지만 새 기술이 주는 효용은 꼭 그게 다가 아닐 수 있기에 항상 그 사이 어딘가에 새로운 큰 틈이 발생한다.
네이버가 모바일 시대에 잘 적응하며 더 커졌지만 과거 PC 시절 불가하던 위치 센서가 주는 가치에 집중한 배민이나 당근이 생긴 것처럼. Gen AI에서도 Gen AI 등장으로 과거에는 아예 존재 불가능했던 서비스 영역을 찾아 0 to 1 한다면 빈 틈을 메우는 서비스를 만들 기회를 찾을 수 있을 것이다.
그런데 그게 블록체인 때 경험으로 보면 굳이 없는걸 찾으려 발버둥칠 필요 없다. 블록체인은 전세계가 10년을 풀었는데 결국 돌고돌아 비트코인이다. 그냥 암호화폐가 블록체인 최고의 Killer App인거다. 모두가 (우리를 포함해) 머리를 싸메고 고민했는데 안나오면 사실 그게 전부인 것이다.
(그나마 크립토 외에 DeFi 정도가 유의미했다고 본다. Web3쪽에서 주장하고 기대하는 AI Agent들의 결제수단으로서의 크립토 레토릭은 글쎄.. 에이전트가 쓸 수 있는 결제수단은 카드, 간편결제 등 대안이 너무 많고, 크립토를 준비하고 결제하는 사용자 입장의 온보딩 과정이 이미 익숙해진 타 결제수단들 대비 너무 복잡하기 때문에 나는 좀 회의적이다. AP2 같은거 Web3쪽 지지 받아 그냥 꾸준히 발전하겠지만 그런다고 그게 에이전트의 Payment method로 주류가 되지는 않을거라 본다. 그냥 Web3 커뮤니티에서나 쓰는 보조 수단 정도 되겠지.)
그런 맥락에서 보면 Gen AI도 나는 없는걸 억지로 찾으려 하기 보다 이미 잘되고 있는 분야가 어쩌면 Killer App이 발견된 것 아닌가 하는 생각이 자꾸 든다. 그래서 요즘 생각이 매우 많은데 일단은 여기까지만.
#4. 한국 B2B에서 과연 SI가 아닐 수 있을까?
이게 이제 화두라면 화두다. 결국 기업들은 커스터마이징을 원하고, 그걸 하는 순간 SI가 된다. 그러나 이 업계는 이미 지난 20년간 그렇게 생겨 먹은 업계다. 그룹사의 모든 IT 업무 하청을 태생으로 하는 SI 업체들이 만든 역사이자 태도, 관행, 문화다. 그러다보니 고객은 응당 상주, 커스터마이징, 유지보수를 원하고 그러다보면 규모의 경제는 발생하지 않는다.
이제 Gen AI에서도 그걸 어떻게 풀어가느냐가 B2B/B2G에서 굉장히 중요한 고민 지점이 될 것이다. 우리는 그런 점에서 세그먼트를 좀 다르게 가져가는게 우리만의 전략이 될 수 있다고 생각하는데 그래도 거대한 20년의 문화의 벽 앞에 먹혀 버릴 수도 있다고 생각한다. 항상 경계해야 하는 지점이다.
B2B AI 스타트업들이 흔히 하는 레토릭이 기업 맞춤형으로 몇번 프로젝트를 하다보면 ‘공통 펑션’이 만들어져 플랫폼화 할 수 있을 것이다 하는 주장이다. 글쎄 이건 막상 해보면 A사 니즈에 맞게 개발한 도구를 유사한 B, C사 또는 A사가 속한 산업 전체에 뿌리는 것은 상당히 이론적인 이야기에 불과하다고 느낀다.
우선 현재의 Gen AI 수준으로 그 정도로 (모두가 그대로 가져다 쓰고 싶을만큼) 압도적인 효용이 느껴지는 도구를 만들 수 없고, 설사 그런 도구를 만들 수 있다면 그건 또 경쟁사들이 금방 베낄 것이기 때문이다. (프롬프트도 워크플로우도 모두 우리만 아는 것은 이제는 없다.)
역시나 나는 국내에서는 세그먼트로 풀 수 밖에 없다고 느껴진다. 여전히 SI의 영역이 크게 존재할 것이고, SI가 굳이 안들어가는 세그먼트가 있을 것이다. 그 세그먼트의 시장 크기가 얼마나 커질 수 있느냐가 우리 같은 회사들이 얼마나 성장할 수 있느냐를 판가름 낼 것이다.
또한 결국 국내 시장이 OpenAI의 모든 지표에서 최상위 국가라 하고, 실제 현장에서 느껴보면 B2B/B2G 분야의 수요가 정말 엄청나다고 느끼지만 그래도 성장 속도의 한계는 분명 올 것이기 때문에 어려워도 다른 국가에 진출하는 것은 필요하다고 본다. 좁은 시장에 현재 플레이어가 너무 많다. (끊임없이 새로 나오고 있고.)
나는 뤼튼 같은 회사들이 B2B에 진출하는 것이 거꾸로 보면 그만큼 Gen AI에서 더 이상 먹을게 없어서라고 생각한다. 나도 똑같이 B2C 진출을 생각하고 있으니 말이다. 그냥 조금 더 먼저 가본 회사들이 그나마 좀 수요가 있음을 발견한 영역들이 사실 몇개 안되는데, 이제 그런 곳들로 부나방처럼 모두가 뛰어들 것이다.
#5. 시장이 크면 모두가 먹고 산다
결국 시장이 크면 모두가 먹고 산다. 너무 심플한 명제다. 한국 SI 시장이 너무 크기 때문에 크기나 이익의 차이가 있을지언정 그 산업에 종사하는 사람이 그렇게 많은 것이다. 앞으로 모두가 AI 일을 하고, 모두가 저마다의 고객을 갖게 될 것이다.
모두가 에이전트를 만들고, 모두가 사내 데이터 연동을 추구할 것이다. 그러나 거기에는 필연적으로 ‘상당한’ 시간이 들기 때문에 결코 몇개 업체가 모든 고객을 가져갈 수는 없을 것이다. 그러니 그냥 앞으로 Gen AI는 춘추전국시대가 된다고 보는게 합당할 것이다.
이제 초입이고 우리 같이 조금 먼저 뛴 업체들은 현재 가진 해자-많은 레퍼런스와 제품 기능, 경험이 많아진 개발진 등-를 가지고 최대한 더 많은 고객을 모으기 위해 노력해야 할 것이다. 춘추전국이 정리될 때 살아남는 플레이어 중 하나가 되기 위해서는. 적어도 그래도 B2B/B2G에서는 우리가 정리되는 일은 없을 것이라 나는 여러 면에서 확신한다.
그래도 어쨌든 시장이 커지면 모두가 먹고 산다. 수영장 물이 빠지면 누가 옷 벗고 수영하고 있었나 알게 될 것이라는 격언의 맥락에서 볼 때, Gen AI는 당분간 수영장 물이 밑도 끝도 없이 채워질 것이다. 그러다 한 1년쯤 지나 기업들이 소위 ‘Agentic AI’가 투자 대비 효용을 생각보다 거의 이루지 못한다는 ‘현타’가 올 때쯤 수영장 물이 조금 빠질 것이다.
그러나 비트코인이 여러번의 ‘무용론’을 겪으며 지금에 이른 것과 같이 Agentic AI도 AI 모델 발전과 모델이 쓸 수 있는 도구들의 발전, 전후방 통합(음성 입력 등 UX 개선, 결제 연동 등)이 빠르게 이루어지면서 ‘오늘 아닌 것이 내일은 맞는 것이 되는’ 날도 분명 올 것이다.
그러니 Agentic AI를 포기하면 안된다. 지금 수준의 높은 기대는 분명 빠른 실망을 안겨주겠지만, 이는 1차 실망, 2차 실망 계속 이런 과정을 거치며 점진적으로 발전할 것이다. 그러니 남들보다 먼저 해보고 현타도 빨리 온 회사들이 어쩌면 Agentic 조직이 되는데 가장 회의적이 되고 이후의 진보는 가장 느릴지도 모른다. 원래 우리 인간의 행태가 좀 그렇지 않나? 선무당이 사람 잡는다고, 먼저 해보고 실망하면 그게 일종의 조직적 Bias나 트라우마가 되어 나중에는 되는 것도 안보일 수 있다.
#6. 가성비
올해 내내 회사들의 AI 도입을 돕다보면 그런 생각이 든다.
현업 직원들을 만나 인터뷰해보면 이른바 ‘에이전틱 AI’에 바라는 것은 결국 자기가 현재 하고 있는 모든 반복 업무를 자동화 해주는 것이다. 가만히 들어보면 그런 일의 80% 이상은 AI 에이전트씩이나 필요한게 아니라 그냥 매크로 수준의 일들이다.
대부분의 프로젝트가 구체성은 떨어지고 그냥 직원들의 ‘다 막 자동으로 되면 좋겠어요’ 이런 추상적이고 막연한 요청대로 진행되고 있어서 나는 지금 많은 회사들에서 진행중인 초기 에이전트 프로젝트들이 실패로 돌아갈 수 밖에 없다고 생각한다.
또 하나의 문제는 만약 열 중 하나 둘 정도 잘 되어서 정말 그런 일들이 다 자동화된다고 가정하면, 그걸 하자고 한 사람들은 이제 무엇을 할거냐 하는 것이다. 더 생산적인 일에 집중할 수 있다고 하겠지만 글쎄.. 나는 자기 자리 빠지는 시간을 촉진하고 있다는 생각이 자꾸 든다.
이제 겨우 AI 초입인데, 벌써부터 쉽게 자동화 할 수 있는 일로 그동안 자리를 합리화 해왔던 사람이라면 앞으로 뭘 할 것인가? 그런 점에서 앞으로 모든 직장인이 자기 자리를 지키려면 일을 매우 잘하는 초인이 되어야 하고, 그러려면 당연히 모두 AI를 능숙히 다루어야 할 것이다.
하지만 모두가 그런 초인이 되는 것은 어렵기 때문에 우리가 만드는 서비스가 모든 직장인들을 쉽게 ‘적절한’ 초인으로 만들어주는 서비스로 포지셔닝 해야 한다고 생각한다. 실패하면 매몰비용이 매우 커지는 특정 업무용 에이전트 개발에 수억을 들이는 것보다 평범한 구성원들의 소소한 일상 개선에 보편적이고 실용적인 가능성이 더 높다고 생각한다.
예컨대 단돈 월 500만원으로 전사 30개 조직의 생산성을 10%를 올릴 수 있는데 2억으로 단 2개 조직의 생산성을 30% 올릴 수 있다면, 무엇이 더 가성비 좋은 전략이 될 것인가? 그리고 무엇이 그 프로젝트를 추진하는 팀의 입장에서 더 안전한가?
어차피 특성화된 에이전트가 실제 현업 부서에서 만족하도 쓸 수 있는 수준이 되기에는 아직 데모 수준에 불과하기 때문에, 나는 좀 더 가성비 있는 쪽을 택하는게 맞다고 생각한다 아직은.
거의 SF에 가깝지만 참 재미있는 이 리서치가 주장하는 2027년쯤이 되면(특화 에이전트 개발 비용이 극단적으로 떨어지고 모든 팀의 요구사항을 100% 맞추는 에이전트를 마구 찍어낼 수 있는 날) 또 모를까.
#7. 채용
우리가 이런 고민들을 앞으루 잘 실행해내기 위해서는 좋은 인재들이 필요하다. 앞서 내 생각이 다 맞는 것이 당연히 아니겠지만 그냥 우리는 변화하는 상황에 맞게 적절한 판단을 그때 그때 하며 계속 전략을 수정해 갈 것이다.
어쨌든 같이 이런 목표를 가지고 좋은 제품을 만들어 볼 동료들을 찾고 싶어서 오늘도 시간을 내어 이 글을 몇자 적어보았다. 우리가 생각하는 것과 방향에 맞는 사람들을 찾아 힘을 모으고 싶다. 아래는 우리의 목표와 찾는 포지션들이다. 좋은 동료들을 만날 수 있으면 좋겠다.
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우리의 목표: 글로벌 1등 업무용 AI 에이전트 플랫폼 개발
흔한 레토릭이 아닌 정말 우리껄 쓰는 고객사들에 속한 보편적 직장인들의 생산성이 올라가는 제품 개발에 집중할 사람들을 찾습니다. 저도 그렇고, 지금 모여있는 사람들도 제품 만드는걸 좋아하고 꽤 오랜 경험이 있는 사람들입니다. 그런 일을 함께하고픈 사람들을 더 모아 곧 춘추전국이 될 이 씬에서 눈에 띄는 제품 한번 만들어 보고 싶습니다.
[열린 포지션]
기획자
하는 일: Genspark/Manus급의 세계 최고 수준 기업용 AI 에이전트 포털 및 개별 에이전트 앱 서비스 기획
개발자 (백엔드/프론트엔드)
하는 일: 세계 최고 수준의 AI 에이전트 오케스트레이션 플랫폼 및 그 위에 올라갈 개별 에이전트 개발 (기술 스택: TypeScript, Node.js, Python을 쓰고 있으나 이에 국한되지 않음)
DevOps
하는 일: Onprem/Cloud/SaaS 등 다양한 버전의 웍스AI 제공을 위해 시스템 아키텍처 설계, GPU 및 하드웨어 인프라 구성, 서비스 운영/모니터링을 담당
디자이너
하는 일: 글로벌 기업용 AI 에이전트 플랫폼 및 그 에이전트 앱들의 UI/UX 디자인. 정말 미려한 사용성을 고려해 ChatGPT급 사용자 경험을 선사하는 것이 목표
Customer Success Manager
하는 일: 고객의 온보딩부터 이용 과정 전반을 관리하는 Account Manager Role
Ecosystem Partnership Manager
하는 일: 세일즈 협력사, 에이전트 파트너, 외주 개발사 등 다양한 웍스AI 생태계의 파트너사들과의 관계를 만들고 필요한 내용을 교육해 생태계를 건강히 키우는 역할
경영지원
하는 일: 고객사 정산, 파트너사 정산(이상 AI로 대부분 자동화되어 있음), 노무/총무 등 전반적인 경영지원 업무. AI를 활용한 업무 자동화에 관심 많은 분을 찾습니다.
[지원 및 문의]
10월 14일까지 apply@ai3.kr 로 자유 형식의 자기소개서와 이력서 발송 (문의주시면 제가 직접 답변드립니다. 지원 전 메일로 커피챗 요청도 환영합니다.)
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감사합니다. 계속 열심히 좋은 제품 만들어 가겠습니다. 좋은 팀과 함께.
Charles Pyo 