벤처 투자자들의 눈에 인공 지능(AI) 회사는 노동 집약적 서비스 산업을 소프트웨어와 유사한 높은 이윤폭을 가진 비즈니스 모델로 바꾸는 새로운 '금광'을 열고 있습니다.
일반적인 전략은 기존 서비스 회사를 인수하고 AI를 적용하여 기존 프로세스를 자동화한 다음 개선된 현금 흐름을 사용하여 확장하는 것입니다.
General Catalyst(GC)가 이 추세를 주도하고 있습니다. 회사는 특정 분야에서 AI 소프트웨어 회사를 구축한 다음 이러한 회사를 사용하여 업계에서 기업을 인수하는 창의성이라는 전략을 개발하기 위해 5천억 달러를 모금했습니다.
GC는 법률 서비스에서 IT 관리에 이르기까지 7개 분야를 목표로 삼았으며 20개로 확장할 계획입니다.
예를 들어 GC의 포트폴리오 회사인, Titan MSP,는 IT 서비스 제공업체를 위한 AI 도구를 개발하기 위해 7 400만 달러를 받았습니다.
그 후 찬 타이탄은 유명한 IT 기업인 RFA 찬을 인수하여 일반 업무의 최대 38%까지 자동화할 수 있는 능력을 입증했습니다. 계획은 추가 이익을 사용하여 다른 MSP를 계속 인수하는 것입니다.
또 다른 프로젝트는 유디아인데 셰브론 브라 사우스웨스트 항공 스트라이프와 같은 대기업에 내부 법률 서비스를 전문으로 제공합니다. 전통적인 시간당 요금 모델과 달리 유디아는 AI 덕분에 고정 요금을 제시합니다. 이 회사는 또한 시장 점유율을 확대하기 위해 최근 존슨 한나를 인수했습니다.
GC는 Mayfield 펀드가 유사한 투자에 1억 달러를 할당하면서 혼자가 아닙니다. 스타트업 회사인 Gruve,는 AI 지원을 받은 후 매출이 반년 만에 5백만 달러에서 1천 5백만 달러로 증가했으며 총 이익률은 80%입니다.
개인 투자자 엘라드 길도 기존 기업을 인수한 다음 AI로 전환하는 것이 단순한 소프트웨어 판매보다 더 빠른 길이라고 생각하면서 이 방향을 따르고 있습니다.
그러나 눈은 완전히 장밋빛은 아닙니다. 스탠포드 소셜 미디어 랩과 베터업 랩스의 연구에 따르면 설문 조사에 참여한 직원의 40%가 “workslop”.에 직면해 있습니다. AI가 만든 작업은 매끄럽지만 무의미해 보이며 눈은 동료가 다시 처리하도록 강요합니다.
평균적으로 직원들은 오류를 해결하는 데 거의 2시간이 걸립니다. AI는 매달 186달러의 손실을 입힙니다. 이는 10 000명의 직원을 고용하는 조직의 경우 매년 900만 달러 이상에 해당합니다.
이러한 현실은 역설을 제기합니다. 기업이 효율성을 높이기 위해 인력을 감축하면 AI 오류 수정자가 부족하게 됩니다. 그러나 워터롭을 처리하기 위해 기존 인력을 유지하면 기대 이익을 달성하기 어려울 수 있습니다. 이는 투자 펀드의 인수 전략에서 핵심인 자본 확장 계획을 늦출 수 있습니다.
그럼에도 불구하고 GC 부아의 리더인 마르크 바르가바 부아는 이것이 기회라고 생각합니다. 그에 따르면 AI를 이용한 기업 전환은 매우 복잡하며 부아는 경험이 풍부한 응용 AI 엔지니어와 업계 전문가와의 긴밀한 협력이 필요합니다.
바로 이러한 어려움 때문에 AI 회사를 육성한 다음 서비스 기업을 인수하는 전략이 합리적이 되었습니다.
GC의 가장 큰 차이점은 포트폴리오에 있는 회사들이 스타트업에서 흔히 볼 수 있는 돈을 태우는 모델 대신 처음부터 이익을 냈다는 것입니다.
AI의 지속적인 발전으로 투자자들은 많은 서비스 산업이 '기술화될 것'이라고 믿고 있습니다. 비록 그 길이 그들이 상상하는 것보다 확실히 더 험난하지만 말입니다.
