[일잘러의 지표들] ⑤ 임팩트 투자자의 ‘본질’을 붙드는 지표 세 가지

“속도가 아주 빠른 차 안에서는, 운전대를 잡고 있으면 멀미가 나지 않는다”

얼마 전, 서울 남산에 있는 전시 공간 ‘피크닉'에서 열리는 <Entrepreneurship> 전시에 다녀왔습니다. 여러 창업가들의 인터뷰가 스크린마다 수 놓인 한 공간에서, 스타일쉐어의 윤자영 대표의 위 한 마디가 유독 꽂혔습니다. 변화를 주도하면 된다는 메시지였던 것 같은데, 저에겐 또 다른 각도로도 와닿았습니다. 본질적으로, 추구하는 방향을 내가 잘 잡는 게 중요하다는 생각이 들었어요.

요즘같이 기술의 발전 속도가 매우 빠르고 적용 주기가 무척 짧은 때에는 창업자도, 경영자도, 그리고 투자자도 어지럽기는 마찬가지입니다. 하지만 우리가 중점을 둔 본질 그 자체를 방향키 잡듯 꼭 붙들고 있으면, 이 울렁이는 마음도 조금은 가라앉힐 수 있다는 걸 지난 1년 동안 배웠습니다. 이때 품은 세 가지 지표에 대한 내용을 들려드리려 합니다.

변화의 시대, 임팩트 투자 파트너가 하는 일

저는 사람과 인공지능(AI) 기술의 상호작용에 대한 연구를 하다가 투자 업계로 넘어왔습니다. 벌써 2년 전 일인데요. 제가 있는 회사 ‘옐로우독’은 대대로 소셜임팩트를 중심 축으로 스타트업 투자를 해오던 곳이랍니다. UN에서 정한 열일곱 가지 지속가능발전목표(SDGs) 중 어느 분야에서 기여할 수 있는지를 투자 기준에 넣고요. 그래서 해당 스타트업이 제시하는 솔루션이 그 파트에서 얼마만큼 효과적으로 작동하는지를 따져 묻기도 합니다.

예를 들어, 교육 불평등 해소를 목표로 하는 에듀테크 스타트업이 있다고 가정해 볼게요. 해당 회사에서 제시하는 제품이 경제적 여건 등으로 인해 소외된 아이들을 얼마나 많이, 얼마나 잘 커버할 수 있는지 설득력 있는 숫자로 물어보는 것이 무척 중요하겠지요. 그리고 그로 인해 얼마나 효과적으로 아이들이 더 나은 삶을 구가할 수 있게 되는지에 대해서도 묻게 되고요. 나아가 우리의 제품이, 교육 산업의 패러다임을 바꿀 수 있는지, 구조적으로 더 나은 방향을 제시하고 실현시키는 임팩트를 지니고 있는지도 따지게 됩니다.

제가 임팩트 투자사에 들어온 시기인 2020년 가을에는, AI 기술이 앞으로 세상의 많은 것을 바꿀 것이니 어떤 분야에서 AI로 더 큰 임팩트가 날 수 있을지를 탐색하는 것이 미션으로 주어졌습니다. 소셜임팩트 차원에서도 분명히 더 효과적으로 문제를 해결할 수 있는 부분이 있어 보였거든요. 인적 자원이 많이 필요한 노동집약적인 산업부터 핵심 데이터의 발생량이 많아서 디지털 전환을 했을 때 빠르게 효과적인 대응이 기대되는 섹터, 아직 알고리즘 기반 방법론이 적용된 적 없지만 가능성이 빠르게 모색되고 있는 과학분야 등에 대해 살피기 시작했습니다.

그래서 처음에 왔을 땐 당시의 기술 수준과 아직 현장에 적용되지 않은 기술들을 정리하는 일부터 했답니다. 이후에는 적용 가능한 산업들을 따져보고, 포트폴리오사에 도입했을 때 시너지가 날 법한 기술들을 차근차근 나열했어요. 그로부터 1년 만에 ChatGPT가 나왔고, 산업계 곳곳에선 AI를 잘 쓰기 위해 지식을 총동원하는 일들이 벌어지기 시작했습니다.

사실 자연어처리(NLP) 분야에 대해서는, 생각했던 것보다도 훨씬 빠르게 기술 발전이 이뤄졌다고 느꼈습니다. 퍽 당황했던 것도 사실이고요. 2022년 11월 이후에 벌어진 일련의 과정들은 더 놀라웠답니다. 자고 일어나면 거대 테크 기업들이 깜짝 놀랄만한 신기술이나 제품을 공개하는 일이 3월까지 매일같이 벌어졌어요. 이 시절에는 늦게 잠드는 일도 많았지만, 일찍 깨는 일도 많았습니다. 알람 소리보다 먼저 깨서 외신과 SNS부터 살피는 게 습관이 되기도 했고요. 독자분 중에 저 같은 경험을 한 분들도 상당히 많았을 거예요!

AI 기술 적용이 산업계에서 가쁘게 이뤄지면서 이 흐름과 그림을 빠르게 파악하는 게 중요했습니다. 그래서 제가 속한 회사에서는 올 3월에 생성 AI 활용을 내세운 글로벌 스타트업 155개를 모아 마켓 리서치 페이퍼를 공개했습니다. 비슷한 시기에 나온 앤틀러, 세콰이어 등에서 낸 보고서들은 분야별로 여러 회사를 나누어 시각화 했는데요. 예를 들면 텍스트, 이미지, 음성으로 분류를 하거나, 혹은 챗봇, 게임, 문서생산성 등으로 분류를 했답니다.

우리는 좀 더 고객의 니즈 측면에서 분류를 진행했어요. 같은 B2B 대상 챗봇 회사여도, 고객관리(CS) 응답 자동화에 초점인지, 아니면 내부 HR 용도를 니즈로 보는지에 따라 프로덕트가 다르니까요. 무엇보다, 글로벌 회사들이 이러한 대규모 언어모델(LLMs)을 활용해 당장 어떤 니즈부터 해소할 수 있을 거라 보는지 그 상상력을 가늠하고 싶었습니다. 그리고 2023년 12월 현재, 꽤 많은 기능들이 빅테크 플랫폼에 흡수되거나, 혹은 해당 시장이 과포화 됐답니다. 일부 니즈는 개인정보보호와 같은 규제나 비용 등에 물려 아직 빛을 보지 못하고 있고요.

본질을 붙드는 지표 1. 사용자의 효용

기술이 보여주는 가능성이 열리면 많은 업체가 이걸 활용해 빠르게 치고 나갈 방법을 구상합니다. 자사에서 보유한 기술에 붙이는 방법부터, 실리콘밸리 케이스를 속도감 있게 벤치마크해 프로덕트화하는 경우도 있고요. 개인적으로 눈에 띄는 회사들은, 고객이 겪는 체인(chain) 안에서 어떻게 기술로써 더 나은 가치를 선사하는지를 잘 캐내는 곳들인 것 같습니다.

예를 들어, 수학 학원 선생님의 업무에서 AI가 유독 채점을 엄청 잘 한다고 가정해볼게요. 선생님의 업무를 생각해보면, 정보를 수집하고, 문제집과 교재를 만들고, 수업을 하고, 답안지를 만들고, 채점을 하고, 학생 자료를 들춰보고, 학생 또는 학부모와 상담을 합니다. 이중에서 채점이 어떻게 보면 가장 귀찮은 일이기도 하지요. 기존에는 조교를 활용했지만, 그 비용을 줄여 AI 서비스를 쓴다면 어떨까요? 효용 측면에서, 충분히 만족스러울까요?

우선 가격이 중요하겠죠. 다만 AI 기술 자체가 빠르게 플랫(flat)해지고 있어서, 즉 누구나 AI를 쉽게 활용할 수 있을 정도로 빠르게 난이도가 낮아지면서, 기술적 해자가 얕아지는 것도 사실입니다. 시장만 충분히 크다면 진입하고자 하는 플레이어가 많을 거예요. 조교를 쓰는 것보다 월등히 가격이 떨어진다면, 활용하지 않을 이유가 없을 것입니다. 여기에서 더 나아가 데이터도 정제돼 쌓이면서 학생 관리로 연동된다면 더할 나위 없겠죠? 확장성이 있는 기술이기 때문에, 밸류 체인 안에서도 해볼 수 있는 게 꽤 많아집니다.

실제 세계적으로 퍽 유명한 한 에듀테크 회사의 사례를 약간 각색한 것인데요. 이러한 기술과 어프로치를 활용해서 어디까지 나아갔냐면요. 자기주도 학습이 가능할 정도로, 문제를 풀 때 힌트를 수준별로 쪼개서 제공하고 있답니다. 학생의 오답 수준을 파악하기 때문에 가능한 것도 있을 테고요. 그럼 잠깐, 우리의 고객이던 수학 학원 선생님은 이걸 좋아할까요? 좋아할 거라 생각합니다.

왜냐면요. 궁극적으로 학원 선생님과 학생, 학부모가 다같이 추구하는 가치는 성적의 상승입니다. 성적이 오르려면 효과적인 교육이 필요하지요. 그런데 교육에서 중요한 건 학생을 책상 앞에 앉힐 모티베이션이지요. 이걸 학원은 지금까지 꽤 잘 해왔고, 그래서 그 역할을 충분히 해내면서 좋은 도구를 활용해 학생의 성적을 더 올릴 수 있다면, 고객 입장에서는 무척 만족하게 될 겁니다.

사용자가 궁극적으로 원하는 가치, 그리고 그 가치를 달성하기 위한 효용의 측면을 세심하게 고려하는 것이 그래서 중요합니다. 우선 사용자가 써야 하잖아요. 고객 확보 전략을 묻고, 락인 시킬 방법을 논의하고, 유료로 이용하게 하는 걸 묻는 것도 이러한 관점에서라고 보시면 됩니다.

본질을 붙드는 지표 2. 시장의 규모

그렇게 사용자를 정교하게 확보했어도, 그다음 중요한 것은 “그래서 시장이 얼마나 큰데요?”라는 것에 대한 질문입니다. TAM-SAM-SOM* 많이들 보셨을 거예요. 이 지표가 왜 지금 AI 씬에서 중요하냐면, AI 기술이 한 산업의 체인 중 고리 몇 개를 엮어 통째로 들어다가 아예 대체할 가능성도 엿보이고 있기 때문이죠.

*TAM(Total Addressable Market, 전체 시장), SAM(Servide Available Market, 유효시장), SOM(Service Obtainable Market, 수익시장)은 시장 규모를 분석, 추정하는 프레임워크로 많이 활용된다.

예를 들어, 설계 - 가공 - 유통이라는 세 단계를 지닌 어떤 산업이 있다고 해 볼게요. 각각의 플레이어가 모두 다른데, 가령 설계랑 유통 부분은 기존 기술이 충분히 유효하게 작동하거나, 혹은 AI 기술이 대체하기 힘든 영역이라고 가정하겠습니다. 여기서 가공 부분을 AI로 가져갈 수 있겠다는 생각이 들 수 있어요. 유통이 탄탄하다는 가정 하에, 설계는 할 줄 알지만 가공할 엄두가 나지 않아서 시장으로 들어오지 못했던 플레이어들이 더 많이 유입된다면, 생산물의 양적 팽창이나 다양성이 확보되면서 시장이 더 커질 수 있을 겁니다.

그런데 이 때, 그 가공 부분을 대체했을 때의 효용은 어떻게 될까요? 이 부분을 대체하면 이 체인의 모든 이해관계자들이 충분히 만족하고, 더 많은 플레이어가 들어와서 시장을 키우게 될까요? 한계생산자라 불리는, 즉 생산을 하는 비용과 기대 수익의 차이가 0 또는 마이너스로 떨어져서 들어오지 못 했던 사람들이 기꺼이 들어올 수 있는 기반이 형성될까요? 정말로 비용 절감의 비율이 크거나 충분히 임팩트가 있는 것이 맞는지를, 투자자 입장에서는 살펴보게 됩니다. 이것이, 시장을 키우는 핵심 요소이기 때문입니다.

중요한 것은, 공급 사이드에만 초점을 맞추어 생각하면 안 된다는 것이에요. AI가 파괴적인 이유는, 한계비용을 아주 작게 가져가면서 매우 큰 폭의 생산량 증가를 일으킬 수 있기 때문입니다. 그런데 이걸 다 받아줄 수 있는 수요가 있을까요? 그 수요를 받아주는 소비자 층은 어떤 곳일까요? 오히려 수요가 부족했던 곳에서 훨씬 큰 임팩트가 나는 것 아닐까요? 얼핏 복잡한 질문들이 얽혀 있는 것 같지만, 시장을 뾰족하게 치고 들어가는 것이 실제 비즈니스에서는 무척 중요하다는 걸 늘 목격하고 있답니다. 투자에서의 리턴(회수)을 생각해도 마찬가지이고요.

본질을 붙드는 지표 3. 임팩트 - 그러니까, 변화값의 크기 

임팩트를 사전적으로 풀면, 충격이 가해져서 현재의 상태가 크게 변하는 것을 뜻합니다. 소셜임팩트의 시작도 사회적 문제를 푸는 곳에 자본을 투입해서 빠르게 힘을 가해서 목표를 달성하도록 하는 것인데요. 이 뒤에 투자가 붙으면서, 이러한 방식이 어떻게 새로운 자본 순환을 일으키고, 또 높은 수익률을 보장해 더 많은 자본이 투입될 수 있게 하는지를 증명해가는 과정이 소셜임팩트 투자라고 할 수 있습니다.

요새 제가 속한 회사는 특히 임팩트에 강점을 두고 있어요. 앞에서 이야기한 것처럼, AI가 상당히 많은 부분을 바꿀 수 있을 것으로 보이는데, 특히 어떤 분야에서 충격을 가해 변화를 일으킬 수 있을지를 눈여겨 보고 있지요. 그래서 여러 팀을 만나면 기술 활용으로 얼마나 더 많이, 얼마나 더 저렴하게 서비스가 구성되는지를 묻기도 하지만, 이 기술 때문에 바뀌는 그림에 대해서도 많이 묻습니다.

가령 더 정교하게 쇼핑 알고리즘을 만든 회사가 있다면, 그것이 정말 소비자가 돈을 훨씬 더 많이 쓰게 한다는 명확한 근거가 있는지를 묻게 되고요. 나아가 이제 사람들이 더 이상 추천 외의 것은 안 보게 되는 것인지, 쇼핑 경험의 유저 저니(user journey)나 행태가 완전히 바뀌게 되는 것인지, 그러면 쇼핑 비즈니스의 구도는 어떻게 변화하는지까지 묻게 됩니다. 해당 기술이 타깃으로 하는 쇼핑 카테고리가 아동복인지, 아니면 기후위기 테마의 의류 비즈니스인지에 따라서도 파생되는 임팩트 또한 매우 달라지겠지요.

변화의 크기를 숫자로 제시하며, 그 숫자를 바탕으로 스토리를 만드는 일은 무척 어렵고 복잡한 일입니다. 하지만, 이렇게 했을 때 목표나 추구할 지표가 좀 더 명확해지는 것 같아요. 그래서 우리는 계속해서 그 변화의 숫자들을 묻고, 내러티브를 요구합니다. 

마치며

결론적으로, 세상이 아무리 신기술로 들썩여도 결국 세상을 바꾼 것은 기술 그 자체가 아니었어요. 그 기술을 잘 활용해 사람들의 일상을 바꾸고, 시장을 키우고, 그래서 세상에 큰 변화값을 준 서비스나 프로덕트들이었답니다. 투자자의 입장에선, 그렇기 때문에 더더욱 사용자, 시장, 그리고 임팩트를 생각할 수밖에 없는 것 같아요. 여기에 임팩트 투자자로서 우리는, 그 변화의 방향성을 더 포용적인 삶, 더 나은 사회, 더 살만한 세상에 초점을 맞추는 것이고요.

물론 투자사마다 산업을 바라보는 관점도 다르고, 회사에 대해 지향하는 가치도 다를 것입니다. 특허를 비롯한 원천기술을 중요하게 보는 곳도 있고요, 현재와 근미래의 매출 추정처럼 수익화를 중점적으로 보는 회사들도 있습니다. 투자하는 스테이지나 투자 금액의 규모도 다르고, 해당 VC에서 투자하는 철학이나 논리도 다르기 때문에, 어느 특정 지표를 콕 집어 무엇이 옳다 그르다를 이야기할 수는 없다고 생각해요. 제가 속한 임팩트 씬에서 당연히 던지는 질문이라는 점을 참고해 주셨으면 합니다.

고객, 시장, 구조적 변화라는 게 모두가 당연히 공감하는 널찍한 개념적인 지표일 수 있어요. 하지만 변화 속도가 빠르고 시장이 과속방지턱으로 채워진 요즘 같은 시기에서는, 자꾸 이 본질적인 지표들이 손에서 툭툭 놓이는 것 같습니다. 본질을 꼭 쥐고 있어야 속도감에 넘어지거나 다치지 않는다고 믿어요. 재차 다시 돌아가서 이런 요소들을 우리 기획은 잘 충족하고 있을까, 함께 돌이켜보는 계기가 되었으면 합니다.

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