점컴에서 AI까지: 과거 기술 함정을 피하기 위한 교훈

점컴 붐 시기에는 회사 이름에 “.com”을 추가하는 것만으로 고객, 수익, 또는 실행 가능한 비즈니스 모델 없이도 주가가 급등할 수 있었습니다. 오늘날, “AI”라는 단어 주변에서도 같은 열풍이 일어나며, 기업들은 이 유행을 활용하기 위해 앞다퉈 AI라는 라벨을 채택하고 있습니다.

기업들은 브랜딩, 제품 설명, 도메인 이름에 “AI”를 통합하기 위해 서두르고 있습니다. Domain Name Stat에 따르면, 2024년 “.ai” 도메인 등록은 전년 대비 77.1% 급증했으며, 스타트업과 기존 기업 모두 진정한 AI 역량과 관계없이 인공지능과 연계하려고 경쟁하고 있습니다.

1990년대 후반은 최첨단 기술을 활용하는 것만으로는 충분하지 않다는 교훈을 주었습니다. 점컴 생존자들은 트렌드를 쫓지 않았습니다—그들은 실제 필요를 해결하고 신중하게 규모를 확장했습니다.

AI는 산업을 변화시킬 비슷한 잠재력을 가지고 있지만, 성공은 피상적인 브랜딩에서 오지 않을 것입니다. 소음을 뚫고 영향력을 우선시하는 기업들에서 나올 것입니다.

핵심은? 소규모로 시작하고, 틈새 시장을 찾아 전략적으로 규모를 확장하는 것입니다.

작게 시작하기: 확장 전 틈새 시장을 장악하라

점컴 시대의 주요 실수는 너무 빠르게 규모를 확장한 것이었습니다—오늘날의 AI 혁신가들이 반드시 새겨야 할 교훈입니다.

eBay를 생각해보세요. eBay는 Pez 디스펜서 같은 수집품을 위한 간단한 경매 플랫폼으로 시작해, 오프라인에서 연결할 수 없었던 취미 애호가들의 구체적인 문제를 해결했습니다. 이 틈새 시장을 장악한 후에야 eBay는 전자제품, 패션 등으로 확장했습니다.

반면, Webvan은 온라인 주문과 여러 도시에서의 빠른 배송으로 식료품 쇼핑을 혁신하려 했습니다. 수요를 입증하기도 전에 창고와 물류에 수백만 달러를 소진하며 야심에 짓눌려 붕괴했습니다.

교훈은: 정확한 사용자 필요에 집중하고 좁은 세그먼트를 지배한 후에 확장하라는 것입니다.

AI 개발자에게 이는 “모두를 위한 AI”를 만드는 함정을 피해야 함을 의미합니다. 예를 들어, 데이터 분석을 위한 생성 AI 도구는 제품 관리자, 디자이너, 또는 데이터 과학자와 같은 특정 그룹을 타겟팅해야 합니다. SQL 초보자를 위한 것인가, 숙련된 분석가를 위한 것인가? 각 그룹은 고유한 필요와 워크플로우를 가지고 있습니다.

SQL 기술이 제한적인 기술 제품 관리자와 같이 빠른 인사이트가 필요한 명확한 타겟층에 집중함으로써 그들의 필요를 깊이 이해하고, 경험을 개선하며, 필수적인 것을 만들어낼 수 있습니다. 그 후에야 관련 사용자나 기능으로 확장해야 합니다. 지속 가능한 AI 제품을 만드는 경쟁에서 승자는 모두를 한꺼번에 상대하지 않고 특정 타겟층을 탁월하게 섬기는 자들입니다.

데이터 우위를 확보하라: 지속 가능한 방어 구축

작게 시작하면 제품-시장 적합성을 달성하는 데 도움이 되지만, 성공을 지속하려면 방어 가능성이 필요합니다—특히 독점 데이터를 통한 방어가 중요합니다.

점컴 생존자들은 단순히 사용자를 끌어모은 것이 아니라 고유한 데이터를 축적했습니다. 예를 들어, Amazon은 책 판매에 그치지 않았습니다. 구매 및 검색 데이터를 활용해 추천 시스템을 개선하고, 지역별 주문 패턴을 이용해 물류를 최적화하여 Prime의 독보적인 2일 배송을 가능케 했습니다.

Google도 비슷한 접근을 취했습니다. 모든 검색, 클릭, 수정은 더 나은 결과와 나중에는 광고로 이어지며, 경쟁 우위를 강화하는 피드백 루프를 만들었습니다.

AI 개발자에게 교훈은 분명합니다: 장기적인 성공은 제품을 시간이 지나며 개선하는 독점 데이터 루프에 달려 있습니다.

누구나 오픈소스 대규모 언어 모델을 미세 조정하거나 API에 접근할 수 있지만, 고가치의 실제 사용자 데이터는 복제하기 어렵습니다.

AI 제품 개발자는 초기에 다음을 질문해야 합니다:

• 우리 제품은 사용자 상호작용에서 어떤 고유한 데이터를 캡처할 것인가?
• 지속적인 개선을 위해 피드백 루프를 어떻게 만들 것인가?
• 경쟁자가 접근할 수 없는 도메인별 데이터를 윤리적이고 안전하게 수집할 수 있는가?

Duolingo를 예로 들어보세요. GPT-4를 활용한 “Explain My Answer”와 AI 롤플레이 기능은 풍부한 사용자 데이터를 생성하며, 단순히 응답뿐 아니라 학습자가 생각하고 상호작용하는 방식을 캡처합니다. 이 데이터는 경험을 개선하며 경쟁 우위를 만듭니다.

AI 시대에서 독점 데이터는 지속적인 우위입니다. 고유한 데이터로부터 학습하도록 설계된 제품을 만드는 기업들이 선두를 달릴 것입니다.

결론: 단거리 경주가 아닌 마라톤

점컴 시대는 유행이 일시적이며, 기본이 오래 간다는 것을 증명했습니다. AI 붐도 같은 패턴을 따릅니다. 성공은 트렌드를 쫓는 데서 오지 않고, 실제 문제를 해결하고, 신중하게 규모를 확장하며, 방어 가능한 우위를 구축하는 데서 옵니다.

미래는 AI를 마라톤으로 여기며 꾸준히 경주를 이어가는 AI 개발자들에게 속할 것입니다.

Kailiang Fu는 Uber의 AI 제품 관리자입니다.