AI 에이전트 시대, 제품·서비스는 이렇게 달라집니다 (3편·完)

Contents

1. 제품·서비스: 고객 가치와 경쟁력

   1) 이미 팔리는 제품에 AI 더하기

   2) AI로 없던 제품·수익 만들기

   3) 자기 데이터로 방어벽 쌓기

2. 무엇부터 바꿀 것인가 (시리즈를 마치며)

원가는 줄었는데, 왜 매출은 좀처럼 늘지 않을까요?

지난 105호와 106호에서는 AI 에이전트 도입에 앞서 기업이 먼저 답해야 할 질문, 곧 "우리 조직은 무엇을 바꾸고 싶은가"를 정하는 경영자의 결단에서 출발했습니다. 그리고 그 답이 향할 수 있는 세 방향 중 사람, 그리고 업무·내부 시스템 두 가지의 실행법을 살펴봤습니다.

이번 107호에서는 시리즈의 마지막 방향인 제품·서비스, 곧 AI로 고객에게 내놓는 제품과 서비스의 경쟁력을 어떻게 차별화할 수 있는지를 살펴봅니다.

→ 이전 호 보기: AI 에이전트 시대, 우리 기업은 무엇부터 바꿔야 할까요? (105호)
→ 이전 호 보기: AI 에이전트 시대, 사람과 시스템은 이렇게 바뀝니다 (106호)

1. 제품·서비스: 고객 가치와 경쟁력

✅ 원가 절감을 넘어, 데이터로 차별화하세요

많은 기업에서 AI를 내부 효율, 곧 원가를 줄이는 도구로 사용하고 있습니다. 맥킨지 조사에서도 기업의 80%가 AI의 목표로 효율을 꼽았습니다 (McKinsey, 2025). 딜로이트가 2026년 24개국 리더 3천여 명에게 물었을 때도 사정은 비슷합니다. AI로 매출 성장을 이미 실현했다는 기업은 다섯 중 하나(20%)에 그쳤고, 나머지 74%는 앞으로 그러고 싶다는 희망에 머물러 있었습니다 (Deloitte, 2026). 목표부터 효율에 쏠려 있으니, 결과도 비용 절감에 머물 뿐, 매출과 제품으로 이어간 곳은 아직 소수라는 뜻입니다.

AI로 매출 성장을 실현하기 위한 관건은 기술이 아니라, 그 기술로 무엇을 차별화하느냐에 있습니다. 베인 앤 컴퍼니가 1,100개 기업을 조사했을 때, 명확한 차별점을 가진 기업은 2025년 매출이 19% 성장한 반면 그렇지 못한 기업은 12%에 그쳤습니다 (Bain & Company, 2026). BCG도 AI에서 실질 가치를 끌어내는 상위 5% 기업이 나머지보다 매출은 2배, 원가 절감은 40% 더 컸다고 분석합니다 (BCG, 2025). 그렇다면 이 차별점은 어떻게 만들 수 있을까요? AI로 자사 제품과 서비스에 차별점을 만드는 세 가지 전략을 소개합니다.

이 전략은 난이도와 지속력에 따라 나뉩니다. 이미 팔리는 제품에 AI를 얹는 것이 가장 빠르지만 경쟁사도 금방 따라 할 수 있고, 자기 데이터로 방어벽을 쌓는 것은 시간이 걸리지만 가장 오래 남습니다.

1) 이미 팔리는 제품에 AI 더하기

가장 빠른 길은 이미 신뢰를 얻은 제품 위에 AI를 한 겹 얹는 것입니다. 새 제품을 처음부터 만들 필요 없이, 팔리던 것을 더 잘 팔리게 만드는 쪽입니다.

세계 1위 고객관리(CRM) 기업 세일즈포스는 자사 제품 위에 자율형 응대 에이전트 Agentforce를 얹었습니다. 출시 이후 누적 계약 2만 9천 건, Agentforce 연매출(ARR)은 8억 달러로 한 해 만에 169% 늘었습니다. 고객지원 센터에서는 들어온 문의의 84%를 사람 없이 해결하고 있다고 밝혔습니다. 국내에서는 무신사가 1억 5천만 건의 패션 데이터를 학습시켜 앱 곳곳에 초개인화 추천을 깔았고, 그 결과 추천 영역의 구매 전환율이 약 3배, 거래액은 308% 넘게 늘었습니다 (무신사). 이미 고객이 머무는 제품에 AI를 더하면, 그 효과가 곧장 전환율과 거래액으로 돌아온다는 것을 보여줍니다.

2) AI로 없던 제품·수익 만들기

한 걸음 더 나가면, 생성형 AI가 없었다면 애초에 존재할 수 없었던 제품을 새로 만드는 방법도 있습니다. 국내 뤼튼테크놀로지스가 그런 경우입니다. 여러 AI 모델을 하나로 묶어 검색, 글쓰기, 이미지 생성 기능을 무료로 제공해 먼저 사용자를 모았고, 이후 이용자가 직접 만든 AI 캐릭터와 대화하는 캐릭터 챗 기능을 부분 유료화해 수익을 만들었습니다. 캐릭터 챗은 유료화 한 달 만에 월매출 10억 원을 넘겼고 (AI타임스, 2024), 회사 전체 매출도 2025년 471억 원으로 전년 31억 원의 약 15배로 늘었습니다 (뤼튼테크놀로지스).

새 제품을 만드는 데서 그치지 않고, 값을 매기는 방식 자체를 새로 설계하는 기업도 있습니다. 그동안 소프트웨어의 기본 과금 단위는 구독 좌석 수(seat)였습니다. 그런데 AI가 사람 일을 대신할수록 필요한 좌석이 오히려 줄어드는 역설이 생깁니다 (a16z). 그래서 구독료가 아니라 에이전트가 실제로 끝낸 일의 건수에 값을 매기는 결과당 과금 방식을 비즈니스 모델로 내세웠습니다. 고객경험 에이전트 기업 시에라는 이 방식으로 출시 7개 분기 만에 ARR 1억 달러에 올라섰습니다. AI가 제품의 기능만이 아니라 수익을 거두는 구조까지 새로 쓰는 셈입니다.

3) 자기 데이터로 방어벽 쌓기

누구나 같은 범용 모델을 불러 씁니다. 우리가 쓰는 모델은 경쟁자도 똑같이 가져다 씁니다. 그래서 진짜 차별화는 모델이 학습할 데이터가 됩니다.

실제로 블룸버그는 40여 년간 쌓은 금융 데이터로 금융 특화 모델 BloombergGPT를 처음부터 자체 구축했습니다. 범용 모델이 닿지 못하는 금융 정확도를 제품 경쟁력으로 바꾼 것입니다. 국내 로앤컴퍼니의 슈퍼로이어는 458만 건의 판례에 법령과 행정규칙을 결합한 법률 특화 AI로, 출시 14개월 만에 가입자 1만 5천 명, 국내 개업 변호사의 48%를 모았습니다 (로앤컴퍼니). 범용 AI가 따라올 수 없는 데이터 방어벽이 곧 침투율로 나타난 사례입니다.

제품에 AI를 얹는 것도, 새로운 과금 모델을 만드는 것도 시간이 지나면 경쟁사가 따라올 수 있습니다. 하지만 우리가 쌓아온 데이터만큼은 그대로 베낄 수 없습니다. 결국 가장 오래가는 차별화는 데이터입니다.

"자기 데이터에 대한 통제권이 없는 기업은, 더 이상 기업으로 남지 못할 것"

데이터가 가장 오래가는 차별화라는 원리는, 세계 최대 AI 인프라 기업의 수장에게서도 똑같이 나옵니다. 사티아 나델라 마이크로소프트 CEO는 2026년 7월 26일 CNN 인터뷰에서, 하나의 AI 모델에 프롬프트와 데이터를 전부 맡기는 기업은 결국 살아남지 못할 것이라고 경고했습니다. 모델 제공사는 우리가 던진 질문과 고쳐 쓴 프롬프트, 에이전트가 남긴 작업 기록에서 계속 학습합니다. 문제는 그 학습이 한쪽에만 이득이 된다는 점입니다. 그렇게 쌓인 데이터는 모델을 만든 회사 쪽에만 남고, 정작 우리는 되돌려받지 못하기 때문입니다.

그가 제시한 해법은 두 가지입니다. 첫째, 하네스(모델을 실제 업무에 맞게 움직이게 만드는 주변 도구·환경 전체를 이르는 말)와 우리 업무의 맥락·기록을 특정 AI 모델사의 도구에 통째로 맡기지 않고 별도로 관리하는 것입니다. 이렇게 해두면 필요할 때 모델만 다른 것으로 바꿔 낄 수 있습니다. 둘째, 모델을 쓰면서 쌓이는 사용 기록과 노하우를 자체적으로 축적해, 언젠가 자기 모델을 학습시키는 밑거름으로 삼는 것입니다. “이 데이터 통제권이 없는 기업은 사실상 자기 사고(思考)를 외주화한 셈이라, 더 이상 기업으로 남지 못할 것”이라는 게 그의 표현입니다. 결국 관건은 특정 모델에 얼마나 의존하느냐가 아니라, 그 위에서 쌓이는 데이터와 노하우를 우리 것으로 얼마나 지켜내느냐에 있습니다.

나델라의 경고가 보여주듯, 데이터로 방어벽을 쌓는 일은 회사 안에서 끝나지 않습니다. 그 데이터를 어떻게 다루느냐에 따라 새로운 책임도 함께 따라옵니다. 주의할 점은 제품을 외부에 내놓는 순간 무게중심이 IP와 데이터, 규제로 옮겨간다는 점입니다. 학습 데이터의 출처와 라이선스가 깨끗하지 않으면 그 부담은 제품 전체의 법적 리스크로 돌아오고, AI가 만든 산출물의 권리가 자동으로 회사에 귀속되지도 않습니다(미국 저작권청). 한국 AI기본법(2026년 1월 시행)과 EU AI Act는 고객이 마주하는 AI 산출물에 AI가 만들었다는 표시를 사실상 의무로 만들고 있습니다. 고객 대면 AI의 오작동 한 번이 기업의 배상 책임으로 직결될 수 있다는 점도 감안해야 합니다. 그만큼 외부 제품의 경쟁력은 데이터와 IP, 규제를 안전하게 통제하는 능력 위에서만 지속될 수 있습니다.

2. 무엇부터 바꿀 것인가 (시리즈를 마치며)

어떤 방법을 선택하든 그 길의 끝에서 성패를 가르는 것은 화려한 기술이 아니라 그것을 조직의 것으로 만들어내는 힘입니다. 와튼스쿨의 에단 몰릭도 개인의 AI 활용이 조직의 성과로 저절로 옮겨가지는 않는다고 말합니다. 그 변화는 도구를 사들이는 결재 한 번으로 시작되지 않습니다. 무엇을 바꾸고 싶은지를 정하는 경영자의 결단에서 시작해, 그 결단을 받아낼 내부의 역량으로 내재화될 때 비로소 완성됩니다.

105호부터 107호까지 세 편에 걸쳐, AI 에이전트를 어떻게 도입해야 할까라는 질문을 ‘우리는 무엇부터’라는 질문으로 바꿔보자고 제안했습니다. 그 답은 트렌드가 아니라 조직 안에 있습니다.

이노핏파트너스는 조직이 사람, 업무·내부 시스템, 제품·서비스 세 방향성 가운데 어디에 서 있는지 진단하는 일부터 함께 시작합니다. 전략 수립에서 그치지 않고, AI 모델(PoC) 설계와 직접 개발까지 이어지는 현업문제 기반 AX 컨설팅 & 구축으로, 막연한 AX를 조직에 맞는 실행 가능한 로드맵으로 바꿔드립니다.

우리 조직의 AX, 어디서부터 시작해야 할까요?

막연한 AX 대신 우리 조직에 꼭 맞는 실행 로드맵을 원하신다면,
이노핏파트너스와 함께 현업 문제에서 출발해 보세요.