글: Leo, 심조권
여러분은 왜 제조업은 자동차 한 대를 생산하는 데 드는 비용을 분 단위로 정확하게 계산할 수 있고 소매업은 각 상품의 재고를 정밀하게 추적할 수 있지만, 로펌이나 회계법인, 컨설팅 회사는 자신들의 가장 중요한 자원인 ‘시간’에 대해서는 아예 모르고 있는지 생각해본 적이 있나요? 저는 이 문제가 오랫동안 궁금했는데, 최근 Laurel이 1억 달러 규모의 시리즈C 펀딩을 성공적으로 마친 것을 알게 되면서 그 해답을 찾았습니다. 이 회사는 AI를 활용해 수조 달러 규모 지식산업의 근본적인 문제를 해결하고 있습니다. 바로 지식근로자의 시간을 ‘보이게’, ‘측정 가능하게’, ‘최적화 가능하게’ 만드는 것이죠.
저는 깊이 조사한 결과, Laurel이 단순히 시간 기록 이상의 일을 하고 있다는 것을 알게 되었습니다. 그들은 창업자 라이언 알샤크(Ryan Alshak)가 말하는 ‘타임 인텔리전스(Time Intelligence) 과제’—즉 지식기반 산업에서 시간 투입과 비즈니스 성과를 정확히 연결하지 못하는 문제—를 해결하기 위해 세계 최초의 AI 기반 타임 플랫폼을 구축하고 있습니다. AI 시대에 인적 자본을 측정하고 이해하는 것은 더 이상 ‘선택 사항’이 아니라 생존을 좌우하는 핵심 기업 요구사항이 되었습니다. 이번 펀딩은 IVP가 리드했으며 GV(Google Ventures), 01A가 참여했고, 신규 투자자로는 DST Global, OpenAI의 케빈 웨일(Kevin Weil), 알렉시스 오하니안(Alexis Ohanian), GitHub CTO 블라디미르 페도로프(Vladimir Fedorov) 등이 이름을 올렸습니다.
6분 단위로 장부를 쓰는 고통과 각성
문제의 근원은 전문 서비스 업계가 수십 년간 고수해온 작업 방식으로 거슬러 올라갑니다. 변호사, 회계사, 컨설턴트는 고객에게 시간당 요금을 청구하기 위해 6분 단위로 자신의 작업 시간을 기록해야 합니다. 라이언 알샤크는 변호사 시절 이러한 고통을 직접 경험했습니다. “바쁜 토요일 밤, 500명의 손님을 위한 요리를 준비하면서 동시에 사용한 재료 하나하나를 기록하라는 것과 같았다. 이런 프로세스는 집중력을 떨어뜨릴 뿐 아니라 인간적이지도 않다”고 그는 말합니다.
그의 좌절감을 충분히 이해할 수 있습니다. 복잡한 법률 분석을 막 끝낸 후, 머릿속이 가장 선명한 순간에 갑자기 멈춰서야 합니다. “내가 자료를 검색한 데는 얼마나 걸렸지? 메모 작성을 위해 몇 분을 썼지? 고객과 통화한 내용은 무엇이었지?” 이렇게 반복되는 작업 중단은 효율성을 저하시킬 뿐 아니라, 전문가들이 지적 서비스 제공자가 아니라 감시받는 공장 노동자처럼 느끼게 합니다.
알샤크의 깨달음은 아주 단순했습니다. “왜 내가 기계에게 내가 무엇을 했는지를 알려줘야 할까? 오히려 기계가 나에게 내가 무엇을 했는지 알려주는 건 안 될까?” 이 질문 뒤에는 역설적인 통찰이 숨어 있습니다. 변호사, 회계사, 컨설턴트는 실제로 자신이 수행한 많은 작업을 잊어버리기 때문에 청구액이 부족한 상태입니다. 기업(구매자) 입장에서는 추가 수익이 발생하고, 전문가(사용자) 입장에서는 시간 절약이 가능한 이중 혜택 구조는 회사를 설립하기에 완벽한 기반이 됩니다.
이런 고통은 제가 생각했던 것보다 훨씬 보편적입니다. Laurel의 데이터에 따르면 전문가들은 평균적으로 매일 28분 이상의 청구 가능 시간을 기록 누락으로 잃고 있습니다. 시간당 평균 375달러 요금 기준으로, 전문가 한 명당 하루 175달러의 추가 수익이 발생한다는 의미입니다. 수백 명의 전문가를 고용한 대형 법인의 경우 이 금액은 엄청난 수치입니다.
AI가 시간 기록을 재정의하는 네 가지 핵심 요소
Laurel의 솔루션은 직관적으로 들리지만, 실제로 구현하려면 매우 복잡한 기술적 도전이 필요합니다. 제가 파악한 바로는, 진정한 엔드투엔드 자동화를 실현하려면 네 가지 기술적 난관을 해결해야 하며, 각각 상당한 기술 장벽이 존재합니다.
첫 번째 도전은 디지털 발자국(Digital Footprint) 추적입니다. Laurel은 Slack, Microsoft Outlook, Zoom 등 사용자가 이용하는 모든 디지털 프로그램과 통합되어야 합니다. AI가 전문가의 다양한 플랫폼에서의 모든 활동을 ‘볼 수’ 있어야만, 그들의 작업 궤적을 정확히 재구성할 수 있기 때문입니다. 이는 사용자의 디지털 작업 환경 전반에 걸쳐 감지되지 않는 무감각한 모니터링 시스템을 설치하는 것과 같습니다. 클릭, 문서 편집, 전화 통화 하나까지 모두 기록합니다.
두 번째는 AI 애플리케이션의 심층적 통합입니다. Laurel은 이 디지털 발자국을 처리하기 위해 여러 종류의 AI 기술을 사용합니다. 데이터 군집화 알고리즘은 관련 작업을 그룹화하고, 머신러닝 모델은 작업을 고객 및 프로젝트에 할당하며, 생성형 AI는 작업 설명을 작성하고, 마지막으로 머신러닝이 작업을 코드화하여 분류합니다. 단순히 ChatGPT 인터페이스를 붙이는 것이 아니라, 전문 서비스 업무 프로세스에 특화된 AI 시스템을 구축한 것입니다.
세 번째 요소는 인간과 기계의 정교한 협업 구조입니다. 시스템은 사용자를 위해 초안 형태의 시간표를 생성하고, 사용자는 이를 추가하거나 삭제, 수정할 수 있습니다. 이 ‘사람 중심(Human-in-the-Loop)’ 설계는 정확성을 보장하면서도 AI가 지속적으로 학습하고 개선될 수 있도록 합니다. 사용자의 모든 상호작용이 시스템을 더욱 스마트하게 만들며, 긍정적인 피드백 루프를 형성합니다.
네 번째 단계는 기존 청구 시스템과의 원활한 연동입니다. 사용자가 시간표를 확인하면, 시스템은 데이터를 자동으로 법인의 청구 시스템에 전송하여 백오피스 운영은 그대로 유지됩니다. 전문가의 업무 경험은 ‘시간표 작성’에서 ‘시간표 검토’로 바뀌며, 심리적 부담이 크게 줄어듭니다.
전체 프로세스의 묘미는 사용자의 업무 습관을 강요하지 않고, 배경에서 조용히 작동한 후 최종 확인만 요청한다는 점에 있습니다. 이와 같은 설계 철학은 깊이 있는 제품 사고를 반영합니다. 최고의 기술은 눈에 보이지 않아야 하며, 복잡한 일을 단순하게 만들어야지, 새로운 학습 부담을 주어서는 안 된다는 것입니다.
법률 기술 실패자에서 AI 시대의 선구자로
Laurel의 성공은 순탄치 않았으며, 사실상 완전한 부활을 경험했습니다. 이 회사는 2016년 처음 ‘Time by Ping’이라는 이름으로 설립되었지만 초기 몇 년간은 진척이 없었습니다. 알샤크는 두 가지 주요 문제를 인정합니다. 법조업이라는 단일 시장에 지나치게 집중했고, 당시 자연어 처리 기술이 아직 충분히 성숙하지 않았다는 점입니다.
전환점은 2022년, 알샤크가 OpenAI GPT-3의 조기 접근 권한을 얻었을 때 찾아왔습니다. 그는 모든 작업을 중단하고 제품을 완전히 재구성하겠다는 대담한 결정을 내렸습니다. 스타트업 업계에서는 극히 드문 일입니다. 대부분의 사람들은 “절대 다시 만들지 말고, 지속적으로 반복 개선하라”고 조언합니다. 하지만 알샤크는 전통적인 통념에 반하는 길을 선택했고, 이는 진정한 창업가 정신—더 큰 비전을 위해 막대한 위험을 감수할 용기—를 보여줍니다.
2022년 11월 ChatGPT가 출시되면서 전 세계의 AI에 대한 인식이 일변도로 바뀝니다. 알샤크는 이 변화를 이렇게 표현합니다. “사람들이 나를 광기 어린 인간이라며 외면하던 시절에서, 기업들이 오히려 나에게 도움을 요청하며 전화를 걸어오는 상황으로 바뀌었다.” 이 극적인 변화 덕분에 회사는 지난 24개월 동안 계약 가치를 0에서 2600만 달러로 폭발적으로 성장시켰습니다.
회사 이름을 Laurel로 변경한 것은 단순한 브랜드 리뉴얼이 아니라, 회사 문화와 핵심 가치의 전면적 업데이트를 의미합니다. 이름 선택에도 깊은 의미가 담겨 있습니다. 알샤크는 일반적인 스타트업 이름이 아닌, 1600년대든 2000년대든 4000년대든 언제나 어울릴 수 있는 영원한 느낌의 이름을 원했습니다. ‘Laurel(월계수)’는 고대 그리스에서 시와 스포츠에서의 성취를 상징하며, 사람들이 자신의 시간표를 볼 때 두려움이나 우울함이 아니라 자부심을 느끼기를 바랐습니다.
이 부활 이야기는 저를 깊이 감동시킵니다. 빠르게 변화하는 기술 환경 속에서 때로는 가장 용기 있는 선택이 기존 방향을 고집하는 것이 아니라, 실수를 인정하고 방향을 완전히 전환하는 것임을 보여줍니다. Laurel의 사례는 진정한 혁신이 종종 ‘완전히 새로 시작한다’는 결단과 용기를 필요로 함을 증명합니다.
왜 지금이 AI 시간 관리 폭발의 완벽한 시기인가?
왜 Laurel이 이 시점에서 이토록 큰 성공을 거둘 수 있었는지 오랫동안 고민했습니다. 세 가지 핵심 요인이 완벽하게 맞물린 결과라고 생각합니다. 기술 성숙도, 시장 교육, 그리고 비즈니스적 긴박성입니다.
기술적 돌파구가 기본입니다. 지난 몇 년간 대규모 언어 모델(LLM)은 복잡한 업무 컨텍스트를 정확히 이해할 수 있는 수준에 도달했습니다. 단순한 언어 이해를 넘어서, 고차원적 의도를 구체적인 실행 단계로 분해할 수 있다는 점이 중요합니다. “고객 ABC의 M&A 프로젝트를 위해 딜리전스 체크리스트를 준비한다”고 말할 때, AI는 어떤 법률 분야가 필요한지, 어떤 문서 유형을 포함해야 하는지, 얼마나 걸릴지 등을 이해해야 합니다. 이러한 미세한 수준의 이해 능력은 몇 년 전만 해도 불가능했습니다.
시장 교육의 변화 역시 핵심입니다. ChatGPT의 광범위한 보급으로 가장 보수적인 전문 서비스 기관조차 AI 기술을 받아들이기 시작했습니다. 흥미로운 현상을 발견했습니다. 2018~2019년 알샤크가 로펌에 AI를 소개했을 때, “클라우드 컴퓨팅이 미래인지 확신이 없고, AI는 무엇인지조차 모른다”는 반응이었지만, 지금은 동일한 기업들이 적극적으로 AI 도입 방법을 문의하고 있습니다. 이러한 시장 심리의 변화는 Laurel과 같은 기업에게 전례 없는 기회를 열어주었습니다.
비즈니스적 긴박성은 경제 환경 변화에서 비롯됩니다. 경기 침체 속에서 전문 서비스 기관은 전례 없는 효율성 압박을 받고 있습니다. 고객들은 더 이상 낮은 효율에 대해 지불하길 원하지 않으며, 고정 가격 모델이 점점 보편화되고 있습니다. 이는 각 서비스의 실제 비용을 정확히 파악해야 한다는 것을 의미합니다. IVP의 아자이 바시(Ajay Vashee)가 말하듯, “긴축 경제에서 돈을 팔 때, 많은 잡음을 잘라낼 수 있다.” Laurel은 기능을 팔지 않습니다. 실질적인 수익 증가를 팔고 있으며, 이는 어떤 경제 환경에서도 설득력이 있습니다.
또 하나 중요하지만 간과되는 요소는 AI 투자 수익률(ROI) 측정에 대한 수요입니다. 기업들은 앞으로 5년간 AI에 1조 달러 이상을 투자할 계획이지만, 이러한 투자의 효과를 측정하는 방법은 여전히 ‘블랙박스’입니다. 대부분의 기업은 설문조사나 사용률을 대리 지표로 활용하지만, 이는 정확하지 않습니다. Laurel의 시간 데이터 플랫폼은 정량적이고 검증 가능한 AI 효과 측정을 제공하며, 주주들에게 AI 투자 가치를 입증해야 하는 기업들에게 귀중한 자산이 됩니다.
이러한 다중 요인의 융합은 Laurel의 급속한 성장을 위한 완벽한 조건을 만들었습니다. 데이터에 따르면, 지난 12개월 동안 연간 반복 수입(ARR)이 300% 증가했고, 사용량은 500% 늘었으며, 현재 미국, 영국, EU, 호주, 캐나다의 100여 개 상위 로펌, 회계법인, 컨설팅 회사와 협력하고 있습니다. 이 수치들 뒤에는 근본적인 변화 압력을 받는 업계의 집단적 각성이 반영되어 있습니다.
고객 성공 사례 뒤에 숨은 본질적 가치
저는 항상 최고의 제품 검증은 고객의 진짜 피드백에서 나온다고 생각합니다. Laurel은 이 면에서 인상적인 성과를 보여줍니다. 투자사 IVP에 따르면, 이들은 각 고객으로부터 모두 만점인 10점의 고객 만족도를 받은 유일한 회사였습니다. 그러나 저는 이 숫자 뒤에 숨은 이야기에 더 관심이 있습니다.
Ernst & Young의 파트너이자 세무 전환 책임자 매트 뉴니스(Matt Newnes)의 피드백은 특히 설득력 있습니다. “저는 직접 Laurel이 우리의 시간 인텔리전스 접근 방식을 어떻게 변화시키는지 경험했습니다. 과거 수동적인 시간 기록 및 입력 프로세스는 이제 기술적으로 크게 혁신되었습니다. Laurel은 직원들이 작업 시간을 더 포괄적으로 기록하도록 도울 뿐 아니라, 팀의 업무 방식을 깊이 있게 이해할 수 있도록 도와주며, 모범 사례를 식별하고 고객에게 최고의 결과를 제공할 수 있도록 합니다. 이것은 우리에게 가장 영향력 있는 AI 투자 중 하나로 입증되었습니다.”
이 말은 저로 하여금 더 깊은 질문을 하게 만듭니다. 시간 기록의 가치는 청구의 정확성을 넘어서, 업무 패턴에 대한 통찰에 있습니다. 기업이 효율적인 작업과 비효율적인 작업의 차이를 명확히 볼 수 있을 때, 모범 사례를 표준화하고 전체 팀의 성과를 향상시킬 수 있습니다. 조직 학습의 가치는 직접적인 수익 증가보다 더 중요할 수 있습니다.
Reed Smith 글로벌 로펌의 최고 혁신 책임자 데이비드 커닝엄(David Cunningham)의 견해도 시사적입니다. “로펌들이 AI와 고정 가격의 영향을 평가할 때, 적은 노력으로 정교한 인텔리전스를 얻는 것은 내부뿐 아니라 고객에게 제공하는 가치를 재정의하는 데 매우 중요하다.” 여기서 핵심어는 ‘정교한 인텔리전스(fine-grained intelligence)’입니다. 거친 시간 통계가 아니라 전략적 의사결정을 이끌 수 있는 심층적 통찰입니다.
회계법인 GHJ의 대표 파트너 톰 배리(Tom Barry)의 말은 인상 깊습니다. “이 플랫폼에서 얼마나 많은 비즈니스 통찰을 얻을 수 있는지 아시나요? 우리는 장기적 게임을 보고 있습니다. 단순히 시간을 추적하는 도구를 넘어섭니다.” 도구 사고에서 플랫폼 사고로의 전환은 제가 보기에 Laurel의 진정한 경쟁 우위입니다.
재무 데이터 측면에서, Laurel을 사용한 고객들은 이익이 4~11% 증가했다고 보고합니다. 이는 전문가 한 명당 하루 평균 28분의 추가 청구 가능 시간과 실현률 1~4% 향상에서 비롯됩니다. 이 수치들은 빅포의 독립 감사로 검증되었습니다. 더 중요한 것은, 전문가들이 수동적인 시간 입력에 소요되는 시간을 80% 절약했다는 점입니다. 이로써 비즈니스 개발, 관계 관리, 전략적 사고와 같은 고부가가치 업무에 집중할 수 있게 되었습니다.
이러한 성공 사례들은 저에게 더 큰 그림을 보여줍니다. Laurel은 시간 기록 문제를 해결하는 것을 넘어서, 전문 서비스의 업무 방식 자체를 재정의하고 있습니다. 시간이 보이고 최적화될 수 있게 되면, 전체 산업의 효율성과 가치 창출 능력은 근본적으로 향상됩니다.
시간 기록에서 시간 인텔리전스로의 3단계 비전
Laurel을 연구하면서, 알샤크가 명확한 3단계 전략 비전을 가지고 있다는 것을 알게 되었고, 이러한 장기적 사고에 깊이 감명받았습니다. 단순한 제품 로드맵이 아니라, 지식노동의 미래에 대한 깊은 성찰입니다.
첫 번째 단계는 ‘기계가 인간보다 더 효과적이고 정확하게 시간을 기록할 수 있음’을 입증하는 것입니다. 이 단계의 핵심은 올바른 타깃 시장을 선택하는 것입니다. 즉 시간을 기록해야 돈을 벌 수 있는 법률, 회계, 컨설팅과 같은 산업입니다. 이 산업들은 기존의 업무 프로세스와 높은 실행 압박(시간을 기록하지 않으면 직장을 잃을 수 있음), 그리고 자동화 달성 시 명확한 ROI를 가지고 있습니다. 그래서 Laurel은 모든 지식근로자가 아닌 전문 서비스 업계에서 시작한 것입니다.
두 번째 단계는 훨씬 더 야심찹니다. 기계가 우선 생성한 시간 데이터를 활용해, 이 산업들이 시간 기반 청구를 중단하고 결과 기반 청구로 전환하는 것입니다. 알샤크는 찰리 멍거(Charlie Munger)의 말을 인용합니다. “동기 부여 방식을 알려주면, 그들의 행동을 예측할 수 있다.” 그는 미국 GDP의 20%를 차지하는 산업의 인센티브 구조를 재설계해, 활동을 생성하는 것을 멈추고 효율적인 결과를 만들어내도록 만들 수 있다고 믿습니다. 투입 중심에서 산출 중심으로의 전환은 전문 서비스 산업의 비즈니스 모델을 완전히 바꿔놓을 수 있습니다.
세 번째 단계는 가장 야심찬 목표입니다. 결과 기반 세상에서도 사람들은 여전히 시간 투입을 이해해야 합니다. “나는 레버리지가 있는 일에 시간을 쓰고 있는가?”라는 질문을 스스로 해야 하기 때문입니다. 이 단계의 목표는 시간 데이터의 가치를 모든 기업 조직으로 확장해, 모든 지식근로자가 자신의 시간 배분을 이해하고 최적화하도록 돕는 것입니다.
이 비전의 핵심 통계는 사색하게 만듭니다. 평균 지식근로자는 하루 9시간을 일하지만, 그중 3시간만이 레버리지 있는 가치를 창출합니다. 즉 6시간이 낭비되는 것입니다. 이 중 3시간은 AI 에이전트가 해야 할 일을 하고, 나머지 3시간은 아예 아무도 해서는 안 되는 일을 하고 있습니다. 전 세계 지식근로자 수를 기준으로 계산하면, 인간이 더 이상 할 필요 없는 작업에 64억 년의 시간이 낭비되고 있습니다. 이것이 바로 Laurel의 기회 영역입니다.
이러한 사고방식은 매우 시사적입니다. 많은 스타트업은 현재 존재하는 문제 해결에 집중하지만, Laurel은 기존 문제를 해결하면서도 미래 가능성의 인프라를 창출하고 있습니다. 시간 데이터는 더 나은 청구를 위한 것이 아니라, 인간의 업무를 이해하고 최적화하는 기반이 됩니다. AI 시대에 이러한 이해는 더욱 중요해집니다. 어느 업무를 기계에 맡기고, 어느 업무에 인간의 독특한 가치를 투입해야 하는지 알기 위해서 말입니다.
AI 시대 전문 서비스의 공급망 혁명
Laurel을 깊이 이해하면서 흥미로운 비유를 발견했습니다. 그들은 지식노동을 위한 ‘공급망 가시성(Supply Chain Visibility)’을 구축하고 있는 것입니다. 이 개념은 저로 하여금 전체 산업에 대해 완전히 새로운 인식을 갖게 했습니다.
알샤크는 주목할 만한 관점을 제시합니다. “아무도 진정으로 시간 투입과 결과 산출을 매핑한 적이 없다. 법률 및 회계 업계는 투입(시간)을 이해하는 데 능하지만, 가치를 가격 책정하는 데는 여전히 어려움을 겪는다. 반면 컨설팅 및 금융 서비스 업계는 가치를 이해하지만, 실제 창출 비용에 대해서는 아예 모른다.” 이러한 인식의 사각지대는 다른 산업에서는 이미 오래전 해결되었지만, 세계 GDP의 50% 이상을 차지하는 지식노동 분야에서는 공급망이 제대로 드러난 적이 없습니다.
이 비유는 제조업의 변화 과정을 떠올리게 합니다. 도요타의 리ーン 생산 시스템은 모든 단계의 효율성과 낭비를 보이게 함으로써 제조업을 혁신했습니다. 그러나 지식노동에서는 여전히 산업혁명 이전 상태입니다. ‘재고(미완료 작업)’, ‘대기 시간(비효율 회의 및 프로세스)’, ‘불량(재작업 문서)’ 등이 일상 업무 속에 숨어 있으며, 정량화되고 최적화되지 못하고 있습니다.
Laurel의 시간 인텔리전스 플랫폼은 지식노동을 위한 최초의 진정한 ‘공급망 관리 시스템’을 만들고 있습니다. 시간 추적을 넘어서 업무 프로세스를 분석하고, 병목을 식별하며, 자원 수요를 예측하고, 최적화 제안을 제공합니다. 이 능력은 AI가 대규모로 배치되는 맥락에서 특히 중요해집니다. 기업은 AI 도구의 진정한 투자 수익률을 모호한 만족도 조사가 아니라 정확한 데이터로 알아야 하기 때문입니다.
저는 이 공급망 사고의 전환이 깊은 영향을 미칠 것이라고 생각합니다. 전문 서비스 기관이 제조업체가 생산라인을 관리하듯 지식노동을 관리하기 시작하면 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다. 프로젝트 비용과 시간을 정확히 예측하고, 자동화에 가장 적합한 업무 유형을 식별하며, 팀 구성과 업무 배분을 최적화하고, 프로젝트 건강 상태를 실시간으로 모니터링하며 즉시 조정할 수 있습니다.
이것은 또한 왜 Laurel이 고객에게 4~11%의 이익 증가를 제공할 수 있는지를 설명합니다. 단순히 더 정확한 시간 기록 때문이 아니라, 공급망 최적화를 통해 달성된 체계적인 효율성 향상 때문입니다. 지식노동의 ‘생산 과정’ 전체를 볼 수 있게 되면, 최적화 기회는 명확히 보이게 됩니다.
투자 관점에서 보면, 이 공급망 혁명의 시장 기회는 엄청납니다. IVP의 아자이 바시는 말합니다. “전문 서비스는 수조 달러의 글로벌 경제 활동을 나타내지만, 이 기업들은 핵심 자원인 ‘시간’에 대해 기본적인 가시성조차 갖추지 못한 채 운영되고 있다. 시간 인텔리전스 과제를 해결함으로써, Laurel은 보다 광범위한 AI 전환을 위한 플랫폼을 창출하고 있다.” 이는 단순한 소프트웨어 도구가 아니라, 전체 산업의 디지털 전환을 위한 인프라입니다.
창업자의 시간 철학과 사명 중심 경영
알샤크의 개인 이야기를 알게 되면서, 저는 Laurel의 사명에 대해 더 깊은 이해를 하게 되었습니다. 이는 단순한 비즈니스 프로젝트가 아니라, 개인적 경험에 뿌리를 둔 사명 중심의 기업입니다.
알샤크는 자주 죽음에 대해 생각합니다. 다소 무겁게 들릴 수 있지만, 바로 이 시간의 유한성에 대한 깊은 인식이 Laurel의 핵심 이념을 형성했습니다. 회사의 AI 채팅 인터페이스 이름조차 ‘모리(Mori)’인데, 라틴어 ‘멘토 모리(Memento Mori, 너는 반드시 죽는다)’를 기리는 것입니다. 죽음에 대한 사고는 부정적이기보다, 매 순간의 가치를 소중히 여기게 하는 일종의 상기입니다.
가장 감동적인 것은 그가 어머니에 대해 공유한 이야기입니다. Laurel의 설립은 어머니의 죽음과 밀접하게 연결되어 있습니다. 2018년 시드 펀딩을 받은 지 몇 주 후, 어머니는 암으로 세상을 떠났습니다. 알샤크는 말합니다. “삶의 마지막 순간, 어머니와 함께한 1분은 다른 어떤 일을 하며 보낸 100만 분보다 더 가치 있었다. 나는 시간 기록 회사를 세우는 것이 아니라, 사람들이 ‘나는 원하는 방식으로 시간을 보내고 있는가?’를 이해하도록 돕는 회사를 세우고 있다는 것을 깨달았다.”
이 개인적 사명은 회사의 핵심 가치로 전환되었습니다. 알샤크는 세상의 ‘거울’이 되기를 원하며, “우리는 돈에는 매우 신경 쓰지만, 시간에는 매우 무심하다. 이는 근본적으로 뒤집힌 사고방식이다”라는 교훈을 세상에 전파하고자 합니다. 그는 마치 78년의 수명, 4000주라는 시간을 가진 것처럼 살아가며, 매 순간을 의미 있게 살고자 합니다.
이러한 시간 철학은 Laurel의 제품 설계에도 깊이 반영됩니다. 회사의 그리스어 어원은 흥미롭습니다. 알샤크는 그리스어에 시간을 나타내는 두 단어가 있다고 말합니다. ‘크로노스(chronos, 시계 시간)’와 ‘카이로스(kairos, 의미 있는 순간)’. Laurel은 크로노스만 추적하는 것이 아니라, 사람들이 의미 있는 일에서 시간의 충만함을 느끼고, 비효율적인 과업에서는 시간의 흐름을 느끼지 않도록 카이로스를 최적화하는 데 목적이 있습니다.
사명 중심의 경영은 회사의 장기 비전에도 반영됩니다. 알샤크는 Laurel이 영어 표현에서 ‘월요일부터 금요일까지 아침 9시에서 오후 5시’라는 개념을 사라지게 하고 싶다고 말합니다. 그는 미래에는 인간이 하루 3~4시간만 일하면서도 지금보다 2~3배 더 많은 가치를 창출할 수 있다고 믿습니다. 이는 유토피아적 공상이 아니라, AI 기술 발전에 기반한 합리적 전망입니다.
저는 이러한 사명감이 Laurel의 진정한 경쟁 우위라고 생각합니다. 점점 동질화되는 기술 산업에서 진정한 차별화는 종종 창업자의 깊은 동기와 가치관에서 비롯됩니다. 회사가 단순히 돈을 벌기 위한 것이 아니라, 깊이 공감하는 문제를 해결하기 위한 것일 때, 그 열정은 제품, 팀, 고객 경험의 모든 측면에 전달됩니다.
일과 가치 창조의 미래를 재정의하다
Laurel을 연구하면서 저는 더 큰 질문을 계속 생각하게 되었습니다. 이 시간 인텔리전스 혁명이 사회 전체에 어떤 의미를 가질까? 우리는 일의 방식이 근본적으로 바뀌는 전야에 서 있다고 확신합니다.
역사적으로 보면, 모든 중대한 기술 혁명은 일의 본질을 재정의했습니다. 산업혁명은 농업에서 제조업으로, 정보혁명은 지식노동의 개념을 창출했습니다. 지금 AI 혁명은 무엇이 진정한 인간의 가치 있는 일인지 재정의하고 있습니다. Laurel이 제공하는 데이터 통찰은 우리가 이 변화를 이해하는 데 도움을 줄 것입니다. 어떤 일은 자동화되어야 하고, 어떤 일은 인간의 독특한 가치가 필요한지 말입니다.
제가 상상하는 미래의 업무 장면은 이렇습니다. 전문가들은 표준 계약서 작성, 재무제표 정리, 정기 보고서 준비와 같은 반복 작업에 시간을 쓰지 않을 것입니다. 대신 창의적 사고, 감성 지능, 전략적 판단이 필요한 고부가가치 업무에 집중할 것입니다. AI는 정보 수집과 초기 분석을 처리하고, 인간은 해석, 의사결정, 관계 구축에 집중합니다.
이러한 전환은 전문 서비스 산업의 비즈니스 모델에도 깊은 영향을 미칠 것입니다. 고객은 과정보다 결과를 더 중시하게 되므로, 시간 기반 청구는 고정 가격 모델로 대체될 것입니다. Laurel의 시간 데이터는 법인이 다양한 프로젝트의 실제 비용을 정확히 예측할 수 있게 해주며, 고정 가격 서비스를 자신 있게 제공할 수 있도록 지원합니다.
저는 또한 이러한 변화의 사회적 의미를 봅니다. 일이 더 효율적이 되면, 사람들은 개인 개발, 가족 관계, 지역사회 참여에 더 많은 시간을 쓸 수 있게 됩니다. 단순한 업무 효율 향상이 아니라, 삶의 질 향상입니다. 알샤크가 말하듯, 목표는 더 적은 시간으로 더 많은 가치를 창출하고, 절약한 시간을 진정으로 중요한 일에 쓰는 것입니다.
물론 이 전환은 도전도 동반합니다. 일부 전통적인 일자리는 자동화로 사라질 것이며, 이는 산업 전체가 인재 양성과 경력 개발 경로를 다시 생각해야 함을 의미합니다. 그러나 저는 이 전환이 궁극적으로 더 의미 있고 가치 있는 일자리를 만들어낼 것이라고 믿습니다. 핵심은 변화를 수동적으로 기다리는 것이 아니라, 능동적으로 적응하는 것입니다.
투자 관점에서 보면, Laurel은 성공한 소프트웨어 회사를 넘어, 지식노동 디지털 전환의 선구자입니다. 그들이 구축한 시간 인텔리전스 인프라는 AI 시대 기업 운영에 필수적인 요소가 될 것입니다. GV의 프레데리크 데이므(Frederique Dame)가 말하듯, “Laurel은 시간 기록을 제품의 접점으로 삼아 지식노동을 위한 기업 인텔리전스 계층을 만들고 있다. 전문가들이 시간을 어떻게 보내는지에 대한 전체 생애주기를 포착하고 조직함으로써, Laurel은 업무 자체를 측정 가능하고, 최적화 가능하고, 자동화 가능하게 만드는 새로운 데이터 유형을 열어냈다.”
이 인프라의 가치는 AI 기술이 더 발전함에 따라 계속 커질 것입니다. 점점 더 많은 기업이 AI 에이전트와 자동화 도구를 배치할수록, Laurel의 시간 데이터는 이러한 투자 효과를 측정하는 골드 스탠다드가 될 것입니다. 이는 단순한 제품 기회가 아니라, 플랫폼 기회입니다.
저는 Laurel의 미래에 큰 기대를 가지고 있습니다. 단지 현실에 존재하는 거대한 시장 수요를 해결했기 때문만이 아니라, 시간과 일, 인생의 가치에 대한 깊은 사유를 제시했기 때문입니다. 점점 더 빨라지는 세상 속에서, 사람들이 시간을 더 잘 이해하고 활용하도록 돕는 회사는 재정적 수익을 넘어선 사회적 가치를 창출할 것입니다.
결국, Laurel의 이야기는 최고의 창업 아이디어는 종종 창업자의 직접적인 고통과 깊은 사명감에서 비롯된다는 것을 알려줍니다. 기술 발전과 개인의 열정이 결합될 때, 세상을 진정으로 바꾸는 회사가 탄생할 수 있습니다. AI가 모든 것을 재편하는 시대에, 기술적 깊이와
