코파일럿과 AI 에이전트 시대의 결제 방식
지능형 시스템의 시대가 열리면서, 경제적 가치의 기준이 "소프트웨어 판매"에서 "작업 판매"로 재정의되고 있습니다. 이러한 변화는 가격 책정에만 영향을 미치는 것이 아니라, 비즈니스 운영의 모든 측면에 파급 효과를 가져옵니다.
코파일럿과 자율적인 AI 에이전트로 나아감에 따라, 가격 모델은 진화해야 합니다. 우리는 주로 사람의 사용량 기준으로 책정되던
SaaS
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
NetSuite의 교훈과 차세대 ERP의 기회
기업용 자원 관리 시스템(ERP)을 좋아하는 회사는 없을 겁니다. ERP는 기업이 영업, 재무, 인사 및 기타 기능을 하나의 시스템으로 통합하는 데 도움을 주기에 비즈니스에 매우 중요할 수 있지만, 구현하는 데 비용과 시간이 많이 들고, 사용하기 어렵고, 오래된 데이터와 기능으로 가득 차 있는 경우가 많습니다.
흥미롭게도, 최근 몇 년 동안
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
AI 앱 스타트업은 엔터프라이즈 세일즈 황금기(1994-2000)에서 많은 것을 배울 수 있습니다
AI 혁신 시대는 메인프레임 혁명과 닷컴 시대 중 어느 쪽에 더 가까울까요? Stratechery의 Ben Thompson은 Nat Friedman 및 Daniel Gross와 함께한 최근 팟캐스트 에피소드에서 메인프레임 혁명에 더 가깝다는 주장을 펼쳤습니다.
둘 다 일리가 있지만, 저는 현재 AI 앱 폭발의 가장 적절한 유사 사례는 클라이언트-서버 컴퓨팅으로의 전환에 의해 주도된 1994년부터 2000년까지의
코딩 에이전트로부터 배우는 다섯 가지 AI 에이전트 구축법
AI 에이전트는 업무 자동화, 의사 결정 강화, 사용자 경험 개인화를 통해 산업 전반을 재편하고 있습니다. 코딩은 AI의 가장 인기 있는 활용 사례 중 하나입니다. 코딩 분야는 명확한 규칙, 방대한 데이터, 빠른 피드백 사이클 덕분에 AI가 얼마나 빠르게 학습하고 효과적으로 확장될 수 있는지를 보여줍니다.
만약 여러분이 스타트업 창업자이거나, AI를 활용하여 다른