26년 AI 에이전트 시장 : 470억 달러 기회와 70% 실패율이 공존하는 이유

들어가며

"AI 에이전트를 도입했습니다"라는 말만으로는 더 이상 시장에서 차별화되기 어렵습니다. 2025년, 85%의 기업이 이미 AI 에이전트를 도입했다고 말합니다. 하지만 70 - 85%의 AI 이니셔티브가 기대한 결과를 내지 못하고 있으며, 2024년 17%였던 프로젝트 포기율이 2025년 42%로 급등했습니다. 평균 조직은 프로덕션 전에 AI 에이전트 도입을 46% 가까이 포기하고 있습니다.

글로벌 AI 에이전트 시장은 2024년 54억 달러에서 2025년 76억 달러로 성장했고, 2030년까지 470억 달러 규모로 확대될 전망이라고 합니다. 연평균 성장률 45.8%라는 폭발적 성장입니다. 2024년 AI 스타트업에 대한 VC 투자는 1,000억 달러를 넘어섰고, 전체 VC 투자의 33%가 AI 관련 기업으로 향했습니다.

하지만 숫자만큼이나 중요한 것은 언제나.. 전략의 차이입니다. 왜 어떤 기업은 1년 내 ROI 171%를 달성하고, 어떤 기업은 파일럿 단계에서 영원히 정체되는가? 왜 보험 산업은 단 1년 만에 AI 채택률을 8%에서 34%로 325% 증가시켰는데, 많은 기업은 11% 완전 배포율을 넘지 못하는가?

이 글에서는 단순히 "AI 에이전트가 무엇인가"를 넘어, 어떻게 실패하지 않고 성공하는가에 대한 내용을 CB insight - AI Agent Bible에 기초해서 다루려고 합니다.

(1) AI 에이전트란 무엇인가: "챗봇 + 도구"라는 착각부터 깨야 한다

💡 핵심: AI 에이전트는 "챗봇에 몇 개 기능을 붙인 것"이 아닙니다. 추론·계획·도구·메모리가 결합되어 실제 행동을 수행하는 자율 시스템이며, 소프트웨어의 제작·유통·사용 단위 자체를 바꾸고 있습니다.

많은 사람이 AI 에이전트를 과소평가합니다. "챗봇에 API 몇 개 연결한 것 아닌가?"라고 생각합니다. Longevity Tech가 "노인 헬스케어"로 오해되며 수많은 스타트업이 잘못된 시장을 공략했듯이, AI 에이전트도 비슷한 착각의 희생양이 되고 있습니다. 하지만 지금 벌어지는 변화는 기능 추가가 아니라 근본적인 패러다임 전환입니다.

자율성의 조합이 만드는 새로운 게임

AI 에이전트는 "사용자를 대신해 추론하고, 계획하고, 외부 도구와 상호작용하고, 메모리를 활용해 작업을 수행하도록 설계된 LLM 기반 시스템"입니다. 여기서 핵심은 'LLM'이 아닙니다. 추론·계획·도구·메모리라는 네 가지 요소가 함께 묶여 "행동 가능한 시스템"으로 작동한다는 점입니다.

단순히 답을 말해주는 수준을 넘어, 목표를 이해하고 계획을 세우고, 외부 도구를 움직이고, 기억을 활용해 실제 결과를 만들어냅니다. "아마존에서 평점 좋은 무선 이어폰 찾아서 장바구니에 담아줘"라고 하면, AI가 직접 아마존에 들어가 검색하고, 필터링하고, 비교하고, 클릭합니다. 사람이 하던 일을 대신 수행하는 것입니다.

자율성의 스펙트럼: 완전 자율은 아직 먼 미래

현재 대다수 에이전트는 무제한 자율이 아니라 사람의 통제권을 남겨둔 가드레일 환경에서 작동합니다. 시장을 이해하려면 "에이전트냐 아니냐"보다 "자율성의 스케일에서 어디쯤이냐"가 더 유용합니다. 자율성 프레임은 챗봇·어시스턴트에서 가드레일 에이전트를 거쳐 완전 자율 에이전트로 나뉘며, 완전 자율은 2026년 이후로 전망됩니다. (그때.. 직장인들은 어떻게 바뀔지)

그리고 McKinsey 리처시에서도 기업의 23%가 이미 에이전트를 스케일링하고 있고, 추가로 39%가 실험 중이라고 하빈다. 즉, 총 62%의 기업이 적극적으로 관여하고 있고 주류 비즈니스 도구가 되고 있다는 신호입니다.

두 가지 진화 방향: 자동화 vs 증강

AI 에이전트는 크게 두 갈래로 진화합니다.

첫째는 Browser Use Agent입니다. OpenAI Atlas, Perplexity Comet이 대표적입니다. DOM 기반으로 웹페이지를 사람처럼 인식하고 조작합니다. 인터넷에 이미 존재하는 UI와 워크플로우를 그대로 레버리지하는 것이 폭발력의 원천입니다. 기존 웹과 앱을 그대로 두고 조작 주체만 바뀌는 "대신 해주는 자동화" 접근입니다.

둘째는 Generative UI입니다. 구글 Disco가 보여주는 방향입니다. "일본 벚꽃 여행 계획해줘"라고 입력하면, 관련 웹페이지를 열고 정보를 조합해 브라우저 안에 여행 플래너 앱을 즉석에서 생성합니다. 지도에 도시 핀, 개화 시기 캘린더, 예산 체크리스트까지 포함된 인터랙티브 앱입니다. 사람이 원래 안 하던 일을 가능하게 하는 "만들어주는 증강" 접근입니다.

Chrome Innovation lab을 이끄는 Manini Roy가 흥미로운 패턴을 공유했는데, 링크만 보여주니 사용자들이 거의 클릭하지 않고 채팅만 했다는 것입니다. 그래서 AI가 직접 탭을 열고 정보를 조합해 맞춤형 도구를 만드는 방식으로 전환했습니다. 웹을 우회하는 게 아니라, 웹을 더 적극적으로 활용하게 만드는 구조입니다.

소프트웨어 단위의 변화: 앱에서 작업으로

지금까지 소프트웨어의 단위는 "앱"이었습니다. 개발자가 만들고 배포하면 수백만 명이 같은 인터페이스로 사용합니다. Browser Use는 이 구조를 건드리지 않습니다. 기존 앱을 더 효율적으로 쓰게 해줄 뿐입니다.

반면 Generative UI가 보여주는 미래는 다릅니다. 소프트웨어의 단위가 "앱"에서 "작업"으로 쪼개집니다. 미리 만들어진 범용 앱 대신, 지금 내 작업에 최적화된 일회용 인터페이스가 생성됩니다. 쓰고 나면 사라져도 됩니다. 다음에 필요하면 또 만들면 됩니다. 한 명이 무한 개의 맞춤형 도구를 쓰는 세상이 올 것 같습니다.

(2) 시장 구조와 숫자가 말해주는 진실

💡 핵심: 2025년 76억 달러 시장이 2030년 470억 달러로 성장하지만, 85%가 도입했다는 통계와 70% 실패율이 공존합니다. 표면의 성장과 내부의 붕괴 사이에서 승자와 패자가 갈립니다.

폭발적 성장의 이면

글로벌 AI 에이전트 시장 규모는 2024년 54억 달러에서 2025년 76억 달러로 성장했습니다. 2030년까지는 470억 달러에서 503억 달러 사이로 전망되며, 연평균 성장률(CAGR) 45.8%입니다. 더 긴 전망을 보면 2034년까지 1,990억 달러에서 2,360억 달러까지 도달할 것으로 예측됩니다.

숫자만 보면 어마어마한 황금빛 미래입니다. 하지만 내부를 들여다보면 이야기가 달라집니다.

VC 투자의 구조적 변화

2024년 AI 스타트업에 대한 글로벌 VC 투자는 1,000억 달러를 넘어섰습니다. 이는 2023년 556억 달러에서 80% 증가한 수치입니다. 전체 VC 투자의 33%가 AI 관련 기업으로 향했으며, 미국 시장에서는 이 비율이 46%에 달합니다.

Generative AI만 봐도 2024년 투자액이 450억 달러로 2023년 240억 달러의 거의 두 배입니다. 후기 단계 투자 규모는 2023년 4,800만 달러에서 2024년 3억 2,700만 달러로 급증했습니다. 돈이 무섭게 몰리고 있습니다.

그런데 투자자들의 질문이 바뀌었습니다. 2021년에는 "AI를 사용하나요?"라는 질문만으로도 투자를 유치할 수 있었습니다. 2025년의 VC들은 묻습니다. "GPT-5가 출시된 후 당신의 방어 전략은 무엇인가요?" "월 1억 쿼리에서 추론 비용을 어떻게 관리할 건가요?" 이 질문들에 명확한 답변을 제시하지 못하면 투자는 성사되기 어렵습니다.

지역별 시장: 북미 지배, 아시아 폭주

북미가 2024년 기준 전체 시장의 40-46%를 차지하며 지배적 위치를 점하고 있습니다. 미국 단독으로는 2025년 24억 달러 규모이며 2034년까지 652억 달러로 성장할 전망입니다. 선도적 기술 기업과 확립된 디지털 생태계, 막대한 R&D 투자가 이 리더십을 뒷받침합니다.

하지만 가장 빠른 성장은 APAC에서 일어나고 있습니다. CAGR 49.5%로 2030년까지 142억 달러에 도달할 것으로 예상됩니다. 중국, 인도, 일본의 디지털 전환이 이 성장을 이끌고 있습니다. 유럽은 2024년 13억 달러에서 2030년 115억 달러로 성장하며 CAGR 44.1%를 기록할 전망입니다.

세그먼트별 시장: 기계학습 1위, 딥러닝 급성장

기술 스택 기준으로 보면 2024년 기계학습이 30.56%로 가장 큰 비중을 차지했습니다. 대량 데이터 분석과 빠른 의사결정이 필요한 자동화 워크플로우에서 핵심 역할을 합니다. 딥러닝은 향후에도 가장 빠른 성장이 예상되는 분야입니다. 성능 향상, 빅데이터 가용성, 연산 능력 발전이 성장을 이끌고 있습니다.

에이전트 시스템으로는 단일 에이전트가 2025년 최대 점유율을 차지했습니다. 구현이 빠르고 비용이 낮아 빠른 효율 개선을 원하는 기업에 적합합니다. 하지만 멀티 에이전트 시스템의 성장률이 더 높습니다. 2025년 12월 Fujitsu가 발표한 기술처럼, 서로 다른 회사와 벤더의 에이전트가 공급망에서 안전하게 협업할 수 있는 시스템이 각광받고 있습니다.

역할별 시장: 고객 서비스 1위, 코딩 급부상

고객 서비스와 가상 어시스턴트가 2025년 가장 큰 수익 비중을 차지했습니다. 고급 AI 알고리즘이 고객 데이터를 분석해 개인화된 응답과 추천을 제공하며 경험을 향상시키기 때문입니다. 2024년 8월 Interactions가 출시한 Task Orchestration 같은 AI 기반 에이전트 어시스트 솔루션이 대표적입니다.

하지만 가장 빠른 성장은 코딩·소프트웨어 개발 분야에서 일어나고 있습니다. CAGR 52.4%로 2030년까지 급성장할 전망입니다. 50%의 개발자가 이미 매일 AI 코딩 도구를 사용하며, 최상위 25% 조직에서는 65%가 사용합니다. 2025년 이 카테고리의 투자액은 40억 달러로 2024년 5억 5,000만 달러에서 폭발적으로 증가했습니다.

팀들은 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에서 15% 이상의 속도 향상을 보고하고 있습니다. 프로토타이핑부터 코드 리팩토링, 디자인-투-코드, QA, PR, 사이트 안정성 엔지니어링, 배포까지 전 영역에서 AI 도구를 활용하고 있습니다.

산업별 격차: 보험 325% 급증 vs 느린 채택

기술·소프트웨어 부문이 2024년 38%의 시장 점유율로 1위를 차지했습니다. 하지만 의료 부문의 성장이 눈에 띕니다. 2024년 VC 투자가 230억 달러로 2023년 200억 달러에서 증가했으며, 이 중 30%인 약 56억 달러가 AI 중심 스타트업으로 향했습니다. 2025년 4월 Tulu Health가 WhatsApp과 병원 웹사이트에 통합된 AI 에이전트 플랫폼을 출시한 것이 대표적 사례입니다.

금융 부문도 적극적입니다. 상위 5개 용도는 고객 지원, 코딩·개발 도구, 에이전틱 워크플로우 자동화, 인앱 어시스턴트·검색, 데이터 분석·요약·추출입니다.

그런데 보험 산업은 가장 빠른 채택 곡선을 보였습니다. 2024년 8%에서 2025년 34%로 325% 증가하며 자동화된 언더라이팅, 청구 분류 에이전트, 사기 탐지 워크플로우 도입을 가속화했습니다. 규제가 엄격한 산업임에도 가장 공격적으로 움직인 것입니다.

(3) 기회와 함정: ROI 171% vs 실패율 70%의 공존

💡 핵심: 성공하는 조직은 1년 내 ROI 171%를 달성하고 생산성을 2배로 높이지만, 70-85%의 이니셔티브는 실패합니다. 승자와 패자를 가르는 것은 기술이 아니라 전략입니다.

입증된 ROI: 숫자는 거짓말하지 않는다

조직들은 AI 에이전트 배포로부터 평균 171%의 ROI를 전망하며, 미국 기업은 192%를 예상합니다. Google Cloud 연구에 따르면 프로덕션에 에이전트를 배포한 임원 중 74%가 1년 내 ROI를 달성했다고 보고했습니다.

생산성 향상을 보고한 임원 중 39%는 생산성이 최소 2배 증가했습니다. 62%의 조직이 AI 에이전트 투자에서 100% 이상의 ROI를 예상합니다. 이는 희망이 아니라 측정 가능한 현실입니다.

구체적 성과: 증거로 말하는 기업들

ServiceNow는 AI 에이전트 통합으로 복잡한 고객 서비스 케이스 처리 시간을 52% 단축했습니다. Verizon은 Google Cloud의 대화형 AI를 고객 서비스에 통합해 Gemini 기반 가상 어시스턴트를 배포했습니다. 15,000개 이상의 내부 문서로 학습시킨 이 시스템을 2025년 초까지 28,000명의 에이전트가 사용했으며, 수익이 40% 증가하고 평균 통화 처리 시간이 감소했습니다.

기업 전반에서 워크플로우 자동화가 AI 에이전트 배포의 64%를 차지하며, 지원·HR·영업 운영·관리 작업에서 반복 가능한 프로세스를 자동화하고 있습니다. 35%의 조직이 자동화를 통한 비용 절감을 보고했습니다.

Wayfair의 CTO Fiona Tan은 이렇게 말합니다. "AI 에이전트는 너무나 많은 용도에 적용될 수 있어서, 채택하는 비즈니스 수는 100%가 되어야 합니다. 저는 절감된 비용을 빠르게 지적할 수 있습니다."

70-85%의 실패율: 냉혹한 진실

가장 심각한 현실은 실패율입니다. 전체 AI 이니셔티브의 70-85%가 기대한 결과를 달성하지 못합니다. 2024년 17%였던 AI 프로젝트 포기율이 2025년 42%로 급등했습니다. 평균 조직은 프로덕션 전에 AI 개념 증명의 46%를 폐기..합니다.

단 26%의 조직만이 POC를 넘어 프로덕션으로 다룰 수 있는 역량이 있는 조직임을 이야기 합니다. 오직 6%의 조직만이 EBIT에 5% 이상 영향을 주는 "AI 기업”으로 분류됩니다.

왜 이런 일이 벌어질까요?

실패의 구조: 파편화와 통합 부족

Bain의 2025 Technology Report는 중요한 뉘앙스를 제공합니다. AI 투자는 증가했지만 수익은 종종 기대에 미치지 못합니다. 이 격차는 파편화된 워크플로우, 불충분한 통합, AI 역량과 비즈니스 프로세스 간 정렬 부족 때문입니다.

많은 회사에서 AI 도구가 사일로로 작동하며 인사이트나 초안을 생산하지만 엔드투엔드 결과를 이끌지 못합니다. 결과는 초기 전망에 미치지 못하는 미미한 생산성 향상입니다.

경쟁 우위의 이동: 모델에서 오케스트레이션으로

핵심 통찰이 있습니다. 에이전트의 진정한 경쟁 우위는 모델 자체가 아니라, 에이전트가 실행되는 정확한 데이터와 이를 실제로 유용하게 만드는 오케스트레이션 레이어에 있습니다.

범용 모델을 붙여서 그럴듯하게 말하는 제품은 빠르게 평준화되고 있습니다. 다음 라운드는 "어떤 데이터에, 어떤 권한으로, 어떤 절차로 접근해, 어떤 순서로 일을 끝내는가"가 승부처입니다.

상호운용성: 87%가 필수라고 말하는 이유

UiPath가 금융·헬스케어·제조·공공 부문의 500명 이상 IT 임원을 대상으로 실시한 연구에서 87%가 상호운용성을 에이전틱 AI 채택에 "매우 중요" 또는 "필수적"이라고 평가했습니다.

같은 연구에서 63%의 임원이 "플랫폼 난립"을 증가하는 우려로 꼽았습니다. 많은 기업이 제한적 상호연결성을 가진 너무 많은 도구를 다루고 있다는 의미입니다.

에이전틱 AI 도입에 진지한 조직은 네이티브 통합, 오픈 API, 유연한 오케스트레이션 기능을 갖춘 플랫폼을 우선시해야 합니다.

신뢰와 거버넌스의 필수화

에이전트가 실제 업무를 수행하기 시작하면, 실패·환각·예측 불가능 행동이 곧바로 비용과 리스크로 이어집니다. 관찰 가능성(observability), 평가(evaluation), 거버넌스(governance)가 새로운 필수 계층으로 부상하고 있습니다.

음성 기반 에이전트는 텍스트 기반과 다른 테스트 접근이 필요하며, 시뮬레이션 기반 평가와 모니터링이 중요해집니다. "에이전트를 만들면 끝"이 아니라 "에이전트가 사고 치지 않게 측정·통제하는 체계"까지가 제품의 일부입니다.

이는 "있으면 좋은 것"이 아니라 "없으면 못 쓰는 것"이 되고 있습니다.

(4) 성공하는 조직의 패턴

💡 핵심: AI 전략이 있는 회사의 80%가 성공하지만 전략 없는 회사는 37%만 성공합니다. 디지털 예산의 20%를 AI에, AI 리소스의 70%를 사람과 프로세스에 투자하는 조직이 승리합니다.

전략의 유무가 격차를 만든다

AI 전략이 있는 회사에서는 80%의 구성원이 AI 채택과 구현에서 매우 성공적이라고 보고하는 반면, 공식 전략이 없는 회사에서는 37%에 불과합니다.

AI에 가장 많이 투자하는 회사와 가장 적게 투자하는 회사 간 성공률 격차는 40 퍼센티지 포인트입니다. 단순히 "AI를 도입하자"가 아니라 "어떻게, 왜, 무엇을" 명확히 하는 것이 생존을 갈립니다.

AI기업으로 성공한 조직의 공통점

성공하는 조직은 다음과 같은 패턴을 공유합니다.

첫째, 점진적 역량 구축입니다. 가장 성공적인 조직은 에이전트 역량을 점진적으로 구축합니다. 기존 마케팅 워크플로우에 AI 지원을 추가하는 것으로 시작해, 특정 작업을 위한 단일 목적 에이전트를 개발하고, 최종적으로 여러 에이전트를 자동화된 비즈니스 프로세스에 통합합니다. 이 체계적 접근은 각 단계에서 가치를 제공하며 조직의 신뢰와 역량을 구축합니다.

둘째, 고가치 용도부터 시작합니다. 측정 가능한 결과를 제공하는 고가치 용도부터 시작해야 합니다. 고객 서비스, 코딩, 워크플로우 자동화는 가장 빠른 승리를 보여주는 영역입니다. 성공 지표가 명확합니다: 사이클 타임, 오류율, 에스컬레이션, 측정 가능한 비즈니스 결과. 초기 성공은 조직 전반의 확장을 위한 지지와 예산을 확보하는 데 중요합니다.

셋째, 리더의 지원을 확보합니다. AI 조직은 다른 조직보다 시니어들이 AI 이니셔티브에 대한 지지와 헌신을 보여주며 이를 위한 모든 지원을 다해줍니다. 특히, 문화적인 기여가 가장 클 것 같습니다.

넷째, 명확한 검증 프로세스를 갖춥니다. 모델 출력이 정확성을 보장하기 위해 휴먼 검증(QA)이 필요한 시기와 방법을 결정하는 프로세스를 정의했다고 말할 수 있어야 합니다.

다섯째, 투자 배분이 다릅니다. 디지털 예산의 20% 이상을 AI에 할당하고, AI 리소스의 70%를 기술이 아닌 사람과 프로세스, 문화에 투자합니다.

헬스케어 관점: 규제가 기회다

헬스케어는 정보 민감도와 규제 강도가 높아 에이전트 확산이 더딜 수 있지만, 역설적으로 에이전트가 가장 가치 있게 작동할 여지가 큰 영역입니다.

왜일까요? 데이터의 출처, 감사 추적, 역할 기반 권한, 승인 워크플로우가 원래부터 중요했고, 그것이 곧 에이전트 신뢰의 핵심 요건이기 때문입니다. 자율성을 키우려면 통제 가능한 시스템이 먼저 필요한데, 헬스케어는 그 필요가 명확합니다.

헬스케어에서의 에이전트는 멋진 데모보다 운영 시스템으로 승부가 납니다. 어떤 데이터에 어떤 규칙으로 접근하는지, 실패했을 때 어떻게 되돌리는지, 책임 소재를 어떻게 남기는지가 제품의 중요 요소 일 것 같습니다.

(5) 2026년까지의 변화와 데이터 전쟁

💡 핵심: 보이스 AI 부상, 에이전트 M&A 가속, 가격 모델 재편, 에이전트 커머스 인프라 구축, 그리고 가장 첨예한 데이터 전쟁이 시작됩니다.

보이스 AI: 단순 인터페이스에서 핵심 축으로

보이스 AI가 단순한 인터페이스가 아니라 에이전트의 핵심 축으로 빠르게 올라오고 있습니다. 음성이 새로운 주요 인터페이스로 자리 잡으면서, 에이전트와의 상호작용 방식 자체가 근본적으로 변화하고 있습니다.

2025년 1월 OpenAI가 Operator를 출시했습니다. 브라우저 기반 AI 에이전트로 일정 관리와 양식 작성 같은 작업을 독립적으로 수행합니다. 이는 단순한 제품 출시가 아니라 에이전트 중심 혁신의 신호입니다.

통합과 재편: M&A가 시장을 바꾼다

에이전트 M&A가 활발해지면서 파편화된 시장을 '통합 제품군'이 빨아들이는 국면이 빨라질 것으로 전망됩니다. 투자자들은 단일 기능 에이전트보다 플랫폼을 선호하고 있으며, 2025년에 이미 그 신호가 보입니다.

동시에 추론 모델 확산으로 코딩·에이전트의 비용 구조가 흔들리면서 가격 모델이 재편됩니다. 기존의 토큰 기반에서 사용량·행동 기반 가격 모델로의 전환이 가속화될 것입니다.

에이전트 커머스: 결제하는 AI의 시대

에이전트 커머스를 위해 결제·승인·한도 같은 인프라가 본격적으로 쌓이고 있습니다. "에이전트가 결제를 끝내는 세계"를 위한 기반이 마련되는 것입니다.

이는 단순히 기술적 구현을 넘어, 신뢰와 책임 소재, 사용자 통제권 같은 근본적인 질문들을 동반합니다. 누가 승인하는가? 한도는 어떻게 설정하는가? 에이전트의 실수는 누가 책임지는가?

데이터 전쟁: 가장 첨예한 싸움이 시작된다

가장 첨예한 변화는 데이터 전쟁입니다. 에이전트의 가치가 데이터 접근에 달려 있는 만큼, 누가 어떤 데이터에 어떤 조건으로 접근할 수 있는가를 둘러싼 싸움이 본격화되고 있습니다.

기존 소프트웨어 기업들이 고객 데이터 방어를 위해 API 접근 제한을 걸고 있습니다. 표준 데이터 형식 요구가 커지고, 우회 수단으로 웹 스크래핑 수요가 생기고 있습니다.

이 전쟁은 2026년까지 시장의 핵심 이슈가 될 것입니다. 데이터 없이는 에이전트가 작동하지 않기 때문입니다.

(6) 실패를 피하는 실행 플레이북

💡 핵심: 이론이 아닌 실행이 승패를 갈립니다. 단위 경제학 스트레스 테스트, 비용을 반영한 PRD, 분기별 차별화 감사, 올바른 인재 채용을 지금 시작하세요.

단위 경제학 스트레스 테스트

흔한 실수는 현재 규모에만 맞춘 재무 모델을 만드는 것입니다. AI는 SaaS와 달리 사용자 수가 증가하면 비용도 증가하므로 규모가 커질수록 경제성이 악화될 수 있습니다.

출시 전 스트레스 테스트 모델을 구축해야 합니다. 사용자당 월평균 쿼리 수를 추정하고, 쿼리당 비용과 곱해 총 비용을 산출하며, 이를 사용자당 매출과 비교한 후, 10배와 100배 확장 시뮬레이션을 수행해야 합니다.

대다수 스타트업이 이 단계에서 무너집니다. 비용이 매출의 20%를 넘으면 위험 신호이고 40~50%면 파국이므로, 캐싱, 배칭, 모델 라우팅 설계를 사전에 적용해야 합니다.

비용과 채택을 반영한 PRD

전통적인 PRD는 기능 위시리스트에 불과합니다. AI에서는 비용 구조와 채택 지속성을 반영해야 합니다.

모든 AI PRD에는 두 가지 섹션이 추가되어야 합니다. 비용 분석에서는 사용자당 월별 기능 운영 비용을 산정하고 저가 모델이나 캐싱 활용으로 절감 가능한지 확인해야 합니다. 채택 분석에서는 기능이 단발성 호기심인지 일상적 워크플로우에 내재화되는지 평가해야 합니다.

이 질문들에 답하지 못하면 기능을 승인하지 말아야 합니다. AI는 SaaS가 아니며, 모든 결정은 경제성과 전략적 트레이드오프를 수반합니다.

분기별 차별화 감사

창업자의 악몽은 제품 출시 후 두 달 만에 OpenAI나 Anthropic이 동일 기능을 ChatGPT에 무료로 제공하는 상황입니다.

이를 막으려면 "OpenAI가 내일 똑같은 기능을 출시해도 우리는 존재할 수 있는가?"라는 차별화에 대한 압박을 내부적으로 계속 챌린지해야 할 것 같습니다.

매 분기 차별화 감사?를 실시하여 파운데이션 모델이 못하는 것과 우리가 이기는 지점을 식별하고, 범용 LLM이 실패하는 영역인 산업 데이터, 컴플라이언스, 도메인 전문성을 확인하며, 통합, UX, 신뢰 시그널 등 sticky 요소를 점검해야 합니다.

방어 가능한 지점이 없다면 즉시 데이터, 워크플로우 락인, 신뢰 브랜드 구축으로 피벗해야 합니다.

AI 제품 리더십 채용

AI 제품 리더십은 SaaS PM과 근본적으로 다릅니다. 세 가지 세계를 동시에 연결할 수 있어야 합니다.

제품 전략에서는 해자, 채택 루프, 포지셔닝을 사고할 수 있어야 하고, 경제학에서는 토큰 비용, GPU 트레이드오프, 캐싱 전략을 모델링할 수 있어야 하며, AI 사고방식에서는 모델 동작, 실패 지점, 평가 시스템 설계를 이해해야 합니다.

이들은 CEO와 가격 전략을 논의하면서도 엔지니어와 평가 파이프라인을 디버깅할 수 있어야 합니다.

AI를 "그냥 기능"으로 여기는 PM은 비용 누수를 일으키고, 모델 성능에만 집착하고 채택과 비용은 무시하는 엔지니어는 아무도 쓰지 않는 데모만 생산합니다. 올바른 채용은 AI를 기술, 비즈니스, 사용자 심리를 엮은 시스템으로 보는 인재인 것 같습니다.

마치며: 지금이 결정적 순간인 이유

💡 핵심: 승자와 패자의 격차는 그 어느 때보다 빨리 벌어질 것이며, 한 번 열린 격차는 다시 좁혀지지 않습니다. 전략을 마스터하는 자가 향후 10년을 장악합니다.

시장은 이미 붐비고 있습니다. 매주 수백 개의 "AI 기반" 제품이 출시되고, 투자자는 수많은 피치덱에서 진짜를 찾아내기 위해 애쓰고.. 고객은 선택지 과잉으로 혼란스러워합니다.

역설적이게도 시장은 붐비지만 진정한 전략은 드뭅니다. 대부분의 조직은 데모 제작에 몰두하고, API 래핑에 의존하며, 경제학을 무시하고, 기능에 대한 가격을 잘못 책정하며, "규모가 문제를 해결할 것"이라는 희망에 의존합니다.

하지만 AI는 잘못된 전략이 다른 어떤 기술보다 더 빠르게 돈을 소모시킵니다. SaaS에서는 단위 경제학이 잘못되어도 수년간 버틸 수 있었습니다. AI에서는 단 한 달의 폭주하는 추론 비용으로도 침몰할 수 있습니다.

지금 AI 에이전트 전략을 숙달하는 조직이 향후 비즈니스 스킴에 우위에 있을 것 같습니다.

• 기능 추격 대신 해자를 구축하는 자들. 데이터, 유통, 신뢰라는 누적형 자산에 집중합니다.

• 비용 숨기기 대신 가격을 투명한 포지셔닝으로 전환하는 자들. 사용량 기반, 성과 기반, 하이브리드 모델로 비용과 가치를 일치시킵니다.

• 희망 섞인 모델 대신 스트레스 테스트된 경제학을 활용하는 자들. 10배, 100배 확장에서도 견디는 구조를 설계합니다.

• 사용자 신뢰를 도박하지 않고 평가 시스템으로 신뢰를 확보하는 자들. 정확도, 편향, 지연을 측정하고 임계값을 설정합니다.

• AI를 단순한 장난감이 아닌 시스템으로 다루는 자들. 제품, 인프라, 경제학을 모두 아우르는 리더십을 갖춥니다.

승자와 패자의 격차는 그 어느 때보다 빨리 벌어질 것이며, 한 번 격차가 열리면 다시 좁혀지지 않을 것 같습니다.

저도 요즘 AI가 변화시키는 속도를 보면서 무엇이 향후 10년의 중요한 요소일지를 고민하고 있습니다.