비즈니스

2028년에서 온 편지: 진정한 AI 혁명은 우리가 생각했던 것과 달랐습니다.

"당신은 곧 텔레포테이션으로 이동하게 될 세상을 위해 페라리를 만들고 있습니다." 2028년에서 온 편지: 단순히 'AI를 구현'한 기업은 1995년에 단순히 '웹사이트를 만든' 기업과 같습니다. 잘못된 질문인가요? "AI를 사용하여 X를 최적화하는 방법." 올바른 질문은? "처음부터 다시 디자인한다면 X가 여전히 존재할 수 있을까?" 실용적인 조언: AI 리소스의 20%는 현재 하고 있는 일을 최적화하는 것이 아니라 중단해야 할 일을 찾는 데 투자하세요.

[면책 조항: 이것은 순전히 가상의 '미래에서 온 편지'로, 시간의 바다에 던져진 병 속의 메시지로 약간의 도발과 미소를 담고 있습니다. 이 게시물을 작성하는 데 시간 여행자는 참여하지 않았습니다].

2025년의 파트너, 고객 및 기술 관계자 여러분,

저는 Electe (예, 2028년에도 여전히 존재합니다!)*의 창립자 파비오 로리아(Fabio Lauria)이며, 기업 마케팅의 모든 규칙을 깨고 시간의 다리 건너편에서 여러분과 몇 가지 생각을 나누기로 결정했습니다.

2025년에도 여전히 인공지능 '중간 위기'에 대해 토론하고 인간과 기계의 '올바른 통합'에 대한 끝없는 백서를 쓰고 있습니다. 2028년의 우리는 그 시기를 전체 기술 생태계가 완전히 요점을 놓치고 있었던 시기로 되돌아봅니다.

우리가 깨달은 것(너무 늦게)

세 번의 펀딩 라운드와 두 번의 피벗, 그리고 마지막 순간에 인수 실패를 겪은 창업자로서, 2025년에 어떤 전략 컨설턴트도 인정하고 싶지 않았던 진실이 있습니다: 우리는 모두 잘못된 질문에 대한 답을 최적화하고 있었습니다.

가장 혁신적인 기업은 '최고의 AI 구현 전략'을 가진 기업이 아니라 해결하고자 하는 문제를 완전히 재정의할 용기를 가진 기업이었습니다.

효율성은 저주받을 것입니다(네, 정말 그렇게 말했죠).

2025년에도 KPI는 여전히 AI가 기존 작업을 얼마나 빠르게 수행할 수 있는지를 측정합니다. 2028년에는 AI를 통해 이러한 작업을 얼마나 근본적으로 재고하거나 완전히 제거할 수 있는지를 측정합니다.

전환점은 "어떻게 하면 AI를 사용하여 X 프로세스를 최적화할 수 있을까?"라는 질문을 멈추고 "이러한 기술을 사용하여 회사를 처음부터 다시 설계할 수 있다면 X 프로세스가 여전히 존재할 수 있을까?"라고 질문하기 시작했을 때였습니다.

이 글을 읽고 있는 기업들에게

AI를 통한 '점진적 개선'에 수백만 달러를 투자하는 회사라면, 곧 텔레포테이션으로 이동할 세상을 위해 페라리를 만들고 있는 것입니다.

CTO가 실제로 해야 할 일은 다음과 같습니다:

  1. 비즈니스 모델에서 오래된 기술적 한계로 인해 존재하는 부분 파악하기
  2. 간접적으로 해결하고 있는 고객 문제 중 직접 해결할 수 있는 문제를 파악하세요.
  3. 제품 팀을 '창의적 철거' 워크샵으로 전환하여 구축뿐만 아니라 제거할 수 있는 권한을 부여하세요.

2028년에 시장을 잠식할 스타트업은 최고의 AI를 보유한 기업이 아닙니다. 그들은 AI를 사용하여 업계에서 기업이 된다는 것의 의미를 완전히 재고한 기업들입니다.

파격적인 상상력으로의 초대

제 타임라인에서 단순히 'AI를 구현'한 기업은 1995년에 단순히 '웹사이트를 만든' 기업과 같습니다. 필요하지만 비극적으로 불충분합니다.

"마법처럼 보이는 기술로 이 문제를 처음부터 해결할 수 있다면 어떻게 할 수 있을까?"라고 상상할 수 있는 용기를 가진 기업이 우위를 점하고 있습니다.

따라서 2025년의 모든 사람들이 자동화와 인간의 잠재력 사이의 적절한 균형에 대해 논의하느라 바쁘겠지만, 지금 해결하려는 문제가 3년 후에도 여전히 존재할지 스스로에게 물어보세요.

미래의 이곳에서 여러분을 기다리고 있습니다. 지루한 백서가 예측하는 것보다 더 낯설고 거칠며 무한히 흥미롭습니다.

파비오 로리아, CEO 겸 설립자, Electe, 2028년 5월 11일

추신: Amazon이 방금 OpenAI를 인수했습니다. 저희도 여러분만큼이나 충격을 받았습니다.

현재에서 미래로 이어지는 FAQ

Q: 새로운 존 티터인가요? 시간의 역설을 걱정해야 할까요?

A: Titor와는 달리 저는 임박한 재앙을 경고하거나 IBM 5100에 대해 이야기하기 위해 이 자리에 온 것이 아닙니다. 저는 쉐보레에 장착된 'C204 시간 변위 장치'를 소유한 것이 아니라 시스템에 카페인이 너무 많이 들어 있는 노트북을 소유하고 있을 뿐입니다. 저의 '시간 여행'은 오로지 창의적인 추측을 통해서만 이루어집니다. 이 글을 작성하는 과정에서 시공간 연속체가 손상되지 않았습니다.

질문: '미래에서 온 정보'를 바탕으로 어떤 회사를 매수/매도해야 하나요?

A: 제가 정말 미래에서 온 사람이고 이 정보를 가지고 있다면 이 정보를 공유하는 것이 정보를 정확하게 유지할 수 있는 마지막 방법일 것입니다! 미래의 정보를 공개하는 행위 자체가 현재의 경로를 바꾸기 때문입니다. 어쨌든 자극적인 인터넷 게시물에 기반한 투자는 일반적으로 의심스러운 전략입니다. 우리 시대의 현명한 분의 말을 인용하자면, "시장은 비합리적인 상태를 오래 유지할 수 있다"는 것입니다.

질문: 말씀하신 '덴버 사건'이란 무슨 뜻인가요?

A: 아, 그거요. 2026년에 우리 모두가 중요한 시스템에서 알고리즘 최적화의 한계에 대한 중요한 교훈을 얻게 될 것이라고 가정해 봅시다. 하지만 너무 걱정하지 마세요. 필요한 개혁을 가속화하고 기술적 책임에 관한 덴버 선언으로 이어졌으니까요. 제가 항상 말하듯이 때로는 알고리즘을 깨뜨려야 혁명을 이룰 수 있습니다.

Q: 효율성에만 집중하지 말아야 한다는 생각에 진지하게 동의하시나요?

A: 효율성을 포기하자는 것이 아니라 효율성을 목적이 아닌 수단이라는 적절한 위치로 돌려놓자는 것입니다. 방향성 없는 효율성은 목적지 없는 페라리와 같습니다. 가장 뛰어난 기업들은 "무엇을 만들어야 할까?"라는 질문을 먼저 던진 다음, "어떻게 하면 효율적으로 만들 수 있을까?"라는 질문을 던집니다. 이러한 질문을 거꾸로 하는 것은 우리의 집단적 실수였습니다.

Q: 이 모든 미래 소설 뒤에 숨어 있는 실제적인 조언은 무엇인가요?

A: AI 리소스의 20%를 이미 하고 있는 일을 최적화하는 것이 아니라 완전히 중단할 수 있는 일을 탐색하는 데 투자하세요. 진정한 경쟁 우위는 오래된 일을 가장 빨리 처리하는 사람이 아니라, 그런 일 중 일부가 더 이상 필요하지 않다는 사실을 먼저 깨닫는 사람에게 있습니다. 창조적 파괴는 가정에서 시작됩니다.

[면책 조항: 위 내용은 순수한 창작 소설입니다. 시장 예측, 재정적 조언 또는 미래에 대한 실제 지식을 암시하지 않습니다. 저자는 대체 타임라인의 병입 메시지를 기반으로 내린 비즈니스 결정에 대해 어떠한 책임도 지지 않습니다.

비즈니스 성장을 위한 리소스

2025년 11월 9일

중소기업을 위한 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어에 대한 완벽한 가이드

이탈리아 중소기업의 60%가 데이터 교육에 심각한 격차가 있다고 인정하고, 29%는 전담 인력조차 없는 반면, 이탈리아 BI 시장은 2034년까지 367.9억 달러에서 694.5억 달러로 폭발적으로 성장(CAGR 8.56%)할 것으로 예상됩니다. 문제는 기술이 아니라 접근 방식입니다. 중소기업은 데이터를 의사 결정으로 전환하지 않고 CRM, ERP, Excel 시트에 흩어져 있는 데이터에 빠져 있습니다. 이는 최적화하려는 기업뿐만 아니라 처음부터 시작하는 기업도 마찬가지입니다. 중요한 선택 기준: 수개월의 교육 없이 드래그 앤 드롭 방식의 사용성, 사용자와 함께 성장하는 확장성, 기존 시스템과의 기본 통합, 라이선스 가격 대비 전체 TCO(구현 + 교육 + 유지보수). 4단계 로드맵 - 측정 가능한 SMART 목표(6개월 내 이탈률 15% 감소), 깔끔한 데이터 소스 매핑(가비지 인=가비지 아웃), 데이터 문화 팀 교육, 지속적인 피드백 루프가 있는 파일럿 프로젝트. 설명적 BI(무슨 일이 일어났는지)부터 숨겨진 패턴을 발견하는 증강 분석, 미래 수요를 예측하는 예측, 구체적인 조치를 제안하는 처방에 이르기까지 모든 것을 변화시키는 것이 바로 AI입니다. Electe 중소기업을 위해 이러한 힘을 민주화합니다.
2025년 11월 9일

수학이 어려운 이유(인공지능이라 해도)

언어 모델은 우리가 파이를 외우는 것처럼 결과를 곱셈하는 방법을 모르지만 그렇다고 해서 수학자가 되는 것은 아닙니다. 문제는 구조적 문제입니다. 알고리즘적 이해가 아니라 통계적 유사성을 통해 학습합니다. o1과 같은 새로운 '추론 모델'도 사소한 작업에서는 실패합니다. '딸기'의 'r'을 몇 초 만에 정확하게 계산하지만 각 문장의 두 번째 글자가 단어를 구성하는 단락을 작성해야 할 때는 실패합니다. 월 200달러의 프리미엄 버전은 어린이가 하는 일을 즉시 해결하는 데 4분이 걸립니다. 2025년 딥시크릿과 미스트랄은 여전히 글자를 잘못 계산합니다. 새로운 솔루션은? 가장 똑똑한 모델이 직접 계산을 시도하는 대신 실제 계산기를 불러야 할 때를 알아내는 하이브리드 접근 방식입니다. 패러다임의 전환: AI는 모든 것을 할 줄 알 필요 없이 적절한 도구를 조율할 수 있습니다. 마지막 역설: GPT-4는 극한 이론을 훌륭하게 설명할 수 있지만 포켓 계산기가 항상 정확하게 풀 수 있는 곱셈을 틀립니다. 무한한 인내심을 가지고 설명하고, 예시를 적용하고, 복잡한 추론을 세분화하는 등 수학 교육에는 탁월합니다. 정확한 계산을 원하시나요? 인공 지능이 아닌 계산기에 의존하세요.