AI 시대, 기술보다 중요한 진짜 경쟁력은 현장 이해력
현직 사업개발자가 말하는 AI 시대,남들이 못 보는 비효율이 해자가 된다
안녕하세요, 킵고잉걸입니다!!
오늘 아침 공기가 확실히 달라졌죠.
한 걸음만 나가도 겨울이 성큼 다가왔다는 게 느껴질 만큼 춥습니다.
이런 날씨 속에서도 스타트업 현장은 여전히 바쁘게 돌아가고 있습니다!
AI가 코드를 직접 짜주는 시대가 열렸지만,
현장에서 체감하는 '작동하는 제품'의 기준은 여전히 높습니다.
개발 허들이 낮아졌다는 말이 많지만,
실제로는 기술 그 자체보다 어떻게 현장을 이해하고 운영에 녹여내느냐가 더 중요해졌습니다.
오늘은 겉으로 드러나는 기능 경쟁이 아닌,
운영·현장·도메인 중심의 기회를 어떻게 발견하고 활용할 수 있을지 이야기해보려 합니다.
창업 준비자와 초기 팀이 바로 적용할 수 있는 실무 팁도 함께 정리해드리겠습니다!
왜 '맞춤형 앱 자동생성' 만으로는 부족할까?
LLM이 워크플로우를 조립해 앱을 만들어주는 시대가 열렸습니다.
하지만 산업 현장은 여전히 까다롭습니다.
보안 정책, 권한 체계, 로그와 감사를 만족해야 해요.
버전·데이터 거버넌스가 정교해야 운영이 무너지지 않아요.
작업자 교육, 품질 기준, 리스크 관리 같은 비가시적 운영 요소가 제품 완성도를 좌우해요.
기술 자체보다 '어디에 적용하고 어떻게 굴릴 것인가'가 승패를 가릅니다.
그래서 저는 "기술 경쟁"보다 "현장 경쟁"을 보라고 말씀드리고 싶습니다.
오프라인·무거운 현장에 해자가 생깁니다
트렌디해 보이지 않는 영역들,
예를 들어 건설, 제조, 수리, 물류, 도매, O2O 현장 서비스에서는 여전히 마찰이 큽니다.
그 마찰은 곧 AI 적용 여지이고,
옳은 문제정의와 실행력만 갖추면 빠르게 비용과 품질이 동시에 개선됩니다.
제가 사업개발자로 뛰면서 본 성공의 공통점은 두 가지 입니다.
1) 도메인 전문성: 본질적 문제를 정확히 겨냥하기
현장 사람들은 "논리적으로 완벽한 시나리오"보다
매일 겪는 불편을 해결해주는 도구를 원합니다.
그래서 다음 질문이 중요합니다.
"현장의 표준 절차는 무엇이고, 어디에서 병목이 생기나요?"
"규정·인증·보고 체계가 제품 UX에 어떤 제약을 거나요?"
"측정 가능한 품질 지표는 무엇이며, 개선 루프는 어떻게 닫나요?"
이 질문에 선명하게 답할 수 있는 팀이 제품의 길을 잃지 않습니다.
저는 이것을 해자라고 보고 있습니다.
2) 운영 역량: 조용하지만 강력한 차별화
자동화와 최적화는 사용자 눈에 잘 보이지 않지만, 유닛이코노믹스를 바꿉니다.
수요예측·배차·스케줄링 최적화
이상감지 기반 품질·안전 관리
작업 표준화·교육 자동화
CS·보고서·정산의 반복 업무 자동화
이런 백오피스 혁신은 CAC↓, LTV↑에 직결됩니다.
투자자도 이 숫자를 봅니다.
KV 사전
Unit Economics: 고객/거래 단위의 수익성 지표(예: CAC 대비 LTV).
CAC: 고객 1명 획득 비용.
LTV: 고객 생애가치.
GTM(Go-To-Market): 시장 진입과 확산 전략 전반.
'표준화된 툴' vs '차별화된 툴', 답은 둘의 병렬 운영
현장에서는 표준화가 안정성을, 차별화가 경쟁력을 줍니다.
초기팀은 둘 중 하나만 고집하기보다
핵심 업무는 표준화(리스크 최소화), 경쟁 포인트는 차별화(속도·경험 최대화)로 나누어 설계하면 좋습니다.
표준화 레이어: 권한·로그·보안, 결재·정산, 데이터 스키마, 레포트 기본형
차별화 레이어: 작업자 UX, 워크플로우 단축, 도메인 특화 알고리즘, 인터랙션
저는 이 구조를 두 레일 전략이라고 부릅니다.
덕분에 규제·감사 대응을 잃지 않으면서도, 고객에게 "와, 이건 다르다"를 전달할 수 있습니다!
초기 창업팀을 위한 실무 시나리오 3가지
시나리오 A: O2O 현장 서비스(수리·설치·점검)
문제정의: 수기 스케줄·사진 인증·A/S 재방문으로 원가 상승.
핵심가설: 라우팅·부품 매칭·현장 체크리스트 자동화 → 1회 해결률↑, 재방문↓.
지표: 1회 해결률, 재방문율, 평균 작업시간, CS 응답 SLA, NPS.
GTM: 파트너 한정 베타(10~30팀) → 데이터 확보 → 유료 전환.
시나리오 B: 제조·도매(작업지시·검수·출하)
문제정의: 종이 지시서·사진 검수·불량 원인 추적 어려움.
핵심가설: LLM 보조 입력 + 컴퓨터비전 샘플링 검사 → 품질 편차↓, 리드타임↓.
지표: 불량률, 리드타임, 재작업률, 작업 인당 처리량, 클레임율.
GTM: 1~2개 라인에 한정 POC → 주 단위 개선 루프.
시나리오 C: 물류(피킹·패킹·배차)
문제정의: 숙련도 의존, 피킹 동선 비효율, 배차 감으로 결정.
핵심가설: 수요예측 + 동선 최적화 + 작업자 가이드 → 처리량↑, OT↓.
지표: 주문 처리시간, 시간당 처리량, 오집하율, OT 시간, 반품률.
GTM: 시간대·상품군별 세그먼트 실험 → 성과 구간 확장.
정부지원사업을 '성장 가속장치'로 쓰는 요령
지원사업은 자금 조달 수단이자 검증 프레임입니다.
저는 아래 흐름을 추천드립니다!
문제정의 중심 제안서: 기술 나열보다 현장 KPI와 개선 루프를 1페이지에 요약해요.
데이터 계획: 어떤 데이터를 언제, 어떻게 수집·라벨링·보관할지 미리 정해요.
주 단위 성과 보고: 가설–실험–결과–개선의 반복 속도를 수치로 보여주세요.
전환계획: PoC→파일럿→부분 상용→전사 확장 로드맵을 3단계로 그려요.
유닛이코노믹스: CAC·LTV, 절감·증가 금액을 주 단위로 업데이트해요.
이렇게 설계하면 심사자·투자자 관점에서도 "이 팀은 실행한다"는 신뢰가 생깁니다.
팀 구성: 내부 역량 + 외부 파트너의 하이브리드
초기에는 도메인 오너(현장 리더), 프로덕트 오너(문제정의·실행), 데이터/엔지니어(자동화·품질)
삼각 편제가 가장 안정적이었습니다.
여기에 검증 속도를 올리기 위해 외부 파트너를 병행하면 좋습니다!
저는 과거에 외주 파트너로 똑똑한개발자와 함께 일하면서,
다음 두 가지가 특히 도움이 되었습니다~
표준 레이어를 초기에 단단히
: 권한·로그·디자인 QA·배포 체계를 빠르게 세팅해
실험 실패가 운영 리스크로 번지지 않도록 했어요.
실험 속도를 유지하는 구조
: 프로토타입/파일럿/운영 코드를 분리해,
한쪽에서 실험해도 다른 한쪽 서비스 안정성을 해치지 않게 했어요.
덕분에 현장 피드백을 주 단위로 수렴하고, 다음 주에 바로 반영하는 사이클을 만들 수 있었습니다.
이런 엔지니어링 운영 감각을 이해하는 파트너와의 협업은
초기 팀의 학습 속도를 확실히 끌어올릴 수 있는 방안이 됩니다.
투자 관점에서 본 '사고 싶은 팀'의 시그널
사업개발자로 여러 투자 미팅을 동행하며 느낀 포인트를 공유합니다.
문제정의의 일관성: 기능이 늘어도 ‘무엇을 개선하려는지’ 문장이 흐트러지지 않아요.
데이터의 생활화: 지표가 월간 리포트에만 있지 않고, 주간 운영 회의에서 살아 움직여요.
현장 언어: 고객 인터뷰가 포장되지 않고, 불편한 진실도 지표로 드러납니다.
전환 설계: PoC 이후 전사 확장 비용과 리스크가 수치로 준비되어 있어요.
유닛이코노믹스 근거: 절감·증가 금액의 산식과 데이터 출처가 명확해요.
이런 팀은 기술 스택이 바뀌어도 사업은 앞으로 갑니다.
투자자는 그 나아가는 힘과 가능성을 봅니다.
AI가 코드를 대신 써주는 시대에도,
현장의 언어로 문제를 정의하고 운영을 바꾸는 팀이 승리합니다.
저 역시 매일 현장에서 부딪히며 이런 포인트들을 가장 중점으로 두고 프로젝트를 진행합니다.
오늘의 내용이 창업을 준비하고 시작하는 분들께 모두
큰 도움이 되었으면 좋겠습니다!
오늘도 읽어주셔서 감사합니다~
