스크립트
00:00:00이번 영상에서는 AI에 대한 반론을 제기해 보려 합니다. 더 구체적으로는, 왜 많은 사람들이 AI를 활용하고 토큰을 최대치로 쓰고, 바이브 코딩(vibe coding)을 하고 수많은 앱을 만들어내면서도 정작 돈은 벌지 못하는지에 대해 이야기해 보겠습니다.
00:00:14AI에 대해 가진 큰 오해 중 하나는 AI가 다른 모든 형태의 레버리지를 무효화했다고 생각하는 것입니다.
00:00:20제 채널을 처음 보시는 분들을 위해 말씀드리면, 레버리지란 투입한 것과 산출된 것의 차이를 의미합니다.
00:00:24레버리지가 크면 적게 넣고 많이 얻게 되죠.
00:00:27레버리지가 낮으면 많이 넣어도 적게 얻게 됩니다.
00:00:30AI는 높은 레버리지를 제공하며, 이는 아주 훌륭한 점입니다.
00:00:35하지만 문제는 레버리지를 창출하는 방법은 아주 많다는 것입니다.
00:00:39그래서 “성공하려면 오직 AI만 써야 한다”는 식의 오해는 완전히 잘못된 것입니다.
00:00:47지금 AI를 사용하는 기업이나 개인들을 보면 토큰 비용은 늘어나는데, 정작 수익은 더 늘어나지 않는 경우가 많습니다.
00:00:54그래서 제가 흥미롭다고 생각하는 몇 가지 포인트가 있습니다.
00:00:57첫째로, 우리 사업을 보면 최근 매출이 또 한 번 큰 폭으로 상승했습니다.
00:01:05하지만 그건 AI 때문이 아닙니다.
00:01:07그게 핵심입니다.
00:01:08AI 때문이 아니라는 거죠.
00:01:09AI가 없었어도 우리는 어차피 매출이 올랐을 겁니다.
00:01:11그러니 직접적인 상관관계가 있는 것은 아닙니다.
00:01:15이것과 관련해 제가 더 흥미롭다고 생각하는 두 번째 증거는, 지난 한두 주 동안 제 친구들 중 가장 부유하고 오래된 친구들과 나눈 대화입니다.
00:01:25제가 그들에게 “당신이 대외적으로는 AI 옹호자인 척해야 한다는 걸 알아, 그건 당연히 그래야만 하니까”라고 말했습니다.
00:01:33“그런데 솔직히 매일 AI를 실제로 얼마나 쓰고 있어?”라고 물었죠.
00:01:37그랬더니 그들이 주위를 둘러보며 “야, 난 AI 안 써”라고 하더군요.
00:01:40그래서 제가 “아니, 팀에서는 쓰잖아”라고 했죠.
00:01:42그 친구는 “아, 당연히 쓰지. 우리 팀은 다들 쓰고 있어”라고 답하더군요.
00:01:45사람들을 데려와서 팀 교육도 시키고 다 하고 있다고 말이죠.
00:01:48그래서 제가 “그런데 너는 안 쓰고 있잖아”라고 했습니다.
00:01:51그들은 “응, 난 진짜 안 써”라고 대답했습니다.
00:01:53그 부분이 정말 흥미로웠습니다.
00:01:56그래서 여러분께 고민해 보라고 던지고 싶은 화두가 있고, 마지막에는 몇 가지 전략도 말씀드리겠습니다. 레버리지의 형태는 아주 많고, 그중 상당수는 서로 곱하기 효과를 낸다는 점입니다.
00:02:10예를 들어, 자본은 여전히 엄청난 레버리지 효과를 가집니다.
00:02:15AI가 등장했다고 해서 자본이 가진 레버리지가 사라진 건 아닙니다.
00:02:20만약 여러분이 미디어 분야에 있고 이런 영상을 만들어 수천, 수백만 명이 본다면, 그것 역시 엄청난 레버리지 아닌가요?
00:02:29AI가 그걸 지우진 않습니다.
00:02:32이러한 요소들을 곱하면 어떨까요? 예를 들어 자본과 미디어가 있고, 거기에 팀까지 있다면 말이죠.
00:02:36사람은 여전히 다른 사람을 위해 레버리지를 창출합니다.
00:02:39AI 기술을 선도하는 그 연구소들조차 여전히 수천 명의 직원을 두고 있다는 건 아이러니합니다.
00:02:44결국 사람들이 여전히 필요하고 유용하다는 것에 대한 흥미로운 반례인 셈이죠.
00:02:51제가 하고 싶은 말은 이겁니다. AI를 최대한 활용하려는 많은 사업가를 보는데, 그들은 AI 덕분에 업무 처리 능력이 늘어나자 AI가 없었으면 하지 않았을 일들까지 하고 있습니다.
00:03:07그런데 문제는 그 일들이 원래는 우선순위가 낮은 일이었다는 점입니다.
00:03:12이제 그들은 덜 중요한 일을 더 빠르고 자동화된 방식으로 처리하고 있는 거죠.
00:03:17잘된 일인가요?
00:03:18아닙니다.
00:03:19상관없습니다.
00:03:19그게 제 요점입니다.
00:03:22AI를 갖지 않는다는 것의 흥미로운 점은, 그것이 여러분이 더 나은 우선순위를 정하도록 강제한다는 것입니다.
00:03:28사업에서 핵심적인 변화를 만들어낼 일에 집중하도록 강제하죠.
00:03:33그래서 제가 보기엔, 아주 드문 예외를 제외하고는 대부분의 AI 활용 사례가 실제로 사업에 엄청난 수익을 가져다주지는 않고 있습니다.
00:03:45광고 소재를 훨씬 더 많이 만들어낼 수 있다는 점은 광고 측면에서 확실히 도움이 되긴 합니다.
00:03:52우리도 AI 영업 사원을 활용 중인데, 도움이 된 건 사실입니다.
00:03:54하지만 문제는 AI 영업 사원이 훌륭하긴 해도, 저 역시 영업팀을 구축하는 법을 이미 알고 있다는 겁니다.
00:03:59그게 무슨 뜻인지 아시겠죠?
00:04:00효율적이고 확장성도 있지만, 보통 그게 사업의 성장을 제한하는 결정적인 요소는 아니라는 겁니다.
00:04:07제가 말하고 싶은 건, 현재 많은 비즈니스의 제약 사항들이 AI로 완벽하게 해결되는 게 아니라는 점입니다.
00:04:15만약 해결 가능했다면, 다들 벌써 엄청난 수익을 내고 있었겠죠.
00:04:18이것이 핵심입니다. 기술적 전문 지식 없이도 충분히 적용할 수 있는 다른 레버리지 사례들을 알려드릴게요.
00:04:251대1 비즈니스를 하고 있다면, 1대다(one-to-many) 방식으로 전환할 수 있습니다.
00:04:291대1이 아니더라도 소그룹 형태로만 바꿔도 엄청난 레버리지가 생깁니다.
00:04:321대1을 1대10으로만 바꿔도 10배의 레버리지가 생기는 거죠.
00:04:34그런 결정 하나로 말이죠.
00:04:37고객과의 예약을 잡는 방식에서 비동기식 예약 방식으로 바꾸기만 해도, 결과물 측면에서 훨씬 더 적은 인원으로 많은 사람을 감당할 수 있게 됩니다.
00:04:46영업 방식을 바꿔 구매 전환율을 높인다면, 고객을 더 확실히 교육해 정보를 충분히 전달함으로써 10명의 영업 사원이 필요하던 것을 2명으로 줄일 수도 있습니다.
00:05:00고객들이 결정을 내리는 데 필요한 정보를 미리 갖추게 되면, 상담 횟수도 줄고 상담 시간도 단축되며 훨씬 자격 있는 고객들을 상대할 수 있게 됩니다.
00:05:06결과적으로 10명이 하던 일을 2명으로 충분히 해낼 수 있는 거죠.
00:05:09여기엔 AI가 전혀 쓰이지 않았습니다.
00:05:11제 요점은, 사업 내에는 레버리지를 늘릴 수 있는 곳이 너무나 많은데, 지금은 이런 '무한한 도구(여기서 무한하다는 말에 따옴표를 넣고 싶네요)'가 있다는 환상 때문에, AI를 쓰면서도 정작 돈을 더 벌지 못하는 사람들이 너무 많다는 겁니다.
00:05:26그게 제가 하고 싶은 말입니다.
00:05:27비즈니스의 기본 원칙들을 다 내팽개쳐도 된다는 생각은 사실이 아닙니다.
00:05:31사업의 제약 사항을 해결하기 위해 여러분이 가진 모든 형태의 레버리지를 다 활용해야 한다는 거죠.
00:05:41사업의 제약이 무엇인지도 모른 채, 그저 더 많은 일을 자동화한다고 해서 돈을 더 벌 수 있는 건 아닙니다.
00:05:48제가 나누던 대화가 바로 이거였는데, AI보다 훨씬 더 높은 레버리지를 가진 게 하나 있습니다.
00:05:55준비되셨나요?
00:05:57올바른 의사결정을 내리는 것입니다.
00:05:59생각해 보세요.
00:06:00제 팀 전체를 앉혀놓고 “여러분, 여기 이 일들은 더 이상 중요하지 않으니 하지 맙시다”라고 말하면, 그것만으로도 팀에게서 훨씬 더 많은 것을 얻어낼 수 있습니다.
00:06:13우선순위가 아닌 일을 자동화하는 것보다, 그 일이 우선순위가 아니라는 걸 판단해 버리는 게 훨씬 효율적입니다.
00:06:27좋은 말이었네요.
00:06:29정말 괜찮았습니다.
00:06:31그게 더 높은 레버리지죠.
00:06:33관련도 없는 결과물을 자동화해서 만들어내는 것보다, 제가 가진 자원인 팀을 더 효율적으로 쓰는 방법이니까요.
00:06:42그래서 제가 하는 말이 이겁니다.
00:06:43결국 품질이 여전히 중요하다는 거죠.
00:06:46많은 부분에서 AI는 아직 그 수준에 못 미칩니다.
00:06:48물론 활용 사례는 분명하고, 저 역시 사업 전반에 걸쳐 AI를 매우 초기부터 공격적으로 도입하고 있습니다.
00:06:53하지만 비즈니스를 전체적으로 보면, 항상 성장시켜왔던 바로 그 방식들이 여전히 핵심입니다.
00:06:59수요를 더 만들어내야 하고,
00:07:00더 높은 비율로 수요를 전환해야 하며,
00:07:02아주 높은 품질의 결과물을 제공해야 한다는 거죠.
00:07:07지금은 AI가 그것을 도울 수는 있습니다.
00:07:10하지만 이건... 꽤 좋은 비유가 생각났네요.
00:07:14마치 많은 가상 비서들, 예를 들어 제3세계의 가상 비서들을 마음껏 쓸 수 있는 환경과 비슷합니다.
00:07:19현재의 많은 AI 활용 사례가 어떤 면에선 그렇다는 겁니다.
00:07:22완벽한 비유는 아니겠지만, 늘 있어왔던 방식이죠.
00:07:30솔직히 말하면 가상 비서가 AI 토큰 비용보다 더 쌀 때도 있습니다.
00:07:34하지만 그건 항상 있던 일이죠.
00:07:36기업들은 예전부터 그런 인력을 쓰든 안 쓰든 경쟁해 왔습니다.
00:07:39시장은 여전히 똑같습니다.
00:07:40여전히 고품질이 중요하고,
00:07:41브랜드가 좋은 사람들도 있고,
00:07:42훌륭한 제안과 형편없는 제안도 여전하죠.
00:07:44제안 자체가 엉망이면 AI를 백엔드에 쓴다고 해서 해결되지 않습니다.
00:07:49물론 “AI를 써서 내 제안을 개선하겠다”고 말할 순 있겠죠.
00:07:51될지도 모르죠.
00:07:52안 될지도 모르고요.
00:07:52모르는 일이죠.
00:07:54어쨌든 이게 제 대국민 공지사항입니다. AI가 레버리지를 늘려주긴 하지만 다른 형태의 레버리지를 대체하거나 없애지는 못한다는 것입니다.
00:08:05그리고 대부분의 사람들은 늘어난 자원 때문에 오히려 더 산만해지고 있을 뿐입니다.
00:08:15그 자원을 어떻게 할당할지에 대해 여전히 나쁜 결정을 내리고 있죠.
00:08:20결과적으로 AI가 있다고 해서 돈을 더 많이 벌지는 못하는 겁니다.
00:08:25그래서 스스로에게 이 질문을 던져보세요. “AI를 비즈니스에 도입해서 정말 돈을 더 벌었나?”
00:08:32만약 그렇지 않다면, 잘못된 곳에 쓰고 있는 겁니다. 그렇다면 가장 중요한 본질로 돌아가서 사업의 진짜 제약이 무엇인지 파악해야 합니다.
00:08:42세상에 존재하는 자원들에 비하면 우리 모두의 자원은 아주 제한적입니다. 저 자신을 포함해서 말이죠.
00:08:50우리 모두는 아주 적은 자원만을 쥐고 있을 뿐입니다.
00:08:54그 작은 자원을 사업의 핵심을 찌를 딱 한 가지에 집중시키는 능력이야말로,
00:09:02결국 여러분을 더 큰 돈을 벌게 해줄 능력이며, AI보다 훨씬 더 중요한 것입니다.
00:09:09AI는 도구일 뿐입니다.
00:09:11정답이 아니죠.
00:09:12어쨌든, 이것이 오늘 제가 드리고 싶은 제 소견입니다.
00:09:14제 즉흥적인 스타일이 여러분께 잘 전달되었길 바랍니다.
00:09:18혹시 별로라면 알려주셔도 좋고요.
00:09:20항상 응원합니다.
00:09:21이 영상이 좋았고, 현재의 매출 한계를 돌파하고 싶은 사업가라면,
00:09:2410개의 사업을 1천만 달러 이상으로, 3개의 사업을 1억 달러 이상으로 확장하며 배운 모든 교훈을,
00:09:290에서 1, 10, 100 이상까지 가는 데 사용했던 무료 스케일링 로드맵에 담아두었습니다.
00:09:35여기를 클릭해서 확인해 보세요.
00:09:37다시 말하지만 완전 무료입니다.
00:09:38사업가인 여러분을 늘 존경합니다.
00:09:40즐거운 시간 되세요.