린하지 않게 시작해 연매출 500억 찍고 있는 AI 스타트업

창업 5년 만에 연매출 500억을 찍고 있는 AI 스타트업이 있습니다. 투자 잘 받은 AI 회사는 정말 많아요. 하지만 수백억씩 돈을 벌고 있는 회사는 적고요. Glean은 2조가 넘는 기업가치를 인정 받으며, 돈도 잘 벌고 있습니다.

이 회사는 초기 2년 동안 제품을 시장에 공개하지 않고 공들여 만들었는데요. "빨리 출시하고 피드백부터 받아라" 가 진리처럼 여겨지는 스타트업씬에서는 독특한 방식이죠. 어떤 철학으로 제품을 개발했고, 어떻게 영업했는지, 창업가의 이야기를 정리해 보았습니다.

💎 하이라이트

"직원은 많아지는데, 생산성은 떨어졌어요. 직원들은 어디서 정보를 찾아야 하는지, 누구에게 도움을 요청하는지 몰라 시간을 많이 허비한다고 했습니다. 사내 데이터를 쉽게 검색할 수 있는 서비스를 많이 찾아봤는데, 없더라고요. 직접 해결해야 겠다고 생각했어요."

"저희 제품은 한번도 회사에서 구매 해본 적 없는 유형의 제품이라서 영업하는게 정말 어려웠어요. 그래서 문제를 수치화하기 시작했습니다. 낭비되는 시간을 정의하고, 돈으로 환산한거죠"

"CEO가 첫번째 영업 사원이 되어야 한다고 믿어요. 최소 20명의 고객을 직접 찾아서 영업 해봐야 해요"

✏️ 배경 설명

Q. 어떤 서비스인가요?

회사 내부 정보를 쉽게 검색할 수 있도록 도와주는 소프트웨어에요. 지난 10년 동안 SaaS 서비스들이 쏟아져 나왔어요. 슬랙, 노션, 지라, 구글 드라이브 같은 서비스들 말이죠. 팀원들이 많아지면서 누가 어떤 정보를 어디에 적어 놓았는지 파악하는 게 어려워지는 문제가 생겼고요. Glean은 수많은 SaaS 서비스들의 데이터를 통합해서 회사 내부 데이터 검색을 쉽게 만들어주는 서비스를 제공해요.

Q. 돈을 잘 버나요?

2023년에는 140억을 벌었어요. 창업 5년차인 올해는 연 매출 500억을 눈 앞에 두고 있고요. 올해 2월에는 2.5조 기업 가치로 투자를 유치했습니다. 투자금과 기업가치도 엄청나지만, 돈도 잘 벌고 있는 대표적인 AI 회사에요.

Q. 창업자는 어떤 사람인가요?

2003년부터 구글에서 10년 동안 일한 검색 엔지니어에요. 구글 뿐 아니라 유튜브, 구글맵 검색을 담당했습니다. 구글을 나와서는 보안 회사 Rubrik을 창업했어요. Rubrik은 창업 5년 만에 3조 기업 가치를 인정받았습니다. Arvid는 Rubrik 창업 5년차에 회사를 나와 Glean을 시작했어요. 연쇄 창업자인거죠.

🕵🏼‍♂️ 창업가 인터뷰

Q. 왜 Glean을 창업하게 되었나요?

10년 동안 구글에서 일한 뒤, Rubrik이라는 스타트업을 창업했었어요. 빠르게 성장해서 4년 만에 직원이 1,000명이 넘었습니다. 직원 수는 늘었는데, 일하는 속도는 느려지고 있다고 느꼈어요.

도대체 뭐가 직원들의 생산성을 방해하는 건지 알아야 했어요. 설문 조사를 실시해서 직원들에게 어떤 것이 문제인지 물었어요. 가장 많은 사람들이 이야기한 건 ‘이 회사에서는 정보를 찾는게 너무 어렵다’는 것이었습니다. 어디서 정보를 찾아야 하는지, 누구에게 도움을 요청하는지 몰라 시간을 많이 허비한다는 거였죠.

문제를 발견했지만 바로 창업을 하려던 건 아니였어요. 사내 데이터를 쉽게 검색할 수 있는 서비스를 많이 찾아봤어요. 그런데 없더라고요. 직원들이 사용하던 앱이 300개가 넘었는데, 그것들을 모두 연결하는 서비스가 없었습니다. 다른 회사 CEO들에게도 물어봤는데, 그런 걸 찾으면 알려달라는 대답 뿐이었습니다. 직접 해결해야 겠다는 생각을 했어요.

Q. 수많은 스타트업들이 도전했어요. 엄청 커진 곳은 없었고요.

정말 어려운 문제라고 생각해요. 우선 기업마다 사용하는 앱과 기술 스택이 다릅니다. 수백개의 앱들을 연결해서 데이터를 모으는 것부터 어렵죠. 정보를 모았다고 해도, 회사 구성원의 성격을 이해해서 검색 결과를 제공하는 문제를 풀어야 해요. 대상에 따라 다른 결과를 제시해야 합니다. 영업 담당자에게는 영업 온보딩 가이드를, 엔지니어링 담당자는 프런트엔드 엔지니어링 가이드를 찾고 있기 때문이죠. 컨텐츠가 누구와 관련이 있는지 이해할 수 있는 지식 그래프를 만들어야 했어요.

대부분의 앱에서 API를 지원한 게 불과 10년 전의 일이에요. 그전에는 메시징 앱과 통합하는 것이 불가능할 정도로 어려웠고요. 전 세계가 클라우드 기반으로 이동했기에 이런 서비스를 구축할 수 있는 환경이 된거죠.

구글이 오픈 도메인으로 제공한 트랜스포머 기술과 LLM도 큰 변곡점이었어요. “X에 대한 제품 설명서를 보여줘” 라고 입력했을 때 키워드 검색 뿐 아니라, 시맨틱 검색을 기반으로 결과를 반환할 수 있게 된거죠. 이를 사용한 덕분에 다른 검색 서비스보다 좋은 성능으로 시작할 수 있었어요.

Q. 공동창업자는 어떻게 찾았나요?

팀원들을 설득하는 건 꽤 쉬웠어요. 엔지니어, PM, 영업사원, 마케터 등 모든 사람이 느끼는 문제였기 때문이에요. 지금까지도 우리가 중요한 문제를 해결하고 있는지에 대해 의문을 제기한 적은 없었어요.

Q. 제품을 만들 때 중점을 두었던 건 무엇인가요?

UX와 기능 모두에서 구글과 비슷한 수준의 제품을 만들고 싶다는 생각을 가지고 있었어요.

Q. 2년 동안 스텔스 모드로 제품을 만들었어요. 다른 스타트업처럼 빠르게 만들고 배포한 게 아니라 꽤 오랜 시간 제품을 만들어 출시한 이유가 있나요?

문제를 느끼는 조직이 많다는 확신이 있었기 때문에 초기 제품을 만드는 데 많은 시간을 들일 수 있었어요. 그리고 검색은 다른 제품보다도 첫인상이 중요해요. 이상한 답을 내놓으면 유저들은 다시는 돌아오지 않거든요. 첫 경험을 어떻게 제공할지 신중하게 생각해야 했어요. 두번째 기회는 없다고 생각했어요.

Q. 타겟 하는 회사가 있나요?

현재는 직원 수가 200명 이상인 기업에 집중하고 있어요.

Q. 제품을 누구한테 판매하시는 건가요?

주로 CIO나 CTO에게 판매해요. 그들이 컨펌하면 직원들이 제품을 사용하게 됩니다. 한명을 설득하면 1000명의 고객을 얻게 되는 구조에요.

Q. 제품을 만든 뒤에 영업은 어떻게 하셨어요?

한번도 회사에서 구매 해본 적 없는 유형의 제품이라는게 문제였어요. 내부 데이터 검색 툴에 할당해 둔 예산이 없었던거죠. 영업을 가면 이런 제품을 구매해본 적 없다는 대답이 대부분이었습니다.

판매까지 이어지지 않으니 우리가 뭔가 잘못 만든 건 아닐까 싶기도 했어요. 가장 힘든 순간이었습니다. 한 1년 동안 판매가 잘 안되었어요. 왜 돈을 쓰기 어렵다고 느끼는지 알아내려고 노력했습니다.

문제를 수치화하기 시작했어요. 원하는 정보를 찾지 못해 매일 몇 시간을 허비하고 있는지 계산한거죠. 다른 사람에게 물어보느라 1시간이면 끝날 일이 5시간이 걸리는 경우가 많았거든요. 낭비되는 시간을 정의하고, 돈으로 환산했어요. 연봉이 1억인 직원이 낭비하는 시간과 그 비용을 정리해서 영업했습니다.

결론은 첫번째 판매가 일어날 때까지 포기하지 않고 더 많은 사람들을 만나야 한다는 것입니다. 1,000명과 대화하고 첫번째 고객만 확보하면 되어요. 첫번째 고객을 확보하면, 10번째, 20번째, 100번째 고객을 설득할 수 있는 증거를 확보할 수 있어요.

Q. 스타트업 팀에게 영업에 대한 조언을 해줄 수 있나요?

CEO가 첫번째 영업 사원이 되어야 한다고 믿어요. 최소 20명의 고객을 직접 찾아서 영업 해봐야 해요. 고객이 어떻게 생각하는지, 요구가 무엇인지, 우려는 무엇인지를 듣는 건 가장 귀중합니다. 저희는 초기 2년 동안 영업 사원이 한명도 없었어요. 제품이 판매되기 시작하면서 세일즈 팀을 구성했습니다.

Q. 고객들이 제품을 쉽게 사용하도록 만들기 위해 어떤 장치가 있었나요?

직원들은 궁금한 점이 생기면 슬랙에 가서 질문을 한다는 사실을 발견했어요. 그래서 제품에 Slack 질문 기능을 추가했습니다. 사람들이 슬랙에 질문을 하다가 Glean을 발견하도록 유도한거죠.

Q. 첫 해 매출이 어느정도 되었나요?

2019년에 팀을 꾸려서 제품을 만들기 시작했고, 2020년부터 유료화를 했습니다. 첫해에는 약 45억의 매출이 나났어요. 1개 회사에서 1억 정도의 매출이 나왔던 것 같아요. 첫해에 45개의 고객사가 있었습니다.

Q. 아직도 검색 기술의 발전이 필요하다고 생각하시나요?

아직 1% 밖에 오지 않았다고 생각해요. 검색은 정말 어려운 문제입니다. 회사의 모든 정보를 알고 있는 오래된 직원을 한명 상상해 보세요. 그는 정말 똑똑하고요. 기억력이 뛰어나서 모든 정보를 기억하고 있죠. 그 사람이 모든 대화에 참여하고 있다고 생각해 보세요. 이 사람은 24시간 내내 여러분 옆에 앉아 있습니다.

완벽한 개인 비서죠? 이것이 바로 저희의 비전입니다. 일종의 기업용 ChatGPT입니다. 사용자가 누구인지 파악하고 정보를 알려줘요. 기술이 발전해서 이를 구현할 수 있는 세상이 되어가고 있어요. 5년 전에 이 제품을 만들고 있다고 했다면 아마 웃으셨을 거에요.

Q. GPT 출시 이후 제품이 변했나요?

초기 Glean의 인터페이스는 구글 검색과 비슷했어요. 지금은 Chat GPT와 더 비슷해졌습니다. 단순히 정보를 나열하는데 그치지 않고, 정보를 소화해서 보여주는거죠. 예를 들어 직원이 “이탈 가능성이 높은 상위 고객 10명을 알려줘” 라고 요청하면, 고객이 이탈할 가능성이 있는 요인들을 파악하고, 지표를 분석해 답변을 제공하고 있어요.

몇일 전에 출시된 AI Agent 생성기. 이미 연결되어 있는 사내 데이터를 활용해서 직원들이 커스텀한 AI Agent를 쉽게 만들 수 있도록 해준다.

Q. LLM을 사용할 때, 이상한 내용을 답하는 환각 문제는 없나요?

일반적인 LLM은 똑같은 질문을 반복했을 때, 다른 답변을 내놓는다는 문제가 있어요. 그래서 저희는 굉장히 제한적인 방식으로 LLM을 쓰고 있습니다. 사용자가 Glean에 질문을 하면, 지난 5년 동안 구축한 검색 기술을 사용합니다. 사용자가 입력한 질문과 관련된 지식의 조각들을 모아주는 검색 알고리즘이에요. 그다음 LLM에게 관련된 지식 조각들을 사용해 답변을 만들라고 요청하고 있어요.

배운 점을 정리해 보았어요.

01. 제품의 본질은 'AI' 가 아니라 '검색' 이었어요.

Glean은 LLM이 인기를 끌기 전인 2019년에 명확한 문제를 해결하기 위해 시작했어요. 회사 안에서 정보를 찾기 어렵다는 문제를 해결하기 위해 검색에 집중했습니다. 그러다 GPT가 나온 것이고요. 핵심은 고객의 문제를 해결하기 위한 검색 엔진이라는 걸 알게 되었어요. AI는 그 위에 덧붙여지는 양념이었고요. 하지만 AI에 대한 관심이 뜨거워지면서 영업 하기에 훨씬 좋은 환경이 되었을 것이고요.

02. 세일즈를 잘 하기 위해서는 숫자를 보여줘야 합니다.

유니콘을 만든 창업가도 제품을 판매하기 어려웠다는 사실이 신기했어요. 결국 제품을 판매할 수 있었던 유일한 방법은 이 제품을 써서 얼마를 아낄 수 있는지 숫자로 알려주는 거였죠. 얼마를 벌 수 있는지, 혹은 얼마를 아낄 수 있는지 수치화 하는 것이 영업의 핵심이라는 걸 배웠습니다.

참고 자료

01. Glean은 특별한 케이스 입니다.

창업자는 구글 초기 엔지니어이자, 유니콘 스타트업을 한번 만든 사람이에요. 제품이 나오기 전에 컨셉만 가지고 200억 투자를 받았고요. 그럼에도 AI 씬에서 정말 문제를 해결하는 제품을 만들어, 큰 수익을 만들고 있다는 것이 인상적이어서 아티클을 작성했습니다. 창업 금수저이지만, 그가 문제를 대하는 태도, 영업을 뚫어가는 프로세스에서 배울 게 많았어요.

02. Glean의 창업자가 직접 참여한 인터뷰를 참고했습니다 :)

Building an AI Unicorn: Glean CEO Arvind Jain (Part 1~7)

Glean founder Arvind Jain—don’t wait to go after enterprise accounts

Arvind Jain Pushes into AI-powered Productivity

The Inside Story of Building Glean