“구글은 전형적인 혁신자의 딜레마에 빠져 있습니다. 그들은 검색을 통해 하루에 수억 달러 이상의 수익을 올립니다. 그 광고들은 목록의 상단에 나타나고, 사용자가 그 링크를 클릭하면 SEO 최적화된 다른 링크로 연결되어 구글은 또다시 수익을 얻죠. 구글은 지난 20년 동안 해왔던 방식으로 너무 많은 돈을 벌고 있어서, 모델을 변경하고 싶어하지 않습니다. 수익을 포기하고 싶어하지 않죠. 사람들은 SEO로 최적화된 링크 목록에 점점 지쳐가고 있고, 올바른 답변을 얻지 못하고 있습니다. 혁신이 필요하다고 생각했고, 아무도 그것을 시도하지 않고 있었습니다. 기회를 발견한 것이죠.”
오늘의 레터 주인공은 실리콘밸리에서 온 창업자, 리처드 소처입니다. AI 스타트업 유닷컴(you.com)의 리처드 소처 CEO는 이미 한 차례 창업과 성공적 엑싯(메타마인드) 이후, 세일즈포스에서 수석과학자를 맡았었습니다. 스탠퍼드대에서 자연어처리 관련 박사 학위를 받았고, AI 업계 유명인사기도 합니다. 구글 스칼라 기준, 자연어처리(NLP)에서 그의 논문이 네번째로 많이 인용된 논문이라고 합니다. 그런 그가 세일즈포스를 박차고 나와 두번째 창업을 했습니다. 2020년, 챗GPT가 등장하기 약 2년 전이었죠.
유닷컴의 제품은 ‘검색과 AI의 결합’입니다. 심플한 이 주소를 따라 들어가면 GPT, 클로드 등 여러 엔진과 결합해 웹검색이 가능합니다. 검색이 제한된(유료 버전은 가능하지만) 챗GPT와 달리, 검색에 더 최적화된 서비스죠. 세일즈포스의 창업자, 마크 베니오프가 개인적으로 소유하고 있던 이 웹주소를 넘겨줬다고 합니다. 누적 투자금액은 9500만 달러(약1300억원), 최근 캐나다VC 조지안이 주도하고 SBVA(과거 소프트뱅크벤처스), 엔비디아, 세일즈포스 벤처스 등이 참여한 600억원 규모의 시리즈B 투자가 클로징됐습니다. 유닷컴에 투자한 SBVA의 소개로 소처를 한국에서 몇달 전 만났습니다.
소처에게 디테일한 AI 기술의 발전, 두번째 창업에 도전한 이유, AI의 미래에 대해 물어봤습니다. 아, 그리고 AI 시대 스타트업 창업자들을 위한 조언도 했습니다. ‘몇 시간도 이야기할 수 있지만 줄여서 말한다’며 한참 열변을 토한 그의 조언을 모두 전합니다. 다음엔 이 주제로 다시 그를 만나고 싶네요.
1. 반값 해외송금 수수료, “요샌 해외 직구도 해외송금으로”
-유닷컴의 설립은 2020년, 챗GPT 출시보다는 2년 정도가 빨랐습니다. 물론 트랜스포머 모델에 대한 논문은 나와있었지만.
“연구자로서 ‘GloVe: Global Vectors for Word Representation’ 논문을 발표한 적 있습니다. 스탠퍼드에서 쓴 논문인데 쉽게 설명하면, 단일 AI 모델이 다양한 질문에 답변할 수 있다는 아이디어를 설명한 것이죠. 만약 우리가 하나의 모델에 모든 다양한 질문을 할 수 있다면 더 나은 결과를 얻을 수 있다는 것에서 시작되었습니다. 하지만 이 아이디어를 구현한 구체적 서비스가 나오질 않은 상황이었죠.”
-AI 연구로 꽤나 명성이 높습니다. 본인 연구에 대한 더 자세한 설명을 듣고 싶습니다.(일부는 소처의 다른 강연에서 예시 차용)
“자연어 처리에 신경망을 유용하게 만드는 첫 번째 단계는 단어를 벡터로 표현하는 것입니다. 신경망 이전에는 단어는 그저 이진 벡터였습니다. 예를 들어, ‘고양이’는 한 위치에서만 1이고 나머지는 모두 0인 벡터였죠. ‘개’는 다른 인덱스에서 1이고 나머지는 0이었습니다. 이는 모든 단어를 정의하는 방식으로 100만 차원의 벡터에서 단 하나의 1과 나머지 모두가 0인 것은 그리 도움이 되지 않습니다. 그래서 우리가 먼저 해야 할 일은 단어를 벡터로 설명하는 것이었고, 이상적으로 이 벡터들은 실제로 그 단어들의 의미를 포착해야 했습니다.
단어 벡터를 훈련시키는 이 아이디어를 가지게 되었고, 이제 우리는 실제로 ‘개구리’와 같은 단어에 대한 벡터를 가질 수 있게 되었습니다. 그리고 단순한 벡터 공간 내적, 코사인 유사도를 통해 개구리가 두꺼비와 유사하다는 것을 알 수 있게 되었고, 심지어 매우 특정한 종류의 개구리들도 알 수 있게 되었습니다. 심지어 벡터 덧셈과 뺄셈을 시작하여 의미 있는 정보를 포착할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 저는 ‘여왕’의 벡터에서 ‘여성’의 벡터를 빼고 ‘남성’의 벡터를 더해 ‘왕’의 벡터를 얻을 수 있습니다. 단어 주변의 단어를 예측하는 벡터 원리를 AI에게 훈련시켰습니다.”
-창업한 2020년의 AI는 지금처럼 성능이 좋지 않았을텐데요. 아마도 GPT 2~3 쯤 되지 않았을까요.
“창업 후, 처음 한 일은 사용자가 질문을 하면 결과 상단에 위젯을 프로그래밍하여 랭기지모델을 사용해 코드나 텍스트를 생성하도록 한 것입니다. 예를 들어, ‘프로페셔널한 이메일을 어떻게 작성하나요?’라고 물으면, 우리 위젯이 이메일이나 마케팅에 대한 보고서를 작성해줍니다. 지금은 유닷컴과 같은 서비스를 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성 - AI를 외부 데이터와 연결해 AI의 단점을 보완하는 기술)이라고 부르지만, 이 단어가 만들어지기 전부터 서비스를 하고 있던 셈이죠. 물론 GPT가 나온 이후, 곧바로 우리 서비스와 GPT를 연결했습니다.”
2. “구글 광고가 인류의 생산성 저해.. 미래가 다가오고 있는데 아무도 그것을 실현하지 않을 때, 스스로 해야 한다고 느낀다”
-제품은 최종적으로 검색과 유사한 행위로 이어집니다. 이것은 결국 유닷컴의 가장 큰 경쟁자가 구글이라는 점인데요.
“제품 발표 설명을 기반으로 마케팅 보고서를 작성하는 일, 고객들이 가진 질문에 답변하는 등. AI가 검색과 연결되면 훨씬 많은 일을 더 정교하게 할 수 있습니다. 하지만 이런 일들은 지금의 구글 검색으로는 어렵거나, 불완전하죠. 혁신이 가능한 한 영역이 훨씬 더 복잡하다는 것을 깨달았죠. AI가 웹의 데이터와 연결되면 구글 뿐 아니라 그 이상을 대체할 수 있습니다.”
-실리콘밸리의 투자자들 입장에선 ‘구글이 AI를 만들면 더 잘할 것’이라는 이야기가 나왔을 것입니다.
“실제로 많은 투자자들이 ‘당신은 구글을 이길 수 없을 것이다’라고 말했습니다. 다행히도 우리에게 베팅할 준비가 된 몇몇 분들이 있었습니다. 첫 번째 주요 투자자는 세일즈포스의 CEO인 마크 베니오프였습니다. 그는 제 멘토이자 친구였습니다. 제가 이 말도 안 되는 일을 하겠다고 했을 때, 그는 제가 그것을 해낼 수 있다고 했죠.”
-웹 주소도 베니오프가 준 것이라 들었습니다. 그런데 왜 You에 닷컴을 붙였나요?
“이 제품은 바로 당신에 관한 것입니다. 당신이 배우고, 당신이 일하고, 당신이 공부하고, 당신이 더 생산적이 되고, 더 나은 사람이 되는 것이라는 의미를 담았죠.”
-세일즈포스의 수석과학자. 현금 흐름이 풍부한 기업에서 얼마든지 본인이 하고 싶었던 AI 연구를 할 수 있었을텐데. 왜 두번째 창업을 택했나요.
“저는 세일즈포스를 사랑합니다; 마크 베니오프는 훌륭한 분이시죠. 하지만 누군가는 검색을 혁신해야 한다고 생각했습니다, 독립적으로 말이죠. 아무도 그것을 시도하지 않고 있었고, 구글의 시스템은 문제가 있다고 봤습니다. 때로는 미래가 다가오고 있는데 아무도 그것을 실현하지 않을 때, 스스로 해야 한다고 느낍니다.”
-구글 검색에 문제가 생긴 가장 큰 원인이 광고라면, 구글도 돈을 벌어야 서비스를 제공하는데요. 광고가 꼭 나쁜가요? 정보도 포함하지 않나요.
“문제는 광고가 너무 많이 노출된다는 점입니다. 페이지 상단이나 콘텐츠 중간에 수없이 많은 광고가 자리 잡으면서, 사용자가 원하는 정확한 정보에 접근하기가 점점 어려워지고 있습니다. 이런 현상은 결과적으로 검색 결과의 관련성을 저하시켜, 사용자 경험을 해치는 동시에 인류의 생산성을 떨어뜨리는 결과를 초래하고 있어요. 특히 지식 노동자들, 즉 지식과 정보를 기반으로 일하는 사람들이 더 효율적으로 일할 수 있도록 돕는 것이 중요한데, 지금의 검색 환경은 오히려 그들의 생산성을 방해하고 있는 셈이죠. 이전에는 정보의 부족이 문제였지만, 이제는 정보가 너무 많아서 그 중에서 쓸모 있는 내용을 골라내는 것이 새로운 문제로 떠올랐습니다. 검색 한 번만 해도 수천 개의 결과가 나오지만, 그 안에서 진짜 가치 있는 정보를 찾는 데는 상당한 시간이 소모되니까요.”
3. 피자에 쫀쫀하게 치즈 붙이는 법 물어봤더니 “풀로 붙이라”는 AI
-그렇다면 이제 유닷컴의 검색엔진은 AI와 결합해 무엇이 다른가요?
“유닷컴은 검색 엔진에서 답변 엔진으로 진화했습니다. 과거의 검색 엔진은 단순히 사용자가 원하는 정보를 제공하는 도구에 불과했지만, 이제 우리는 실제로 사용자의 작업을 도와주는 조력자로 거듭나고 있습니다. 사용자가 필요한 정보를 요약하고 정리하여 제공함으로써 생산성을 극대화하는 것이죠. 예를 들어, 단순히 특정 저널의 특정 페이지에 대한 URL을 찾고자 할 때는 여전히 전통적인 검색 엔진이 더 유리할 수 있습니다. 하지만 이제 우리는 AI를 통해 방대한 콘텐츠를 분석하고, 중요한 내용을 요약하여 제공함으로써 사용자가 직접 여러 쿼리를 작성하지 않도록 돕고 있습니다. 사용자들이 단순히 정보를 검색하는 것에 그치지 않고, 필요로 하는 정확한 답변을 제공받으며 더 나아가 해당 답변을 바탕으로 구체적인 작업을 수행할 수 있는 환경을 만들어주죠.
유닷컴은 단순히 검색 결과를 나열하는 데서 벗어나, 정보를 능동적으로 활용할 수 있게 만들어주는 플랫폼으로 변화하고 있습니다. 특히 헤지펀드, 핀테크 회사, 바이오테크 스타트업, 대학 등 정밀성과 정확성을 중요하게 여기는 기관들이 고객으로 급증하고 있습니다.”
-RAG, AI가 실시간 데이터를 가져와 제시하는 여러 서비스들이 경쟁적으로 출시됐습니다. 유닷컴은 무엇이 다른가요.
“가장 큰 차별점은 채팅을 우선으로 한 접근 방식입니다. 단순히 사용자에게 답변을 제공하는 것뿐만 아니라, 그와 연관된 추가적인 검색 기능도 제공하여 언제든지 익숙한 검색 방식으로 전환할 수 있게 돕고 있습니다. 또다른 차별점은 인용 기능입니다. 사용자는 제공된 정보의 출처를 빠르게 검토하고, 더 신뢰할 수 있는 답변을 얻을 수 있습니다.
많은 경쟁자들이 이러한 기능을 모방하려고 시도하지만, 정확성에서 큰 차이가 있습니다. 종종 경쟁 서비스에서는 문장의 끝에 인용이 있지만, 실제로 그 내용이 해당 인용과 전혀 맞지 않는, 이른바 ‘가짜 인용’을 사용하는 경우도 있습니다. 이는 정보의 정확도와 신뢰성을 크게 저하시킵니다. 실제로, 《와이어드》 매거진이 최근 일부 경쟁사들에 대해 비판한 기사도 있죠. 마케팅에 많은 노력을 기울이지만, 정작 정확한 답변을 만드는 데 충분한 시간을 쓰지 않는다는 지적이었습니다. 이와 달리, 저희는 항상 정확성과 신뢰도가 높다고 자부합니다.”
-서비스 내에 4개의 서로 다른 모드가 있습니다. 모드의 선택마다 AI의 답변이 달라지는데. 각 모드마다 어떤 특징이 있나요.
“가장 기본적인 Smart 모드는 무료로 제공되며, 빠르고 간결한 답변을 몇 초 안에 제공합니다. 앞으로 광고 지원 방식으로 운영될 가능성도 있지만, 여전히 사용자에게 신속한 정보를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 다음은 Creative 모드입니다. 이 모드는 주로 이미지 생성에 중점을 두고 있으며, 미래에는 음악까지 제작할 수 있는 기능도 추가될 것입니다. 더 창의적인 작업을 위한 도구로, 다양한 형태의 콘텐츠를 쉽게 생성할 수 있도록 돕습니다.
한편, Genius 모드는 훨씬 더 심층적인 연구를 수행합니다. 단순한 답변을 넘어서, 예를 들어 사용자가 ‘1~3%의 성장률을 가정하면 50년 후 한국의 인구는 얼마인가요?’와 같은 질문을 하면, 실제로 관련 정보를 온라인에서 수집하고, 이를 바탕으로 프로그래밍을 통해 수식을 계산하여 정확한 답변을 제공할 수 있습니다. 즉, 이 모드는 단순히 검색 결과를 나열하는 것뿐만 아니라, 코드 실행 및 논리적 계산을 통해 사용자에게 더 종합적인 답변을 제공할 수 있습니다.
또한, Research 모드는 가장 복잡하고 심층적인 질문에 적합한 모드입니다. 예를 들어, 바이오텍 분야에 대한 질문이라면 관련된 모든 학술 저널을 찾아 요약하고, 핀테크 회사에 대한 질문이라면 그 팀의 구성원, 경쟁 상황 등 다양한 정보를 신중하게 수집하여 철저한 보고서를 작성합니다. 이 모드는 단순한 검색 결과를 제공하는 것이 아니라, 여러 소스를 종합하여 완벽한 에세이와 같은 결과물을 만들어냅니다. 따라서 질문이 복잡할수록, 그리고 정확한 데이터가 필요할수록 Research 모드를 사용하는 것이 더 적합합니다. 다만, 더 고도화된 AI 모델을 사용하기 때문에 조금 더 시간이 걸릴 수 있습니다.”
-빅테크 모델들도 비슷한 서비스들을 내놓고 있습니다. 실시간 검색이 가능하고, 더 풍부한 데이터와 연동된 AI들 말이죠.
“유사한 기술을 개발하고 있는 최상위 기업들조차도 때때로 놀라울 정도로 부정확한 답변을 제공하는 것을 볼 수 있습니다. 예를 들어, 구글의 AI가 ‘피자에 치즈가 왜 달라붙지 않나요?’라는 질문에 대해 ‘피자에 풀(glue)을 넣으라’고 권장했다는 점입니다. 이는 명백히 잘못된 답변이죠. 더 나아가, ‘몇 개의 돌을 먹어야 하나요?’라는 질문에는 ‘6개를 먹으라’거나, ‘작은 돌 하나를 먹으세요’라는 위험한 답변을 하기도 합니다. 반면에, 동일한 질문을 저희에게 하면, ‘돌을 먹지 마세요’라고 안전하고 올바른 조언을 제공합니다.
이러한 차이는 단순한 기능적 차원이 아닙니다. 이는 사용자 안전과 정확성을 얼마나 중요하게 여기는가에 대한 철학적 차이에서 비롯됩니다. 예를 들어, MS의 뉴욕시 파트너십 사례를 보죠. 이들은 뉴욕의 법적 상황에 대해 고용주나 집주인들이 질문할 수 있는 방법을 제공하기 위해 협력했습니다. 그런데 그들의 챗봇은 사용자에게 잘못된 법률 정보를 제공하고, 심지어는 법을 위반하라고 조언하기도 했습니다. 예를 들어, 임대 보조를 받는 세입자를 받아들이는 것이 의무임에도, ‘그들을 받아들일 필요가 없다’고 답변한 것입니다. 이는 뉴욕의 법을 위반하는 행위이므로, 큰 문제가 될 수 있죠. 반면, 동일한 질문을 저희에게 하면, ‘집주인들이 그들을 받아들여야 하나요?’라고 물어보고, 뉴욕주 정부의 올바른 웹사이트를 찾아 사용자에게 정확한 답변을 제공합니다. 이러한 작은 차이들이 누적되면 큰 차이를 만들어 냅니다.”
4. ‘딸기는 베리(berry)인가요?’라는 질문을 이해하는 AI의 두가지 방법
-그러니까, 단순 검색과 AI를 연결한 것이 아니군요. 뒷단에는 유닷컴만의 비밀 기술이 숨어있는 것이고.
“이 문제 해결을 위한 첫 번째 단계는 새로운 인터넷 인덱스를 구축하는 것이었어요. 기존의 구글이나 마이크로소프트의 인덱스는 대부분의 서구 지역에서 웹의 거의 모든 데이터를 보유하고 있습니다. 그들이 사용하는 방식은 사용자가 선택할 수 있도록 10개의 옵션을 제시하고, 그중 하나를 클릭하도록 하는 구조입니다. 하지만 이는 단편적인 스니펫(웹페이지 전반에 대한 간략한 정보)을 제공하는 데 그치죠. 반면에 AI는 훨씬 더 많은 정보를 다루며 긴 스니펫을 읽고 분석할 수 있습니다. 그래서 우리는 새로운 인덱스를 구축하여, 온라인상의 더 많은 사실을 포착하고 이를 LLM이 효율적으로 요약할 수 있도록 했습니다. 매우 복잡한 작업이지만, 새로운 인터넷 인덱스를 설계하는 데 성공했습니다.
두 번째로, 우리는 질문의 유형에 따라 다양한 AI 모델을 유연하게 사용할 수 있는 기능을 개발했습니다. 예를 들어, 어떤 질문에는 GPT-4가 가장 적합할 수 있지만, 다른 질문에는 Claude나 자체 개발한 3.5 모델이 더 효과적일 때가 있습니다. 그래서 Smart 모드나 Genius 모드에서는 사용자가 입력한 질문을 분석하여 가장 적합한 모델을 선택하고 라우팅합니다. 이러한 유연성 덕분에 각 질문에 최상의 결과를 제공할 수 있죠.
세 번째로, 저희는 인용을 통한 신뢰성 확보에 많은 노력을 기울이고 있습니다. 특히 Research 모드에서는 답변을 더 빠르게 검증할 수 있도록 인용 링크와 출처를 명확하게 표시합니다. 네 번째로, 저희는 다양한 형태의 콘텐츠 이해에 집중합니다. 예를 들어, ‘엔비디아 주가가 얼마인가요?’라고 물어보면 단순히 텍스트 답변만 주는 것이 아니라, 주식 티커나 그래프를 함께 제공합니다. 이러한 멀티모달 접근 방식은 텍스트, 이미지, 그래프, 비디오 등을 답변으로 포함하여 사용자에게 더 풍부한 정보와 맥락을 제공하죠.”
-정보나 답을 찾는 행위가 한 번의 프롬프트로 끝나지는 않습니다. 챗봇 형태를 위한 ‘다이나믹 프롬프트’ 기술을 적용했다고요?
“사용자가 입력한 질문 유형에 따라 AI의 답변 방식을 동적으로 조정하는 것입니다. 예를 들어, ‘딸기는 베리인가요?’라는 질문이 있으면, AI는 과학적 설명과 함께 인용 출처를 제시하며 딸기가 과학적으로는 ‘복합과실’로 분류된다는 답을 제공합니다. 반면, ‘딸기와 블루베리에 관한 이야기를 써주세요’라고 하면, 단순히 아이들을 위한 이야기를 창작해주며, 이때는 인용이 필요하지 않죠. 다시 말해, 창작이나 사실적 정보를 필요로 하는 상황에 따라 AI가 적절히 반응할 수 있도록 프롬프트를 설정하는 것입니다. 예를 들어 ‘세일즈포스의 주가가 얼마인가요?’라고 물으면, 그래프를 보여줍니다. 그런데 이제 ‘CEO는 누구인가요?’라고 물을 수 있습니다. 생각해보세요, ‘CEO는 누구인가요?’라는 질문을 단순히 검색 엔진에 보내면 맥락이 없습니다. 하지만 AI는 앞서 세일즈포스에 대한 정보를 찾고 있었다는 것을 알고 있었기에 스스로 맥락을 조정하도록 할 수 있습니다.”
-여러 AI 모델과 유닷컴은 연결되어 있습니다.
“12개 모델(인터뷰일 기준)과 연결되어 있습니다. 한국 스타트업 업스테이지의 모델, 솔라도 사용 가능한 모델 중 하나죠.”
-문제는 AI 사용 비용이죠.
“맞습니다. 하지만 대형 언어모델은 계속 저렴해지고 있고, 시간이 지나면서 마진도 점점 늘어날 것이라 봅니다. 오히려 여러 모델을 사용할 수 있다는 점, 사용자는 새로운 모델이 나올 때마다 여러 곳을 들를 필요가 없이 유닷컴을 사용하는 것만으로도 기대했던 효용을 누릴 수 있죠.”
쫌아는기자들이 만드는, 뉴스레터 [스타트업]은 주 3회 발행하는 유료레터입니다. 오늘의 무료 콘텐츠는 여기까지 입니다. 나머지는 ‘질문’을 비롯해 일부만 공개합니다. 유료 구독하면 과거 3년간 모든 콘텐츠를 볼 수 있습니다.
5. “새로운 기술과 기술 과시가 중요한 것 아냐, 중요한 것은 사람들이 좋아하고 사랑하는 제품”
-AI에 대한 전문적인 지식, 훌륭한 창업팀이 있다면 직접 모델을 만드는 일은 왜 하지 않죠? 요새는 스타트업도 직접 모델을 만들려는 시도를 합니다.
-비슷한 서비스들이 여럿 등장했습니다. 유닷컴 못지 않게 투자를 많이 받은 회사도 있고요. 펄플렉시티처럼요.
-일종의 정교한 외부 평가를 받은 셈이군요. 그래서 결과는요?
-AI가 여러 출처를 인용한다 하고, 출처를 제시합니다. 하지만 그 출처를 검증. 팩트체크를 할 수는 없습니다만.
6. “10년 내 디지털 관련 우리 일의 80%는 AI가 해결할 것”
-유닷컴의 비즈니스 목표는?
-숭고한 미션이지만, 돈을 벌어야 합니다. 구독료(월 20달러)를 받지만 광고 비즈니스도 생각할 수 있을텐데요. 그런데 AI가 검색을 대체하면 검색 광고 시장도 크게 변할 겁니다. AI의 답변은 광고를 제시하기 형식적으로 어렵다고 보는데.
-결국 유닷컴은 내가 정보를 찾는 몇시간을 줄여 생산성을 높이는 겁니다. AI는 앞으로 우리 일의 몇 %나 대체할 것으로 보나요.
-일자리의 AI 침투는 또다른 불화를 만들어낼 수도 있습니다. 누군가는 일자리가 줄어들 수도 있고요. 그래서 우리는 AI의 발전을 두려워하기도 합니다.
-AI가 없는 시대로 돌아가자는 급진적 의견이 나올 수도 있습니다.
7. AI 시대 스타트업 창업자들을 위한 조언 “비즈니스 프로세스 완전 바뀌어, 구성원의 수와 역할 달라질 것... TAM, 시장을 훨씬 넓게 봐라”
-AI 시대 스타트업 창업은 무엇이 다른가요. 그들이 겪은 환경이나 비즈니스도 크게 달라질 것 같은데요. AI 스타트업으로 최전선에 있는 당신이 조언을 해준다면?
-비즈니스 프로세스의 자동화를 통한 구성원의 역할 변화 같은 건가요? 프로세스를 바꾸기도 전에 스타트업에겐 외부의 위기가 올 수 있습니다.
-AI 시대 개인은 무엇을 해야 하나요. 예를 들어 고등학생이나 전문직에게 조언을 한다면?
-미국에서 창업하고 활동하지만 당신은 독일 출신입니다. AI는 미국, 그리고 미국의 빅테크가 주도하죠. 상대적으로 자원이 부족한 한국이나 한국의 기업들은 이 경쟁에 계속 투자해야 할까요.