Gen AI 시대,
스위칭 코스트는 점점 사라진다
유저를 락인시키는 힘은 UX에 있다
안녕하세요, 카카오벤처스 투자팀입니다.
투자팀은 늘 창업 초기 단계에 있는 스타트업들과 함께 하며 시장 동향을 살피고 있는데요. 그러다 보면 궁금증과 고민이 생겨서 팀 안팎으로 많은 이야기를 나누게 됩니다. 아마 시장에 관심을 가진 분이라면 누구나 저희와 비슷한 상황에 있으실 듯합니다. 생각은 다양할수록, 대화는 깊을수록 좋기 때문에 저희가 가졌던 생각의 일부를 앞으로 하나씩 공유해 드리고자 합니다. 창업자, 투자자, 혹은 시장에 흥미를 가지신 분들께 조금이나마 도움이 되길 바랍니다.
Gen AI 시대, 어떤 AI 서비스가 살아남을까?
언젠가부터 이런 경험 한 번쯤 해보셨을 겁니다. 오랫동안 익숙하게 써온 툴이 있었는데, 어느 순간 새로 등장한 AI 기반 툴을 써봤더니 너무 편리해서 기존 툴을 자연스럽게 놓게 된 거죠. 마음먹고 갈아탄 것도 아닌데 말입니다.
바야흐로 지금은 툴을 바꾸는 데 따르는 ‘전환비용(Switching Cost)’이 점점 사라지고 있는 시대입니다. 전환비용이란 새로운 제품이나 서비스로 바꾸기 위해 사용자가 감수해야 하는 시간과 노력, 익숙함을 포기하는 과정에서의 손실을 말합니다.
* Gen AI란?
생성형 AI(Generative AI)의 줄임말로, 새로운 콘텐츠를 '생성'할 수 있는 인공지능 모델을 뜻합니다. Gen AI는 텍스트, 이미지, 음성, 코드, 영상 등 다양한 형태의 결과물을 직접 만들어낼 수 있는 능력을 갖추고 있다는 점이 핵심입니다.
기존 툴의 경쟁력을 무너뜨리는 AI의 진화
예전엔 어떤 툴 하나에 적응하려면 시간이 꽤 걸렸습니다. 히스토리를 학습시키고, 단축키를 익히고, 사용자 설정값을 다듬는 일이 필수였으니까요. 이런 ‘러닝 커브’ 자체가 PMF(Problem Market Fit)의 일부였죠.
처음엔 불편하지만 자꾸 쓰다 보면 손에 익고, 커스터마이징과 룰 세팅, 단축키 같은 사용자 행동 데이터가 쌓여 점차 ‘나만의 툴’로 진화하는 구조였습니다. 즉 히스토리 중심의 PMF(Post-Market Fit) 공식이었던 것이죠.
하지만 지금은 어떨까요?
AI는 히스토리를 ‘생략’하고도 높은 만족도를 줍니다.
예를 들어, 이메일 정리 SaaS만 봐도 그렇습니다. Superhuman은 단축키 기반으로 사용자의 손에 익는 데에 집중한 반면, Shortwave는 그냥 인박스를 한 번 import만 해도, AI가 스스로 사용자의 정리 원칙을 추론해 알아서 정리해주고 있습니다.
© Shortwave결국 ‘나의 노하우’를 학습시킬 필요 없이, 처음부터 거의 완성형인 셈인데요. PMF가 ‘서서히 쌓이는 것’에서 → ‘등장과 동시에 만족도 90점 이상’으로 점프한 셈입니다. 그 결과, 스위칭 코스트는 점점 의미가 없어지고 있는 겁니다.
이어지는 글에서는 다음과 같은 내용을 더 자세히 다뤄보았습니다.
• 스위칭 코스트가 사라진 세상, 히스토리 학습은 이제 의미 없다?
• 그럼에도 불구하고, 스위칭 코스트가 아직 남아있는 영역 3곳은?
• AI 서비스의 생존 조건은 OOO이다
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