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Chapter 1: What is the main topic discussed in this episode?
박정호의 손에 잡히는 경제 플러스 안녕하십니까 박정호입니다.
Chapter 2: How is AI transforming the job market?
요즘 인공지능이 일자리 시장을 완전히 바꿔놓을 거라는 얘기가 많이 나오고 있죠. 그런데 일자리가 바뀐다는 건 기업의 운영 방식 자체가 달라지고 있다는 뜻이기도 합니다. 이미 AI를 단순한 도구가 아니라 사업 모델과 조직의 중심에 두는 AI 네이티브 기업들도 등장하고 있는데요.
제품 개발부터 의사결정, 고객 응대까지 모든 과정이 AI를 전제로 움직이는 구조입니다.
Chapter 3: What defines an AI-native company?
이런 흐름이 더 확산된다면 우리가 돈을 버는 방식 자체도 달라질 수밖에 없는데요. AI 네이티브 기업이 불러올 비즈니스 모델의 변화. 잠시 후 노정석 B 팩토리 대표 모시고 알아보겠습니다. 4월 2일 목요일 박정호의 손에 잡히는 경제 플러스 잠시 후에 시작합니다.
우리가 알던 사실 그 너머를 날카롭게 들여다봅니다. 평일 아침 7시 5분 김종배의 시선집중.
Chapter 4: Why did the guest choose to start a cosmetics company?
경제생활의 플러스가 되는 아주 경제적인 시간. 박정우의 손에 잡히는 경제 플러스.
오늘의 플러스. AI 네이티브 기업이 어떻게 운영되는지 그 생생한 현장을 들여다봅니다. 주식회사 비팩토리의 노정석 대표 모셨습니다. 어서 오세요. 네. 불러주셔서 감사합니다. 대표님과 본격적인 얘기에 앞서서 청취자분들께 노정석 대표님에 대해서 간단히 먼저 소개를 해드리면요.
6개 회사를 세운 연세 창업가이면서요. 우리나라 스타트업 가운데 최초로 회사를 구글에 매각하신 분으로 유명합니다. 매각과 폐업 상장까지 모두 경험한 기업인이기도 하고요.
최근에 창업한 회사 같은 경우는 AI 에이전트를 활용해서 인공지능 시대에 최적화된 경영을 모색하고 있다 해서 더 주목받고 있다고 들었습니다. 대표님 회사를 구글에 매각하셨으면 대표님 부자인 거죠. 네. 상업적인 기준에서는 그렇습니다. 좋습니다.
오늘 제대로 노하우를 많은 분들께 전수해 주실 것 같은 생각이 드는데요. 그럼 이제 본격적인 질문 좀 해보도록 하겠습니다. 대표님이 인공지능의 폭발적인 발전을 보고 다시 창업을 결심했다고 들었습니다.
그런데 ai의 발전을 보고 창업을 결정했다고 하면 당연히 저도 it 회사 또 설립하시나 보다 했는데 화장품 회사라고 들었어요. 왜 화장품 아이템을 선택하신 겁니까
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Chapter 5: How does AI enhance product development in beauty?
제가 머신러닝이라는 단어를 처음 접한 게 한 2009년 정도 구글에 다닐 때였는데 미래가 빨리 와 있었어요. 그래서 좀 어려운 프로젝트가 있으면 그냥 사람이 코딩하는 게 아니라 그걸 머신러닝으로 해라라는 그런 지시가 많이 내려오곤 했거든요.
그러면서 이제 좀 거기에 처음 눈을 떴는데 그때만 해도 굉장히 초창기였고 좀 잘 안 됐어요. 그런데 2012년 14년 조금 기술이 발전하는 걸 보면서 이건 심상치가 않다.
여기에 인생을 걸어야 되겠다라는 생각이 좀 들어서 제가 한 2014년부터 한 17년까지 한 3년 동안 저희 엔지니어 기준에서는 재활이라고 하는데 한 십 몇 년 안 하던 코딩을 하면서 ai 세상을 한 번 쭉 따라갔어요.
그러면서 기저에 있는 기술이라든지 이런 것들을 다 이해를 하다 보니까 이게 함부로 할 수 있는 비즈니스가 아니구나. 굉장히 비용이 많이 드는 비즈니스구나. 그리고 2017년 18년 가면서 소위 랭귀지 모델 같은 게 나오기 시작하면서 이 비용은 개인이 감당할 수 있는 범위가 아니라서
제가 가지고 있는 기술은 구글이나 아마존이나 이런 애들이 갖고 있는 똑같은 소프트웨어 기술인데 경쟁이 되진 않겠다. 그래서 그러한 기술을 이용하되 무언가 나만의 강점이 있는 그런 영역들과 좀 곱해야 되겠다라는 생각을 하던 찰나에
테슬라라는 회사가 그때 막 뜨고 있었고 그 회사를 좀 많이 벤치마크를 했어요.
무언가 기존에 존재하는 사업이 있고 그거를 ai 기술을 이용해서 이게 비어있는 어떤 공간들을 차곡차곡 잘 이렇게 바느질을 해서 비즈니스 모델이 전통사업과 ai가 결합해 가지고 완벽해지는 걸 보면서 저런 부분을 해야 되겠다라고 생각을 하면서 이제 좀 아이템을 찾았어요.
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Chapter 6: What challenges do employees face with AI integration?
네. 그래서 뭔가 한국적 강점이 있으면서 글로벌라이즈도 할 수 있고 소프트웨어가 반드시 들어가야 되는데 아직 들어가지 않은 곳. 인간이라는 하드웨어에 갇혀 있으면서 반드시 생기는 그런 비즈니스 이런 걸 하다 보니까 제약, 바이오, 패션 이런 것들이 생각나요.
그래서 그중에서 바이오 산업을 궁극적으로 해보고 싶은데 조금은 좀 빠를 수도 있겠다 싶어서 뷰티에 시작해서 바이오까지 가보자는 그런 비전을 가지고 비팩토리라는 회사를 차렸어요.
그래서 이제 저희가 스킨케어 브랜드 하나와 색조 브랜드 하나 이렇게 해서 뷰티 비즈니스로 시작을 했고 거기에 이제 ai를 적용하면서 이런저런 공부들을 하면서 지금은 이제 회사가 다시 바이오 회사로 또 진전을 하고 있는 그런 단계에 있습니다. 그렇군요.
그럼 조금 구체적으로 질문 드려볼게요. 네. 우리가 화장품이라고만 가정을 했었을 때 어떤 화장품을 만들면 좋을지 시장 조사하고 제품 기획하고 그걸 실제 직접 제조는 안 하더라도 요즘은 제조해 주는 데가 워낙 좋은 데가 많으니까요.
거기다 발줄했다가 그걸 물건을 만들면 그걸 또 유통하고 홍보하고 마케팅하는 이 일련의 절차가 있을 텐데. 맞아요. 도대체 어떤 부분에서 ai it가 이 화장품하고 접목되면 훨씬 수월하게 갈 수 있다고 판단하신 거예요.
방금 교수님께서 밸류체인에 대해서 한번 다 말씀해 주셨는데 어떤 저희 브랜드가 있으면 브랜드 후방에 말씀하신 서플라이체인이 잔뜩 존재하고 그리고 브랜드의 전방에는 당연히 고객이 있죠.
그리고 고객에게는 어떤 브랜드의 철학이라든지 아니면 제품이라든지 이런 걸 가지고 커뮤니케이션하는 과정을 통해서 고객을 설득하는 형태로 나아가는데 그 설득하는 과정이 사실 어떻게 보면 거의 대부분의 콘텐츠의 생산이라든지
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Chapter 7: How can businesses adapt to the AI-driven landscape?
아니면 고객들이 내는 어떤 의견에 대한 반응을 처리한다든지 이런 것들을 통해서 같이 이렇게 좀 인터랙션하는 거거든요. 그런 구간구간들이 전부 어떻게 보면 좀 사람들이 해야 되는 일들이 많이 있죠. 그런데 이제 저희 당연히 마케터가 있고 물류관리사가 있고
제품 기획자가 있고 저 앞으로는 어떤 커뮤니티 관리자 CS하는 사람 이런 사람들이 있는데 그분들이 하시는 일들 저희가 마케터라는 어떤 한 사람이 존재하더라도 그 사람이 진짜 마케팅만 하는 건 아니거든요. 마케팅을 하기 위해서 굉장히 많은 노가다스러운 작업을 많이 하게 되잖아요.
엑셀도 만들어야 되고 파워포인트도 만들어야 되고 자료조사도 해야 되고 그런 것들을 다 끝낸 다음에 거기서 얻어진 정보를 가지고 무언가 의사결정에 이르고 액션에 이르죠.
그런데 저희 업무를 가만히 보면 저희가 무언가 결정적인 가치를 창조하는 그런 액션 그 구간은 뒤에 한 20 30%고 앞에 70%에서 80%는 그 일을 준비하기 위한 어떠한 지적 노동들이 차지하는 경우가 많아요. 어쩔 수 없이 해야 되는. 거의 대부분의 현대 지식 노동자들의 직업 이렇게 구성되어 있는데
사실 저는 이제 앞 구간을 없애면 되겠다. 앞 구간을 없애주고 사람들을 좀 더 생산적인 뒤에 구간 좀 더 마케터라는 직업군에서 더 밸류웨드를 할 수 있는 그런 곳으로 이동시켜주면 좋겠다라는 생각을 하면서 단순 노동을 해야 되는 부분들을 이제 저희가 에이전트로 하나씩 다 쓰기 시작했어요. 네.
사실 이 작업을 한 건 굉장히 오래됐는데 어떤 작업을 해도 사실 지난 한 작년 가을까지는 만족스럽지는 않았어요. 사람들이 이거 실수했다. 이것 때문에 안 된다.
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Chapter 8: What skills will be essential in the AI era?
그리고 그 모델의 성능이 모자란 부분 때문에 그런 문제가 생기는 건데 그 부분을 메꾸기 위해서 좀 다양한 장치들을 했었어야 됐어요. 그런데 작년 가을 그리고 올해 들어오면서 상황이 바뀌었군요.
우리 모두가 다 아는 클로드 오퍼스 4.6 모델이 나오고 gpt 5.4 정도가 나오면서 평가들은 좀 많이 바뀌기 시작했어요. 이건 사실 나보다 훨씬 나은데 우리가 그 모델을 어떻게 잘 이용하는가가 중요하지 얘가 못하네 못하네라고 하는 시다가 끝났구나라는 생각이 들어요.
그러면서 과거에 당연히 존재하던 시스템이 조금 안 돌던 부분이 작년 가을부터는 마법처럼 다 돌기 시작했던 게 그게 팩트라고 봐야죠.
말씀 듣고 보니까 조금 이해가 됩니다. 그러면 조금 구체적으로요. 어떻게 인공지능을 활용했더니 어떤 부분이 줄어서 우리 직원들이 어디에 더 신경을 쓸 수 있게 됐다. 상상할 수 있게끔 하나만 사례를 얘기해 주세요.
참 간단한 질문이면서도 그 과정에서 저도 굉장히 많은 걸 배워요. 방금 말씀드린 것처럼 저희가 60, 70% 정도의 그런 단순 노동을 없애주고 더 부가가치 있는 곳으로 넌 이동해라고 하면 대부분 사람들이 좋아할 것 같지만 굉장히 많은 경우에 싫어하시더라고요. 왜요?
왜냐하면
새로운 밸류웨드를 찾아 헤맨다는 건 굉장한 고통을 수반하거든요.
그런데 대부분 우리가 어떤 직업이라고 하면 앞에 일을 잘하고 그리고 이거는 잘하면 잘할수록 숙달되기 때문에 순식간에 끝나고 그리고 순식간에 끝나기 때문에 우리는 어떤 워크앤라이프 밸런스라는 게 추구되면서 좀 놀 시간이 생기거든요.
그런데 그런 부분들을 없애고 사실은 이 밸류웨드를 좀 찾아라라고 하는 건 마치 그냥 어떤 CEO 같은 역할을 또 요구하는 것과 마찬가지거든요. 없던 걸 찾아와.
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