시쿼이아 캐피털: 다음 번 트릴리언 달러 기업은 소프트웨어를 팔지 않고 바로 ‘결과’를 판다
저자: Julien Bek
번역 및 편집: TechFlow
TechFlow 서문: 시퀀시아 캐피털(Series A Capital) 파트너인 Julien Bek가 명확한 프레임워크를 바탕으로 작성한 이 글의 핵심 주장은 다음과 같습니다. 차세대 트릴리언 달러 기업은 소프트웨어 도구를 파는 기업이 아니라, 바로 ‘작업 결과’ 자체를 판매하는 기업이 될 것이다. 기업은 소프트웨어 도구 1달러에 대해 서비스 비용으로 6달러를 지출한다. AI가 ‘일을 하는 것’의 비용을 사실상 제로에 수렴시키는 상황에서 진정한 기회는 코파일럿(Copilot, 보조 도구)이 아니라 오토파일럿(Autopilot, 자동 작업 완료)에 있다.
그는 보험, 회계, 의료, 법률, IT, 조달, 채용, 컨설팅 등 다양한 서비스 산업 분야에서의 자동화 기회를 하나씩 분석하며, ‘지능 대 판단(Intelligence vs. Judgement)’과 ‘아웃소싱 대 내부 처리(Outsourcing vs. In-sourcing)’라는 두 축을 기준으로 한 기회 매트릭스도 함께 제시한다. 이 내용은 AI 스타트업 창업자와 투자자 모두에게 유의미한 참고 자료가 된다.
전체 원문:
차세대 트릴리언 달러 기업은, 실은 서비스 기업으로 위장한 소프트웨어 기업이 될 것이다.
모든 AI 도구 스타트업 창업자는 동일한 질문을 던진다. “다음 버전의 클로드(Claude)가 내 제품을 단순 기능으로 전락시킬까?” 이 걱정은 타당하다. 당신이 도구를 팔고 있다면, 당신은 모델과 경쟁하고 있는 것이다. 그러나 당신이 ‘작업 그 자체’를 판다면, 모델이 한 차례 진보할 때마다 당신의 서비스는 더 빨라지고, 더 저렴해지며, 경쟁하기도 더 어려워진다. 어떤 기업은 연간 1만 달러를 퀵북스(QuickBooks) 구독에 쓰고, 또 12만 달러를 회계사 고용비로 지출할 수 있다. 차세대 전설적인 기업은 바로 그 ‘결산 업무 자체’를 직접 대신 수행해 줄 것이다.
지능 대 판단
코드 작성을 주도하는 것은 ‘지능(Intelligence)’이다. 다음에 무엇을 해야 할지를 결정하는 것은 ‘판단(Judgement)’이다.
요구사항 문서를 코드로 번역하고, 테스트하며, 디버깅하는 일은 규칙이 복잡하지만, 결국 규칙에 기반한다. 반면 판단은 다르다. 그것은 경험과 감각을 필요로 하며, 오랜 실천을 통해 쌓인 직관을 요구한다. 다음에 어떤 기능을 추가할지, 기술 부채(Technical Debt)를 감수할지, 아직 준비되지 않았음에도 불구하고 출시할 시점을 결정하는 일이 바로 그것이다.
1년 전만 해도 대부분의 커서(Cursor) 사용자는 AI를 자동 완성 도구로 활용했다. 오늘날에는 에이전트(Agent)가 시작한 작업이 인간이 시작한 작업보다 더 많아졌다. 소프트웨어 엔지니어링은 모든 직업군 중 AI 도구 사용 비중이 절반을 넘으며, 나머지 모든 분야는 여전히 한 자릿수에 머물러 있다. 이유는 간단하다. 소프트웨어 엔지니어링은 본질적으로 지능 중심의 업무이기 때문이다. AI는 이미 그 선을 넘어섰다—대부분의 지능적 작업을 자율적으로 수행할 수 있게 되었고, 판단은 인간에게 남겨두고 있다. 소프트웨어 엔지니어링이 가장 먼저 이 지점에 도달했지만, 이 추세는 모든 직업군으로 확산될 것이다.
그림 설명: 각 직업군별 AI 도구 사용 비중. 소프트웨어 엔지니어링이 다른 분야를 압도적으로 앞선다.
Copilot과 Autopilot
Copilot은 도구를 판다. Autopilot은 작업을 판다.
최근까지 AI 모델은 지능과 판단 양쪽 모두에서 발전 중이었다. 따라서 올바른 전략은 우선 Copilot을 출시하는 것이었다. 즉, AI를 전문가의 손에 넣어, 그들이 어떻게 활용할지를 스스로 결정하게 만든 것이다. 하비(Harvey)는 로펌에, 로고(Rogo)는 투자은행(IB)에 판매된다. 여기서 고객은 전문가이며, 도구는 그들의 효율성을 높여주고, 최종 산출물에 대한 책임은 전문가가 진다.
하지만 지금은 모델이 충분히 정교해져 특정 분야에서는 바로 Autopilot을 시작하는 것이 최선의 선택이 되었다. 크로스비(Crosby)는 외부 법률 자문이 아니라 NDA 초안 작성이 필요한 기업에 직접 판매한다. 윗커버리지(WithCoverage)는 보험 중개사가 아니라 보험을 필요로 하는 CFO에게 직접 판매한다. 고객이 직접 구매하는 것은 ‘결과’다. 어느 직업군이든, 해당 작업에 배정된 예산은 도구 구입 예산보다 훨씬 크다. Autopilot은 첫날부터 바로 작업 예산을 확보할 수 있다.
한 분야에서 지능이 차지하는 비중이 높을수록, Autopilot이 승리하는 속도도 빨라진다.
융합
오늘의 판단은 내일의 지능이 된다. AI 시스템이 각 영역에서 ‘좋은 판단이란 무엇인가’에 대한 고유 데이터를 축적함에 따라, 최전선(Frontier)은 이동한다. Copilot과 Autopilot은 점차 융합해간다. 여러 분야에서 이미 Copilot에서 Autopilot으로의 전환이 시작되었다. 그러나 출발 위치는 매우 중요하다. 왜냐하면 이것이 현재 Autopilot이 고객을 확보하고, 궁극적으로 판단 중심 작업까지 처리할 수 있도록 만들 데이터를 축적할 수 있는 범위를 결정하기 때문이다.
Autopilot 전략: 아웃소싱이 진입점
소프트웨어 구입비 1달러에 대해, 서비스 비용은 6달러가 든다.
Autopilot의 TAM(Total Addressable Market)은 해당 분야 전체 노동력 지출액—즉, 내부 인건비와 아웃소싱 비용을 합친 금액—이다. 그러나 올바른 출발점은 이미 아웃소싱이 이루어지고 있는 곳이다.
어떤 작업이 이미 아웃소싱되고 있다는 사실은 세 가지를 알려준다. 첫째, 기업은 이미 그 작업을 외부에서 수행할 수 있음을 인정했다는 것이다. 둘째, 기존에 명확히 구분된 예산 항목이 존재하므로, 이를 깔끔하게 대체할 수 있다는 것이다. 셋째, 구매자는 이미 ‘결과’를 사고 있다는 것이다. AI 기반의 새로운 서비스 제공업체로 기존 아웃소싱 계약을 대체하는 것은 단순 공급업체 교체에 불과하지만, 내부 직원을 대체하는 것은 조직 재편이다.
전략은 다음과 같다. 아웃소싱되고 있으며, 지능 집약적인 작업부터 진입한다. 유통망을 확보한 후, AI가 데이터를 축적함에 따라 내부에서 수행되며 판단 집약적인 작업으로 점차 확장해간다. 아웃소싱 작업은 ‘쐐기(Wedge)’, 내부 작업은 장기적 TAM이다.
크로스비는 NDA 초안 작성이라는 명확히 정의된, 지능 중심의 작업에서 시작했다. 대부분의 기업이 이미 외부 변호사에게 아웃소싱하는 업무이며, 예산도 명확하고 범위도 명확하며, ROI는 즉각 확인 가능하며, 대체 과정도 마찰 없이 이루어진다.
기회 지도
각 서비스 수직 분야를 ‘지능에서 판단까지’의 스펙트럼과 ‘아웃소싱에서 인소싱까지’의 비율로 매핑하면, 우선순위를 가늠할 수 있는 기회 지도가 완성된다. 괄호 안은 해당 분야의 노동력 TAM이다. 아래 목록은 포괄적이지 않다.
그림 설명: 각 서비스 수직 분야별 Autopilot 기회 매트릭스(지능/판단 비율 및 아웃소싱/인소싱 비율 기준)
보험 중개(1400–2000억 달러).
이 목록에서 가장 큰 시장이다. 표준 상업 보험은 고도로 표준화되어 있다. 중개사의 부가가치는 본질적으로 여러 보험사 간의 견적 비교와 서류 작성에 국한되며, 순수한 지능 중심 작업이다. 유통 채널은 극도로 분산되어 있으며, 수천 개의 소규모 중개사가 동일한 프로세스를 각자 운영하면서, 고객 관계를 통제하는 플레이어는 단 하나도 없다. 윗커버리지와 해퍼(Harper)는 흥미로운 신규 진입자들이다.
회계 및 감사(미국 내 아웃소싱 부분만 500–800억 달러).
미국은 지난 5년간 약 34만 명의 회계사를 잃었으나, 동시에 수요는 증가하고 있다. CPA 자격증 보유자의 75%가 은퇴를 눈앞에 두고 있으며, 자격 취득 경로는 길고, 초봉은 기술 및 금융 업계에 비해 뒤처진다. 이러한 구조적 인력 부족은 회계법인이 거의 모든 다른 직업군보다 훨씬 더 빠르게 AI를 수용하도록 밀어붙이고 있다. 리렛(Rillet)은 AI 기반 ERP를 개발해 결산 업무를 직접 수행하려 한다. 베이시스(Basis)는 회계 분야의 Copilot으로 출발했다.
의료 수익주기 관리(미국 내 아웃소싱 부분 500–800억 달러).
‘의료’라고 하면 판단 중심 작업이라고 생각하기 쉬우나, 청구 단계는 거의 순수한 지능 중심 작업이다. 의료 코딩은 임상 메모를 약 7만 개의 표준화된 ICD-10 코드로 번역하는 일이다. 규칙은 복잡하지만, 결국 규칙이다. 아웃소싱은 이미 성숙했으며, 결과 기반으로 요금이 책정된다. Autopilot은 동일한 일을 더 낮은 비용으로 수행하면 된다. 안테리어(Anterior)가 이 분야에서 가장 앞서 있다.
손해사정(TPA 포함 500–800억 달러).
보험 계약의 반대편에 위치한 손해사정은 또 다른 독립적인 Autopilot 시나리오다. 표준 보험 상품의 손해사정은 보험 계약서 문구와 손해 목록을 대조하여 이루어지며, 준비금은 채산표(Actuarial Table)에 따라 설정된다. 손해사정사 팀은 고령화되고 있으나, 이를 대체할 인재는 전혀 유입되지 않고 있다. 시장은 독립 손해사 및 크로포드(Crawford), 세지윅(Sedgwick) 같은 TPA(Third-Party Administrator)에 광범위하게 아웃소싱되어 있다. 하나의 산업 내에서 최소 두 가지 서로 다른 Autopilot 기회가 존재한다. 페이스(Pace)는 손해처리 자동화에, 스트랄라(Strala)는 AI 기반 TPA에 집중하고 있다.
세무 자문(300–350억 달러).
CPA 자격제도는 규제적 진입 장벽을 형성하지만, 실제 업무의 하위 80–90%는 지능 중심이다. 세무 Autopilot이 적용되는 관할 지역이 늘어날수록, 데이터 기반 진입 장벽도 더욱 두터워진다. 다중 관할 지역의 복잡성은 오히려 중소기업이 이를 아웃소싱하는 이유인데, 내부 회계 담당자가 모든 지역을 커버할 수 없기 때문이다. TaxGPT는 초기 진입자이며, 유럽에서는 스칼라(Skalar)와 라비컬(Ravical)이 활동 중이다.
법무 사무 작업(200–250억 달러).
계약서 작성, NDA, 규제 신고 등은 지능 비중이 높고, 일반적으로 아웃소싱된다. 산출물이 충분히 표준화되어 있고 품질 검증이 가능하므로, 구매자는 심층적인 법률 전문 지식 없이도 AI 산출물을 신뢰할 수 있다. 하비는 급부상 중인 선도 기업으로, 빠르게 Autopilot으로 전환 중이며, 크로스비와 로우하이브(Lawhive)는 순수 Autopilot 기반으로 출발한 신규 진입자들이다.
IT 관리 서비스(1000억 달러 이상).
모든 중소기업은 IT를 아웃소싱한다. 패치 관리, 모니터링, 사용자 설정, 알림 분류 등은 수천 개의 동일한 환경에서 반복되는 지능 중심 작업이다. 기존 소프트웨어 계층(ConnectWise, Datto)은 MSP(Managed Service Provider)에 도구를 판매한다. 그러나 ‘귀사의 IT가 정상 작동합니다’라는 결과 자체를 기업에 직접 판매하는 기업은 아직 없다. 에드라(Edra)는 IT 프로세스 자동화에, 세르발(Serval)은 IT 지원 자동화에 집중하고 있다.
공급망 및 조달(2000억 달러 이상).
대부분의 기업은 상위 20%의 주요 공급업체와만 진지하게 협상한다. 장기 공급업체는 관리되지 않는다. 왜냐하면 사람을 투입해 이 일을 하는 것이 비효율적이기 때문이다. 계약 누출은 총 조달 지출의 2–5%를 차지한다. 진입 포인트는 ‘방치된 작업’이다. 논증이 필요한 예산 항목도 없고, 기존 플레이어를 대체해야 할 필요도 없으며, 단순히 ‘얻을 수 있는 돈’일 뿐이다. 매전틱(Magentic)은 직접 조달을 위한 AI를, 애스크리오(AskLio)는 간접 조달을 위한 AI를 개발 중이다. 타크토(Tacto)는 중견시장을 대상으로 기록 시스템과 Copilot을 동시에 구축 중이다.
채용 및 인력 파견(2000억 달러 이상).
이 목록에서 가장 큰 서비스 시장이다. 채용 펀넬 상단(서류 심사, 매칭, 연락)은 순수한 지능 중심 작업이지만, 최종 결정 및 문화 적합성 평가는 오랜 기간의 패턴 인식을 통해 쌓인 판단을 필요로 한다. Autopilot의 진입 포인트는 ‘양이 많고 판단이 적은’ 직무이다. 이곳의 매칭은 표준화되어 있다. 주스박스(Juicebox), 메르코르(Mercor), 잭앤질(Jack & Jill)은 전 스펙트럼에 걸쳐 신생 리더로 부상 중이다.
경영 컨설팅(3000–4000억 달러).
거대한 시장이지만, 대부분의 작업은 판단 중심이다. 흥미로운 질문은, AI가 컨설팅을 지능 구성 요소(데이터 수집, 벤치마킹 분석)와 판단 구성 요소(전략 제안)로 분해할 수 있을지 여부이다. 지능 층은 자동화되고, 판단 층은 인간에게 남겨질 것이다. 최적의 후보자는 아직 미정이다.
2025년에 가장 빠르게 성장하는 AI 기업은 Copilot이다. 2026년에는 많은 기업이 Autopilot으로 전환을 시도할 것이다. 이들은 이미 제품과 고객 인지도를 확보하고 있다. 하지만 동시에 ‘혁신자의 딜레마(Innovator’s Dilemma)’에 직면한다. 즉, ‘작업을 판매한다’는 것은 곧 ‘자신의 고객을 그 작업에서 배제시킨다’는 의미이기도 하다. 바로 이것이 순수 Autopilot 기업에게 열린 기회 창이다.
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