빠르게 성장한 조직들은 AI를 어떻게 활용하고 있는지 궁금했어요. 퀸잇을 만들고 있는 라포랩스의 홍주영 대표님을 만나서 AI에 대한 이런저런 이야기를 나누었습니다.
🔥 Highlights
세상에 큰 변화가 생기면 일시적으로 고객 획득 비용이 저렴해지는 영역이 생겨요. 다시 창업을 한다면 그 영역이 어디인지 유심하게 볼 것 같아요.
가까운 미래에 15-20명 규모로 큰 임팩트를 내는 조직들이 등장할 것 같아요. 그런 조직들은 처음부터 AI 네이티브한 설계를 갖추고 있을 거라고 보고요. 제너럴리스트가 할 수 있는 역할이 크게 늘어날 것이기 때문이에요.
저희는 주니어 채용을 늘려가고 있어요. 특히 프론트엔드 엔지니어의 경우, 주니어 분들이 Cursor나 Windsurf 같은 AI 도구의 도움으로 정말 좋은 성과를 내고 있어요.
🕵🏼♀️ 창업가 인터뷰
Q: AI로 인해 FOMO를 느낀다는 포스팅을 봤습니다.
가까운 미래에 15-20명 규모로 큰 임팩트를 내는 조직들이 등장할 것 같아요. 그런 조직들은 처음부터 AI 네이티브한 설계를 갖추고 있을 거라고 보고요.
올웨이즈가 초기 사례였다고 생각해요. 3년 전에 Problem Solver라는 개념으로 20명이 모두 코딩하는 조직을 만들었을 때 강한 FOMO를 느꼈어요. 2-3년 후면 그런 방식이 정말 작동하는 시대가 올 것 같아요.
제너럴리스트가 할 수 있는 역할이 크게 늘어날 것이기 때문이에요. 2-3년 내에 AI 성능이 획기적으로 발전할 것이 분명한데요. 그렇게 되면 더 많은 것이 바뀔 것이고, 결국 회사의 문화만이 중요해질 것 같아요.
Q: AI 발전 이후에 인재 채용 방식도 바뀌었나요?
평가 기준이 많이 바뀌었어요. 예전보다 학습 곡선이 가파르고 강한 주도성을 가진 사람들을 뽑으려고 해요. 누가 시키지 않았어도 주도적으로 어떤 일을 해본 사람들이요.
주니어와 시니어에 대해서 두 가지 상반된 시각이 존재하는 것 같아요. 주니어가 할 수 있는 일은 AI가 대체하므로 시니어 한 명이 수십, 수백 명의 생산성을 낼 것이라는 시각과, 경험이 별로 중요하지 않고 문화적 적합성과 실행력이 좋은 주니어가 더 유리하다는 시각입니다.
저희는 주니어 채용을 늘려가고 있어요. 특히 프론트엔드 엔지니어의 경우, 주니어 분들이 Cursor나 Windsurf 같은 AI 도구의 도움으로 정말 좋은 성과를 내고 있어요.
Q: 요즘 같은 시기에 새로운 사업을 시작한다면 어떤 방식으로 사업 아이템을 찾으실 것 같으세요?
고객 획득 비용이 저렴해 진 시장이 어디일까 생각해 볼 것 같아요. 세상에 큰 변화가 생기면 고객 획득 비용이 저렴해지는 영역이 일시적으로 생겨요. 예를 들어서 신기술 초기에는 고객 획득 비용이 매우 낮아요. 사람들이 신기하니까 알아서 먼저 찾아보고, 다운 받으니까요. 모바일 앱이 처음 나왔을 때가 그랬고, 지금 AI 서비스들이 그렇죠. 모객 단가가 저렴한 순간인거죠. 이런 시기에 빠르게 움직여서 저렴한 가격으로 많은 고객을 모으면 그 자체로 경제적 장벽이 생겨요. 시간이 지나면 고객 획득 비용이 상승하고요.
구체적으로 이야기 해보면, 아직도 50대 이상 시니어 시장에 여전히 기회가 있다고 봅니다. 이들에게 모바일은 아직 새로운 영역이니까요. 또는 글로벌 시장, 특히 인도 같은 신흥국은 고객 획득 비용이 여전히 낮아요. 미국이나 일본 같은 성숙한 시장보다요. 또는 AI처럼 사람들이 뭐라도 써보고 싶어서 고객들이 안달이 나있는 영역에서 프로젝트를 해볼 것 같아요.
Q: 창업 팀은 어떻게 꾸릴 것 같으세요?
무엇을 하든 사람은 적게 구성할 것 같아요. "우리는 10명으로 1조 한다" 그런 마인드셋을 훨씬 더 강하게 세울 것 같아요. 이제 훨씬 더 가능해진 시기니까요.
Q: 라포랩스에서는 AI가 어디에 쓰이나요?
가장 임팩트가 큰 곳은 추천이에요. 개인화 추천을 도입하고, 구매 전환율이 50% 이상 올라갔어요. 사용자 세그먼트를 파악하고, 개개인에게 맞는 상품을 보여주는 거죠.특히 저희가 타겟하고 있는 4050 여성 사용자들은 취향이 분명해요. 브랜드 선호도, 가격 민감도, 트렌드 민감도 등이 사람마다 크게 다르죠. 편차가 크기 때문에 개인화 추천이 특히 중요합니다. 반면 남성 사용자들의 취향은 상대적으로 비슷한 경향이 있는 것 같아요. 무신사에서는 개인화 추천보다 랭킹이 더 중요하니까요.
내부 운영에서도 많이 쓰이고 있어요. 예전에는 사람이 일일이 확인하던 썸네일 품질 검수를 GPT와 ML을 활용해 자동화 하고 있어요. 이미지에 텍스트가 포함되었거나 배경이 복잡한 경우를 자동으로 걸러내는 식이죠. 검수 가이드라인이 변경되어도 프롬프트만 조정하면 쉽게 적용할 수 있습니다.
CRM 캠페인에서도 AI를 활용하고요. 어떤 사용자가 어떤 행사 페이지를 좋아할지 파악하고, 푸시 메시지 문구도 AI가 작성해요. 슬랙에서 "이런 키워드로 카피 10개만 써줘"라고 요청하면 바로 작성해주고, 그중에서 골라 테스트하는 방식으로요.
그 외에도 디자인 원칙이나 카피라이팅 가이드라인에 위배되는지 확인하는 에이전트, 인사제도 관련 질문에 답변하는 AI 챗봇 등 다양한 분야에서 AI를 활용하고 있습니다.
Q: 커머스 플랫폼 중 AI를 잘 활용하고 있다고 생각하는 곳이 있나요?
네이버인 것 같아요. 최근 출시한 커머스 앱에서 모든 추천을 AI로 처리하더라고요. 메뉴와 카테고리 맵까지 모두 개인화되어 있죠. 이런 수준의 UX 개인화가 현재 가장 앞서 있다고 봐요.저희도 UX 개인화를 위해 노력하고 있고요. 예를 들어 남성 고객이 서비스를 이용하면 남성 앱처럼 느껴지게 만들고 있습니다.
반면 W컨셉, 무신사 같은 플랫폼들은 최근 효율성을 높이기 위해 개인화 컴포넌트나 추천 섹션을 추가하긴 했지만, AI Native를 지향하는 네이버와는 방향성이 다른 것 같아요.
Q: 개인적으로는 AI를 어떻게 활용하고 계신가요?
최근에는 디스커션 파트너로 많이 쓰는 것 같아요. 인사적인 문제를 많이 물어봐요. 답을 바라고 질문 하는 건 아니예요. 다만 프레임워크를 잘 제공해주고, 제가 놓친 부분이 없도록 잘 펼쳐주는 것 같아요. 제가 리서치하는 걸 굉장히 귀찮아 하는데, 그럴 때도 많이 쓰고요.
예를 들어 조직 구조와 관련된 고민이 있을 때 이런 프롬프트를 쓰는 거죠.
미국 빅테크 중에 프로덕트 매니저와 프로덕트 오너를 둘 다 가지고 있는 회사들을 알려줘. 프로덕트 오너만 있는 회사들도 알려주고. 장단점을 비교해줘.
Q: AI를 잘 활용하는 팁이 있을까요?
AI를 신입 직원이라고 생각하면 더 좋은 결과를 내는 것 같더라고요. 신입 직원을 뽑아서 일을 잘하게 만들려면 어떻게 해야 하지? 이 사람이 읽으면 좋을 문서는 무엇이고 어떤 피드백을 받아야 하지? 이런 고민들을 하면 더 좋은 워크플로우가 나오는 것 같아요.
참고 자료
AI Engineer를 열심히 채용하고 있다고 합니다!
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