인공지능은 기업 사내 벤처(corporate venture) 창업 방식을 다시 쓰고 있습니다. 비즈니스 리더들이 획기적인 성장 기회를 포착할 수 있도록 전략적인 지침을 제시합니다.
이미지 출처 : McKinsey & Company 웹사이트
| 본 자료는 글로벌 전략 컨설팅 업체 McKinsey & Company(맥킨지)가 2026년 3월 31일 맥킨지 웹사이트에 영어로 게재한 내용을 AI기계 번역한 후 Biz & Pro가 일부 보완한 것입니다. 따라서 본 번역은 맥킨지가 작성한 것이 아니며, 공식적인 번역이 아닙니다. 정확한 영어 원문 확인을 위해서는 아래 링크하는 원문 사이트를 참조하시기 바랍니다. |
수십 명 남짓한 팀, 심지어 단 한 명의 창업자가 수십억 달러 규모의 기업을 만들어내는 세상을 상상해 보세요. 한때 공상 과학 소설처럼 여겨졌던 이야기가 이제 현실이 되고 있습니다. 인공지능이 벤처 기업 설립의 새로운 운영 체제로 떠오르고 있기 때문입니다.
이는 미미한 개선이나 효율성 향상이 아닙니다. 기업을 구상하고 구축하고 확장하는 방식을 근본적으로 재편하는 것입니다. 메인프레임에서 개인용 컴퓨터로의 전환이 지식 노동을 혁신하고 인터넷이 상거래와 소통 방식을 바꿔놓았듯이, 인공지능은 수십 년간 기업 구축을 지배해 온 가정들을 재정립하고 있습니다. 한때 기업 창업을 규정했던 제약 조건들, 즉 팀 규모, 자본 요구 사항, 시장 출시 기간 등이 빠르게 재정립되고 있습니다.
인공지능(AI)은 벤처 기업가들에게 세 가지 측면에서 가치를 창출합니다. 첫째, 혁신 주기를 단축하여 팀이 그 어느 때보다 더 많은, 그리고 더 나은 아이디어를 더 빠르게 생성, 테스트, 검증할 수 있도록 지원합니다. 둘째, 생산성을 획기적으로 향상시켜 소규모 팀이 과거에는 부서 전체가 필요로 했던 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 셋째, 개발 속도를 높여 아이디어 구상부터 최소 기능 제품(MVP. Minimum Viable Product) 개발까지 걸리는 시간을 단축하고 시장 진출에 필요한 자본을 줄여줍니다. 이러한 이점들을 통해 과거에는 너무 위험하거나 비용이 많이 드는 것으로 여겨졌던 벤처 기업들이 점점 더 실현 가능해집니다.
리더들에게 있어 이제 핵심 질문은 AI가 비즈니스 구축에 중요한지 여부가 아니라, 지속적인 성과를 창출하는 방식으로 AI를 어떻게 적용할 것인가입니다. AI를 부가적인 요소로만 여기는 기업은 기껏해야 점진적인 이점만을 얻을 뿐입니다. 반면, 인간의 전문성을 중심으로 AI를 핵심 역량으로 삼아 비즈니스 구조를 재편하는 기업은 더 많은 아이디어를 추구하고, 더 빠르게 검증하며, 성공적인 아이디어를 더 빨리 확장할 수 있을 뿐 아니라, 근본적으로 다른 경제적 결과를 얻을 수 있을 것입니다.
이 글은 이러한 기회를 포착하고자 하는 리더들을 위한 실용적인 지침서를 제공합니다. 인공지능(AI)이 벤처 경제에 미치는 영향에 대한 증거를 제시하고, AI가 벤처 생명주기 전반에 걸쳐 어떻게 가치를 창출하는지 설명한 후, 고성과 AI 우선 벤처 기업을 차별화하는 세 가지 전략적 변화를 제시합니다. 마지막으로, 행동에 나설 준비가 된 경영진을 위해 AI를 새로운 운영 체제로 삼아 벤처 기업 설립 방식을 재편하는 구체적인 단계를 소개합니다.
AI 우선 벤처 창업의 필요성
경제적 불확실성 속에서도 기업의 벤처 투자 육성은 여전히 최우선 전략적 과제입니다. 맥킨지의 2025년 신규 사업 육성 설문조사 에서 응답자의 43%가 지난 12개월 동안 벤처 투자 육성에 대한 집중도를 높였다고 답했습니다. 동시에 기대치 또한 높아졌습니다. 자본에 대한 감시가 강화됨에 따라, 경영진은 더 빠르고 효율적인 자본 운용으로 투자 수익을 입증해야 한다는 압박을 받고 있습니다.
그러한 압력은 기업들이 사업을 구축하는 방식을 바꾸고 있습니다. 성과에 대한 기대치가 높아짐에 따라 벤처 창업의 근본적인 경제성을 개선해야 할 필요성도 커지고 있습니다. 즉, 검증에 걸리는 시간을 단축하고, 수익 창출 시간을 앞당기며, 투자 대비 및 직원 1인당 생산량을 늘려야 합니다.
최근 결과는 상당한 진전을 보여줍니다. 2025년에는 기업 벤처의 61%가 1천만 달러 이상의 매출을 올릴 것으로 예상되며, 이는 2023년의 45%에서 증가한 수치입니다. 사업 구축 조사에 따르면 신규 사업이 이러한 매출 수준에 도달하는 데 걸리는 시간은 2023년 38개월에서 2025년 31개월로 단축되었습니다. 이미 손익분기점을 넘어선 벤처 기업 중 61%는 2년 이내에 이를 달성했습니다.
인공지능은 이러한 성과 변화의 핵심 동력입니다. 맥킨지가 2018년부터 2024년 사이에 설립된 수백 개의 벤처 기업을 분석한 결과, AI 시대(2023~2024년)에 시작된 벤처 기업들은 인력 대비 및 투자 대비 모두에서 더 높은 생산성을 더 빠른 시간 내에 달성하는 것으로 나타났습니다. 최근 설립된 모든 벤처 기업이 AI를 직접적으로 활용하는 것은 아니지만, AI의 활용이 점차 확대됨에 따라 벤처 기업의 성장 기간이 상당히 단축되고 생산성이 향상되고 있는 것으로 보입니다.
다른 연구자들도 비슷한 결론에 도달했습니다. 초기 단계 벤처 캐피털 회사인 앤틀러(Antler)의 최근 조사에 따르면, 기업의 93%가 AI가 업무 실행 속도를 높였다고 답했으며, 거의 절반은 속도가 최대 5배까지 향상되었다고 밝혔습니다.
인공지능(AI)은 벤처 창업을 단순히 부수적인 도구가 아닌 실질적인 성과 향상 동력으로 재편하고 있습니다. 벤처 창업의 설계 및 운영 방식에 AI를 접목하면 벤처 경제에 가장 중요한 세 가지 차원, 즉 탐색 가능한 아이디어의 폭과 질, 아이디어 구상부터 시장 출시까지의 속도, 그리고 소규모 팀의 생산성 측면에서 가치를 창출할 수 있습니다.
아래에서는 이러한 각 차원을 심층적으로 살펴보겠습니다.
혁신과 창의성
AI는 창의성을 증폭시키는 역할을 하여 벤처 기업이 탐구할 수 있는 아이디어의 범위와 질을 모두 확장할 수 있습니다. AI는 개념의 신속한 생성, 테스트 및 개선을 가능하게 함으로써, 초기 단계 벤처 기업 구축에 필수적인 빠른 피드백 루프를 유지하면서 대규모의 확산적 사고를 지원합니다.
맥킨지의 비콘(Beacon) 플랫폼은 팀이 새로운 벤처 사업을 발굴, 테스트 및 출시하는 데 도움을 주는 플랫폼으로, 이러한 변화를 잘 보여줍니다. 이 플랫폼은 자체 시장 데이터, 외부 데이터 세트 및 고객 데이터를 기반으로 벤처 아이디어를 개발하고 다듬기 위해 에이전트형 AI를 사용하며, 수백 개의 팀이 새로운 벤처 사업을 개발하는 데 활용되었습니다. 과거에는 몇 주에 걸친 체계적인 워크숍이 필요했던 작업이 이제는 몇 시간 만에 완료될 수 있게 되어, 팀은 프로세스 초기에 잠재력이 높은 벤처 기회를 발굴, 다듬고 우선순위를 정할 수 있습니다.
예를 들어, 순차적인 인터뷰에 의존하는 대신, 에이전트형 AI는 상담원 주도의 통화를 통해 개념을 동시에 테스트하고, 인사이트를 종합하여 지속적인 테스트를 위한 가상 고객 페르소나를 생성할 수 있습니다. 인터뷰 녹취록, 영업 통화 메모, 제품 사용 데이터 등을 기반으로 구축된 이러한 페르소나는 항상 이용 가능한 고객의 목소리 역할을 하여, 팀이 개별 인터뷰에만 의존하지 않고도 새로운 아이디어와 메시지를 검증할 수 있도록 지원합니다.
이러한 접근 방식은 고객 조사를 대체하는 것은 아니며 (긍정적인 의견에 치우치는 경향을 포함하여) 나름의 문제점을 가지고 있지만, 실시간 입력에 유용한 보조 수단이 될 수 있습니다. AI는 또한 슬로건과 시각적 요소의 조합을 디자인하고, 이를 여러 채널에서 소규모 캠페인으로 실행한 후, 더 큰 예산을 투입하기 전에 클릭률을 비교하는 등 신속한 디지털 마케팅 실험을 통해 다양한 변형을 생성, 실행 및 평가함으로써 가치 제안 검증을 가속화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
그 결과는 창의성 그 자체를 위한 창의성이 아니라 더 나은 벤처 성과로 이어집니다. 즉, 더 많은 아이디어를 탐색하고, 고객 수요에 대한 더 빠르고 신뢰할 수 있는 신호를 얻고, 제한된 자원이 가장 유망한 기회에 집중될 가능성을 높입니다.
벤처 속도
아이디어가 구체화되고 검증되면, AI는 설계, 코딩, 시장 진출 실행과 같은 지식 집약적인 작업을 자동화하여 개발 및 출시 주기를 획기적으로 단축합니다. 이전에는 이러한 작업에 몇 주 또는 몇 달이 걸렸습니다. 이를 통해 벤처 기업은 아이디어 단계에서 최소 기능 제품(MVP) 단계로 더 빠르게 나아가고, 시장 피드백이 나타나는 즉시 거의 실시간으로 반복 작업을 수행할 수 있습니다.
예를 들어, 한 자산 관리 벤처 기업은 에이전트 기반 AI 팩토리를 구현하여 첫 번째 최소 기능 제품(MVP)의 개발 속도를 두 배로 높였습니다. 이 플랫폼은 요구사항 및 아키텍처부터 코딩 및 테스트에 이르기까지 소프트웨어 개발 주기의 각 단계에 걸쳐 여러 AI 에이전트를 구축, 호스팅 및 배포하며, 인간 엔지니어는 중요한 의사 결정 지점에서 감독하고 개입합니다. 이러한 접근 방식은 전체 개발 주기를 간소화하는 동시에 AI만으로는 복제할 수 없는 엔지니어의 판단력을 보존합니다.
AI는 개발 및 시장 출시 일정을 단축하여 학습 주기를 가속화하고 기업이 시장 신호를 더 빨리 포착할 수 있도록 지원함으로써 속도 자체를 경쟁 우위의 원천으로 만듭니다.
생산성 혁신
속도 외에도 AI는 소규모 벤처 팀이 창출할 수 있는 생산성을 근본적으로 변화시킵니다. 도구의 지원을 받는 인력 중심의 팀에서 사람과 AI 에이전트가 결합된 하이브리드 팀으로 전환함으로써 벤처 기업은 부족한 인재를 수동적인 실행보다는 판단, 의사 결정 및 관계 구축에 집중할 수 있습니다.
B2B 영업 분야에서 한 기술 벤처 기업은 영업 자료 제작 에이전트를 활용하여 고객 담당 팀을 강화했습니다. 솔루션 전문 지식, 고객 정보, 그리고 모범 사례를 바탕으로, 이 에이전트는 고객 맞춤형 가치 제안, 스토리라인, 그리고 미팅 진행 자료를 생성했습니다. 최종 검토는 담당 영업 사원이 직접 수행했지만, 팀원들은 콘텐츠 제작보다는 자료 다듬기와 고객과의 소통에 집중함으로써 생산성을 최소 1.5배 이상 향상시켰습니다.
한 건설 회사가 새로운 소프트웨어 사업을 시작했을 때 비슷한 경험을 했습니다. 이 회사는 오랫동안 수작업으로 잠재 고객을 발굴해 왔습니다. 영업팀은 잠재 고객을 파악하고, 계정을 조사하고, 목표 고객의 우선순위를 정하고, 맞춤형 연락 메시지를 직접 작성했습니다. 이 때문에 추적할 수 있는 잠재 고객 수가 제한적이었고 초기 성과가 저조했습니다. 이러한 영업 퍼널(funnel) 상단 작업을 자동화하기 위해 AI 기반 에이전트를 도입하자 연락량이 25배 증가했고, 클릭률도 이전의 수작업 방식과 비교했을 때 두 배 이상 높아졌습니다.
벤처 기업가들에게 이러한 생산성 향상은 빠르게 누적됩니다. 개인당 생산량 증가는 팀 규모를 더 오랫동안 작게 유지할 수 있게 해주고, 조정 부담을 줄이며, 진행 속도를 늦추지 않고 자본 효율성을 향상시킵니다.
종합적으로 볼 때, 창의성, 속도, 생산성 향상은 서로를 강화합니다. 벤처 기업은 더 많은 아이디어를 탐색하고, 시장 신호를 더 빨리 포착하며, 더 적은 비용으로 더 빠르게 실패를 경험하고, 더 적은 자원으로 성공적인 사업을 확장할 수 있습니다. 이러한 시너지 효과는 AI를 실용적으로 적용할 때 벤처 경제성을 개선하는 데 핵심적인 역할을 하는 이유를 설명합니다. 그러나 이러한 이점을 실현하려면 AI 도구를 도입하거나 특정 활용 사례를 적용하는 것 이상의 노력이 필요합니다. 벤처 기업의 설립 방식, 장비 구성, 그리고 리더십 방식에 대한 의도적인 변화가 요구됩니다.
AI를 활용하여 비즈니스를 운영하는 방식으로 전환하는 방법
실제로 뛰어난 성과를 내는 AI 기반 벤처 기업들을 구분 짓는 요소들을 바탕으로, AI의 잠재력을 지속적인 성과로 전환하는 데 필수적인 세 가지 변화가 두드러집니다.
성과 기대치 재설정: 점진적 개선에서 획기적 변화로
리더들은 벤처팀의 성과에 대해 훨씬 더 높은 기대치를 설정할 수 있고, 또 그렇게 해야 합니다. AI는 새로운 사업을 구상하고, 테스트하고, 개선하는 데 드는 비용을 획기적으로 낮췄습니다. 동시에 진입 장벽이 낮아지면서 경쟁이 심화되었고, 속도와 규모가 결정적인 경쟁 우위 요소가 되었습니다.
점진적인 생산성 향상만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 많은 경우, 벤처 기업의 생산성을 두 배로 높이는 것은 더 이상 비현실적인 목표가 아닙니다. 과거에는 훨씬 더 큰 조직이 필요로 했던 성과를 소규모 팀이 달성해야 한다는 기대가 점점 커지고 있습니다.
이러한 목표는 개별 기능이나 사용 사례에 국한되지 않고 전체 사업에 적용되어야 합니다. AI는 제품 개발 및 고객 발굴부터 시장 진출, 운영 및 재무에 이르기까지 전 과정에 통합될 때, 그리고 모든 역할이 에이전트(agent)를 중심으로 작동하는 것이 아니라 에이전트와 협력하도록 설계될 때 비로소 최대의 효과를 발휘합니다. 실제로 이는 에이전트가 조사, 분석 및 조정을 수행하는 동안 사람이 조율, 감독 및 개입을 담당하도록 일상적인 워크플로를 재설계하는 것을 의미합니다. 기대치를 일관되게 높이면 효과가 누적됩니다. 더 빠른 검증은 더 빠른 반복을 가능하게 하고, 이는 효과적인 부분의 확장을 가속화합니다.
무엇보다 중요한 것은 단순히 같은 일을 더 빠르게 하는 것이 목표가 아니라는 점입니다. AI는 더욱 근본적인 변화를 가능하게 합니다. 즉, 벤처 기업의 초기 단계에서 핵심적인 학습을 촉진하여, 대규모 자본 투자가 이루어지기 전에 고객 검증, 제품 개선, 시장 신호 감지 등을 신속하게 진행할 수 있도록 합니다. AI를 통해 가장 큰 가치를 창출하는 기업은 기존 프로세스를 단순히 자동화하는 기업이 아니라, AI를 활용하여 더 나은 질문을 더 일찍 던지고, 부실한 아이디어는 더 빨리 실패를 경험하며, 진정한 제품-시장 적합성을 갖춘 기회에 자원을 집중하는 기업입니다.
실험당 비용 절감이 벤처 투자 예산을 삭감해야 한다는 주장이 아니라는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 오히려 이는 더 많은 실험을 진행해야 한다는 근거가 됩니다. 맥킨지 연구에 따르면, 사업 구축을 우선시하는 기업의 67%가 시장 성장률을 뛰어넘으며, 신규 벤처 사업에서 발생하는 1달러의 수익은 핵심 사업에서 창출되는 1달러의 약 두 배에 달하는 기업 가치를 창출합니다. AI가 실험 비용을 낮춰줌으로써 기업은 더 많은 소규모 투자를 감행하고, 가능성이 낮은 아이디어는 조기에 매각하며, 자본과 인재를 성공적인 소수의 아이디어에 집중할 수 있습니다.
AI 기반 구축: 벤처 기업을 위한 새로운 운영 체계
벤처 기업을 성공적으로 육성하는 데 있어 핵심적인 요소 중 하나는 오랫동안 사업 영역을 기업 관료주의, 느린 의사 결정, 위험 회피 성향으로부터 보호하는 ‘링펜싱(Ring-fencing)’이었습니다. 이는 신생 기업이 스타트업의 속도로 성장할 수 있도록 하는 원칙입니다. 이러한 원칙은 여전히 유효합니다. 하지만 AI 중심의 시대에는 링펜싱만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 오늘날의 벤처 기업은 보호받는 동시에 역량을 극대화해야 합니다. 운영 자율성뿐만 아니라, 인간과 에이전트로 구성된 팀이 첫날부터 최대 속도로 협업할 수 있도록 지원하는 기술적 기반이 필요합니다.
그러한 역량을 제공하는 것은 기업 벤처 리더의 책임이며, 최고 기술 책임자(CTO) 또는 최고 정보 책임자(CIO)와 긴밀한 협력 관계를 유지해야 합니다. 결국, 구조 없는 속도는 취약성을 초래하고, 속도 없는 구조는 관료주의를 낳습니다. 따라서 기술 및 비즈니스 리더는 두 가지 모두를 가능하게 하는 기반을 마련해야 합니다.
이러한 기반의 중심에는 벤처 기업과 대기업 모두의 데이터가 있습니다. 벤처 기업은 고객 상호작용, 운영, 제품 사용에서 실시간 신호를 생성하고, 대기업은 과거 벤치마크, 자체 연구, 시장 지식 등을 통해 제도적 깊이를 더합니다. 이러한 데이터는 모두 구조화되고 관리되어야만 대규모로 안정적으로 활용될 수 있습니다.
데이터 외에도 모기업은 핵심 AI 기능을 쉽게 접근하고 지속적으로 조정할 수 있도록 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 여기에는 인간과 AI 시스템이 일관된 정의를 기반으로 작동할 수 있도록 공유하는 비즈니스 컨텍스트, 신뢰할 수 있는 인사이트를 도출하고 일상적인 의사 결정에 반영할 수 있도록 강력한 분석 및 모델 거버넌스, AI 시스템이 안전하고 감사 가능한 방식으로 작동할 수 있도록 제어된 에이전트 및 워크플로 계층, 그리고 벤처 전반에 걸쳐 배포할 수 있는 공유 플랫폼, 거버넌스 표준 및 전문 AI 인재가 포함됩니다. 이러한 기반이 마련되면 벤처 기업은 인프라를 재구축하거나 상충되는 지표를 조정할 필요가 없습니다. 팀은 품질, 보안 및 규제 표준을 유지하는 엔터프라이즈급 기반에서 운영하면서 제품, 고객 및 성장에 집중할 수 있습니다.
제대로만 한다면 이는 전략적 이점으로 작용합니다. CEO는 어떤 제품, 고객 또는 투자가 성과를 견인하는지 거의 실시간으로 파악할 수 있습니다. 벤처 기업 자체의 데이터와 모기업의 축적된 지식이 결합되어 지속적인 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 벤처 기업이 추가될 때마다 공유 기반이 강화되어 혁신 비용이 절감되고 후속 제품 출시 속도가 빨라집니다.
AI 우선 팀을 설계하세요: 최고 성과자들의 전문성을 활용하세요
AI 우선 벤처 구축은 소수의 유능한 인재만으로도 과거에는 부서 전체가 필요했던 업무를 수행할 수 있게 해줍니다. 하지만 그만큼 위험 부담도 커집니다. AI가 인간의 결정에 미치는 영향을 증폭시키기 때문에 인재 선발이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 아래에서는 리더들이 이러한 차세대 AI 우선 벤처 구축 팀을 구성할 수 있는 세 가지 방법을 소개합니다.
‘에이전트화’를 통해 전문성을 확장하세요. 핵심적인 변화는 단순히 도메인 전문가와 AI 인재를 결합하는 것이 아니라, 전문성을 인간과 에이전트가 결합된 하이브리드 역량으로 전환하여 의도적으로 확장하는 것입니다. 에이전트 시스템을 통해 문서, 프로세스, 그리고 경험이 풍부한 개인에게 내재된 암묵적 지식을 추출, 구조화, 재사용할 수 있습니다. 이러한 전문성 에이전트화를 통해 기업은 인력 증원에 의존하는 대신, 최고의 인재들이 가진 영향력을 극대화할 수 있습니다.
비즈니스와 기술의 연결고리를 만드세요. AI 우선 기업들은 에이전트 개발을 단순히 기술적 과제로만 여기지 않습니다. 비즈니스 리더와 기술 리더가 협력하여 실제 경험을 AI 에이전트로 구현하는 공동의 노력으로 접근합니다. 비즈니스 리더는 가치 창출 방식, 의사 결정 과정, 그리고 최고의 성과를 내는 사람들의 특징에 대한 깊은 이해를 가지고 있습니다. 기술팀은 이러한 판단을 대규모 환경에서 안정적으로 작동하는 시스템으로 구현할 수 있는 능력을 제공합니다. 어느 한쪽만으로는 충분하지 않습니다. 성공적인 기업은 비즈니스 리더와 기술팀 간의 긴밀한 협력을 통해 실제 업무 수행 방식의 논리를 의도적으로 설계, 코드화, 그리고 AI 기반 워크플로에 통합합니다. 그 결과, 단순한 자동화를 넘어 비즈니스 전문성을 체계적으로 확장할 수 있습니다.
한 가지 방법은 벤처 기업의 영업팀에 시장 진출 엔지니어를 배치하여 최고 영업 담당자들과 협력하며 그들이 고객을 조사하고, 가치 제안을 구성하고, 잠재 고객을 우선순위화하고, 이의를 처리하는 방식을 이해하는 것입니다. 엔지니어와 함께 이러한 지식을 바탕으로 구조화된 프롬프트, 자동화된 워크플로, 그리고 준비 작업의 상당 부분을 수행하는 AI 에이전트를 개발합니다. 시간이 지남에 따라 고객 조사, 제안서 초안 작성, 파이프라인 우선순위 지정과 같은 작업은 팀의 모범 사례를 기반으로 구축된 AI 시스템에 의해 처리됩니다. 영업 담당자는 판단, 관계 구축 및 계약 체결에 집중할 수 있게 되어, 기업은 인력 증원 없이 생산성과 일관성을 향상시킬 수 있습니다.
증폭된 전문성의 선순환 구조를 만들어 보세요. 이러한 접근 방식은 비즈니스에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 한 글로벌 제조 기업은 새로운 디지털 마켓플레이스를 출시할 때 이 모델을 적용했습니다. 이 회사는 고위 임원과 AI 엔지니어링 팀을 짝지어 임원의 전문성을 확보하고 확장하는 것을 공동 과제로 삼았습니다. 그들은 함께 가격 결정 방식, 공급업체 평가 방식, 목표 고객 식별 방식을 분석했습니다. 그리고 이 논리를 AI/머신러닝 모델과 AI 기반 워크플로우로 변환하여 플랫폼에 직접 내장했습니다. 그 결과, 이전에는 한 명의 리더의 판단과 가용성에 의존했던 의사 결정들이 이제는 일관되고 대규모로 실행될 수 있게 되었습니다. 이 기업은 임원의 경험을 활용했을 뿐만 아니라, 그 경험을 사업 전반에 확산시켰습니다. 또한 플랫폼이 확장됨에 따라 사용 데이터와 거래 패턴이 모델에 피드백되어 가격 책정, 공급업체 선정, 고객 타겟팅의 정확도를 점진적으로 향상시킵니다. 이는 상호 작용이 추가될 때마다 기업이 더욱 똑똑해지는 선순환 구조를 만들어냅니다.
AI 우선 시대는 벤처 빌더들에게 행동을 촉구합니다. 벤처 구축의 운영 체제가 바뀌었습니다. 성과 기대치를 재설정하여 획기적인 결과를 요구하고, 인간과 AI 에이전트가 처음부터 함께 작동할 수 있는 AI 기반을 구축하며, AI를 통해 전문성을 인코딩하고 확산할 수 있는 팀을 설계하는 세 가지 측면에서 과감하게 행동하는 리더가 훨씬 더 큰 가치를 창출할 것입니다. AI를 부가적인 요소로 여기거나 도입을 미루는 사람들은 근본적으로 다른 경제 모델로 운영되는 벤처 기업들과 경쟁하게 될 것입니다. 지금 바로 행동해야 할 때입니다.
저자 소개
크리스 스미스 는 맥킨지 남부 캘리포니아 사무소의 파트너이고, 다니엘 아미네차는 뉴욕 사무소의 시니어 파트너이며, 파비안 메첼러 는 뒤셀도르프 사무소의 파트너이고, 제이슨 벨로는 워싱턴 DC 사무소의 시니어 파트너이며, 폴 젠킨스는 오슬로 사무소의 시니어 파트너이고, 알렉산더 링글러 는 뮌헨 사무소의 어소시에이트 파트너이며, 멜라니 크라비 나는 비엔나 사무소의 어소시에이트 파트너입니다.
이 기사는 뉴욕 지사의 선임 편집자인 래리 칸터가 편집했습니다.