AI가 코드를 빠르고 싸게 만들자 “소프트웨어는 끝났다”는 말이 퍼지고 있습니다. 하지만 사라지는 것은 소프트웨어 사업이 아닙니다. 코딩 실력 하나로 먹고살던 옛 방식이 힘을 잃고 있을 뿐입니다.
소프트웨어가 아니라 옛 인디 해커 공식이 끝나고 있습니다
Greg Isenberg가 이 방송을 시작한 이유는 창업자들이 너무 일찍 포기한다고 느꼈기 때문입니다. AI 연구소의 모델이 모든 소프트웨어를 대신하므로 이제 개인 개발자는 아무것도 만들 수 없다는 글이 연달아 올라왔습니다. 인디 해커들의 매출과 검색 유입이 줄었다는 실제 사례도 이런 불안을 키웠습니다.
매출이 줄었다고 시장이 사라진 것은 아닙니다. 사람들이 ChatGPT와 Claude 안에서 더 많은 일을 처리하면서 Google 검색 유입이 줄어드는 것은 분명한 변화입니다. 기존 제품이 이 흐름을 외면하면 고객을 빼앗길 수 있습니다. 그래도 거대 모델이 모든 소프트웨어를 대신하지는 않습니다.
기업은 여전히 고객 관계 관리 도구를 운영해야 합니다. 결제 시스템과 Shopify 같은 상거래 시스템도 계속 필요합니다. 누군가는 이런 시스템을 만들고 보안을 지키며 꾸준히 관리해야 합니다. 고객이 직접 맡고 싶지 않은 복잡한 일이 남는 한, 이를 대신 처리하는 소프트웨어에도 가치가 있습니다. 특정 업종의 문제를 깊이 해결하는 제품도 범용 모델이 쉽게 대신하지 못합니다.
실제 사례도 종말론과 맞지 않습니다. X용 SaaS를 만드는 SuperX의 공동 창업자는 “SaaS는 죽었으니 하지 말라. 나는 겨우 월 2만 2,000달러를 번다”고 비꼬았습니다. 경쟁자를 줄이고 싶은 사업가에게 “시장은 끝났다”는 말은 편리할 수 있습니다. 37signals처럼 뚜렷한 제품 철학과 고객층을 가진 회사는 여전히 높은 수익을 냅니다. 수익률은 업종 이름보다 사업을 어떻게 운영하느냐에 더 크게 달려 있습니다.
‘작은 도구를 만들어 다른 개발자에게 월 20달러에 팔면 된다’는 성공 공식이 힘을 잃고 있습니다. 소프트웨어 자체가 끝난 것은 아닙니다. 창업자는 스스로를 인디 해커로만 규정할 필요가 없습니다. 고객의 문제를 해결하고 돈을 받는 사업이라는 본질로 돌아가면 됩니다.
코드가 흔해지자 새로운 경쟁 우위가 생겼습니다
10년 전에는 Rails, Stripe, Tailwind를 엮어 제품을 내놓을 줄 아는 사람이 드물었습니다. 코드를 쓸 줄 알아야 시장에 들어갈 수 있었습니다. 1990년대에는 HTML만 알아도 웹사이트 제작 사업을 할 수 있었습니다. WordPress와 Squarespace가 등장하면서 단순 제작 기술의 가치는 떨어졌지만 웹사이트 시장 자체는 더 커졌습니다.
AI도 같은 변화를 일으킵니다. 누구나 제품을 만들 수 있게 되면 코딩 실력만으로 얻던 이점은 줄어듭니다. 그래도 기술은 배워야 합니다. 기술을 이해하는 사람은 아이디어를 안전하고 확장 가능한 제품으로 더 빨리 만들 수 있습니다. API와 MCP가 무엇인지, 웹 앱이 어떤 구조로 돌아가는지, 자료 구조와 알고리즘이 어떤 역할을 하는지 알면 AI가 만든 결과를 더 잘 판단할 수 있습니다. 이 지식은 제품을 제대로 다루는 기본기입니다. 제품 개발 외의 일까지 대신해 주지는 않습니다.
새로운 경쟁 우위는 여러 곳에서 생깁니다. 첫째는 고유 데이터입니다. Idea Browser는 공개 자료만 다시 포장하지 않습니다. 자체 데이터에서 흐름과 창업 아이디어를 찾아내므로 사람들이 돈을 냅니다. 모델에 없는 최신 데이터나 특정 업종을 깊이 다룬 기록은 제품의 중요한 자산이 됩니다.
둘째는 꾸준한 관리입니다. 고객은 제품이 한 번 작동한 뒤에도 언제나 믿고 쓸 수 있기를 바랍니다. 결제, 규정, 보안, 업무 흐름이 바뀔 때 누군가는 제품을 고쳐야 합니다. 범용 모델이 코드를 만들어도 관리 책임까지 저절로 맡아 주지는 않습니다.
셋째는 한 고객층을 깊이 이해하는 능력입니다. 모든 사람을 위한 얕은 제품보다 특정 고객층의 절실한 문제 하나를 끝까지 해결하는 제품이 강합니다. 넷째는 연결망입니다. 사용자가 모일수록 가치가 커지는 공동체나 사람들이 서로 연결되는 제품은 코드만 복제해서 따라잡기 어렵습니다. 다섯째는 유통입니다. 좋은 제품을 알맞은 사람에게 꾸준히 알리는 능력은 이제 개발 못지않게 중요합니다.
여기에 AI와 하드웨어를 결합한 새 시장도 열립니다. Hugging Face에서 공개 모델을 내려받아 실제 기기에 넣을 수 있게 되면서 화면 밖에서 작동하는 제품도 만들기 쉬워졌습니다. AI 때문에 기존 기회가 줄어드는 동시에 전에는 어려웠던 방식으로 문제를 해결할 기회도 늘어납니다.
코드가 흔해질수록 고유 데이터, 꾸준한 관리, 한 고객층을 깊이 이해하는 능력, 연결망, 유통처럼 복제하기 어려운 요소가 더 중요해집니다. 창업자는 “AI가 내 코드를 대신할까?”에만 매달리지 말고 “고객이 나를 계속 선택할 이유는 무엇일까?”를 물어야 합니다.
제품을 만드는 일만큼 수요를 만드는 일이 중요해졌습니다
옛 인디 해커들은 제품을 만든 뒤 Google 검색에 기대는 경우가 많았습니다. 기술 지식으로 검색 최적화까지 직접 하면 큰 광고비 없이 고객을 모을 수 있었습니다. 이제 AI 검색 요약과 대화형 도구가 기존 검색 수요를 가져가고 있습니다. 제품을 만들 수 있는 사람도 늘었습니다. 사람들이 검색만으로 제품을 발견해 주기를 기다리는 방식은 점점 불안정해집니다.
그래서 모든 창업자는 마케팅도 할 줄 알아야 합니다. 개인 이름을 내건 유명인이 될 필요는 없습니다. 다만 제품 주변에서 글, 영상, 전자우편, 공동체를 꾸준히 운영해 제품을 알리는 체계를 만들어야 합니다. 광고하지 않아도 반응이 좋은 내용을 찾으면 Meta 광고에서 효과를 낼 소재도 더 잘 고를 수 있습니다. 직접 운영하는 채널과 유료 광고를 함께 쓰면 한 플랫폼의 검색 순위에 전부를 걸지 않아도 됩니다.
Isenberg는 유통을 주목과 친밀감으로 나눕니다. 주목은 사람이 화면을 내리다 멈추게 하는 힘입니다. 친밀감은 다음 글이나 새 제품이 나왔을 때 다시 찾아보게 하는 신뢰입니다. Alex Hormozi는 초기 영상마다 자신은 팔 것이 없다고 말하며 오랫동안 유용한 정보를 나눴습니다. 나중에 가치 있는 상품이 생기자 이미 쌓인 신뢰가 구매로 이어졌습니다. 당장 판매하지 않아도 도움을 주며 쌓은 신뢰는 유통 자산이 됩니다.
공동체도 비슷한 역할을 합니다. 혼자 일하는 창업자는 자기 지역에 모임이 없다면 직접 만들 수 있습니다. 온라인에서 비슷한 사람을 찾아 먼저 돕고 통화 약속을 잡을 수도 있습니다. 이렇게 쌓은 관계는 혼자 일하는 창업자의 외로움을 덜어 주고 고객의 말을 가까이서 들을 기회도 줍니다. 실시간 방송은 제품을 알리면서 진행자와 시청자의 친밀감도 키웁니다.
지역 사업자를 고객으로 삼는다면 ACP라는 틀을 쓸 수 있습니다. ACP는 청중(Audience), 공동체(Community), 제품(Product) 순서입니다. 먼저 지역 사업자들이 즐겨 볼 만한 짧은 영상이나 지역 밈 계정을 만듭니다. 다음으로 대화가 이어지는 공동체를 만듭니다. 마지막으로 그 안에서 확인한 문제를 제품으로 풉니다. 이미 큰 청중을 가진 창작자나 미디어 회사와 손잡고 그들을 위한 사업을 만들면 그 청중의 주목과 신뢰를 활용할 수 있습니다.
무료 제품도 유통 장치가 됩니다. Idea Browser는 매일 창업 아이디어 하나와 관련 흐름을 무료 전자우편으로 보냅니다. 더 자세히 보고 싶은 사람에게 유료 기능을 팝니다. 한 시청자는 무료 자료로 30일 동안 전자우편 주소 700개를 모았다고 했습니다. 주소 하나의 가치를 5달러로 잡으면 3,500달러 가치의 유통 자산을 만든 셈입니다. 전자우편 목록으로는 광고, 제휴, 자체 상품 판매처럼 검증된 방식으로 수익을 낼 수 있습니다.
다만 제품 설명 전면에 AI를 내세우면 고객을 밀어낼 수 있습니다. 기술 업계 밖의 사람들은 AI를 보며 일자리를 잃을 수 있다는 불안이나 데이터 센터가 일으키는 환경 문제를 떠올립니다. 고객은 제품을 어떻게 만들었는지보다 자기 삶이 얼마나 편해지는지에 관심이 있습니다. “AI 기반”이라는 문구를 반복하기보다 어떤 문제를 해결하고 어떤 결과를 내는지 보여 줘야 합니다.
이제 제품과 유통은 따로 떼어 생각할 수 없습니다. 좋은 제품을 만드는 단계부터 주목을 얻고 신뢰를 쌓으며 고객과 대화할 방법을 함께 설계해야 합니다.
AI를 덧붙이지 말고 에이전트 중심으로 처음부터 다시 설계해야 합니다
2025년에는 기존 제품에 대화창 하나를 붙이고 AI 기능이라고 내세운 회사가 많았습니다. 2026년에는 기존 업무 흐름에 AI를 얹는 것만으로 부족합니다. 말에 엔진을 단다고 자동차가 되지 않듯 기존 화면에 기능 하나를 더해도 부족합니다. 처음부터 에이전트가 일한다는 전제로 제품을 다시 만들어야 합니다.
모바일 시대의 Facebook과 Instagram을 비교하면 차이가 선명합니다. 둘 다 사진 공유 서비스였지만 Instagram은 휴대전화에서 쓰는 감각을 중심으로 처음부터 설계했습니다. Facebook은 데스크톱 웹사이트를 중심으로 설계했습니다. 핵심 가치가 비슷해도 새 환경에 맞춰 처음부터 만든 제품은 사용 경험이 달랐습니다.
에이전트 중심 제품도 마찬가지입니다. 사람이 메뉴를 하나씩 누르고 장바구니에 물건을 담으며 자료를 옮긴다고 가정할 필요가 없습니다. 에이전트가 일을 끝내고 때로는 에이전트 자체가 고객이 될 수도 있습니다. 이미 수요가 확인된 SaaS를 MCP로 제공하거나 사람이 반복하던 서비스를 에이전트에게 맡길 수도 있습니다. 아직 MCP를 설치해 쓰는 사람은 적지만 이용자가 늘어날 때 시장에 일찍 자리 잡을 기회가 있습니다. 고객은 충분한 가치를 얻는다면 구독이 하나 더 늘어난다는 이유만으로 제품을 거부하지 않습니다.
창작 도구가 발전하면서 결과물의 수준도 높아집니다. 한 개발자는 Claude Code와 Opus를 사용해 9시간 동안 토큰 400만 개를 쓰고 게임을 만들었습니다. 모델은 구조를 계획하고 WebGPU 코드를 작성하고 성능을 측정했습니다. 만든 화면을 직접 보며 반복해서 고치기도 했습니다. 한 문장만 입력해 즉시 만든 장난감이 아니었습니다. 사람과 모델이 하루 동안 함께 다듬은 결과물이었습니다.
이 사례를 보고 “이제 누구나 오후 한 번에 대작 게임을 만든다”고 과장해서는 안 됩니다. 대신 제품을 알리는 게임을 만들거나 작은 유료 게임을 사업으로 키울 수 있다는 새로운 선택지를 보여 줍니다. 제작 비용이 내려가면 아이디어와 표현 방식이 더 중요해집니다. 무엇을 만들지 정하고 사람들의 관심을 끄는 사람이 유리합니다.
동시에 다섯 제품을 얕게 만들기보다 특정 고객층의 절실한 문제 하나를 깊이 해결해 제품과 시장의 궁합부터 확인해야 합니다. 첫 제품이 자리를 잡은 뒤 다음 제품으로 넘어가면 장기적으로 서로 독립적인 매출과 이익을 내는 여러 사업을 만들 수 있습니다. AI가 제작을 쉽게 만들었다고 해서 집중의 원칙까지 사라지지는 않습니다.
토큰 가격도 냉정하게 봐야 합니다. AI 회사가 시장을 차지하려고 현재 구독료보다 훨씬 큰 연산 비용을 부담한다는 추정이 있지만 검증되지 않은 수치를 사업의 전제로 삼아서는 안 됩니다. 모델 성능이 좋아지고 단가가 내려갈 수는 있습니다. 그래도 앞으로 비용이 내려갈 것이라고 믿으며 적자를 감수하면 위험합니다. 무료 이용 범위를 정할 때는 고객을 모으는 효과뿐 아니라 유료 전환 방식과 실제 원가도 함께 따져야 합니다.
AI 시대에는 에이전트와 사람이 함께 일하도록 처음부터 제품을 설계해야 합니다. 제작 속도가 빨라질수록 무엇을 깊게 해결할지와 지속 가능한 이익을 어떻게 남길지가 더 중요해집니다.
첫 매출은 큰 제품보다 특정 고객층을 위한 서비스에서 시작할 수 있습니다
처음부터 완벽한 SaaS를 만들 필요는 없습니다. Isenberg는 2026년 가을 전에 첫 2만 5,000달러를 벌어야 한다면 서비스 사업으로 시작하겠다고 말합니다. 자신이 잘 아는 구체적인 고객층을 고르고 그들에게 필요한 AI 도입이나 웹·모바일 제작 서비스를 팝니다. 처음부터 높은 가격을 낼 고객만 노리지 않습니다. 일회성 구축비와 월 관리비를 함께 받으며 고객이 어떤 문제에 돈을 내는지 배웁니다.
세상이 무엇을 필요로 하는지부터 살펴야 합니다. 자신이 좋아하는 일만 앞세우면 고객이 없는 결과물을 만들 수 있습니다. 관심이 가는 고객층이 실제로 겪는 문제부터 살피면 그들을 돕는 과정에서 그 일을 좋아하게 될 수도 있습니다. 수요가 확인된 문제와 자신이 오래 파고들 수 있는 관심사가 겹치는 지점을 찾아야 합니다.
서비스는 AI 제품을 만들기 전에 고객을 배우는 장치입니다. 창업자는 먼저 고객에게 결과를 약속하고 직접 서비스를 제공합니다. 반복되는 일이 보이면 에이전트에게 맡깁니다. 그 뒤 여러 고객에게 공통된 업무 흐름을 소프트웨어로 옮길 수 있습니다. “에이전트를 팔아야 할까, 서비스를 팔고 그 일을 에이전트에게 맡겨야 할까?”라는 질문에 Isenberg가 후자를 권한 이유입니다.
대행사와 소프트웨어를 함께 제공하는 방식도 유효합니다. 작은 범용 웹 대행사는 제작 단가가 내려가면서 압박을 받을 수 있습니다. 이때 특정 업종에 집중하거나 더 어려운 문제를 맡아 높은 값을 받는 대행사로 바꿀 수 있습니다. Isenberg의 Late Checkout Agency는 큰 기업의 AI·에이전트 제품을 위해 디자인, 전략, 개발을 한 팀에서 모두 제공합니다. 기업은 AI를 써야 한다는 사실을 알지만 어떻게 제품으로 만들지는 모릅니다. 이 부분을 책임지고 해결하면 높은 가격을 받을 수 있습니다.
고객을 붙잡으려면 기능 수보다 개인화와 결과가 중요합니다. 재미있는 질문을 던져 고객의 상황을 알아내고 그 답에 맞춰 경험을 바꾸면 사용자는 제품을 더 적극적으로 씁니다. 하지만 이 방법도 고객의 진짜 문제를 해결하지 못하면 오래가지 않습니다. 제품이 안 팔릴 때는 제품이 문제를 충분히 해결하지 못하는지, 아니면 제품을 알리는 미디어가 약한지 나눠서 살펴야 합니다.
완전한 풍요가 오면 곧 돈이 의미를 잃는다는 전망을 Isenberg는 믿지 않습니다. 미래가 어떻게 변하든 사람은 부동산과 기업 지분 같은 자산을 원할 가능성이 큽니다. 사업가는 먼 미래의 낙관론보다 지금 이익을 내는 구조에 집중해야 합니다. AI 연산 비용이 내려가기를 기다리며 적자를 키우는 대신 오늘 지속할 수 있는 가격과 제공 방식을 찾아야 합니다.
가장 빠르게 시작하려면 특정 고객층의 문제를 서비스로 직접 해결하고 그 과정에서 찾은 반복 업무를 에이전트와 소프트웨어로 바꿔야 합니다. 고객을 만나기 전에 제품부터 크게 만들지 말고 고객이 돈을 내고 해결하려는 문제부터 확인해야 합니다.
창의성은 아이디어뿐 아니라 계속 시도하는 태도에서 나옵니다
만들기 쉬운 시대에는 아이디어를 내고 이야기로 풀어내는 사람이 유리합니다. 제품의 기능이 비슷해질수록 이름, 문구, 시각적 인상, 세상을 보는 관점이 선택을 좌우합니다. 경쟁사 다섯 곳의 문구를 모아 공통된 말투를 찾은 뒤 그들과 뚜렷이 다른 문구를 만드는 방법도 있습니다. Robinhood가 기존 증권사와 전혀 다른 이름과 이야기를 들고나온 것처럼 제품은 시장에서 흔히 쓰는 말투와 달라야 기억에 남습니다.
도구도 단계에 맞게 골라야 합니다. Isenberg는 대부분의 사람이 먼저 Codex나 Claude Code를 능숙하게 써야 한다고 봅니다. 기본 도구로 제품을 만드는 능력을 익힌 뒤에야 Hermes 같은 자체 호스팅 도구의 뛰어난 기억 기능과 여러 모델 선택권이 의미를 갖습니다. 새 도구를 좇기보다 한 도구로 실제 결과를 만들어 내는 실력을 먼저 길러야 합니다.
기술과 유통을 배워도 실패는 피할 수 없습니다. Isenberg는 십 대 때 업계 경력자 두 명과 성과에 따라 돈을 받는 게임 마케팅 회사를 시작했습니다. Mafia Wars와 FarmVille이 유행하던 2009년 무렵 게임 설치 한 건당 약 3달러를 받는 사업이 빠르게 성장했습니다. 세 사람은 지분을 비슷하게 나누기로 구두로 합의했지만 문서로 남기지 않았습니다. 성과가 커지자 가족 관계로 묶인 두 동업자는 계약을 거부하고 그를 회사에서 쫓아냈습니다.
그는 제품과 시장의 궁합을 확인한 사업을 잃고 배신감을 느꼈습니다. 동시에 중요한 원칙을 배웠습니다. 동업자는 충분히 알고 난 뒤 선택해야 하며 중요한 합의는 사업이 잘되기 전에 문서로 남겨야 합니다. 실패를 낭만화할 필요는 없지만 건강하고 다시 시작할 의지가 있다면 경험을 다음 판단에 쓸 수 있습니다.
그가 말하는 성공의 출발점은 거창하지 않습니다. 열세 살이나 열네 살 무렵 머릿속 아이디어를 블로그에 올렸고 실제로 사람들이 찾아왔습니다. 돈을 벌었는지는 중요하지 않았습니다. 생각을 세상에 내놓고 반응을 받은 경험이 다음 시도의 바탕이 됐습니다. 그에게 성공은 한 번에 크게 이루는 일이 아니라 시도할 때마다 한 가지씩 배우는 과정입니다.
방송 끝에 그는 2008년 Phish 공연을 보러 갔던 일을 떠올립니다. 공연장에 있던 사람들조차 황금기는 이미 끝났다고 말했습니다. 그는 시대를 놓쳤다고 실망했지만 공연은 훌륭했습니다. 훗날 다른 팬을 만났을 때 그 사람은 오히려 그 무렵이 황금기였다고 평가했습니다. 황금기를 보내는 동안에는 그것을 알아보기 어렵습니다. 모두가 늦었다고 말하는 순간이 오히려 좋은 시기일 수 있습니다.
AI는 코딩 실력만으로 얻던 이점을 약하게 만들었습니다. 그러면서 창의성, 마케팅, 고객과의 관계, 고유 데이터, 문제를 깊이 해결하는 능력을 갖춘 사람은 더 많은 것을 만들 수 있게 됐습니다. 해야 할 일은 문제를 찾고 해결책을 만든 뒤 사람들이 이를 발견하도록 제품을 알릴 채널을 만드는 것입니다. 한 시도가 실패하면 제품이 문제를 제대로 해결했는지, 제품을 충분히 알렸는지 살펴보고 고친 뒤 다시 시도하면 됩니다.
지금은 남보다 먼저 코딩을 배운 사람만 기회를 잡는 시대가 아닙니다. 고객을 이해하고, 좋은 아이디어를 세상에 내놓고, 실패 뒤에도 계속 실험하는 사람이 기회를 잡습니다. 모두가 이미 늦었다고 말할 때도 새로운 기회는 남아 있을 수 있습니다.
https://www.youtube.com/watch?v=Uslb-G2pc5I
Deep Dive
2026-08-11
코딩이 쉬워져도 모든 경쟁 우위가 사라지는 것은 아니다
이 글이 꼽은 고유 데이터, 꾸준한 관리, 고객 이해, 연결망, 유통에는 공통점이 있습니다. 코드를 빠르게 만드는 것만으로는 얻을 수 없다는 점입니다.
Boris Cherny는 이 변화를 Hamilton Helmer의 Seven Powers로 설명합니다. AI가 제품을 옮기고 기존 업무 흐름을 재현하기 쉬워지면 전환 비용과 프로세스 파워는 약해집니다. 반면 사용자가 늘수록 가치가 커지는 네트워크 효과, 규모의 경제, 남이 쉽게 얻지 못하는 코너드 리소스는 여전히 단단하다고 봅니다.
두 글의 항목은 일부만 정확히 겹칩니다. 연결망은 네트워크 효과와 같습니다. 고유 데이터는 아무 자료나 많이 모았다는 뜻이 아니라 다른 회사가 얻기 어려운 데이터일 때 코너드 리소스가 됩니다. 꾸준한 관리는 Boris가 약해진다고 말한 프로세스 파워와 다릅니다. 프로세스 파워는 경쟁자가 흉내 내기 어려운 내부 운영 방식이고, 이 글의 관리는 결제와 규정, 보안이 바뀌어도 제품을 책임지고 계속 작동시키는 신뢰에 가깝습니다.
고객 이해와 유통은 Boris가 남는 해자로 직접 꼽지는 않았습니다. 다만 다른 인터뷰에서 그는 엔지니어가 매일 사용자와 이야기하고, 직접 범위를 정하고, 디자인과 데이터 분석까지 맡는 빌더가 된다고 말합니다. 이는 고객을 깊이 이해하는 능력이 지금 더 중요해진다는 주장과 이어집니다. 동시에 그는 모델이 좋아지면 제품을 보는 안목까지 자동화될 수 있다고 봅니다. 두 사람은 코드가 더는 결정적인 우위가 아니라는 데 동의하지만, 마지막까지 사람에게 남을 우위가 무엇인지는 다르게 봅니다.
에이전트 중심 제품은 챗봇이 아니라 역할 재설계다
에이전트 중심으로 제품을 만든다는 말은 모든 화면에 대화창을 붙이라는 뜻이 아닙니다. 사람이 하던 여러 단계를 에이전트가 끝까지 맡을 수 있는지 살펴보고, 사람은 목표와 애매한 판단을 맡도록 역할을 다시 나누라는 뜻입니다.
경비 처리 제품을 예로 들 수 있습니다. 기존 제품에서는 사람이 영수증을 모으고 금액과 항목을 입력한 뒤 제출합니다. 여기에 챗봇만 붙이면 사용법을 대화로 알려 주는 기존 제품에 머뭅니다. 에이전트 중심 제품에서는 에이전트가 카드 내역과 이메일에서 영수증을 찾고, 금액과 항목을 맞춘 뒤, 애매한 건만 사람에게 물어봅니다. 사람이 판단하면 에이전트가 보고서 제출까지 끝냅니다.
이런 제품에는 채팅 화면보다 권한, 중간 확인, 실수 복구, 작업 기록이 먼저 필요합니다. 반대로 단계가 단순하고 결과가 정해진 일이라면 기존 화면이 더 나을 수 있습니다. 에이전트는 목적이 아니라 고객의 일을 끝내는 수단입니다.
제품을 빨리 만드는 능력도 사업을 보장하지 않습니다. 많은 사람이 비슷한 기능을 만들 수 있을수록 특정 고객의 절실한 문제를 깊게 해결해야 합니다. 고객이 얻는 가치가 가격보다 크고, 가격이 모델과 운영, 고객 지원에 드는 비용보다 커야 사업을 반복할수록 이익이 남습니다.
Key Insight
AI가 구현 비용을 낮출수록 경쟁력은 코드에서 쉽게 복제할 수 없는 자산과 고객 이해, 신뢰, 유통으로 옮겨갑니다. 에이전트의 가치는 채팅창이 아니라 고객의 일을 끝까지 맡고도 이익이 남는 구조에서 나옵니다.
References
- 코딩하지 마라: Boris Cherny on Claude Code: AI가 약화시키는 해자와 남는 해자를 Seven Powers로 대조하는 데 사용했습니다.
- Boris Cherny: Claude Code & the Future of Engineering: 빌더가 사용자 대화와 디자인, 데이터 분석까지 맡는 변화와 안목 자동화에 대한 반론을 연결했습니다.