2026년 비즈니스에서 AI를 활용하는 방법

AAlex Hormozi
경영/리더십마케팅/광고창업/스타트업컴퓨터/소프트웨어

Transcript

00:00:00작년에 우리 회사는 총매출 2억 5천만 달러 이상을 기록했습니다. 저는 15년 넘게
00:00:03사업을 해왔죠. 이번 영상에서는 AI를 활용해 우리 비즈니스를 더 낫고,
00:00:07더 저렴하고, 더 빠르고, 고객에게 덜 위험하게 만드는 방법을 보여드리겠습니다. 그리고 각 부서별로
00:00:11실제 사례도 자세히 살펴보겠습니다. 첫 번째, 어떻게 비즈니스를 실제로 더 낫게 만들까요? 비즈니스의 각 기능을
00:00:16생각해보면, 원자재 같은 관심을 어떤 식으로든
00:00:20수익으로 바꾸는 것이죠. 맞아요, 비즈니스를 보면 마치 제조 벨트와 같습니다. 그리고 첫 번째로,
00:00:25사람들이 AI를 비즈니스에 도입할 때 갖는 오해는 AI 기업이
00:00:28되어야만 한다고 생각하는 것인데, 전혀 그렇지 않습니다. 가장 쉬운 비유를 들자면
00:00:32인터넷입니다. 거의 모든 비즈니스가 인터넷을 사용하죠. 여러분이 인터넷
00:00:38기업이 될 필요는 없습니다. 단지 판매하는 것을 전달하기 위해 사용하는 여러 도구 중 하나로 인터넷을
00:00:42사용할 뿐이죠. 그래서 기업들이 범하는 첫 번째 실수는
00:00:48테크 기업이 되어야 한다고 가정하는 것입니다. 물론 기술 지향적인 측면은 필요하지만,
00:00:51웹페이지가 있다고 해서 기술 지향적인 것은 아닙니다. 예전에는 그랬을지 몰라도요. 가장 먼저
00:00:57그곳에 도달한 사람들이 압도적인 수익을 얻었습니다. 두 번째로 큰 실수는
00:01:02테크 전문가들이 알아서 해줄 거라 생각하는 것입니다. 제가 얻은 압도적인 성과 중 하나는
00:01:07이른바 '클라우드 투 더트(cloud to dirt)' 지식, 즉 지식의 수직적 통합 덕분이었습니다.
00:01:11높은 수준의 전략을 세우고, 사람 관리, 커뮤니케이션, 마케팅을 처리할 수 있으면서도,
00:01:16어떻게 이 API를 다른 API와 연결할지 같은 세세한 부분까지 파악하는 것이죠. 제가 생각하기에
00:01:22비즈니스 내의 모든 시스템에 대한 '클라우드 투 더트'적 이해가 가치 있는 이유는,
00:01:27무엇이 가능한지 이해할 수 있는 사람은 오직 여러분뿐이기 때문입니다. 설령 옆에
00:01:32테크 전문가가 있다 하더라도, 그들에게 무엇이 가능한지 물어보면,
00:01:37그들은 자신들의 제한적인 비즈니스 맥락 안에서만 대답할 것입니다. 만약 여러분이
00:01:41오너로서 그들보다 여러분의 비즈니스를 더 잘 알고 있다면, 서로 다른 요소들을 결합했을 때
00:01:44무엇이 정말 가치 있을지 알 수 있습니다. 그들은 그런 내재적 가치를 보지 못할 것입니다.
00:01:49그래서 그들은 이전에 보았던 것들, 즉 상품화된 자동화에
00:01:53안주할 것입니다. 비즈니스에서 진정한 알파나 큰
00:01:57개선을 가져오는 것은 여러분의 비즈니스 감각이 기술적 감각 위에 덧씌워질 때 나옵니다.
00:02:03여러분은 아마 스스로를 기술자가 아니라고 생각하실 겁니다. 저도 물론 그렇고요.
00:02:09사실 저는 그런 말을 하고 싶지조차 않습니다. 기술을 크게 좋아하지 않거든요. 하지만
00:02:14기술을 '필요악'으로 봅니다. 여기서 중요한 건 '필요'하다는 점입니다. 그러니까 잘해야만 합니다.
00:02:20이제 여러분이 할 수 있는 몇 가지 방법과 우리가 한 사례를
00:02:26알려드리겠습니다. 당장 오늘 바로 할 수 있는 것들입니다. 유튜브에는 비즈니스 내의
00:02:28특정 작업이나 업무를 자동화하는 방법에 대한 영상이 수없이 많습니다. 분명 존재하죠. 여러분이
00:02:34직접 찾을 수 있습니다. 제가 권하고 싶은 것은 링크와
00:02:38대본을 가져와서 “이것을 구축하는 데 도움이 필요해”라고 말하는 것입니다. 그리고 그것을
00:02:43원하는 AI에 입력하고 지시를 따르세요. 막히면
00:02:48페이지 스크린샷을 찍어서 “이제 어떻게 해야 해?”라고 채팅창에 물어보세요.
00:02:54이 과정을 계속 반복하세요. 마케팅 관점에서 보면, 저희는 현재 우리 인간 팀과
00:02:59맞먹는 수준의 AI SDR(영업 개발 담당자)을 보유하고 있습니다. 그런데 큰 실수가 뭐냐면,
00:03:07사업주들이 AI로 절반쯤 구현된 기능을 설치해놓고,
00:03:13지난 6년, 10년, 20년간 최적화된 것과 비교하며 “봐, 제대로 작동 안 하잖아.”
00:03:20라고 말하는 겁니다. 존 헨리가 또 이겼네요. 모르는 분들을 위해 말하자면, 여러분은 2000년 이후에 태어났겠죠.
00:03:26아무튼, 요점은 동등한 입장에서 비교해야 한다는 겁니다. 즉,
00:03:31SOP(표준 운영 절차)를 훈련하고 정리하는 데 얼마나 걸렸나요? 알겠습니다. 그렇다면 AI에도
00:03:38똑같은 방법론을 적용해야 합니다. 다른 사례를 하나 더 들어보죠. 제가 생각하기에
00:03:43영업 AI 에이전시를 운영하는 사람들이 고전할 이유는, 단순히 기술과 영업 방법만 알아서는
00:03:48다양한 비즈니스에 영업을 구현할 수 없기 때문입니다. 결제 페이지, 웨비나,
00:03:55대면 영업, 전화 영업 등 고객을 확보하는 수많은 방법을 수년간 다뤄오면서
00:04:01우리는 상당히 능숙해졌습니다. 아마 제 강박증일 수도 있겠죠.
00:04:05하지만 문제는, 제가 어떤 회사에 가서 “알렉스, 내 AI 세터를 우리 XYZ 비즈니스에 적용할 수 있을까?”
00:04:10라는 질문을 받는다면, “그건 간단한 드래그 앤 드롭 방식이 아니야”라고 답할 것입니다.
00:04:13마치 “당신의 영업 사원 중 한 명을 데려와 우리 회사에 배치해도 될까?”라고 묻는 것과 같죠.
00:04:17첫 시도에 그들이 잘할 거라고 생각하나요? 당연히 아니죠. 형편없을 겁니다.
00:04:23그리고 여러분은 “왜 이렇게 못해?”라고 하겠죠. 만약 여러분에게 원래부터 좋은 영업 프로세스조차 없는데,
00:04:27AI 영업 사원이나 AI 세터를 갖췄으니 광고를 돌리고 옵트인하는 모든 사람에게
00:04:31AI 세터가 전화를 걸게 하겠다는 건 더 심각한 문제입니다. 인간이 모든
00:04:34옵트인 고객에게 직접 전화를 걸게 할 건가요? “그럼 더 저렴하잖아”라고 할 수도 있겠죠.
00:04:39“그래, 하지만 효과적일까?” 대부분의 경우 영업 방식과 영업 프로세스가 존재합니다.
00:04:43AI는 현재 여러분이 하고 있는 일을 더 쉽고 빠르게 만들어줄 뿐입니다. 여러분이 그 일을
00:04:48여전히 해야 한다는 사실은 변하지 않습니다. 빠르게, 0에서 1억 달러 이상까지
00:04:511% 미만의 기업만이 완수하는 정확한 10단계 로드맵을 보여드리겠습니다. 저는 이제 여러 번
00:04:55해냈기 때문에, 인원수가 증가함에 따라 거쳐야 할 단계들이 무엇인지
00:05:00확신을 가지고 말씀드릴 수 있습니다. 이 단계를 비즈니스의 8가지 기능으로 나누고,
00:05:05각 단계에서 어떤 제약이 느껴지는지, 겪을 때 나타나는 증상은 무엇인지,
00:05:10졸업하기 위해 우리가 실제로 어떤 단계를 밟았는지 정리했습니다. 우리는 소프트웨어, 물리적
00:05:15제품, 서비스업, 오프라인 매장 등 모든 분야에서 이 방식을 적용했고, 성공했습니다. 이것은 여러분께 드리는 선물입니다.
00:05:19완전 무료입니다. 링크는 설명란에 있습니다. [acquisition.com/roadmap에](https://www.google.com/search?q=https://acquisition.com/roadmap%EC%97%90)
00:05:24접속해서 정보를 입력하기만 하면 즉시 무료로 받아보실 수 있습니다. 인간은 변하지 않을 것입니다.
00:05:28우리가 설득당하는 방식, 우리가 흥미롭고 중요하게 생각하는 것들은
00:05:34변하지 않을 것입니다. 인간의 심리는 거의 변하지 않을 것이기 때문입니다. 그래서 사람들을 설득하기 위해
00:05:38하는 모든 일은 여전히 계속되어야 합니다. 갑자기 모든
00:05:43설득의 법칙이 깨지는 것은 아닙니다. 마찬가지로, 이제 비즈니스에서 AI를 사용하기 시작했다고 해서,
00:05:48AI를 쓴다고 광고하지 마세요. 아무도 신경 쓰지 않습니다. 그들은 단지 더 빠르게,
00:05:52더 저렴하게, 더 좋게, 그리고 위험 없이 얻을 수 있는지만 중요할 뿐입니다. 자, 빠르게
00:05:56살펴보죠. 위험 없는 관점에서, AI가 어떻게 비즈니스의 위험을 줄일 수 있을까요?
00:06:00전 세계적으로 보면, 페이팔(PayPal)은 사기 방지팀을 엄청나게 줄였습니다.
00:06:05더 중요한 건, AI가 패턴을 더 빠르게 인식하게 함으로써 사기 손실을
00:06:10단 1년 만에 7억 달러나 줄였다는 점입니다. 인력 절감 차원에서도 마찬가지로,
00:06:16JP 모건(JP Morgan)에는 신용 계약 등을 위한 AI 엔진인 코인(COIN)이 있었습니다.
00:06:22이것은 35만 시간의 변호사 업무 시간을 절약했고, 변호사들이 반복적으로 검토하는 대신
00:06:281만 2천 건의 신용 계약을 단 몇 초 만에 처리할 수 있게 했습니다. 이것이
00:06:34또 다른 활용 사례입니다. 일부 사례는 거대 글로벌 기업의 이야기처럼 들릴 수 있지만,
00:06:41“어떻게 내 작은 비즈니스에 이런 걸 적용하지? 클라나(Klarna)가 700명의 고객 서비스
00:06:47상담원을 AI로 대체하고 1년에 4천만 달러를 절약했다는데?” 우리 같은 경우, 책을 출간할 때,
00:06:50사람들이 에이전트에 대해 이토록 이야기하기 전부터, 우리는 5개의 에이전트를 가동해
00:06:53약 12만 건 정도의 지원 문의를 처리했습니다. 대부분은 “무료 자료는 어디서 받나요?” 같은 질문이었지만,
00:06:59인간의 개입 없이 전체 문의의 90%를 해결할 수 있었습니다. 여러분도 시간을 찾아야 합니다. 주말일 수도,
00:07:03저녁일 수도, 이른 아침일 수도, 한낮일 수도 있습니다. 그게 무엇이든,
00:07:10온전히 자신을 헌신해서, 처음부터 끝까지, 클릭에서 종료까지,
00:07:16하루 중 단 한 부분이라도 자동화하는 데 집중하는 시간을 가져야 합니다. 그것이 제 유일한 부탁입니다.
00:07:21사람들이 이걸 정말 어려워하는 이유는 두 가지입니다. 첫째는 다들 AI를 두려워하기 때문이죠. 그런데,
00:07:27영상을 보면서 워크플로우를 가진 사람이라면, 워크플로우를 자동화하는 데 누가 가장 적합할까요?
00:07:30남일까요, 여러분일까요? 여러분이 직접 워크플로우를 자동화해야 합니다.
00:07:35그래야 더 가치 있는 다른 일을 할 시간을 벌 수 있으니까요. 매번 워크플로우에 대해 생각할 때마다,
00:07:40흔히 마법이나 신비주의라고 부르는 것을 대입하고 싶어질 때면, 즉
00:07:46“그냥 감으로 알지”라거나 “직감이 있어”라거나”
00:07:50뭐라고 부르든 상관없지만, 저는 그냥 '패턴 인식'이라고 생각해보라고 하고 싶습니다.
00:07:57그러면 그 마법 같은 요소가 싹 사라지거든요. 여러분은 서로 다른 자극에 노출되고,
00:08:01강화 주기를 거쳐 온 유기체일 뿐입니다. “와, 저거 멋있어 보이는데”라고 할 때,
00:08:06그건 우리가 비슷한 것들을 본 적이 있기 때문입니다. 패턴을 일반화해서 '멋있다'고 묘사하는 것이죠.
00:08:11그게 원리입니다. 그러니 여러분이 가진 특별한 지식에 대한 낭만적인 환상을 버리세요.
00:08:14믿으세요, 저는 먹고살기 위해 생각하는 사람입니다. 제가 AI에게 가장 위협받을 사람일 테니까요.
00:08:21여러분도 여전히 관찰 가능한 렌즈로 접근해야 합니다. 즉,
00:08:25이 결과를 얻기 위해 내가 실제로 하는 행동은 무엇인가?
00:08:29단순한 예로, 유튜브 영상을 위한 멋진 아이디어를 떠올려야 할 때,
00:08:35저는 분명 여러분도 가지고 있을 방법들을 사용합니다. 자, 그 주에 뭘 했는지 생각해본다면,
00:08:40봇이 여러분의 캘린더를 볼 수 있을까요? 1단계입니다.
00:08:452단계, 여러분이 하는 모든 통화를 녹음해서 대본으로 받아볼 수 있을까요? 이제 더 흥미로워집니다.
00:08:51왜냐하면 캘린더를 볼 수 있을 뿐만 아니라, 모든 대화 내용이 무엇이었는지도 아는 봇이 생기기 때문이죠.
00:08:55이제 그 봇에게 “지난주에 있었던 흥미로운 상황이나 결정 사항이 있어?”라고 물어보고,
00:09:01가장 흥미로운 5가지를 문서로 정리해달라고 할 수 있습니다. 실행해보세요. 좋습니다. 이제 가장 흥미로운 5가지 순간이 나왔습니다.
00:09:05이게 또 무엇을 만들까요? 진실된 이야기와 서사입니다. 즉, 대단한 일을 하고,
00:09:13그 대단한 일에 대해 이야기하는 거죠. 꾸며낼 필요가 없습니다. AI 콘텐츠 제작 세계에서
00:09:18사람들이 겪을 가장 큰 어려움은 '증명'입니다. 그게 바로 핵심 이슈이자,
00:09:23문제입니다. 끝도 없이 만들어질 테니까요. 소비자 측면에서는
00:09:29사람들이 그다지 민감하지 않을 겁니다. 하지만 B2B 측면에서는 여전히 중요합니다. 내일 당장 B2B AI 아바타가 나온다면?
00:09:34분명 나오겠죠. 왜 그게 잘 안 될 거라고 생각할까요? 증명이 없는 다른 사람들과
00:09:39같은 이유입니다. 첫 번째는 역시 인간의 심리가 변하지 않는다는 점입니다.
00:09:44사람들은 여전히 “내가 왜 당신 말을 들어야 하지?”라고 의문할 겁니다. “왜 이 AI 봇 말을 들어야 해?”
00:09:49그 AI 봇이 왜 좋은지, 무엇을 성취했는지, 어떤 실제
00:09:55세상 결과를 냈는지에 대한 증명이 없다면, 그냥 단어일 뿐입니다. GPT 단어일 뿐이죠. 그래서,
00:10:01결국 누군가 비범한 일을 해낸 사람의 뒷받침이 있어야 합니다. 전자상거래
00:10:09스토어를 운영할 수도, 놀라운 트레이더일 수도, 부동산 투자 전문가일 수도 있습니다. 무엇이든,
00:10:14증명이 필요합니다. 소비자 세상에서는 쉽습니다. 왜냐하면,
00:10:20역시 심리는 변하지 않으니까요. 아름다운 AI 아바타가
00:10:24스킨케어에 대해 이야기하면 사람들은 아름다운 AI 아바타를 볼 겁니다. 아바타의
00:10:30외모 자체가 그 제품에 대한 증명이 되는 것이죠. 순전히 픽셀로
00:10:36생성된 것이라는 걸 명확히 알 수는 있지만, 저는 인간 심리적 측면에서 그건 중요하지 않다고 봅니다.
00:10:41하지만 B2B 측면에서는 여전히 중요할 겁니다. 저는 이 모든 예시를 통해 한 가지를 전하고 싶습니다.
00:10:45인터넷은 이미 우리 곁에 있습니다. 25년, 30년이 지난 지금 그것이 바로 AI입니다.
00:10:52비즈니스가 꼭 AI 기업이 될 필요는 없지만, 여러분은 비즈니스에 AI를 사용해야만 합니다.
00:10:57제가 인터넷을 사용한다고 광고하지 않듯이, 여러분도 AI를 쓴다고 광고할 필요는 없습니다.
00:11:01그냥 사용하세요. 저처럼요. 우리는
00:11:06성과를 얻기 위해 도구를 사용합니다. 도구를 광고하는 게 아니에요. 저는 CRM에 대해 떠들지 않습니다. 전화
00:11:11서비스가 무엇인지, 영업 사원을 위해 어떤 구체적인 훈련을 하는지도 이야기하지 않습니다.
00:11:15아마 안 할 겁니다. 아무도 신경 쓰지 않으니까요. 그들은 오직 성과에만 관심이 있습니다. 제가
00:11:23그 일을 잘하는지는 그들이 재구매를 하느냐에 달렸고, 그것은 여러분의 기술에 달렸습니다. 그래서,
00:11:32제가 드리고 싶은 큰 격려는 여러분이 이걸 할 시간이 없을 정도로 바쁘지 않다는 것입니다. 여러분은 더 중요하지 않은 다른 일을
00:11:36하고 있을 뿐이니 이제 이것을 우선순위에 두어야 합니다. 빠르게,
00:11:450에서 1억 달러 이상까지 1% 미만의 기업만이 완수하는 정확한 10단계
00:11:49로드맵을 보여드리겠습니다. 저는 이제 여러 번
00:11:54해냈기 때문에, 인원수가 증가함에 따라 거쳐야 할 단계들이 무엇인지
00:11:59확신을 가지고 말씀드릴 수 있습니다. 이 단계를 비즈니스의 8가지 기능으로 나누고,
00:12:03각 단계에서 어떤 제약이 느껴지는지, 겪을 때 나타나는 증상은 무엇인지,
00:12:07졸업하기 위해 우리가 실제로 어떤 단계를 밟았는지 정리했습니다. 우리는 소프트웨어, 물리적
00:12:10제품, 서비스업, 오프라인 매장 등 모든 분야에서 이 방식을 적용했고, 성공했습니다. 이것은 여러분께 드리는 선물입니다.
00:12:16완전 무료입니다. 링크는 설명란에 있습니다. [acquisition.com/roadmap에](https://www.google.com/search?q=https://acquisition.com/roadmap%EC%97%90)
00:12:21접속해서 정보를 입력하기만 하면 즉시 무료로 받아보실 수 있습니다. 인터넷 시대의 웹페이지와
00:12:25AI의 대응 방식이 다른 이유는, 인터넷은
00:12:30연결에 관한 것이었기 때문입니다. 그래서 웹사이트는 명함이 되었죠. 사람들이 연락할 수 있는 수단이었습니다.
00:12:34그래서 어떤 면에서는 단면적이었습니다. AI 관점에서 보면, 인간이 만지는 것은 무엇이든
00:12:40AI가 기본 수준에서 상호작용할 수 있습니다. 그래서 각 부서를 생각해보면,
00:12:44마케팅에 관련된 AI가 있을 겁니다. 중소기업들이 사용하는 여러 가지
00:12:50사례를 들어보겠습니다. 마케팅 뒤의 아이디어를 만드는 걸 도와주는 AI가 있습니다.
00:12:57헤드라인, 썸네일, 주제 자체 같은 아이디어를 기획하고 포장하는 걸
00:13:02도와주는 AI도 있죠. 마치
00:13:10아이디어처럼요. AI가 스스로 생성한 여러 썸네일에 대해 자동으로 테스트를 실행하고,
00:13:18시간이 지남에 따라 무엇이 성공하는지 보고 기술을 습득하게 할 수도 있습니다. 그게 바로
00:13:23오가닉 측면에서의 일입니다. 물론 트렌드 조사도 포함될 수 있죠. 트렌드 형식은 무엇인가? 어떤
00:13:29훅이 유행하는가? 언어적 훅뿐만 아니라 시각적 훅은 무엇인가? 그리고
00:13:34그 모든 정보를 가져와서, AI에게 보여줄 과거 콘텐츠나 주제와
00:13:38상관관계(일명 브랜드)를 지어 보세요. 자, 여기
00:13:45유행하는 형식, 훅, 도입부, 비주얼이 있고 이것이 내가 하는 일이라고 해봅시다. 그것들의 벤 다이어그램,
00:13:51교차점을 찾아서 10가지 아이디어를 줘. 그 10가지 중에서 여러분이 흥미로운 하나를 고릅니다.
00:13:55버튼을 누르면 아이디어, 헤드라인,
00:14:00스크립트 등을 생성하기 시작합니다. 이게 콘텐츠 측면입니다. 광고 측면으로 넘어가면,
00:14:05정말 흥미로워집니다. 스스로 핥는 아이스크림 콘(자기 완결적 시스템)을 만들 수 있죠. 즉, 제가 콘텐츠를 만들고
00:14:11그 콘텐츠에 즉시 CTA(행동 유도)를 덧씌워 매일 어제 만든 콘텐츠로
00:14:17즉시 광고 캠페인을 시작할 수 있습니다. 데이터를 바탕으로
00:14:21끝도 없이 정적 이미지 광고를 만들 수 있습니다. 예를 들어, 스쿨(School)에서 커뮤니티를 운영한다면
00:14:24사람들이 자신의 성공 사례를 올리는 탭이 있습니다. 좋죠. 새로운 성공 사례가
00:14:31추가되는 즉시 전송되고, 우리가 아는 고전환율 6가지
00:14:37시각 템플릿을 통과합니다. 그러고 나서 우리 커뮤니티인 밴티지(Vantage)를 대상으로
00:14:43광고를 집행하죠, 다 자동화된 겁니다. 꽤 멋지지 않나요?
00:14:47이 모든 예시는 마케팅일 뿐입니다.
00:14:53영업도 마찬가지로 전반에 적용할 수 있습니다. 리드를 풍부하게 만들려면 어떻게 할까요?
00:14:58빠르게 응답하려면? 자동화된 음성 메모를 보낼 수 있을까요? 아니면
00:15:04역동적으로 끌어올 수 있는 개인화된 이미지나 텍스트를 보낼 수 있을까요?
00:15:10네, 당연히 가능합니다. 인스타그램 DM으로 할 수 있을까요? 네, 할 수 있습니다. 이 모든 게
00:15:16너처링(육성) 측면입니다. 일정 예약도, 하나의
00:15:21AI가 다른 AI에게 넘겨주면서 더 역동적으로 예약할 수 있을까요? 네. 가용성 문제가 줄어들까요? 물론입니다.
00:15:25콘텐츠 도달 속도가 급상승할까요? 네. 지금 우리에게 18개월이 있습니다.
00:15:30아무것도 없는 사람들이 큰 부를 창출할 수 있는 18개월 정도의
00:15:34아주 큰 기회입니다. 그러니 지금 여러분이 어디에 있든,
00:15:39여러분을 대신해 자율적인 작업을 수행하는 에이전트 군단을 가지고 있다면,
00:15:43현재보다 훨씬 더 많은 일을 할 수 있을 겁니다. 그렇게 하시는 걸 추천합니다. 전반적으로 효과가 있죠.
00:15:48저의 법률팀도 마찬가지입니다. 저는 100명의 법률 보조원을 두는 대신,
00:15:52우리가 진행하는 거래, 소송 등 모든 일을 처리하기 위해
00:15:56각기 다른 작업을 수행하는 AI 에이전트들에게 모든 일을
00:16:03실행하게 할 수 있습니다. 첫 번째 응답, 두 번째 응답,
00:16:08중지 명령(cease and desist) 등 우리가 매일 해야 하는 모든 일들 말이죠.
00:16:16그게 비즈니스의 미래입니다.
00:16:19다들 이 기술을 두려워하지만, 저는 이걸 여러분이 가진 비즈니스에 적용하라고 권하고 싶습니다.
00:16:25지금 당장 시작해서 여러분의 비즈니스 생산성을 10배, 100배로 높이세요.
00:16:29마지막으로, 제 영상이 도움이 되었다면 구독과 좋아요를 눌러주시고 다음에 또 뵙겠습니다.

Key Takeaway

AI를 기술적인 도구로만 보지 말고, 비즈니스의 각 기능을 자동화하고 반복 가능한 프로세스로 구축하여 성과를 극대화하는 운영 엔진으로 활용해야 한다.

Highlights

AI는 비즈니스 모델을 근본적으로 바꾸는 것이 아니라, 기존 업무를 더 빠르고 효율적으로 수행하게 하는 도구로 활용해야 한다.

페이팔(PayPal)은 AI 패턴 인식을 통해 1년 만에 사기 손실을 7억 달러 줄였으며, JP모건(JP Morgan)은 AI 코인(COIN) 엔진으로 35만 시간의 변호사 업무 시간을 절약했다.

비즈니스 소유자는 외부 기술 전문가에게 의존하지 말고, 전략부터 세부 API 연결까지 시스템 전체를 이해하는 '클라우드 투 더트(cloud to dirt)' 역량을 갖춰야 한다.

성공적인 AI 도입을 위해서는 인간 직원과 동일하게 AI에게도 명확한 표준 운영 절차(SOP)를 훈련시키는 과정이 필수적이다.

마케팅 측면에서 성공 사례를 자동으로 수집하고 고전환율 템플릿에 맞춰 광고로 자동 배포하는 '자기 완결적 시스템' 구축이 가능하다.

AI 도구를 도입했다고 해서 이를 광고하거나 드러낼 필요는 없으며, 고객은 오직 결과와 성과에만 관심을 가진다.

Timeline

비즈니스 환경에서의 AI 도입 오해와 올바른 접근

  • 비즈니스 운영자는 테크 기업이 되려 하기보다 AI를 업무 효율을 높이는 도구로 사용해야 한다.
  • 전략 수립부터 세부 API 연결까지 비즈니스 전반을 직접 이해하는 '클라우드 투 더트' 지식이 필요하다.
  • 기술 전문가의 의견에만 의존하면 비즈니스 감각과 기술이 결합된 진정한 가치를 창출하기 어렵다.

많은 사업주들이 AI 도입 시 자신들이 테크 기업이 되어야 한다고 오해하지만, 인터넷처럼 필요한 도구 중 하나로 활용하는 것이 핵심이다. 테크 전문가들은 한정된 비즈니스 맥락 내에서만 답변하므로, 비즈니스 오너가 직접 전체 시스템을 파악하고 있어야 기술적 성과를 비즈니스 가치로 변환할 수 있다.

실제 비즈니스 적용 사례 및 자동화 구축 전략

  • AI를 도입할 때는 기존 인간 팀의 표준 운영 절차(SOP)와 동일한 수준의 체계적인 훈련이 필요하다.
  • 영업 및 업무 프로세스가 정립되지 않은 상태에서의 자동화는 비효율적인 방식의 확산일 뿐이다.
  • 페이팔과 JP모건의 사례처럼 AI는 사기 방지 및 반복 업무 시간을 획기적으로 줄여 위험을 낮춘다.

AI 영업 사원이나 세터를 도입할 때 처음부터 인간 수준의 성과를 기대해서는 안 되며, 기존 업무 방식과 동일하게 훈련시켜야 한다. 자동화는 기존에 존재하는 업무를 더 쉽고 빠르게 만드는 도구이므로, 근본적인 영업 및 업무 프로세스 정립이 선행되어야 효과를 볼 수 있다.

자동화 실행을 위한 단계별 실무 방법론

  • 매일 업무 중 하루 한 부분이라도 자동화하는 시간을 강제로 할당해야 한다.
  • 캘린더와 통화 녹음을 AI와 연동하여 지난주의 결정 사항이나 흥미로운 내용을 자동으로 정리할 수 있다.
  • B2B 환경에서는 AI가 생성한 결과물에 대한 실제 성과 증명이 신뢰를 형성하는 핵심이다.

시간이 부족하다는 핑계 대신 캘린더나 통화 대본 등 실질적인 데이터를 기반으로 봇을 구축하는 실무가 필요하다. AI 콘텐츠 제작이나 영업 자동화에서 소비자 시장과 달리 B2B 시장은 결과물에 대한 실증적 증거가 없으면 가치를 인정받기 어렵다.

부서별 AI 기능 구현 및 생산성 극대화

  • 마케팅 부서에서는 트렌드 데이터를 바탕으로 아이디어 기획부터 광고 캠페인 자동 배포까지 시스템화가 가능하다.
  • 영업 및 너처링 과정에서 개인화된 메시지 발송과 일정 예약을 AI 간 상호작용으로 최적화할 수 있다.
  • 법률 및 운영 부서의 반복 업무를 전담하는 AI 에이전트 군단을 구축하여 운영 효율을 높여야 한다.

마케팅 영역에서 데이터 기반의 성공 사례를 즉시 광고로 전환하는 시스템을 만들 수 있다. 영업과 법률 업무에서도 에이전트들이 각자 작업을 수행하게 하여 인간의 개입 없이도 전체 업무의 90% 이상을 처리할 수 있는 구조를 만드는 것이 비즈니스의 미래 방향이다.

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