다시 창업을 준비하며 - 9

AI 툴, 많아질수록 왜 더 멀게 느껴질까?

얼마 전 업계 지인이 저에게 물었습니다.

“이제 Codex가 대세라던데, 우리도 Claude Code에서 바꿔야 할까요?”

또 다른 사람은

“MCP라는 표준이 떴다는데, 곧 안 쓰면 뒤처지는 거 아닌가요?”

라고 하더군요.

듣고 있자니, 한 가지 아이러니가 떠올랐습니다.

AI 툴은 넘쳐나는데,

정작 본인의 회사에 꼭 필요한 게 뭔지 더 헷갈려지고 있다는 사실입니다.

도구가 늘어날수록 접근성은 왜 떨어질까

Copilot, Cursor, Claude Code, Codex...

매주 아니 매일 새로운 업데이트가 등장합니다.

MCP(Model Context Protocol) 같은 표준을 활용한 새로운 도구들도 매일 생깁니다.

사용할 수 있는 툴들이 다양해지고 많은 문제를 해결하지만,

실제 우리 팀의 문제에 어떤 게 맞는지는 판단하기 어렵습니다.

그래서 기업 입장에서는 “툴을 도입하자”가 아니라,

“검토하고, 보안 확인하고, 예산 배정하는 과정”이 점점 더 복잡해집니다.

결국 툴은 많아졌는데, 실제 쓰는 건 몇 개 안 되는 상황이 반복됩니다.

이럴 때 필요한 건 툴을 하나하나 비교하는 게 아니라,

여러 툴을 오케스트레이션 해주는 상위 개념입니다.

- 사용자 입장: 목표만 말하면, 어떤 툴이 필요한지 자동으로 조합해주는 구조.

- 기업 입장: 개별 구독 대신, 하나의 상위 구독으로 다양한 툴을 호출하고 비용을 예측할 수 있는 구조.

- 개발자 입장: 수익 분배 모델을 통해 안정적인 인센티브를 얻고, 더 많은 사용자에게 도달할 수 있는 구조.

생각해보면 넷플릭스 이전에도 영화는 충분히 많았습니다.

하지만 흩어져 있었고, 사용자는 일일이 찾아다녀야 했죠.

지금의 AI 툴 시장도 비슷합니다.

툴은 넘쳐나는데, “내게 맞는 것”을 고르고 쓰기에는 접근성이 너무 떨어집니다.

바이브코딩이 주류가 된다면, 그 위에는 반드시 오케스트레이션 + 상위 구독 플랫폼이 필요합니다.

AI는 점점 더 강력해지고, MCP와 에이전트 툴은 매일 쏟아집니다.

하지만 중요한 건 “우리 회사, 우리 팀, 내 프로젝트에 어떤 툴이 실제로 도움 되는가”입니다.

툴이 많아질수록 접근성은 오히려 떨어집니다.

그리고 바로 그 지점을 해결하는 모델이, 다음 시대의 승자가 될 것입니다.

� 여러분의 회사는 지금 어떤 기준으로 AI 툴을 고르고 있나요?