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[IT뉴스][현장] “AI 어디까지 써봤니?”…스타트업 대표들이 말한 ‘AI 네이티브 조직’을 만들 때 중요한 것 몇 가지

온카뱅크관리자

2026-09-14 08:47:25

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="9jKwWsAivO">
          <div contents-hash="482e99ed4ff797bf3a8dc9da9cbadecc2d34212fe9df8e75d37b8df1b3008d51" dmcf-pid="2A9rYOcnWs" dmcf-ptype="general">
           <h5>‘개발 보조’ 넘어 조직 재설계…AI가 직무 경계까지 흔들었다</h5>
           <h5>잘 되는 것보다 ‘통제 가능한가’…보안·불확실성·조직 긴장</h5>
           <h5>다시 창업한다면…“AI보다 고객 문제, 더 작고 빠르게”</h5>
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d269b0e6ccaec7e8fd565b9f565e13944b4d4816dca916abf6c07ff346169ce6" dmcf-pid="Vc2mGIkLym" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="지난 9일 서울 동대문디자인플라자(DDP)에서 열린 글로벌 스타트업 축제 ‘트라이 에브리싱(Try Everything) 첫날 Connection Stage에서 진행된 ‘Industry Trends &amp; Insights’의 ‘AI 활용 창업 Part 1. 스타트업, AI 어디까지 써봤니?’ 세션에는 (왼쪽 두 번째부터) 박진수 콜로세움코퍼레이션 대표, 지광철 넥스트페이먼츠 대표, 정영훈 엑스엘에이트 대표가 참석했다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/14/552816-OGTrtXj/20260914084136387cxim.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="uaYG7ZvmCT" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/14/552816-OGTrtXj/20260914084136387cxim.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            지난 9일 서울 동대문디자인플라자(DDP)에서 열린 글로벌 스타트업 축제 ‘트라이 에브리싱(Try Everything) 첫날 Connection Stage에서 진행된 ‘Industry Trends &amp; Insights’의 ‘AI 활용 창업 Part 1. 스타트업, AI 어디까지 써봤니?’ 세션에는 (왼쪽 두 번째부터) 박진수 콜로세움코퍼레이션 대표, 지광철 넥스트페이먼츠 대표, 정영훈 엑스엘에이트 대표가 참석했다. (사진=테크42)
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          <div contents-hash="bc5257331c0ea1386c5d07525a5cf1ed36bf94371bdd3122fe6ff4b5df167384" dmcf-pid="fkVsHCEovr" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="1f60ce30a95071cc4dc9d68f0abe73873ad43c3861d8374f158598d6b0e8bfd7" dmcf-pid="4EfOXhDgyw" dmcf-ptype="general">“AI를 어디까지 쓸 수 있을까”라는 질문의 유효기간이 짧아지고 있다. 불과 1년 전만 해도 생성형 인공지능(AI)이 코딩과 문서 작성, 마케팅 업무를 얼마나 대신할 수 있는지가 관심사였다면 이제 일부 스타트업 현장에서는 질문 자체가 달라졌다. 개발자 한 명이 여러 AI 에이전트를 관리하고, 기획자와 디자이너가 직접 기능을 구현한다. 수개월이 걸릴 것으로 예상했던 개발 프로젝트가 몇 달 안에 시장에 나오기도 한다. AI가 업무를 돕는 도구를 넘어 조직의 역할과 일하는 방식 자체를 흔들기 시작한 것이다. </p>
          <p contents-hash="decdaed4efc486da6d9e78c4707a30e6d69c005337a2e51e6f93117e46ff03bb" dmcf-pid="8D4IZlwayD" dmcf-ptype="general">지난 9일 서울 동대문디자인플라자(DDP)에서 열린 글로벌 스타트업 축제 ‘트라이 에브리싱(Try Everything) 2026’에서는 이러한 변화를 실제 경영 현장에서 겪고 있는 스타트업 대표들이 한자리에 모였다. 올해 트라이 에브리싱 2026은 9~10일 이틀간 AI·로봇 기술 전시와 글로벌 콘퍼런스, 투자자와 스타트업 간 일대일 밋업 등을 중심으로 진행됐으며 국내 41곳, 해외 39곳 등 스타트업 80곳이 전시에 참여했다. </p>
          <p contents-hash="6192a798a85e108dda194ea253de2f215bfe397b25ff70a1098c27a68ec2441d" dmcf-pid="6w8C5SrNSE" dmcf-ptype="general">첫날 Connection Stage에서 진행된 ‘Industry Trends &amp; Insights’의 ‘AI 활용 창업 Part 1. 스타트업, AI 어디까지 써봤니?’ 세션에는 박진수 콜로세움코퍼레이션 대표, 지광철 넥스트페이먼츠 대표, 정영훈 엑스엘에이트 대표가 참석했다. </p>
          <div contents-hash="cbd6596d046acb0e6581b7568bbb0228816fbc10dc85a80f291f687be030b460" dmcf-pid="P4GMAd8Blk" dmcf-ptype="general">
           <strong>‘개발 보조’ 넘어 조직 재설계…AI가 직무 경계까지 흔들었다</strong>
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="51ca5f1c2d2955da59fe8cf04429d13a24591034ebc970d0c1a50977e0676bd7" dmcf-pid="Q8HRcJ6bCc" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="지광철 넥스트페이먼츠 대표는 기존 개발 조직에 AI 도구만 추가하는 방식에서 벗어나 업무 구조 자체를 다시 설계한 과정을 설명했다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/14/552816-OGTrtXj/20260914084137917otly.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="7gTypGhDWv" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/14/552816-OGTrtXj/20260914084137917otly.jpg" width="658"></p>
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            지광철 넥스트페이먼츠 대표는 기존 개발 조직에 AI 도구만 추가하는 방식에서 벗어나 업무 구조 자체를 다시 설계한 과정을 설명했다. (사진=테크42)
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          <div contents-hash="4b69a0ca48f5eda428b446a635fe5c17b70585779ae2ae87465d3bc74751cccc" dmcf-pid="x6XekiPKhA" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="4552b29e2d97b5cd829164cfdebd2db504d415e012ddd1caf00111a789721738" dmcf-pid="ySJG7ZvmSj" dmcf-ptype="general">이날 각 대표가 함께한 세 기업은 서로 다른 산업에서 AI를 실제 사업에 접목하고 있다. 콜로세움코퍼레이션은 풀필먼트와 글로벌 물류센터 네트워크, 물류 IT 솔루션 ‘COLO AI’를 기반으로 입출고·재고·배송·정산 등 물류 전반을 연결하는 물류 DX 기업이다. 넥스트페이먼츠는 주문·재고·결제·물류 등 오프라인 현장의 흩어진 데이터를 연결하고 이를 AI의 판단과 실행으로 이어주는 오프라인 산업용 AI 운영체제를 개발하고 있다. 자체 의미정보 계층 ‘StoreGraph’와 이를 기반으로 움직이는 ‘AI Hub’가 핵심이다. 엑스엘에이트는 AI 기반 기계번역 기술을 바탕으로 미디어 콘텐츠 현지화 플랫폼 ‘MediaCAT’과 회의·콘퍼런스 등의 실시간 통역을 지원하는 ‘EventCAT’을 제공하는 AI 번역 기업이다. </p>
          <p contents-hash="e1c3e1a134b6568a595097cfe3d426920bd3872f0617380310e14882ae71f548" dmcf-pid="WviHz5TsyN" dmcf-ptype="general">사업 영역은 다르지만 세 대표가 공유한 경험에는 공통점이 있었다. AI가 단순한 생산성 도구를 넘어 조직과 업무 구조를 바꾸기 시작했으며, 기술을 얼마나 많이 쓰느냐보다 사람과 AI의 역할을 어떻게 나누고 이를 실제 사업 성과로 연결하느냐가 더 중요한 문제가 되고 있다는 점이다. </p>
          <p contents-hash="3ff8e20f1fff33357a1cbc886e2fdfd0ab5440877cbb420997f722c65493a8c5" dmcf-pid="YTnXq1yOva" dmcf-ptype="general">먼저 넥스트페이먼츠가 지난 2년간 겪은 변화는 AI 활용 범위가 어떻게 확장되는지를 보여준다. 처음에는 직원 개개인이 AI 도구를 활용하는 단계에서 출발했지만 이후 AI끼리 업무를 연결하고, 이를 조직 차원의 개발 체계로 확장했다. 최근에는 내부에서 구축한 방식을 고객사의 AX 문제를 해결하는 방향으로 넓히고 있다. 마이크를 잡은 지광철 넥스트페이먼츠 대표는 기존 개발 조직에 AI 도구만 추가하는 방식에서 벗어나 업무 구조 자체를 다시 설계한 과정을 설명했다. </p>
          <div contents-hash="d47397c5b708304f16cb13b513eccd971b97d33b716256857a9fa426693c6884" dmcf-pid="GyLZBtWITg" dmcf-ptype="general">
           “과거에는 하나의 프로젝트를 하려면 기획자부터 디자이너, 프런트엔드·백엔드, DBA, QA까지 7~8명이 필요했습니다. 저희는 그 병목을 해결하기 위해 AI가 조직된 ‘팩토리’를 만들었습니다. 핵심은 사람이 할 일과 AI가 할 일을 구분한 겁니다. 사람은 고객을 만나 진짜 문제를 찾고, AI로 조직된 팩토리는 개발의 병목을 없애 그 문제를 해결하도록 했습니다.” 
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           <p class="link_figure"><img alt="정영훈 대표는 개발자가 프런트엔드와 백엔드를 넘나드는 수준을 넘어 기획과 디자인까지 수행하고, 반대로 개발 경험이 없던 제품관리자(PM)나 디자이너가 직접 기능을 구현하는 사례도 나타나고 있다고 설명했다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/14/552816-OGTrtXj/20260914084139369cuxg.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="zTLHz5TsCS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/14/552816-OGTrtXj/20260914084139369cuxg.jpg" width="658"></p>
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            정영훈 대표는 개발자가 프런트엔드와 백엔드를 넘나드는 수준을 넘어 기획과 디자인까지 수행하고, 반대로 개발 경험이 없던 제품관리자(PM)나 디자이너가 직접 기능을 구현하는 사례도 나타나고 있다고 설명했다. (사진=테크42)
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          <div contents-hash="ec20671ee5bdec8ae3d9115ebdeed4db9f0bc96276aea51538b529efe435892e" dmcf-pid="XGat90HlCL" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="87a94e0848401093243029d8c105e61259ea845944043e884b9487f5ec02b42b" dmcf-pid="ZHNF2pXShn" dmcf-ptype="general">엑스엘에이트에서는 직무 간 경계가 흐려지는 변화가 나타났다. 정영훈 대표는 개발자가 프런트엔드와 백엔드를 넘나드는 수준을 넘어 기획과 디자인까지 수행하고, 반대로 개발 경험이 없던 제품관리자(PM)나 디자이너가 직접 기능을 구현하는 사례도 나타나고 있다고 설명했다. 정 대표는 이런 변화를 기존의 ‘개인 기여자(Individual Contributor)’가 여러 AI 에이전트를 관리하는 역할로 이동하는 과정에 비유했다. </p>
          <div contents-hash="0d93df65c2a02a0bdfaaa5ce397e0747b0ae4011df4f748ac8e54e995de128ff" dmcf-pid="5Xj3VUZvTi" dmcf-ptype="general">
           “기존에는 혼자 일하던 사람인데 지금은 나를 위해 일해주는 AI 에이전트들을 여럿 데리고 있는 셈입니다. 매니저로서 디자인도 시키고 개발도 시켜서 결과를 받아보는 겁니다. 개인이 자신도 모르게 강제로 승진한 것과 비슷하다고 생각합니다. AI를 통해 개인이 할 수 있는 일의 범위가 그만큼 넓어졌습니다.” 
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           <p class="link_figure"><img alt="박진수 콜로세움코퍼레이션 대표는 내부 검증과 실제 프로젝트 개발 과정에서 확인한 변화를 구체적인 수치로 설명했다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/14/552816-OGTrtXj/20260914084141174bwzo.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="qxJWUHlwCl" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/14/552816-OGTrtXj/20260914084141174bwzo.jpg" width="658"></p>
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            박진수 콜로세움코퍼레이션 대표는 내부 검증과 실제 프로젝트 개발 과정에서 확인한 변화를 구체적인 수치로 설명했다. (사진=테크42)
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          <div contents-hash="e46884e1e0445c4a7059ed9934b7e3b1dcdd8403b248c5eaa89060a9de32902d" dmcf-pid="t5cp471yhd" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="4917bb5cb6a6eeb76d66a4170a73707a4e5c081174d483a46da3318afdd81025" dmcf-pid="F1kU8ztWhe" dmcf-ptype="general">콜로세움코퍼레이션은 기업용 솔루션에 AI를 적용하는 만큼 전사 도입에 앞서 제한된 범위에서 효과와 위험을 먼저 검증했다. 이후 올해 상반기 선보인 물류 자동화 진단 플랫폼 개발에도 AI를 적용했다. 이 플랫폼은 창고나 공장의 운영 데이터를 바탕으로 자동화 설계와 프로세스, 예상 성과 등을 분석하는 서비스다. 박진수 콜로세움코퍼레이션 대표는 내부 검증과 실제 프로젝트 개발 과정에서 확인한 변화를 구체적인 수치로 설명했다. </p>
          <p contents-hash="adc6c8d4044db73ce016ef9db0f45bc8c851a5a4f299c0408a522ac67988d347" dmcf-pid="3tEu6qFYvR" dmcf-ptype="general">“전사 도입을 결정하기 전에 약 6개월 동안 일부 엔지니어들이 테스트하면서 실제 생산성이 얼마나 늘어나는지를 봤습니다. 보안과 통제 문제까지 함께 해결하면서 써보니 한 사람이 AI를 활용했을 때 한 명의 인력이 더해진 것과 같은 효과를 확인할 수 있었습니다. 물류 자동화 진단 플랫폼은 당초 8개월 정도를 예상했던 프로젝트였는데 거의 2개월 만에 완성했습니다. 실제 시장에 론칭하고 쇼케이스를 거쳐 고객들이 솔루션을 활용하는 단계까지 이어졌습니다.” </p>
          <div contents-hash="1c8f8bb28530617190a98793078ef2b14b717cd354c254912e9cdd452a8f41b5" dmcf-pid="0FD7PB3GTM" dmcf-ptype="general">
           <strong>잘 되는 것보다 ‘통제 가능한가’…보안·불확실성·조직 긴장</strong>
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="969b1ea56d0000feeadc28955573208bb9e0d09fdee43fbc98b8d1bd293ba966" dmcf-pid="p3wzQb0Hvx" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AI 번역을 핵심 사업으로 하는 엑스엘에이트에는 모델의 작은 품질 변화도 곧바로 서비스 문제로 이어질 수 있다. 정 대표는 특히 생성형 AI를 기존 제품 안에 넣을 때 결과의 불확실성을 별도의 위험 요소로 다뤄야 한다고 봤다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/14/552816-OGTrtXj/20260914084142960lmnw.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="BGT6gx2uhh" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/14/552816-OGTrtXj/20260914084142960lmnw.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            AI 번역을 핵심 사업으로 하는 엑스엘에이트에는 모델의 작은 품질 변화도 곧바로 서비스 문제로 이어질 수 있다. 정 대표는 특히 생성형 AI를 기존 제품 안에 넣을 때 결과의 불확실성을 별도의 위험 요소로 다뤄야 한다고 봤다. (사진=테크42)
           </figcaption>
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          <div contents-hash="e38e937588836108f4d4af0c4d45644b1aa8124e3ea8c90379763f575000ea8b" dmcf-pid="UuOKeV71yQ" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="349cbfafac4b9afd30ee440e3719bc6b15bd6a46c25f1ba4e8c4caa4908cc58d" dmcf-pid="u7I9dfztTP" dmcf-ptype="general">AI 활용 범위가 넓어질수록 기업이 관리해야 할 변수도 늘어난다. 기업용 서비스에서는 고객 데이터와 내부 정보가 오가는 만큼 보안과 통제가 필요하고, 실제 고객에게 제공하는 서비스라면 결과의 품질과 일관성 역시 사업 리스크가 된다. </p>
          <p contents-hash="39148662d220359199f3145455734e1f70c0fff8425036192897b58a653e7f2f" dmcf-pid="7zC2J4qFy6" dmcf-ptype="general">AI 번역을 핵심 사업으로 하는 엑스엘에이트에는 모델의 작은 품질 변화도 곧바로 서비스 문제로 이어질 수 있다. 정 대표는 특히 생성형 AI를 기존 제품 안에 넣을 때 결과의 불확실성을 별도의 위험 요소로 다뤄야 한다고 봤다. </p>
          <p contents-hash="a99614a747ec3d978f5de8c724dae79237844ac664be9f58a019e7ae01ae8677" dmcf-pid="zqhVi8B3h8" dmcf-ptype="general">“어떤 모델을 쓰느냐에 따라서 다르고, 같은 모델도 업데이트가 되면 안 되던 게 되기도 하고 되던 게 안 되기도 합니다. AI는 비슷한 입력에도 완전히 다른 결과가 나올 수 있기 때문에 전체 시스템의 일부로 넣으면 불확실성의 요소가 될 수 있습니다. 번역도 자연스러움은 좋아졌는데 정확도가 떨어지거나 갑자기 품질이 크게 떨어지는 문제가 있을 수 있고 실제로 그런 경험도 있었습니다. 잘 쓰면 굉장히 좋은 도구지만 이런 위험 요소를 어떻게 가두고 통제할 것인지 고민하면서 사용해야 합니다.” </p>
          <p contents-hash="28c716740a0232551eb7428222ca81f3a8fc2d2ac6bb8cd6a144d701c93e14d6" dmcf-pid="qBlfn6b0W4" dmcf-ptype="general">조직 내부에서의 문제는 또 달랐다. 넥스트페이먼츠에서는 AI 도입 초기 구성원들 사이에서 업무 대체에 대한 불안과 기술적 회의가 동시에 나타났다. 지 대표는 대표부터 직접 AI를 활용하고 AI 에이전트 조직을 실험하는 방식으로 대응했고, 이후 비개발 부서에서도 반복 업무에 필요한 도구를 직접 만드는 사례가 나타났다고 설명했다. </p>
          <p contents-hash="e967accbbabe74b2d1e39e0d85f77c40963e9dfc281a3d884403e16239b8e219" dmcf-pid="BbS4LPKpyf" dmcf-ptype="general">이 과정에서 개발 자체보다 앞단의 문제 정의가 중요해졌다. AI가 구현 속도를 높이는 만큼 무엇을 만들 것인지 잘못 정의하면 불필요한 결과물 역시 더 빠르게 만들어낼 수 있기 때문이다. 지 대표는 AI 도입 이후 조직이 시간을 쓰는 지점이 달라졌다고 말했다. </p>
          <div contents-hash="cbb88cc2e8c0ada55669daf7c94286924f462ded3c232b6b7a710ca59e530c4e" dmcf-pid="bKv8oQ9UhV" dmcf-ptype="general">
           “과거에는 100이라고 치면 80을 개발하는 데 쓰고 20을 기획하는 데 썼습니다. 지금은 반대로 20을 개발하는 데 쓰고 80을 고객의 진짜 문제가 무엇인지 고민하고 정의하는 데 쓰고 있죠. 문제 정의 없이 가이드라인 없이 시작하면 좋은 상품도 만들 수 있지만 안 좋은 상품도 무한대로 생성할 수 있습니다. 결국 고객의 문제를 정확히 진단하고 정의해서 문서화하는 일이 굉장히 중요해졌습니다.” 
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="aa4e212e7a26f4528c58cde00e6d4f4c3f561b4441a6d463041682a6bfbf9b95" dmcf-pid="K9T6gx2uW2" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="물류는 주문과 재고, 배송, 창고 환경 등 수많은 현장 변수가 동시에 움직이는 산업이다. 콜로세움은 이런 특성을 고려해 AI를 기존 시스템과 업무 체계 안에서 어떻게 활용할지에 초점을 맞췄다. 박 대표는 이를 사람과 AI, 기존 도구 사이의 ‘조화’ 문제로 설명했다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/14/552816-OGTrtXj/20260914084144461wuvd.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="b0C2J4qFSC" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/14/552816-OGTrtXj/20260914084144461wuvd.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            물류는 주문과 재고, 배송, 창고 환경 등 수많은 현장 변수가 동시에 움직이는 산업이다. 콜로세움은 이런 특성을 고려해 AI를 기존 시스템과 업무 체계 안에서 어떻게 활용할지에 초점을 맞췄다. 박 대표는 이를 사람과 AI, 기존 도구 사이의 ‘조화’ 문제로 설명했다. (사진=테크42)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="6e673a21c4cd4c93ff4b9eff096a68729dddadc63d1ade6895b9530a9f2a7d83" dmcf-pid="92yPaMV7W9" dmcf-ptype="general">물류는 주문과 재고, 배송, 창고 환경 등 수많은 현장 변수가 동시에 움직이는 산업이다. 콜로세움은 이런 특성을 고려해 AI를 기존 시스템과 업무 체계 안에서 어떻게 활용할지에 초점을 맞췄다. 박 대표는 이를 사람과 AI, 기존 도구 사이의 ‘조화’ 문제로 설명했다. </p>
          <p contents-hash="98ebbf13b505481eac8f44ab84b340dc640a2ea800e7768d1e6136595eec51fd" dmcf-pid="2w8C5SrNCK" dmcf-ptype="general">“물류라는 업은 기계나 로봇, 소프트웨어만으로 기존의 비효율을 완벽하게 없애기 힘들다는 걸 이미 경험으로 알고 있었습니다. 그래서 완벽한 AI에 의한 완벽한 대체는 일종의 판타지라고 생각하고 시작했습니다. 중요한 건 사람과 AI, 기존에 사용하던 도구가 조화를 이뤘을 때 얼마나 더 만족스러운 서비스를 만들고 그게 눈에 보이는 성과로 이어지느냐입니다. 과거의 데이터를 정리하고 구조화해 서비스를 만드는 영역에는 AI를 적극적으로 적용하되, 미래의 의사결정은 아직 인간의 역할이 더 크다고 보고 있습니다.” </p>
          <p contents-hash="440a777868ec98e68a4e35e41f84fddc7fcdc8e1979375cf5f2f121446572a37" dmcf-pid="Vr6h1vmjhb" dmcf-ptype="general"><strong>다시 창업한다면…“AI보다 고객 문제, 더 작고 빠르게”</strong> </p>
          <p contents-hash="da6205503fdf85d5fc6033f61d3ee65f4e880454f4833a2ab63b33d74636ef22" dmcf-pid="fmPltTsAhB" dmcf-ptype="general">토론 후반에는 논의가 현재의 AI 활용을 넘어 창업 방식 자체의 변화로 이어졌다. ‘지금 다시 제로베이스에서 창업한다면 AI를 어떻게 활용할 것인가’라는 질문에 세 대표는 각기 다른 관점에서 답을 내놨다. </p>
          <p contents-hash="6d42e7a04d07786dec23cc9e51298c1b7bbe448706c8d6e98bbf4af9d12c6e74" dmcf-pid="4sQSFyOcvq" dmcf-ptype="general">박 대표는 최근 1인 창업자가 AI를 활용해 여러 업무를 동시에 수행하고 이를 실제 매출로 연결하는 사례가 늘어나는 점을 주목했다. 특히 AI를 통해 기존 전공이나 업무 경험 밖의 영역을 빠르게 학습할 수 있게 되면서 창업자의 전문 분야와 사업 영역 사이 경계도 약해질 수 있다고 봤다. 한편 지 대표는 창업의 출발점에 AI 기술 자체를 두는 것에는 선을 그었다. </p>
          <div contents-hash="deb68d882a4d4efda9cdc53e645674eccf7e4f0a1fcff9890011cfa7dcbddae8" dmcf-pid="8Oxv3WIkCz" dmcf-ptype="general">
           “AI와 같이 할 거냐고 묻는다면 당연히 같이 할 겁니다. 하지만 AI로 뭔가를 먼저 만들 거냐고 묻는다면 저는 ‘노’라고 하겠습니다. 고객에게 매출이나 성장이라는 결과물을 줄 수 있는 모델인지 먼저 치열하게 확인한 뒤 AI로 상품을 만들어야 합니다. 다시 창업한다면 큰 조직보다 AI로 고객의 결과를 완전히 검증할 수 있는 작고 단단한 조직으로 시작할 것 같습니다.” 
           <div> 
           </div>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9f78a31c7599c0446a8aa021ab485de6dbf28f52d8311ad4b710352824807776" dmcf-pid="6IMT0YCEy7" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="지 대표는 창업의 출발점에 AI 기술 자체를 두는 것에는 선을 그었다. 고객에게 매출이나 성장이라는 결과물을 줄 수 있는 모델인지 먼저 치열하게 확인한 뒤 AI로 상품을 만들어야 한다는 것이다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/14/552816-OGTrtXj/20260914084145939vnth.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="KznXq1yOyI" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/14/552816-OGTrtXj/20260914084145939vnth.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            지 대표는 창업의 출발점에 AI 기술 자체를 두는 것에는 선을 그었다. 고객에게 매출이나 성장이라는 결과물을 줄 수 있는 모델인지 먼저 치열하게 확인한 뒤 AI로 상품을 만들어야 한다는 것이다. (사진=테크42)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="270098de24f15013ea4172d4a9cef9d61dbbe899fd4180b92ce7b0f2dd89ce57" dmcf-pid="PCRypGhDSu" dmcf-ptype="general">
           <div> 
           </div> 
          </div>
          <p contents-hash="fde2705c5dfb67982b4bbd223569a6e419c462927b7e6259e9b8c4ce32016645" dmcf-pid="QheWUHlwCU" dmcf-ptype="general">AI가 바꾸는 또 하나의 조건은 시장 실험에 들어가는 비용과 시간이다. 과거 스타트업은 제품 개발에 많은 자원이 필요했기 때문에 최소 기능을 구현하거나 제품을 만들기 전 수요부터 확인하는 방식으로 위험을 줄였다. AI가 기획과 개발, 디자인 과정에 개입하면서 이제는 아이디어를 실제 제품 형태로 만드는 과정 자체가 빨라지고 있다는 것이 정 대표의 판단이다. </p>
          <p contents-hash="56297b6580ad1e96ef51ab4ff11410120ed5a3a328cfb5316cfe520e91829da7" dmcf-pid="xviHz5TsSp" dmcf-ptype="general">“예전에는 실행 비용이 너무 비싸서 빠르고 간단하고 저렴하게 실험해보고 시작하라는 이야기를 많이 했습니다. 제품이 없을 때 광고만 먼저 해보고 사람들의 반응을 본 다음 제품을 만드는 식이었습니다. 지금은 오히려 반대인 것 같습니다. 아이디어가 있으면 누구보다 빠르게 만들어 시장에 내보고 실제 사용하는 사람들의 반응을 보면서 개선하는 방식으로 시작할 것 같습니다.” </p>
          <p contents-hash="23cb6a7597981bcd67396f847f5e3138a77cb1fba4d763c0ee353897bb327fa7" dmcf-pid="yPZdEnQ9W0" dmcf-ptype="general">이날 세션에서 드러난 변화는 단순히 AI가 사람의 업무를 얼마나 대신할 수 있느냐의 문제와는 달랐다. AI가 개발과 실행의 속도를 높일수록 기업에는 무엇을 만들지 판단하고, 결과를 통제하며, 이를 실제 고객 가치로 연결하는 능력이 더 중요해지고 있었다. </p>
          <p contents-hash="e97a57b3b3e4ce0c299a586c4bd8aeb2bd390588fe85e14f6410923709bf75fc" dmcf-pid="WQ5JDLx2v3" dmcf-ptype="general">스타트업의 경쟁 조건도 달라지고 있다. 과거 많은 사람과 자본이 필요했던 일을 더 작은 조직이 시도할 수 있게 됐지만, AI를 많이 쓰는 것 자체가 경쟁력은 아니다. 무엇을 AI에 맡길 것인지보다 어떤 문제를 먼저 풀 것인지 정의하는 능력. 세 대표가 이날 말한 ‘AI 네이티브 조직’의 현실은 결국 그 지점으로 모였다. </p>
          <p contents-hash="b0b4dd89ab4e64958ace11201779e46df1bf466a17ca5c942f621ae4f959b8a5" dmcf-pid="Yx1iwoMVhF" dmcf-ptype="general">저작권자 © Tech42 - Tech Journalism by AI 테크42 무단전재 및 재배포 금지</p>
         </section> 
        </div>

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