AI 시대가 미들급에 속하는 이유

브래드 번스타인

당신이 알고 있는 가장 유명한 복서들, 아마도 헤비급 선수들을 생각해 보십시오: 무하마드 알리, 조 루이스, 마이크 타이슨. 타이탄 간의 충돌에서는 더 큰 전투기가 더 강한 전투기처럼 보이기 때문에 이점을 이해하기 쉬운 것 같습니다.

그러나 규모만으로는 전략이 아닙니다. 슈가 레이 로빈슨은 헤비급이 아닌 미들급 선수였으며, 1950년대 AJ 리블링은 자신이 “복서라기보다는 팔다리가 느슨한 댄서에 더 가깝다”고 말했습니다.

로빈슨의 장점은 속도, 발놀림, 지능, 체력 등 완전성이었습니다. 1951년 제이크 라모타와의 유명한 경기에서 로빈슨은 13라운드 TKO로 군림하고 있는 헤비급 미들급 챔피언을 가르쳤습니다.

완전성은 회사에도 적용됩니다. 시장에서는 대기업이 AI로부터 가장 큰 이익을 얻을 것이라고 가정하는 경향이 있습니다. 그러나 AI는 어떤 규모에서도 제대로 작동하기 어렵습니다.

2024년에 60억 달러 가치로 평가된 Klarna를 보십시오. OpenAI 기반 챗봇이 수백만 건의 대화를 처리하고 700명의 고객 서비스 직원의 업무를 수행할 수 있다고 주장하여 헤드라인을 장식했습니다. 고객은 출시를 싫어했으며 2025년까지 Klarna는 인력을 다시 채용했습니다. 또는 Jasper는 ChatGPT가 주요 제품을 상품화한 후 가치가 증발하는 것을 지켜보았습니다.

모두가 AI를 틀릴 수 있다면 누가 이길까요?

허름한 미들급에 입문하다

매년 우리는 수천 명의 운영자 및 창업자와 이야기를 나누는데 한 가지 패턴은 분명합니다. AI로 인한 가장 큰 장기적 이익은 기존의 거대 기업이나 많은 AI 기반 스타트업이 아니라 허술한 중간 시장 기술 기업인 중간 기업에게 흘러갈 것입니다.

AI 파괴의 다음 단계는 어려울 것이지만 중간급 기업은 상당한 입지를 확보할 수 있습니다.

한 가지 반대 의견: 하이퍼스케일러 회사는 특정 업종을 추구하지 않을까요? Microsoft 365 또는 Salesforce 1 에이전트 내부의 Copilot이 워크플로를 실행할 수 있다면 중견 기업은 어떻게 살아남을 수 있을까요? 답은 무엇이 내구성 우위를 구성하는지에 달려 있습니다. 수평적 플랫폼은 현실 세계의 복잡하고 규제가 많은 카테고리별 워크플로우가 아닌 일반화된 작업을 위해 구축되었습니다. Middleweights는 AI가 대체하는 소프트웨어 대신 AI가 호출하는 기록 시스템으로 소프트웨어를 만들어 승리할 수 있습니다.

현재 AI를 통해 크고 영향력 있는 이익을 얻을 가능성은 검증된 성장 기업이 고객 신뢰, 도메인 전문 지식, 자본 구조 및 속도를 사용하여 비즈니스를 혁신하고 느린 기존 기업의 시장 점유율을 차지할 수 있는 중간 시장에 유리합니다. PwC에 따르면 현재 AI의 경제적 이익 중 4분의 3이 기업의 20%에 불과하므로 정체된 기업가는 이미 패배하고 있을 수 있습니다.

무엇이 승리하는 미들급 회사를 만드는가?

최고의 미들급 기술 회사는 아래의 다섯 가지 특성을 공유하며 모두 하나의 시스템으로 함께 작동합니다.

철저한 자기 평가. Middleweights는 솔직한 피드백에 따라 신속하게 조치를 취하도록 설계되었으며, 보드는 AI가 가치를 생성하는 부분과 엔지니어링 역량과 예산만 소비하는 부분을 테스트하는 데 도움이 됩니다.

좌석 기반 가격 책정은 잔인한 평가의 한 영역입니다. 자율 에이전트가 작업을 수행할 때 수익 모델은 사용자가 아닌 결과를 반영해야 합니다. 2023년 고객 서비스 플랫폼 Intercom은 AI 에이전트 Fin의 가격을 해결된 대화당 99센트로 책정하는 대담한 전환을 했습니다. 해당 에이전트는 회사의 핵심 제품이 되었으며 최근 Salesforce에 36억 달러에 매각되었습니다. 결과 기반 가격 책정은 처음에는 고통스러워 보일 수 있지만(그리고 GTM 팀과 인센티브를 재구성함) 미래에 대한 주도권을 기대합니다.

민첩. 대기업은 기술 부채와 레거시 인프라로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 미들급 조직은 충분한 규모와 독점 데이터를 보유하고 있지만 모든 실험에 10단계 승인이 필요할 만큼 조직 규모는 그리 많지 않습니다. 그들의 민첩성은 구조적일 뿐만 아니라 문화적이기도 합니다.

이들은 강력한 단위 경제성을 바탕으로 20% 이상 성장하는 야심찬 규모의 기업이며, 기술 우선 사고방식은 엔지니어링 조직뿐만 아니라 전체 비즈니스에 적용됩니다. 문서화 및 프로세스 작업을 줄이기 위해 AI를 사용하는 제품 리드로부터 초기 AI 이익을 얻은 레스토랑 소프트웨어 Toast를 예로 들어보겠습니다. 그런 다음 해당 제품 팀은 LLM이 AI 에이전트에 대한 지침을 지속적으로 편집하고 개선하면서 새로운 제품 기능을 외부 커뮤니케이션에 연결하는 플라이휠을 구축했습니다.

워크플로 소유권. AI 시대에 가장 강력한 해자는 복잡한 워크플로우를 소유하고 있는 것입니다. Middleweights는 고객 시스템에 통합하고, 예외 수준의 데이터를 축적하고, 청구 프로세스의 정확도를 95%에서 99.5%로 높이는 운영상의 미묘한 차이를 배우는 등 이러한 위치를 확보하는 데 수년을 보냈습니다. (마지막 4.5점은 해자입니다.)

FTV Capital 회사인 Agiloft는 AI를 계약에만 적용하는 것이 아닙니다. 그 해자는 각 계약에 관한 의사결정 워크플로우를 흡수하고 있습니다. 계약이 승인, 협상 및 수정을 거치면서 중요한 부분은 내부 팀이 그러한 방식을 결정한 이유에 대한 기록을 통해 배우는 것입니다. 입지가 좋은 기업은 AI 에이전트가 업무를 수행하기 위해 쿼리해야 하는 제도적 메모리를 보유하게 됩니다.

기술 역량. 대부분의 대기업은 AI 파일럿 연옥에 갇혀 있으며, 시장은 여전히 ​​AI 배포가 운영상 얼마나 까다로운지 과소평가하고 있습니다. 미들급에는 대부분의 AI 기반 스타트업에 부족한 것이 있습니다. 바로 수년간 실제 고객과 협력한 경험입니다. 또 다른 FTV 회사인 ReliaQuest는 2007년 서비스 중심의 사이버 보안 비즈니스로 시작하여 일부 대규모 글로벌 기업을 포함하여 1,000개 이상의 고객 환경에서 운영하면서 심층적인 탐지 논리를 배웠습니다. 회사는 기계 학습을 통한 빠른 자동화와 더욱 정교한 AI를 통해 사내 SOC 분석가를 더 높은 가치의 제품 개발 역할로 이동하여 심층적인 사이버 전문 지식을 갖춘 엔지니어가 핵심 R&D를 추진할 수 있게 되었습니다.

자본이 잘 갖춰진 대차대조표. 깨끗한 대차대조표를 갖춘 기업은 더 빠르게 움직이고, 실험 비용을 흡수하고, 선택적 M&A를 추구하고, 혼란스러운 시기에도 계속 투자할 수 있습니다. 비용 절감에 최적화되고 5~10% 성장하는 큰 영향력을 지닌 대규모 레거시 소프트웨어 회사는 태만할 수 없으며 AI R&D에 공격적으로 자본을 재분배하는 데 어려움을 겪을 것입니다.

필수

한 시즌 동안 많은 권투 선수가 완성될 수 있습니다. 슈거 레이 로빈슨(Sugar Ray Robinson)은 200번의 프로 시합을 꾸준히 수행하며 신뢰할 수 있는 시스템으로 달콤한 과학을 터득했습니다. 이제 AI 시대의 기업에도 동일한 높은 기준이 적용됩니다.

AI를 통해 혁신적인 이익을 얻을 수 있는 기회는 무한정 열려 있지 않습니다. 속도는 미들급 리더의 장점입니다. AI 전략을 완성할 때까지 기다리지 마십시오. 실행을 시작합니다.

어디서부터 시작해야 할지 모르겠다면 주요 워크플로를 선택하고 매핑한 후 AI가 이를 더 방어하기 쉽게 만들거나 더 노출되게 만드는지 물어보세요. 대답에 따라 라운드를 포기할지, 아니면 경기에서 승리할지가 결정될 수 있습니다.

Brad Bernstein은 FTV Capital의 관리 파트너로 회사의 글로벌 전략과 투자 결정을 감독합니다. 그는 20년 넘게 FTV에서 성장 지분 투자자로 활동하며 기업 기술 및 서비스, 금융 기술 및 서비스에 대한 투자를 주도했습니다. Bernstein은 25년 이상의 사모펀드 경력을 보유하고 있습니다. FTV 이전에 그는 Oak Hill Capital Management와 그 전임자들의 파트너로 재직하며 비즈니스 및 금융 서비스 그룹을 관리했습니다. 그는 Patricof & Co. Ventures에서 사모펀드 경력을 시작했으며 뉴욕 Merrill Lynch의 투자 은행 부문에서 전문 경력을 시작했습니다.

일러스트: 돔 구즈만