Andrew Ng: AI로 더 빠르게 구축하기

AI 스타트업, 어떻게 하면 빠르게 성공할 수 있을까요?

ai 스타트업을 시작하고 싶으신가요? 그렇다면 이 글을 꼭 읽어보세요! AI 분야의 전문가 앤드류 응은 ai 스타트업이 성공하는 데 가장 중요한 것이 바로 '속도'라고 강조해요 . 새로운 AI 기술이 빠르게 발전하면서 스타트업들도 더 빠른 속도로 움직일 수 있게 되었죠 . 이 글에서는 ai 스타트업이 어떻게 하면 더 빠르고 효과적으로 성장할 수 있는지, 그리고 어떤 점들을 조심해야 하는지 자세히 알아볼 거예요. 빠르게 변하는 AI 시대에 성공적인 스타트업을 만들고 싶다면, 지금부터 집중해 보세요!

1. AI 스타트업, 왜 속도가 중요할까요?

ai 스타트업에서 가장 중요한 성공 예측 변수는 바로 '실행 속도'예요 . 왜냐하면 새로운 AI 기술은 두세 달마다 빠르게 바뀌고 있거든요 . 기술이 이렇게 빨리 변하는 시대에는 누가 더 빨리 새로운 것을 만들고 시장에 내놓느냐가 중요하죠.

새로운 AI 기술 덕분에 스타트업은 예전보다 훨씬 더 빠르게 성장할 수 있게 되었어요 . 이 빠른 속도를 잘 활용하면 성공 가능성을 높일 수 있답니다 . 그래서 최신 AI 기술 트렌드를 계속 배우고, 이를 사업에 빠르게 적용하는 것이 정말 중요해요.

2. AI 스택, 어디에 기회가 숨어있을까요?

많은 사람들이 ai 스택에서 어디에 가장 큰 기회가 있는지 궁금해해요 . ai 스택은 가장 아래에 반도체 회사가 있고, 그 위에 클라우드나 하이퍼스케일러, 그리고 AI 파운데이션 모델 회사들이 있어요 . 언론에서는 이런 기술 계층에 대해 많이 이야기하지만, 사실 가장 큰 사업 기회는 바로 '애플리케이션 계층'에 있답니다 .

왜냐하면 애플리케이션이 더 많은 수익을 창출해야만 그 아래 계층인 파운데이션 모델, 클라우드, 반도체 기술 계층에 비용을 지불할 수 있기 때문이에요 . 최근에는 '에이전트 오케스트레이션 계층'이라는 새로운 부분이 생겨서 애플리케이션을 만들기가 더 쉬워졌어요 . 그래서 여전히 애플리케이션 계층에 집중하는 것이 가장 큰 가치를 창출할 수 있는 방법이에요 .

3. 에이전트 AI, 무엇이 그렇게 특별한가요?

지난 1년 동안 AI 기술 트렌드 중에서 가장 중요한 것은 바로 '에이전트 ai'의 등장이었어요 . 우리가 보통 llm(거대 언어 모델)을 사용할 때는 한 번에 결과물을 뽑아내게 시키죠 . 마치 사람이 한 번에 에세이를 쭉 써 내려가는 것처럼요. 하지만 사람도 이렇게 한 번에 쓰는 것보다 여러 번 수정하는 게 더 좋은 글을 쓰는 방법이잖아요 . AI도 마찬가지랍니다 .

에이전트 워크플로우를 사용하면 AI에게 먼저 에세이 개요를 작성하게 하고, 필요한 웹 검색을 한 다음, 초안을 작성하게 할 수 있어요 . 그리고 초안을 읽고 비판하고 수정하는 과정을 반복하게 할 수 있죠 . 이렇게 반복적인 과정을 거치면 시간이 더 걸릴 수는 있지만, 훨씬 더 좋은 결과물을 만들어낼 수 있어요 . ai 펀드에서 복잡한 문서 분석이나 의료 진단 같은 프로젝트들을 진행할 때, 이 에이전트 워크플로우가 성공과 실패를 가르는 중요한 역할을 했다고 해요 .

4. 구체적인 아이디어가 성공을 부른다고요?

스타트업이 빠르게 움직이려면 '구체적인 아이디어'에 집중하는 것이 정말 중요해요 . 구체적인 아이디어는 엔지니어가 바로 만들 수 있을 정도로 자세하게 설명된 아이디어를 말해요 . 예를 들어 "AI를 사용해서 의료 자산을 최적화하자"는 아이디어는 너무 막연해서 엔지니어들이 각자 다른 방식으로 생각하고 만들게 되겠죠 . 이렇게 막연한 아이디어는 빠르게 만들 수 없어요 .

하지만 "환자들이 온라인으로 MRI 기계를 예약해서 병원 사용률을 최적화하는 소프트웨어를 만들자"는 아이디어는 구체적이죠 . 이렇게 구체적인 아이디어는 엔지니어들이 빠르게 만들 수 있도록 도와줘요 . 아이디어가 좋은지 나쁜지는 만들어 봐야 알 수 있지만, 일단 구체적이어야 빠르게 시도해보고 결과를 알 수 있답니다 . 막연한 아이디어는 칭찬받기 쉽지만, 실제로 만들 수 있는 아이디어는 구체적이어야 해요 . 구체적일수록 빠르게 시도하고 성공 여부를 확인할 수 있어요 .

5. 전문가의 직관, 데이터보다 빠르다고요?

좋은 아이디어를 찾는 데는 '주제 전문가의 직관'이 큰 도움이 될 수 있어요 . 예를 들어, 온라인 교육 플랫폼 코세라를 시작하기 전에 앤드류 응은 몇 년 동안 온라인 교육에 대해 깊이 생각하고 사용자들과 대화하며 자신만의 직관을 키웠다고 해요 . 이렇게 오랫동안 고민한 전문가의 '직관'은 빠르게 결정을 내리는 데 아주 유용할 수 있어요 .

물론 AI 전문가로서 데이터를 중요하게 생각하지만 , 많은 스타트업에게 데이터를 모으는 것은 시간이 오래 걸리는 일이에요 . 그래서 주제 전문가의 뛰어난 직관은 데이터를 모으는 것보다 훨씬 더 빠르게 의사 결정을 할 수 있도록 도와줄 수 있답니다 . 전문가의 통찰력이 빠른 실행의 핵심이 될 수 있다는 거죠.

6. 하나의 가설에 집중하는 것이 중요한가요?

성공적인 스타트업들은 대개 한 번에 하나의 아주 명확한 가설에 집중해요 . 스타트업은 여러 가지를 동시에 시도할 만큼 많은 자원을 가지고 있지 않기 때문이죠 . 그래서 하나의 가설을 정하고, 거기에 모든 노력을 쏟아붓는 것이 중요해요 .

만약 데이터가 그 아이디어가 틀렸다고 말해준다면, 과감하게 다른 아이디어로 전환하는 것이 좋아요 . ai 펀드에서는 한 가지를 끈기 있게 추진하다가, 세상이 틀렸다고 말해주면 바로 방향을 바꿔서 다른 것을 똑같이 끈기 있게 추진한다고 해요 . 만약 새로운 데이터가 나올 때마다 계속 방향을 바꾼다면, 그것은 아마도 충분한 지식 기반 없이 시작했다는 뜻일 수 있어요 .

7. AI 코딩 지원, 개발 속도를 10배 높인다고요?

ai 코딩 지원은 소프트웨어 개발 속도를 혁신적으로 높여줘요 . 특히 새로운 아이디어를 빠르게 테스트하기 위한 '빠르고 허술한 프로토타입'을 만드는 데는 정말 엄청난 효과를 발휘하죠 . 일반적인 제품 코드를 작성할 때는 AI 시스템을 사용하면 30~50% 정도 빨라질 수 있다고 해요 . 하지만 프로토타입을 만들 때는 무려 10배 이상 빨라질 수 있답니다 .

이렇게 빠른 이유는 프로토타입은 기존 소프트웨어와 통합할 필요가 적고, 요구사항이나 보안, 확장성 등이 훨씬 낮기 때문이에요 . 심지어 보안에 취약한 코드를 작성해도 괜찮다고 말할 정도죠 . 물론 나중에 제품으로 출시할 때는 보안을 철저히 해야 하지만요 . 덕분에 스타트업들은 이제 20개의 프로토타입을 만들어서 무엇이 통하는지 실험해볼 수 있게 되었어요 . 즉, 아이디어를 빠르게 검증하고 시장의 반응을 볼 수 있는 거죠.

8. '빠르게 움직이고 책임감을 가지세요'는 무슨 뜻인가요?

페이스북의 옛 슬로건 중 하나가 "빠르게 움직이고 부수세요(Move fast and break things)"였어요 . 하지만 이 슬로건이 문제를 일으키면서 비판을 많이 받았죠. 그래서 어떤 사람들은 빠르게 움직이는 것이 잘못이라고 생각하기도 해요 . 하지만 앤드류 응은 이것이 실수라고 말해요 .

그는 팀에게 "빠르게 움직이되 책임감을 가지세요(Move fast and be responsible)"라고 조언한답니다 . 빠르게 움직이면서도 사회적 책임을 다할 수 있는 방법은 얼마든지 있다는 거죠 . 이제는 무작정 빠르게 나아가기보다는, 행동에 대한 책임감도 함께 가져야 하는 시대가 된 거예요.

9. 최신 AI 도구, 왜 계속 배워야 할까요?

ai 코딩 지원 도구는 정말 빠르게 발전하고 있어요 . 불과 몇 달 전만 해도 없던 새로운 도구들이 계속 나오고 있죠 . 이런 최신 도구를 계속 배우고 활용하는 것이 스타트업의 경쟁력을 높이는 데 아주 중요해요 . 최신 도구를 따라가지 못하면 경쟁에서 뒤처질 수 있답니다.

또 한 가지 놀라운 변화는 '코드'의 가치가 예전보다 낮아지고 있다는 거예요 . 예전에는 코드를 만드는 것이 매우 어려웠기 때문에 코드 자체가 귀한 자산이었죠 . 하지만 ai 코딩 지원 덕분에 소프트웨어 개발 비용이 크게 줄어들면서, 이제 코드를 완전히 새로 만드는 것이 그렇게 어렵지 않게 되었어요 . 심지어 몇 달 만에 코드베이스를 세 번이나 새로 만들기도 한다고 해요 .

10. 투웨이 도어와 원웨이 도어, AI 시대에는 무엇이 달라질까요?

아마존의 제프 베이조스가 말한 '투웨이 도어'와 '원웨이 도어' 개념을 들어본 적이 있나요? 투웨이 도어는 결정을 내린 후에 마음을 바꾸어도 비교적 쉽게 되돌릴 수 있는 결정이에요 . 반면에 원웨이 도어는 한 번 결정하면 되돌리기가 매우 어렵거나 비용이 많이 드는 결정이죠 .

예전에는 기술 스택의 소프트웨어 아키텍처를 선택하는 것이 '원웨이 도어'와 같았어요 . 한 번 정하면 바꾸기가 정말 어려웠죠 . 하지만 이제는 소프트웨어 엔지니어링 비용이 크게 줄어들면서, 이 원웨이 도어가 투웨이 도어처럼 바뀌고 있답니다 . 팀원들이 기술 스택을 선택했다가도 일주일 뒤에 마음을 바꿔서 코드를 버리고 새로운 스택으로 다시 시작하는 경우가 더 많아졌다고 해요 . 물론 여전히 비용이 들긴 하지만, 예전보다는 훨씬 자유롭게 변경할 수 있게 된 거죠 .

11. 모두가 코딩을 배워야 하는 시대가 오나요?

AI 기술이 발전하면서 소프트웨어 개발이 점점 쉬워지고 있어요 . 어떤 사람들은 AI가 코딩을 자동화할 것이니 코딩을 배울 필요가 없다고 말하기도 하지만, 앤드류 응은 이것이 최악의 조언이라고 생각해요 . 오히려 코딩이 쉬워질수록 더 많은 사람들이 코딩을 배워야 한다고 말하죠 .

과거에도 펀치 카드에서 키보드로, 어셈블리어에서 코볼 같은 고급 언어로 발전하면서 코딩이 쉬워질수록 더 많은 사람이 코딩을 배웠어요 . 앤드류 응은 모든 직무의 사람들이 코딩을 배워야 한다고 주장해요 . 실제로 그의 팀에서는 CFO, 인사 담당자, 채용 담당자, 심지어 프론트 데스크 직원까지 모두 코딩을 할 줄 안다고 합니다 . 그리고 이들 모두 코딩 능력 덕분에 각자의 업무에서 더 좋은 성과를 내고 있다고 해요 . 미래에는 더 많은 사람들이 코딩을 할 줄 알게 되면서 생산성이 크게 향상될 거라고 전망하고 있어요 .

12. AI에게 정확히 원하는 것을 말하는 능력이 중요하다고?

미래에는 컴퓨터, 특히 AI에게 우리가 원하는 것을 '정확히' 말하는 능력이 가장 중요한 기술이 될 거예요 . 예를 들어, 미드저니 같은 AI 그림 도구를 사용할 때, 미술사를 아는 사람은 장르, 색상, 예술적 영감 등을 정확히 입력해서 원하는 이미지를 만들어낼 수 있어요 . 하지만 미술사를 모르는 사람은 그저 "로봇 예쁜 그림 만들어줘"라고만 말하게 되고, 원하는 결과물을 얻기 어려울 수 있죠 .

결국 컴퓨터를 깊이 이해하고 원하는 결과물을 정확하게 지시할 수 있는 사람이 미래에는 더 강력해질 거예요 . 그리고 코딩을 배우는 것은 AI에게 우리가 원하는 것을 명확하게 지시하는 능력을 키우는 데 가장 좋은 방법이 될 것이라고 합니다 .

13. 제품 관리와 사용자 피드백, 왜 더 중요해질까요?

소프트웨어 개발 속도가 엄청나게 빨라지면서 새로운 병목 현상(작업의 흐름을 지연시키는 요인)이 생겨나고 있어요 . 이제는 '제품 관리(Product Management)'와 '사용자 피드백'이 가장 큰 병목이 되고 있답니다 . 엔지니어들이 너무 빨라져서, 어떤 기능을 만들어야 할지, 어떤 제품을 만들어야 할지 결정하는 속도가 상대적으로 느려진 거예요 .

예전에는 제품 관리자(PM) 한 명당 6~7명의 엔지니어가 있었지만 . 최근에는 PM 한 명당 0.5명의 엔지니어, 즉 PM 수가 엔지니어 수의 두 배가 되는 팀도 제안되고 있다고 해요 . 이는 엔지니어링 속도가 얼마나 빨라졌는지, 그리고 좋은 제품을 만들기 위한 제품 관리 역할이 얼마나 중요해졌는지를 보여주는 변화죠 . 코딩을 할 줄 아는 PM이나 제품에 대한 직관이 있는 엔지니어가 더 좋은 성과를 내는 이유도 여기에 있답니다 .

15. AI를 이해하는 것이 왜 성공의 지름길일까요?

AI를 깊이 이해하는 것이 스타트업의 성공 속도를 높이는 데 매우 중요해요 . 모바일 기술처럼 이미 성숙한 기술은 비전문가도 무엇을 할 수 있는지 잘 알고 있죠 . 마케팅이나 HR처럼 오래된 직무도 어떻게 해야 잘하는지 많은 사람들이 알고 있어요 .

하지만 AI는 아직 빠르게 발전하는 기술이기 때문에, AI를 정말 잘 다루는 방법을 아는 팀은 그렇지 못한 팀보다 큰 이점을 가질 수 있어요 . 예를 들어, 고객 서비스 챗봇의 정확도를 높이거나, 음성 AI의 응답 속도를 빠르게 만드는 등의 기술적인 결정을 제대로 내릴 수 있다면 문제를 며칠 안에 해결할 수 있지만, 잘못된 결정을 내리면 몇 달 동안 헤맬 수도 있답니다 . 올바른 기술적 판단을 내리는 것이 스타트업이 훨씬 더 빠르게 나아갈 수 있도록 돕는다는 거죠.

16. AI 빌딩 블록, 레고처럼 쌓아 올린다고요?

지난 2년 동안 정말 멋진 생성형 AI 도구들, 즉 '생성형 AI 빌딩 블록'들이 많이 등장했어요 . 프롬프팅, RAG(검색 증강 생성), 파인튜닝, 임베딩 등 다양한 기술들이 마치 레고 블록처럼 존재하죠 . 이 빌딩 블록들을 조합하면 불과 1년 전에는 상상할 수도 없었던 새로운 소프트웨어를 만들 수 있게 되었답니다 .

앤드류 응은 이 빌딩 블록들을 레고 블록에 비유해요 . 하나의 레고 블록만 가지고 있어도 멋진 것을 만들 수 있지만 , 여러 가지 색깔과 모양의 레고 블록을 더 많이 가질수록 훨씬 더 다양하고 흥미로운 것을 만들 수 있듯이 , 다양한 AI 빌딩 블록을 알수록 더 풍부한 조합으로 소프트웨어 애플리케이션을 만들 수 있다는 거예요 .

17. AI 스타트업, 결국 무엇이 가장 중요할까요?

ai 스타트업의 성공에는 여러 가지가 중요하지만, 그중에서도 '속도'는 정말 강력한 성공의 예측 변수예요 . ai 펀드에서 보면, 경영진이 얼마나 빠르게 실행할 수 있는지가 스타트업의 성공 가능성과 아주 밀접하게 관련되어 있다고 합니다 .

성공 속도를 높이기 위한 핵심은 다음과 같아요 :

• 구체적인 아이디어에 집중하기: 막연한 아이디어 대신 바로 실행 가능한 아이디어를 선택해야 해요 .
• AI 코딩 지원 활용: AI의 도움으로 엔지니어링 속도를 극대화해야 해요 .
• 빠른 사용자 피드백 얻기: 엔지니어링 속도가 빨라지면 제품 기획과 사용자 피드백이 병목이 되므로, 다양한 전술을 사용해서 빠르게 피드백을 얻어야 해요 . 심지어 커피숍에서 낯선 사람들에게 정중하게 피드백을 요청하는 것도 귀중한 기술이라고 말하죠 .
• 최신 기술에 대한 이해: AI 기술에 대한 깊은 이해가 스타트업의 속도를 높이는 데 큰 도움이 된답니다 .

결국 '속도'와 '책임감'이라는 두 가지를 모두 잡는 것이 ai 스타트업 성공의 핵심이라고 할 수 있어요.

18. AI 시대, 우리는 어떻게 핵심적인 존재가 될 수 있을까요?

AI가 발전하는 세상에서 우리는 어떻게 계속해서 중요한 역할을 할 수 있을까요? 앤드류 응은 AI 시대에 가장 강력한 사람이 될 사람들은 '컴퓨터에게 자신이 원하는 것을 정확히 시킬 수 있는 사람들'이라고 말해요 .

어떤 사람들은 AI 도구를 만들기도 하겠지만, 다른 사람들이 만든 훌륭한 도구를 잘 활용하는 능력도 정말 중요하답니다 . AI를 사용해서 컴퓨터가 원하는 대로 움직이게 할 수 있는 사람들이 AI를 사용하지 못하는 사람들보다 훨씬 더 큰 힘을 가지게 될 거예요 . 즉, AI 시대에는 AI 도구를 능숙하게 다루는 것이 우리의 경쟁력이 될 수 있다는 말이죠.

19. AI에 대한 과장된 이야기들, 무엇을 조심해야 할까요?

AI에 대한 많은 과장된 이야기들이 있어요 . 예를 들어, "AI가 너무 강력해서 인류가 멸종할 수도 있다"거나 "AI 때문에 곧 모든 일자리가 사라질 것이다"라는 말들은 사실이 아니라고 해요 . 이런 과장된 이야기는 특정 기업들이 자신들의 사업을 더 강력하게 보이게 하거나 투자금을 유치하는 데 이용될 수 있답니다 .

또, "AI가 수천 개의 스타트업을 쓸어버릴 것"이라거나 "AI는 너무 많은 전기를 써서 원자력 발전만이 답이다" 같은 이야기도 진실이 아니에요 . 이런 허위 정보들은 기술이 아직 완전히 이해되지 않은 상태에서 일부 기업의 이익을 위해 퍼트려질 수 있으니 조심해야 해요 . AI는 강력한 도구이지만, 전기가 그렇듯이 어떻게 사용하느냐에 따라 유익하거나 해로울 수 있어요 . 'AI 안전'보다는 '책임감 있는 AI'에 대해 생각해야 한다고 강조해요 .

20. AI 스타트업, 어떻게 사회적 책임을 다할 수 있을까요?

ai 스타트업을 만들 때는 '사회적 책임'을 다하는 것이 정말 중요해요 . 앤드류 응은 자신이 세운 ai 펀드에서 경제성이 아무리 뛰어나도 윤리적인 이유로 여러 프로젝트를 중단시킨 적이 있다고 해요 . 자신이 만드는 제품이 사회 전반에 긍정적인 영향을 미칠 것이라고 생각하지 않는다면, 만들지 않아야 한다는 거죠 .

또 한 가지 중요한 점은 '모든 사람이 AI를 활용할 수 있도록 돕는 것'이에요 . 엔지니어 직무가 아니어도 AI를 알면 훨씬 더 생산적이 될 수 있답니다 . 실제로 그의 마케팅 팀원들은 코딩을 알게 된 후 훨씬 더 효율적으로 일하고 있다고 해요 . 이처럼 모든 사람들이 AI를 배우고 활용할 수 있도록 돕는 것이 ai 스타트업의 중요한 사회적 책임이라고 할 수 있어요 .