13P by xguru 1일전 | favorite | 댓글 5개
  • 팔란티어는 최근 S&P 500에 편입됨
  • 초기 팔란티어는 “컨설팅 회사”로 잘못 평가되었음. 많은 엔지니어들이 고객과 함께 일하며 고객의 비즈니스 문제를 깊이 이해함
  • 팔란티어의 엔지니어들은 Forward Deployed Engineers로 불리며, 고객의 업무, 비즈니스 모델, 고통점 등을 깊이 이해하고 고객의 요구에 맞추어 제품을 개선하고 확장함
  • 이러한 서비스 접근 방식은 팔란티어의 경쟁 우위로 작용했으며, 고객 맞춤형 솔루션을 개발하여 플랫폼화함
  • 팔란티어의 핵심 개념 중 하나는 Ontology(온톨로지) 로, 데이터를 체계적으로 구조화하여 복잡한 비즈니스 문제를 해결함
    • Ontology : 고객의 데이터와 프로세스를 매핑하고 솔루션에 인코딩하는 고유한 접근 방식

서비스 중심의 비즈니스 모델의 변화

  • 최근 AI 언어 모델(LLMs)의 도입으로, 기존의 서비스 회사들이 더욱 매력적인 비즈니스 모델로 변모하고 있음
  • AI는 복잡한 언어 기반 작업을 자동화하고, 인간보다 더 나은 오류 감지 능력을 가질 수 있음
  • 서비스와 제품의 혼합인 하이브리드 비즈니스 모델이 증가하고 있으며, 이를 통해 고객의 실제 문제를 해결하고 더 많은 가치를 포착
  • 기술을 사용하여 두 가지 방식으로 운영 레버리지 생성:
    1. 기존 공급업체보다 빠르고 저렴하며 더 나은 서비스 품질로 독특한 가치 제안 생성
    2. 원가에서 노동력 제거, 마진 구조 변경, 경쟁사 대비 확장 용이
  • AI는 많은 전통적인 서비스 산업의 업무 효율성을 크게 향상시키며, 생산성을 두 배 이상 증가시킬 가능성이 있음

AI 서비스 기업의 특징과 기회

  • AI 서비스 기업은 "Service-as-Software" 모델을 채택하며, 빠르게 성장하는 스타트업들이 이 방식을 활용 중
  • 모델의 성능만으로는 충분하지 않을 때, Copilot(코파일럿) 처럼 사용자를 보조하는 솔루션을 판매함. 예시: Numeric의 기술 회계 AI
  • AI만으로는 복잡한 프로세스를 자동화하기 어렵기 때문에, 기술과 인간의 전문성을 결합한 접근 방식이 필수적임
  • AI 서비스 모델의 도전 과제와 기회
    • 리스크 1: 누구나 모델을 사용할 수 있어, 빠르게 경쟁자가 생겨나 기존 고객을 빼앗길 위험이 있음
    • 리스크 2: 새로운 AI 모델의 성능 향상으로, 기존 제품의 일부 기능이 중복될 가능성이 있음
    • 그러나 복잡한 프로세스의 전체 자동화는 어려움. 기술과 인간의 전문성을 결합한 접근이 필수적임
  • AI 서비스 기업의 운영 방식
    • 차별화된 가치 제안: 기존 서비스 제공자보다 더 빠르고 저렴하며 품질 높은 서비스 제공
    • 단위 경제 개선: 비용에서 큰 부분을 차지하는 인력을 줄여, 비즈니스 확장성과 마진 구조 개선
      • 예: Loop는 화물 감사 및 결제 자동화를 통해 전체 워크플로를 재설계하고 효율성을 극대화함
    • 고객 입장에서는 다수의 공급업체와 소프트웨어를 관리할 필요 없이, 통합된 AI 솔루션을 통해 모든 기능을 아웃소싱할 수 있음
  • 성공적인 AI 서비스 기업의 4가지 핵심 원칙
    • 전체 비즈니스 온톨로지를 매핑하여 R&D 집중의 우선순위 지정
    • 메트릭에 집중하기
    • 유기적 성장과 인수합병의 병행
    • 적합한 팀 구성

성공적인 AI 서비스 기업의 원칙

1. 전체 비즈니스 온톨로지를 매핑하여 R&D 우선순위 설정

  • 온톨로지 개념: 팔란티어는 비즈니스 온톨로지를 통해 회사의 모든 운영을 뒷받침하는 데이터 구조와 워크플로를 정의함
    • 온톨로지는 데이터, 논리, 액션으로 구성되며, 비즈니스 프로세스 맵(BPM) 역할을 함
    • 예시: 항공 산업에서는 비행기, 항공편, 항공사, 공항, 지연 등의 객체와 이를 연결하는 관계를 정의함
  • 온톨로지의 중요성:
    • 온톨로지는 고객의 워크플로를 소프트웨어로 매핑하는 데 필수적이며, 특히 기술 중심 서비스 회사에서는 더욱 중요함
    • 기술과 운영의 결합으로 고객, 직원, 소프트웨어 시스템 간의 3자 관계를 이해하고 자동화 및 최적화를 가능하게 함
    • 팔란티어는 초기부터 온톨로지를 중시하며, 이를 통해 데이터 통합 및 AI 솔루션 분야에서 선도적인 위치를 차지함
  • 데이터 통합과 자동화:
    • 대부분의 조직에서는 데이터가 다양한 형식과 장소에 분산되어 있음
    • 온톨로지를 먼저 구축하면, 이 구조를 기반으로 데이터 통합과 자동화를 효과적으로 수행할 수 있음
  • Reserv의 사례:
    • Reserv는 손해 사정사의 워크플로를 깊이 이해하고, 자체 개발할 기능과 라이선싱할 기능을 정확히 구분함
    • 이를 통해 대형 고객 계약을 빠르게 확보하고 확장할 수 있었음
  • 온톨로지의 실질적 이점:
    • SaaS 제품은 고객의 워크플로를 소프트웨어로 매핑하는 것이 목적임
    • 기술 중심 서비스 회사는 고객, 직원, 소프트웨어 시스템 간의 관계를 포함하는 온톨로지를 만들어야 함
    • 이를 통해 소프트웨어와 인력이 협력하는 긍정적인 피드백 루프를 형성함
  • 온톨로지 맵핑의 장점:
    • 초기 온톨로지 작업은 비전 정립, 목표 설정, 팀 조율에 중요한 역할을 함
    • 투자자와 조언자들이 실질적인 피드백을 제공할 수 있는 기회를 만들어 줌
    • 올바른 방향을 선택하지 않을 경우, 잘못된 결정으로 인해 큰 비용이 발생할 수 있음

2. 메트릭(Metrics, 지표)에 집중하기

  • 온톨로지와 지표:
    • 온톨로지를 구축한 후, 비즈니스의 핵심 지표(KPIs)를 파악하기 쉬워짐
    • SaaS 산업에서는 표준화된 지표가 많아, 운영 분석 도구를 통해 쉽게 모니터링 가능
    • SaaS 기업은 높은 마진 덕분에 운영 지표에 덜 엄격할 수 있음. 하지만 서비스 중심 비즈니스는 그렇지 않음
  • 서비스 비즈니스의 지표가 가진 중요성:
    • 서비스 회사는 제품 중심 기업보다 가치 창출이 복잡하고 측정이 어려움
    • 다양한 산업에서 공통된 지표를 찾기 어렵기 때문에, 올바른 지표들을 선택하지 않으면 P&L 문제로 이어질 수 있음
    • 예시: 자산 관리 회사의 기본 지표는 관리 자산이지만, 온톨로지는 장기적인 고객 만족도, 포트폴리오 성과, 상담 효율성을 연결하여 더 강력한 지표를 설정할 수 있게 함
  • 온톨로지 기반 지표 분석:
    • 온톨로지 분석은 예상치 못한 레버리지 포인트를 드러낼 수 있음
    • 예시: 고객 지원에서는 초기 응답 속도보다 문제 분류의 정확도가 더 중요할 수 있음
    • Reserv는 클레임 프로세스의 일부를 자동화하고, 처리 속도뿐 아니라 고객 만족도와 현금 흐름에도 미치는 영향을 분석함
  • 지표의 중요성:
    • 기술 중심 서비스 비즈니스의 핵심은 인력과 소프트웨어의 협력을 통해 마진과 서비스 품질을 향상시키는 것임
    • 지표는 단순히 분기별 보고서에 포함되는 것이 아니라, 회사 전체의 초점이 되어야 함
    • 성공적인 서비스 기업들은 메트릭스를 단순히 측정하는 것이 아니라, 이를 통해 의사결정, 투자 우선순위, 팀 조정을 이끌어 냄
    • 모든 직원이 자신의 핵심 지표와 이를 개선하기 위한 역할을 이해하고 있음

3. 유기적 성장(Organic Growth)과 인수합병(M&A) 병행

  • 과거 인수합병의 문제점:
    • 2010년대 많은 벤처 투자자들은 인수합병(M&A)을 회피하는 경향이 있었음
    • 인수합병은 종종 제품 결함이나 판매 문제를 해결하기 위한 임시방편으로 사용되었으며, 근본적인 문제인 제품-시장 적합성 부족을 해결하지 못했음
  • 현대 기술 서비스 회사의 변화:
    • 오늘날의 기술 서비스 회사들은 초기 시장 진입의 "콜드 스타트" 문제를 해결하기 위해 인수합병을 전략적으로 사용함
    • 특히 규제가 많은 시장이나 전환 비용이 높은 산업에서는 기존 회사를 인수하는 것이 효과적임
    • 인수합병을 통해 채용 및 영업 부담을 줄이고, 기술 기반의 마진 개선에 집중할 수 있음
  • 인수합병의 이점:
    • 잘 수행된 인수합병은 성장 촉진제가 될 수 있음
    • 예를 들어, 마진이 15%인 기존 서비스 회사는 약 6-8배의 현금 흐름 배수로 평가됨. 반면, 잘 구축된 AI 서비스 회사는 이미 60%의 마진을 가지고 있으며, 더 높은 배수로 평가받을 가능성이 큼
    • 인수한 회사를 통합하면 기존 매출의 경제 구조가 개선되고, 성장 속도가 재가속될 수 있음
    • AI 회사는 경쟁사를 매출의 1배 가격으로 인수하고, 이를 통해 $100M 투자로 $60M의 현금 흐름, $600M의 주식 가치를 창출할 수 있음
  • 새로운 인수합병 전략:
    • 이 접근 방식은 전통적인 인수합병과 다르며, 기술과 결합된 인수합병이 미국 산업의 새로운 성장 단계로 이어질 가능성이 있음
    • 외부에서는 벤처 캐피털(VC)이 사모펀드(PE) 전략을 따르는 것으로 보일 수 있지만, 실제로는 기술 기반의 성장 전략임
    • 기술이 서비스 워크플로의 생산성을 크게 향상시킬 수 있는 경우, 인수합병은 빠르게 큰 가치를 창출할 수 있는 명확한 방법이 됨
  • 인수합병 전략의 고려사항:
    • 인수합병이 모든 회사에 적합하지는 않음. 특히 고객 획득이 쉬운 경우나 통합이 복잡한 경우에는 적절하지 않음
    • 온톨로지를 구축하면 이러한 trade-off를 분석하고, 첫 번째 인수의 적정 규모나 동일 산업 내에서 인수할지 인접 산업에서 인수할지를 결정하는 데 도움을 줄 수 있음
    • 과거 실패 사례에 대한 우려가 있지만, 새로운 인수합병 패러다임은 예측 가능한 높은 ROI(투자 수익률)를 제공하는 새로운 전략을 열어줌

4. 적합한 팀 구성

  • SaaS 성공 기업의 특징:
    • 강력한 기술 문화와 신속한 반복 개발을 가능하게 하는 엔지니어링 역량을 보유
    • 점점 더 세분화된 시장으로 소프트웨어가 확산됨에 따라, 도메인 전문성과 고객의 언어를 이해하는 것이 중요해짐
    • 이에 따라 강력한 산업 자문단을 구축하거나, 때로는 기술 경험이 적은 산업 전문가를 고용하기도 함
  • 기술 중심 서비스의 팀 구성 변화:
    • 성공적인 비즈니스를 구축하려면, 높은 IQ와 EQ를 겸비한 기술 및 운영 인재가 필요함
    • 빠르게 변화하는 혁신 문화와 고객 중심의 프로세스 지향 접근 방식을 결합해야 함
    • 기술 인재와 운영 인재가 협력하고 서로 배우며, 상호 신뢰를 형성해야 함
    • 기술 인재는 AI 및 소프트웨어 개발 능력 외에도 서비스 운영의 세부 사항에 대한 호기심과 존중심을 가져야 함
    • 운영 전문가는 새로운 기술을 받아들이고, 기존 프로세스를 재고할 준비가 되어 있어야 함
  • 팔란티어의 사례: Forward Deployed Engineers:
    • 팔란티어는 고객과 직접 협력하여 고객의 요구에 맞춘 플랫폼을 구성하는 Forward Deployed Engineers 팀을 운영함
    • 당시 실리콘밸리의 주요 기술 회사들은 고객 상호작용을 영업 및 고객 성공 팀에 맡기는 것이 일반적이었음
    • 하지만 팔란티어는 기술, 운영, 커뮤니케이션 능력을 모두 갖춘 인재를 고용함으로써, 고객의 요구에 직접 대응할 수 있었음
    • 이러한 고용 전략은 기술 중심 서비스 회사에서 필수적이며, 팔란티어 출신이 많은 기술 서비스 스타트업의 창립자 및 초기 직원으로 활동 중임
  • 적합한 팀 구축의 핵심 요소:
    • 기술 혁신과 서비스 우수성을 동시에 중시하는 문화를 조성해야 함
    • 인수합병(M&A) 전략을 추진할 경우, 사모펀드(PE) 세계의 경험과 지혜를 가진 인재도 필요함
    • 이를 통해 기존 서비스를 더 효율적으로 복제할 뿐만 아니라, 산업 전반을 혁신할 수 있음

AI 서비스 혁명의 미래 전망

  • AI 발전의 불확실성:
    • AI 기술의 빠른 발전이 어디까지 이어질지 예측하기 어려움
    • AGI(Artificial General Intelligence)가 모든 문제를 해결할 것이라는 가정은 현실적이지 않음. 설령 AGI가 현실화된다면, 그 결과는 크게 긍정적이거나 부정적일 수 있음
  • 현재 AI 기술로도 충분한 가치 창출 가능:
    • AI 발전이 현재 수준에서 멈추더라도, 서비스 산업의 약 $2조에 이르는 임금을 혁신적으로 효율화할 수 있음
    • 이는 GDP 성장, 더 효율적인 노동 시장, 생산성의 두 배 혹은 세 배 향상으로 이어질 가능성이 있음
    • 반복적이고 단순한 작업이 자동화되면서, 근로자들은 본인의 진정한 기술을 발휘하거나 새로운 기술을 배울 기회를 얻을 수 있음
  • AI 서비스 웨이브의 초기 단계:
    • 현재 AI 서비스 웨이브는 아직 초기 단계에 있으며, 그 가능성과 영향력은 완전히 드러나지 않았음
    • 초기 SaaS 웨이브에서 Smart Enterprise 논문은 플랫폼 중심의 산업 혁신 프레임워크를 제시했으며, 이는 이제 일반화되었음
    • 기술 서비스 웨이브가 강력해짐에 따라, 온톨로지 맵핑 및 다른 전략들이 중요한 개념적 기반이 됨
  • 미래 전망과 목표:
    • 이 혁신을 현실화하기 위해서는 뛰어난 리더십, 훌륭한 팀, 그리고 꾸준한 노력이 필요함
    • 팔란티어의 성공 사례는 영감을 제공하며, 더 많은 세대적 기업들이 이 생산성 웨이브에서 탄생할 것으로 기대됨

FDE 채용 바이럴로 보면 과대망상인가요

디지털 트랜스포메이션의 실체가 이런 건가 싶어요

팔란티어 관련 글이 나올 때마다 잘 읽어보곤 하는데요. 아직 비즈니스 모델이 확 와닿지는 않네요 ㅠㅠ