🏴‍☠️ AI가 Lean startup을 죽였나?

최근 Y Combinator의 Garry Tan과 창업가 Nathan Covey는 AI가 린 스타트업(Lean Startup)을 죽였다고 말했습니다.

그들의 주장은 이렇습니다. AI 덕분에 무언가를 만드는 것이 너무 쉬워졌으니, 그냥 가서 만들라는 겁니다. 호기심을 따르고, 미래의 최전선에서 살아가다 보면, 언젠가는 유용한 무언가와 마주치게 될 거라는 거죠.

말도 안 되는 소리입니다.

네, AI는 개발을 더 쉽고 저렴하게 만듭니다. 랜딩 페이지, 에이전트, 심지어 완전한 앱까지 하룻밤 만에 뚝딱 만들어낼 수 있죠. 하지만 더 빠르다고 해서 더 좋은 것은 아닙니다. 방향 없는 속도는 그저 혼돈일 뿐입니다("집중된 혼돈" 같은 게 아니고요 😏).

'린 스타트업'의 저자 Eric Ries는 결코 "만들지 말라"고 한 적이 없습니다. 린의 핵심 원칙은 말 그대로 '만들기-측정-학습(Build–Measure–Learn)'입니다. 배우기 위해 빨리 만드는 것이지, 빨리 실패하기 위해 빨리 만드는 것이 아닙니다. 이 순환을 더 빨리 반복할수록, 실제로 중요한 무언가를 찾아낼 확률이 높아집니다. AI는 린 스타트업의 대체재가 아니라, 가속화하는 역할입니다.

YC 등에서 나오는 반(反)린 정서는 허수아비를 때리는 것과 같습니다. 린은 느리고, 과도한 검증에 집착하며, 개발에 알레르기 반응을 보인다는 식의 주장 말입니다. 하지만 린 스타트업은 결코 분석 마비(analysis paralysis)에 관한 것이 아니었습니다. "100명에게 무엇을 원하는지 물어보면 끝" 같은 것도 아니었죠. 언제나 가장 위험한 가설의 리스크를, 가능한 한 빠르고 저렴하게 줄이는 것이 핵심이었습니다. 그리고 (계속해서) 반복하는 것이죠.

이것이 게임의 전부입니다. 추측하는 것도 아니고, 맹목적으로 출시하는 것도 아니며, 검증되지 않은 직감에 당신의 시간(과 런웨이)을 거는 것도 아닙니다.

진정한 린 스타트업 원칙을 하나씩 살펴보고, AI가 왜 이 원칙들을 죽이는 것이 아니라 오히려 슈퍼차지하는지 알아보겠습니다.

1. 가장 위험한 가설부터 시작하라

린 스타트업은 가장 위험한 가설부터 시작하는 것을 강조합니다. 열에 아홉은 바로 '매력도(desirability)'입니다. 과연 누군가 이것을 원할까? 지금 사용하고 있는 것에서 넘어올 만큼 신경 쓸까?

AI도 이 점을 바꾸지는 못합니다. 오히려, 그것을 테스트할 더 나은 도구를 제공하죠. 이제 주말 동안 랜딩 페이지를 만들고, 챗봇이나 에이전트를 연결하여 핵심 가치 제안을 시뮬레이션할 수 있습니다. 완전한 제품을 만들지 않고도, 현실 세계에서 매력도를 테스트할 수 있는 가벼운 무언가를 출시할 수 있다는 점에서 좋은 일입니다. 프로토타입은 가치 제안과 매력도를 테스트하는 데 완벽하게 적합하며, AI 도구를 사용하면 빠르게 만들 수 있습니다.

하지만 함정이 있습니다. 창업가들은 일단 무언가를 출시하면, 아주 작은 것이라도 그것과 사랑에 빠지는 경향이 있습니다. 감정적으로 과잉 투자하게 되는 거죠. 더 이상 실험이 아니라, 그들의 스타트업이 됩니다. 그러면 신호가 약해도 포기하기가 어려워집니다.

YC의 장점을 인정하자면, 그들은 성장 지표를 강하게 밀어붙입니다. 실제 성과(traction)를 보고 싶어 하죠. 진전이 없으면 팀이 피봇(pivot)하도록 압박합니다. 진정한 검증은 무언가를 출시하고 시장이 어떻게 반응하는지를 봐야만 얻을 수 있습니다. 인터뷰만으로는 승리할 수 없습니다. 이 점에 대해서는 우리도 100% 동의합니다. 불행히도, 창업가들은 실질적인 원칙 없이 만들고 출시하며 과대광고에 휩쓸립니다.

린 스타트업이 "만들기 전에 검증하라"고 말한 것은 단지 과거에 개발이 더 느리고 비쌌기 때문만은 아닙니다. 출시 자체가 당신의 객관성을 흐리게 만들기 때문입니다. 일단 세상에 나가면 자신의 작업을 명확하게 보기 어려워집니다. AI를 사용해 더 빨리 출시하고 매력도를 테스트하세요. 하지만 빨리 만드는 것을 옳다는 것과 혼동하지는 마세요.

실험을 하되, 그것이 실험이라는 사실을 잊지 마세요.

2. 검증된 학습이 결과물보다 더 중요하다

AI는 개발을 더 쉽게 만듭니다. 하지만 출시할 때 무언가를 배우고 있나요?

오늘날 대부분의 AI 스타트업은 만들고 출시하는 데만 집착합니다. 실제로 학습을 측정하는 곳은 거의 없습니다. 사용자들과 대화하지도, 행동을 관찰하지도, 왜 사용자들이 이틀 만에 이탈하는지 묻지도 않습니다.

여기 진짜 위험이 있습니다. 검증된 학습이 없으면 피봇이 훨씬 더 어려워집니다.

저는 피봇을 '검증된 학습에 기반하여 스타트업의 초점 중 한 측면을 바꾸는 것'으로 정의합니다. 추측이나 허우적거림, 혹은 다음 반짝이는 아이디어로 뛰어드는 것이 아닙니다. 피봇은 전략적입니다. 방향성이 있죠. 무엇이 효과가 있고 무엇이 없는지에 대한 명확성이 필요합니다.

가장 위험한 가설을 제대로 테스트하지 않는다면, 즉 학습에 집중하지 않는다면, 당신은 피봇하는 것이 아닙니다. 그냥 다시 시작하는 겁니다. 아이디어 #1이 잠재력이 있었는지조차 모른 채 버리고 아이디어 #2를 급조하는 거죠. 혹은 가능하니까 다섯 개의 아이디어를 동시에 진행하지만, 어떤 것이 최선인지 판단할 좋은 프레임워크가 없습니다(초기 성장 신호는 항상 충분하지 않을 수 있습니다). 제대로 테스트했나요? 충분한 시간을 주었나요? 아마 아닐 겁니다.

초고속 성장(AI가 분명히 부채질하는)을 서두르느라, 창업가들은 무언가 "될 때까지" 아이디어를 계속 바꿉니다. 그리고 무언가 성공했을 때, 그들은 왜 성공했는지조차 모를 수 있습니다. 이건 반복 가능한 프로세스가 아닙니다. 운이죠. 운에 기댈 수는 없습니다.

3. 고객 이해는 타협 불가다

고객 이해를 건너뛰는 것은 거의 확실한 죽음으로 가는 길입니다. ☠️

2007년, 저는 제가 잘 이해하지 못하는 시장(HR/채용)에서 Standout Jobs를 만들었습니다. 기술은 작동했고 제품은 세련됐지만, 시장은 사지 않았습니다. 사후 분석에서 저는 깨달았습니다. "시장에 대한 이해 부족은 결국 우리가 올바른 제품을 올바른 시장에 올바른 가격으로 연결하지 못했음을 의미했다."

오늘날 창업가들은 똑같은 실수를 다시 저지르고 있습니다. 이번에는 AI를 가지고 말이죠.

그들은 구식 산업의 투박한 워크플로우를 보고 생각합니다. "AI가 저걸 고칠 수 있어!" 아마 그럴 수도 있겠죠. 하지만 규제, 인센티브, 통합, 기존의 행동 방식 등 왜 애초에 그것이 투박한지를 이해하지 못한다면, 당신은 근본 원인이 아니라 증상만 해결하고 있는 겁니다.

그렇기 때문에 깊은 고객 이해가 전부입니다. 선택 사항이 아닙니다.

Anthropic의 최고 제품 책임자(이자 전 Instagram 공동 창업가)인 Mike Krieger는 이렇게 말합니다.

판매 대상인 회사만 알지 말고, 그 회사에서 당신이 판매하는 대상인 '사람'을 알아야 합니다.

AI는 고객 이해 과정을 도울 수 있습니다. 타겟 고객처럼 행동하고 반응하는 "합성 사용자(synthetic users)"와 초기 고객 인터뷰를 시뮬레이션하는 데 사용하세요. 실제 사람들을 만나기 전에 가설을 압박 테스트하고, 인사이트를 얻고, 생각을 준비하는 빠르고 저렴한 방법입니다.

하지만 분명히 해둡시다. 합성 사용자는 실제 사용자를 대체할 수 없습니다. 그들에게는 예측 불가능한 감정이 없습니다. 혼란스럽고 좌절스러운 피드백을 주지도 않죠. 구매 행동을 드러내지도 않고, 후속 조치에서 당신을 잠수 타지도 않습니다.

합성 인터뷰는 훌륭한 출발점이지만, 거기서 멈춘다면 당신은 눈을 가리고 비행하는 것과 같습니다. 여전히 실제 사람들과 이야기해야 합니다. 그들의 고통을 느끼고, 동기를 이해하며, 제품 채택의 성패를 가르는 비합리적인 것들을 해독해야 합니다.

4. 유통(Distribution)은 여전히 거대한 과제다

유통은 더 쉬워지는 것이 아니라 더 어려워지고 있습니다. 1,000개의 AI 스타트업이 모두 똑같은 랜딩 페이지 템플릿과 똑같은 OpenAI 래퍼(wrapper)로 같은 아이디어를 출시하면, 아무도 눈에 띄지 않습니다.

NFX의 Pete Flint는 매우 좁은 틈새시장(niche)으로 들어가라고 조언합니다(저는 이 방식을 아주 좋아합니다).

AI 스타트업이 직면한 두 가지 주요 이슈가 있습니다.

1. 초기 성과에 대한 긍정 오류(False positives)
2. 높은 이탈률(churn) (초기에는 "보이지 않을" 수 있음)

많은 AI 스타트업이 초기에 성과를 보지만, 그 모멘텀은 신기루일 수 있습니다. 그 "긍정적인 신호"는 긍정 오류일 수 있습니다. AI에 대한 주류의 관심이 사람들(구식 비즈니스와 대기업에서 일하는 사람들을 포함하여)로 하여금 AI 도구를 빠르게 시도하게 만들고 있습니다. 상사들은 직원들에게 "AI를 사용해!"라고 말합니다. 그래서 그들은 무슨 일이 일어나고 있는지, 혹은 도움이 되는지 이해하지 못하더라도 일단 사용합니다.

이는 수많은 가입, 초기 채택, 심지어 매출로 이어집니다. 하지만 AI 도구도 이전에 수많은 소프트웨어가 그랬던 것처럼 실망을 줄 수 있습니다. 사람들은 다른 반짝이는 것에 정신이 팔려 한 솔루션에서 다른 솔루션으로 옮겨갑니다. 갑자기 그 초기 성장 신호는 수백만 달러를 투자받고 무조건적인 성장을 정당화하기에 충분하지 않게 됩니다.

이제 우리는 높은 이탈률이 새로운 AI 제품의 실질적인 문제가 되는 것을 보고 있습니다. 사용자들은 새로운 AI 도구를 시도하고, 한두 번 돌아왔다가 떠나버립니다. 사람들은 이 문제에 대해 더 공개적으로 논의하고 있습니다. 기업들은 빠르게 구매하고, 스타트업들은 빠르게 높은 월간 반복 매출(MRR)과 연간 반복 매출(ARR)을 달성하지만, 도구가 충분한 가치를 창출하지 못하거나 전환 비용이 낮아 이탈이 시작됩니다.

Dirk Sahlmer의 글은 정확합니다.

당신의 AI 스타트업이 몇 주 만에 200만 달러 ARR을 달성했다고요?

멋지네요... 하지만 방 안의 코끼리(모두가 알지만 말하지 않는 문제)에 대해 이야기해 봅시다.월 10-15% 이상의 매출 이탈률(Monthly Revenue Churn).

이것이 제가 2024년에 이야기 나눈 많은 AI SaaS 회사들에서 본 현실입니다.

지금 일어나고 있는 일은 다음과 같습니다.전 세계 IT 리더의 63%는 조직이 AI를 사용하지 않으면 뒤처질 것을 두려워합니다.미국 기업들은 이 때문에 작년에 AI에 평균 65만 달러를 지출했습니다.놓치는 것에 대한 두려움(FOMO)이 빠르고, 때로는 성급한 AI 채택을 주도하고 있습니다.

그 결과는?폭발적인 초기 성장: 체크.제품-시장 적합성(Product-market fit): 두고 봐야죠.

SaaStr의 Jason Lemkin은 심각한 문제의 전조일 수 있는 "스텔스 AI 이탈(stealth AI churn)"을 설명합니다.

전통적인 이탈은 이진법입니다. 고객이 돈을 내거나 내지 않거나. 스텔스 이탈은 아날로그입니다. 고객은 당분간 같은 금액을 지불하지만, 사용량은 40% 줄어듭니다. 그들은 여전히 당신의 유지율 코호트에 나타나고, ARR을 생성하며, 성공 지표에 등장합니다.

하지만 기저의 소비 패턴은 다른 이야기를 합니다.AI 도구가 빠른 작업을 처리하면서 세션 빈도가 감소합니다.고급 사용 사례에 대한 대안이 존재하기 때문에 기능 채택이 정체됩니다.가치 실현 시간(Time-to-value)은 줄어들지만, 총 사용 시간도 줄어듭니다.고객들이 더 많이가 아니라 더 적게 필요하다는 것을 알게 되면서 확장 매출이 증발합니다.무서운 점은? 당신의 NPS(고객 순 추천 지수)는 실제로 올라갈 수 있다는 것입니다. 고객들은 당신이 진정으로 잘하는 것에 당신을 사용하는 것을 좋아하고, 나머지는 AI가 처리합니다. 그들은 워크플로우의 더 작은 부분에 대해 더 행복해합니다.

풀뿌리 스타트업 창업가들조차 이를 예견하고 있습니다. r/startups의 한 게시물은 경고합니다.

"이들 회사 중 다수는 지금 당장은 이기고 있는 것처럼 보이지만, 그 초기 성과가 장기적인 성공을 의미하지는 않습니다... 진짜 시험은 신기함이 사라진 후에도 사람들이 계속해서 제품을 사용하는지 여부입니다."

이탈은 중요합니다. AI로 빠르게 출시할 수 있지만, 빠른 이탈은 여전히 성장을 죽이고 유통을 망가뜨립니다.

오해하지 마세요, 성장은 좋은 것입니다. 하지만 유지(retention) 없는 성장은 소음에 불과합니다. 유통은 사람들이 당신의 제품을 시도하게 만드는 것이 아닙니다. 그들이 머물게 만드는 것입니다.

5. MVP는 죽지 않았다. 기준이 올라갔을 뿐이다.

"MVP는 죽었다"고 말하는 목소리가 커지고 있습니다. 어떤 이들은 이제 MLP(Minimum Lovable Products, 최소 기능 애정 제품)를 원하고, 다른 이들은 SLC(Simple Lovable Complete, 단순하고 사랑스러운 완전체)를 선호합니다. 제 제안은? 용어는 무시하세요 (저는 여전히 MVP라는 용어가 유효하고 완벽하게 타당하다고 굳게 믿지만요!).

결국 당신의 일은 실제 문제를 해결하고, 실질적인 가치를 창출한 다음, 유통을 해결하는 것입니다. 그게 전부입니다. 완벽한 이름표는 필요 없습니다. 그 뒤에 의미가 담긴 성과가 필요합니다.

MVP의 목적은 '문제-솔루션 적합성(problem-solution fit)'에 도달하는 것입니다. 즉, 가치를 창출하는 솔루션을 구축함으로써 실제 문제가 존재함을 검증하는 중요한 단계 말입니다.

AI는 개발과 출시를 쉽게 만듭니다. 이는 (아무도 신경 쓰지 않는 형편없는 MVP 대신) 실제 가치를 창출하는 "완전한 MVP"를 더 쉽게 만들 수 있다는 것을 의미합니다. 하지만 이는 또한 과잉 개발로 이어질 수 있습니다. 창업가들은 기능을 사랑합니다. 적절한 고객 인사이트나 검증이 없다면, 창업가들은 계속해서 만들고, 만들고, 또 만들 수 있습니다. 비대한 소프트웨어는 결코 승리의 해답이 아니었습니다.

저는 노코드(no-code)와 AI 코딩 도구가 누군가의 비전을 현실로 만드는 능력에 감탄합니다. 정말 좋습니다. 이러한 도구에 익숙하고 편안해지는 것은 필수입니다. 제품 개발을 더 쉽게 만드는 도구는 수많은 창업가들(특히 비기술 창업가들)에게 엄청난 기회를 열어줍니다. 하지만 착각하지 마세요.

무언가를 만들 수 있다고 해서, 만들어야만 하는 것은 아닙니다!

약어(MVP, SLC, MLP 등)를 숭배하지 마세요. 결과를 숭배하세요. 즉, 문제-솔루션 적합성에 대한 명확성, 당신이 제공하는 가치에 대한 확신, 그리고 의도를 가지고 확장할 수 있는 충분한 사용자 인사이트를 말입니다.

6. 올바른 것을 측정하는 것은 여전히 중요하다

검증된 학습은 직감이 아닙니다. "이거 가능성이 있어 보여"나 "우리 데모 신청이 늘고 있어" 같은 것이 아닙니다. 이는 혁신 회계(innovation accounting)에 뿌리를 두고 있습니다. 이는 린 스타트업의 원래 원칙 중 하나이지만, 그에 비해 훨씬 적은 주목을 받습니다.

아이디어는 간단합니다. 기준선을 정의하고, 학습을 이끌어내는 실험을 실행하며, 그 결과를 사용하여 진정한 진전을 보여주는 것입니다. AI 기반 속도의 세계에서는 이것이 복잡해집니다. 여러 제품을 출시하고 체계적이고 시스템적으로 거기에 도달하는 방법을 모른 채 "성공"을 좇기가 너무 쉽습니다.

올바른 것을 측정하지 않는다면, 당신은 그저 벽을 향해 가속하고 있을 뿐입니다.

편향된 시각일 수 있지만, 이 지점에서 린 애널리틱스(Lean Analytics)가 도움이 됩니다.

우선, 당신이 어떤 단계에 있는지 파악해야 합니다. 우리는 모든 스타트업이 거치는 5단계를 정의했습니다: 공감(Empathy), 흡인력(Stickiness), 바이럴(Virality/Growth), 매출(Revenue), 확장(Scale).

단계를 순서대로 밟아가는 것은 성공 확률을 높입니다. 논리적인 기반을 구축하기 때문입니다.

• 공감: 사람들이 그 문제에 신경 쓴다는 것을 증명하라.
• 흡인력: 사람들이 그 솔루션을 채택할 것이라는 것을 증명하라.
• 바이럴(성장): (초기 사용자를 넘어) 반복 가능한 방식으로 더 많은 고객을 확보할 수 있음을 증명하라.
• 매출: 비즈니스의 경제성을 증명하라.
• 확장: 성장하라!

각 단계에는 측정해야 할 핵심 지표가 있습니다 (이는 운영하는 비즈니스 유형에 따라 다릅니다).

AI의 등장이 이것을 바꾸지는 않습니다. AI는 당신의 실험을 가속화해야 하지만(이것은 좋은 일입니다!), 동시에 소음 속에서 길을 잃기 쉽게 만듭니다.

• 가입자 수 ≠ 유지 사용자 수
• 채팅 상호작용 ≠ 참여 고객
• 초기 ARR ≠ 제품-시장 적합성

저는 대시보드가 온통 녹색 불로 켜져 있는데도 여전히 일이 잘 안 풀린다고 느끼는 창업가들을 봤습니다. 그들이 학습을 추적하고 있지 않기 때문입니다. 그들은 성장의 표면적 영역을 추적하고 있을 뿐, 가치를 향한 진전을 추적하고 있지 않습니다.

AI를 사용하여 더 빨리 만들고, 더 많이 테스트하고, 더 멀리 도달하되, 중요한 지표에 기반을 두세요. 그리고 물어보세요.

• 우리는 핵심 가설의 리스크를 줄였는가?
• 우리는 사용자나 문제에 대해 새로운 것을 배웠는가?
• 이 지표와 사용자를 위한 더 나은 결과 사이에 명확한 선을 그을 수 있는가?

성장을 실제 사용자 가치와 연결하지 못한다면, 당신은 비즈니스가 아니라 소음을 만들고 있는 것입니다.

아니요, 린 스타트업은 죽지 않았습니다.

죽은 것은 고객 관련 작업을 건너뛰는 것을 정당화하기 위해 사람들이 희화화하는 게으른 버전의 린입니다.

살아있고 번창하는 것은 AI를 사용하여 린 사이클을 슈퍼차지할 기회입니다.

• 더 빨리 만들기? ✅
• 더 저렴하게 실험 실행하기? ✅
• 프로토타입을 즉시 사용자에게 선보이기? ✅
• 고객 인사이트 건너뛰기? ❌
• 유통 무시하기? ❌
• 제품이 멋지다는 이유로 사람들이 원할 것이라고 가정하기? ❌

과거에는 실험 하나를 실행하는 데 일주일이 걸렸을지 모릅니다. 오늘날에는 같은 시간에 10개를 실행할 수 있습니다. 이는 강력하지만, 올바르게 수행하고, 가설에 집중하고, 중요한 것을 우선순위로 정하며, 결과에 대해 지적으로 정직할 때만 그렇습니다.

AI가 성공 확률을 높일까요?

AI는 새로운 스타트업의 폭발적인 증가를 낳고 있습니다. 이건 좋은 일입니다. 기업가정신은 세상의 가장 큰 문제들에 대한 유일한 실제 해결책 중 하나입니다. 우리에게는 더 많은 창업가가 필요합니다!

• AI는 스타트업 창업 속도를 높이는 도구이며, 이는 (올바르게 수행된다면) 좋은 일입니다.
• AI-first 스타트업(AI가 솔루션의 핵심인)은 이전에는 효과적으로 해결할 수 없었던 거대한 문제들을 해결할 것입니다 (하지만 고객 검증이 핵심일 때만).

결론적으로, 저는 AI에 대해 낙관적입니다. 하지만 우리가 기본을 내던진다면 아닙니다. 그렇게 한다면, 당신이 AI 사용에 얼마나 전념하든 상관없이 여전히 실패할 것입니다.

실패는 다음과 같은 이유로 발생합니다.

• 빈약한 고객 인사이트
• 실질적인 유통 계획의 부재
• 얕은 산업 이해도
• 검증이 아닌 개발에 대한 집착
• 구멍을 막을 계획이 없는 새는 깔때기(leaky funnel)

2025년인데도 우리는 여전히 같은 실수를 저지르고 있습니다. 무서운 점은?

이 실패를 더 빠른 속도로 저지르고 있다는 점입니다.

이것은 진보가 아닙니다. 그저 속도일 뿐입니다.

AI로 무언가를 만들고 있다면, 멋집니다. 사용하세요. 한계를 밀어붙이세요. 하지만 검증이 과거의 유물이라고 스스로를 속이지는 마세요.

실제 문제를 해결하세요. 실제 사람들을 위해서. 그들이 정말로 원하는 방식으로. 솔직히, 이것이 유일하게 남은 합법적인 해자(moat)일지도 모릅니다 (진정한 고객 인사이트 말입니다).

그렇게 하면, 당신은 AI의 소음 속에서 돋보일 것입니다.

그렇지 않으면, 당신은 아무도 요청하지 않은 (하지만 어쨌든 테스트해보고, 어쩌면 돈을 내고, 그리고는 이탈해버릴) "출시"의 무한 스크롤에 있는 또 다른 제품(또는 기능 모음)에 불과할 것입니다.