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AI

AI의 미래를 구축하는 최고 경영진들의 6가지 교훈

2024년 ScaleUp:AI 행사를 앞두고 Insight Partners는 SoundBytes 시리즈를 통해 업계 провідних 포트폴리오 경영진들과 대담을 나눴습니다. 각 세션은 AI 대규모 확장의 미래에 대한 전문가의 관점과 아이디어로 가득했습니다. 비즈니스 리더는 독점 데이터의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 기술 전문가와 최종 사용자 간의 간극을 좁혀야 할 수 있습니다. 마찬가지로 AI 사용에 대한 거버넌스

AI 때문에 몰락하는 기업, 번성하는 기업 - 데이터로 알아보기

AI는 주요 콘텐츠 사이트들의 비즈니스 모델을 조용히 뒤흔들고 있습니다. 한때 SEO와 광고 수익으로 잘 나갔던 WebMD, G2, Chegg와 같은 플랫폼들은 AI 기반 검색과 챗봇이 즉각적인 답변을 제공하면서 트래픽이 감소하고 있습니다. 사용자들은 AI가 몇 초 만에 모든 것을 요약해주기 때문에 더 이상 여러 페이지를 클릭할 필요가 없어졌습니다. Brian Balfour는 이러한 현상을

인공지능 에이전트 진화의 5단계

인공지능 에이전트의 발전은 우리가 일하는 방식과 스타트업의 모습을 근본적으로 변화시킬 것입니다. 저는 이러한 변화를 직접 목격하기 시작했습니다. 지난 1년 동안 제가 본 인공지능 에이전트 기반 스타트업의 수가 한 자릿수에서 매달 수십 개로 급증했습니다. 이스라엘에서는 인공지능 에이전트를 구축하는 스타트업이 급증하고 있으며, 다른 사람들이 다양한 사용 사례에 맞게 이러한 에이전트를 통합하고 맞춤화할

AI 시대의 스택형 비즈니스 모델

훌륭한 스타트업을 구축하는 것은 단순히 혁신적인 기술에 관한 것만이 아닙니다. 가치를 창출하고, 전달하고, 포착하는 방식을 끊임없이 재구상하는 것에 대한 이야기입니다. 이는 많은 AI 기업들이 이제 막 배우기 시작한 교훈입니다. 우리는 현재 AI 시대에 접어든지 몇 년이 되었습니다. 많은 소비자 AI 앱들이 높은 유입과 낮은 유지율이라는 역동적인 현상을 경험하고 있습니다. 많은

AI 제품을 더 어렵게 만들어야 하는 이유: 계란 효과

1950년대의 퍼즐입니다: 케이크 믹스를 어떻게 더 많이 팔 수 있을까요? 정답: 케이크를 굽는 것을 더 어렵게 만드세요. 인스턴트 케이크 믹스가 시장에 출시되었을 때, 제조업체들은 이상한 점을 발견했습니다. 판매가 부진했습니다. 많은 주부들, 즉 그들의 목표 고객들은 이 편리한 신제품에 저항했습니다. 문제점은 무엇이었을까요? 음식 역사가인 Laura Shapiro는 케이크 믹스가 베이킹을 너무 쉽게

에이전트형 인력의 부상

Deepseek의 R-1과 같은 모델을 통해 비용이 절감되고 추론 능력이 향상됨에 따라, 점점 더 많은 기업들이 에이전트를 통해 애플리케이션 레이어에서 이러한 모델을 활용하게 될 것입니다. 지난 한 해 동안, 우리는 단순히 인간을 안내하거나 보조하는 도구인 AI 코파일럿에서 더 많은 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 완전한 AI 에이전트로 빠르게 진화하는 것을 목격했습니다.

버티컬 AI의 새로운 성공 전략

지난 가을, 저희는 초기 단계 버티컬 소프트웨어 창업가로서 제품-시장 적합성(Product-Market Fit)을 찾아가는 여정에 대한 에세이 “Nobody Wants Your Product!”를 썼습니다. 원칙적으로 전제는 항상 논리적으로 들립니다. 이 제품은 수익을 증가시키거나 비용을 절감할 것이다. 더 저렴하고 최신 UI를 가지고 있다. ROI는 분명하다. 왜 그들이 사지 않겠는가? 복잡한 대답은 아무도