벤처 캐피털, AI 서비스 변혁 과제 과소평가

벤처 캐피털리스트들은 차세대 주요 투자 우위를 발견했다고 믿는다: 전통적으로 노동 집약적인 서비스 사업에서 소프트웨어 수준의 이익률을 달성하기 위해 인공지능(AI)을 활용하는 것이다. 그들의 접근 방식은 기존 전문 서비스 기업을 인수하고, AI를 도입해 운영을 자동화한 후, 그 결과로 향상된 현금 흐름을 활용해 추가 기업을 인수하는 롤업 전략을 펼치는 것이다.

이 움직임을 선도하는 것은 제너럴 캐탈리스트(GC)로, 최근 펀드에서 15억 달러를 '창조' 전략에 할당했다. 이 전략은 특정 분야 내에서 AI 기반 소프트웨어 기업을 육성한 후, 이들 기업을 플랫폼으로 삼아 동일 산업 내 기존 기업과 그 고객 기반을 인수하는 데 초점을 맞춘다. GC는 이미 법률 서비스와 IT 관리 등 7개 분야에 투자를 진행했으며, 궁극적으로 20개 분야까지 확장할 계획이다.

GC의 관련 사업을 총괄하는 마크 바르가바는 최근 테크크런치와의 인터뷰에서 "글로벌 서비스 산업의 연간 매출 규모는 16조 달러에 달한다"고 밝혔다. 그는 "반면 글로벌 소프트웨어 시장은 고작 1조 달러에 불과하다"고 지적하며, 소프트웨어의 매력은 항상 높은 마진에 있었다고 강조했다. "소프트웨어가 확장될 때 한계 비용은 최소화되는 반면 한계 수익은 상당하다."

그는 서비스 비즈니스도 유사하게 자동화할 수 있다면(운영의 30~50%를 AI로 처리하고 콜센터 같은 핵심 업무의 최대 70%까지 자동화) 재정적 전망이 매우 매력적으로 변한다고 설명했다.

이 전략은 이미 성과를 보이고 있다. GC의 포트폴리오 기업 중 하나인 타이탄 MSP를 예로 들 수 있다. 이 투자사는 관리형 서비스 제공업체(MSP)를 위한 AI 도구 개발을 지원하기 위해 두 차례에 걸쳐 7400만 달러를 투자했으며, 이후 주요 IT 서비스 기업인 RFA를 인수했다. 바르가바에 따르면 타이탄은 시범 프로그램을 통해 표준 MSP 업무의 38%를 자동화했다. 이 회사는 이제 개선된 마진을 활용해 더 많은 MSP를 인수하는 전통적인 산업 통합 전략을 추진할 계획이다.

이와 병행하여, 이 회사는 로펌이 아닌 기업 법무 부서를 대상으로 하는 유디아(Eudia)를 육성했습니다. 유디아는 셰브론, 사우스웨스트 항공, 스트라이프 등 포춘 100대 기업 고객을 확보했으며, 전통적인 시간당 요금 대신 AI 기반 고정 요금 법률 서비스를 제공합니다. 이 회사는 최근 대체 법률 서비스 제공업체인 존슨 한나(Johnson Hanna)를 인수하여 시장 입지를 확대했습니다.

바르가바는 GC가 인수하는 기업의 EBITDA 마진을 최소 두 배 이상으로 끌어올리는 것을 목표로 한다고 밝혔다.

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이 철학을 받아들이는 회사는 GC만이 아닙니다. 벤처 캐피털 메이필드는 'AI 팀원' 투자에 특별히 1억 달러를 할당했는데, 여기에는 500만 달러 규모의 보안 컨설팅 기업을 인수한 IT 컨설팅 스타트업 그루브(Gruve)도 포함됩니다. 창립자들에 따르면 그루브는 이 인수를 통해 6개월 만에 매출 1,500만 달러로 확장하면서 80%의 매출 총이익률을 달성했습니다.

메이필드의 나빈 차다 상무는 지난여름 테크크런치와의 인터뷰에서 "AI가 업무의 80%를 처리한다면 80~90%의 매출 총이익률을 창출할 수 있다"며 "60~70%의 복합 이익률을 달성하고 20~30%의 순이익을 낼 수 있다"고 말했다.

개인 투자자 엘라드 길은 지난 3년간 성숙한 기업을 인수해 AI로 변혁하는 기업들에 투자하는 유사한 전략을 추구해왔다. 길은 올봄 테크크런치와의 인터뷰에서 "외부 공급업체로서 단순히 소프트웨어를 판매하는 것보다 자산을 소유하면 변화를 훨씬 빠르게 구현할 수 있다"고 설명했다.

그러나 초기 지표들은 이 서비스 산업의 변혁이 벤처 캐피털리스트들이 예상하는 것보다 더 복잡할 수 있음을 시사한다. 스탠퍼드 소셜 미디어 랩과 베터업 랩스 연구진이 다양한 산업 분야의 정규직 직원 1,150명을 대상으로 실시한 최근 연구에 따르면, 응답자의 40%가 연구진이 '워크슬롭(workslop)'이라 명명한 현상으로 인해 추가 업무 부담을 겪고 있는 것으로 나타났다. 이는 AI가 생성한 결과물로, 겉보기에는 완성도가 높아 보이지만 실질적인 내용이 부족해 동료들에게 추가 작업과 복잡성을 야기한다.

이러한 추세는 조직에 부정적 영향을 미치고 있다. 설문 참가자들은 각 워크슬롭 사례를 처리하는 데 평균 약 2시간을 소모한다고 보고했다. 여기에는 내용을 해석하고, 수정 요청 여부를 결정하며, 종종 직접 수정하는 시간까지 포함된다.

참가자들의 시간 추정치와 자진 신고한 급여를 바탕으로 연구진은 워크슬롭이 직원 1인당 월 약 186달러의 숨겨진 비용을 발생시킨다고 계산했다. 연구진은 하버드 비즈니스 리뷰(HBR) 최신 기고문에서 "1만 명의 직원을 둔 조직의 경우, 추정된 워크슬롭 발생률을 고려할 때... 이는 연간 900만 달러 이상의 생산성 손실로 이어진다"고 밝혔다.

바르가바는 AI가 과대평가되었다는 관점에 의문을 제기하며, 이러한 구현상의 어려움들이 오히려 GC의 접근법을 강화한다고 주장했습니다. 그는 "이는 AI 기술을 해당 비즈니스에 적용하는 것이 단순하지 않다는 점을 부각시켜 오히려 기회를 보여준다"며 "만약 포춘 100대 기업이 컨설팅 회사를 고용하고, AI를 도입하며, OpenAI와 계약을 체결하는 것만으로 사업을 혁신할 수 있다면 당연히 우리의 주장은 설득력을 잃을 것이다. 그러나 현실은 AI로 기업을 혁신하는 것이 진정으로 어렵다는 점"이라고 말했다.

그는 AI에 필요한 기술적 전문성이 가장 중요한 결여 요소라고 지적했다. "다양한 AI 기술이 존재하며 각각 다른 강점을 지닙니다"라고 그는 언급했다. "Rippling, Ramp, Figma, Scale 같은 기업 출신으로 다양한 모델을 직접 다뤄본 실무 경험이 있고, 모델의 미묘한 차이를 이해하며, 특정 업무에 적합한 모델을 알고, 이를 소프트웨어에 통합하는 방법을 아는 응용 AI 엔지니어가 반드시 필요합니다." 그는 바로 이러한 복잡성 때문에 GC의 전략—AI 전문가와 산업 전문가를 짝지어 기업을 처음부터 구축하는 방식—이 매우 논리적이라고 주장했다.

그럼에도 워크슬롭은 이 전략의 핵심 경제성을 부분적으로 훼손할 위험이 분명하다. 지주회사를 기반으로 설립하더라도, 인수 기업들이 AI 효율성 모델이 제시하는 대로 인력을 감축한다면 AI가 생성한 오류를 식별하고 수정할 인력이 줄어들게 된다. 기업들이 결함 있는 AI 출력으로 인해 발생하는 추가 업무를 처리하기 위해 현재 인력 수준을 유지한다면, 벤처캐피털(VC)이 기대하는 상당한 마진 개선은 실현되지 못할 수도 있다.

이러한 요소들이 벤처캐피털의 롤업 전략 핵심인 공격적 확장 계획을 완화시켜야 한다고 주장할 수 있다. 해당 계획은 거래의 매력을 만드는 재무 지표를 위태롭게 할 수 있기 때문이다. 그러나 현실적으로 실리콘밸리 투자자들의 속도를 늦추려면 몇 건의 연구 보고서 이상이 필요할 것이다.

실제로 GC는 기존 현금 흐름을 가진 기업을 인수하는 것이 일반적이기 때문에, 그들의 "창조 전략" 기업들은 이미 수익성을 확보하고 있다고 밝힌다. 이는 고성장, 현금 소모형 스타트업을 지원하는 전통적인 벤처 캐피털 모델과는 크게 다른 접근이다. 이는 수익성을 달성하지 못한 포트폴리오 기업들로 인해 수년간 손실을 견뎌온 벤처 기업에 자금을 지원하는 유한 파트너들에게 환영할 만한 변화일 것이다.

바르가바는 "AI 기술이 계속 발전하고 모델에 대한 대규모 투자와 개선이 관찰되는 한, 우리가 기업을 육성할 수 있는 산업이 점점 더 늘어날 것"이라고 말했다.