a16z: 정시 요금제에서 성과 기반 수익 분배로, 천억 달러의 계주 경주

원문 제목：릴레이 경주에서 승리하기: 고부가가치 고객 여정의 장기 에이전트

원문 저자：David Haber, a16z 파트너

원문 번역：심조 TechFlow

소개：a16z의 이 분석은 AI 상업화의 가장 중요한 전환점을 지적합니다: 시간당 비용 절감에서 결과 기반 수익 분배로의 전환. 만약 당신이 SaaS 종사자이거나 투자자라면, 이 글은 다음 세대 AI 유니콘이 더 이상 "좌석 요금"을 판매하지 않고 고객 수익 증가의 일부를 직접 가져갈 것이라는 이유를 설명합니다.

전통적으로, 인터넷 서비스 제공업체에 전화하여 고장 수리를 요청하는 과정은 대략 이렇습니다: 로봇 목소리가 먼저 당신을 "귀하 고객님"이라고 부르고, 전화 메뉴에서 몇 분 동안 고생하게 만듭니다: "기술 지원은 3번, 광대역은 2번, 기타 문제는 4번을 누르세요." 그 후 당신은 대기 음악 속에 방치되어, 잊혀진 듯한 기분을 느끼다가 결국 고객 서비스 직원이 전화를 받아 이름, 계정 및 문제 설명을 요구합니다. 만약 라우터를 재부팅해도 문제가 해결되지 않으면, 당신은 다시 기다려야 하고, 또 다른 고객 서비스 직원에게 처음부터 모든 일을 설명해야 하며, 마지막에야 방문 수리를 예약할 수 있습니다.

AI는 이러한 고객 서비스 장면을 변화시키고 있습니다. 이제는 로봇 목소리와 여러 고객 서비스 직원과 얽힐 필요가 없으며, AI 에이전트가 즉시 전화를 받을 수 있습니다. 그것은 당신의 계정을 확인하고, 당신이 있는 지역에 다른 사용자도 영향을 받는지 확인하며, 간단한 문제를 직접 해결하거나 수리 기사를 예약하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 더 이상 "현재 모든 고객 서비스 대표가 바쁩니다"라는 메시지나 대기 음악이 없습니다. 최근까지 이것이 기술의 한계였습니다.

하지만 이제 새로운 능력이 AI 에이전트가 더 긴 시간 동안 단서를 추적하고 작업을 수행할 수 있게 하고 있습니다. 우리는 이것이 AI 회사가 단일 고객 상호작용을 넘어, 수주 또는 수개월에 걸친 복잡한 고객 여정을 처리하는 방법을 재고하게 만들 것이라고 믿습니다. AI는 보험 고객을 처음 전화부터 최종 보상까지 안내하고, 모기지 대출자를 사전 승인부터 소유권 이전까지 안내하며, 기업 판매 리드를 첫 번째 데모부터 계약 체결까지 안내할 것입니다. 이는 고객에게 더 나은 결과를 제공할 뿐만 아니라, AI 공급자가 수익 증가에 따라 보상을 받을 수 있게 하여 단순히 비용 절감에 의존하지 않게 합니다.

가치는 릴레이 경주의 끝에서만 나타난다

많은 유형의 비즈니스에서 고객에게 가치를 창출하기 위해서는 여러 단계가 필요하며, 이는 수주 또는 수개월에 걸쳐 이루어집니다. 전통적인 원고 법률 사무소의 사건 준비 과정을 예로 들어보겠습니다. 잠재 사건은 일반적으로 전화 단서 형태로 들어오며, 사건 담당자가 핵심 정보를 수집한 후 변호사에게 전달하여 이 고객을 수임할지 평가합니다. 법률 사무소가 사건을 수임하면 조사와 증거 수집이 시작됩니다: 변호사 보조원이 경찰 보고서를 요청하고, 증인과 연락을 시도하며, 피고에게 증거 보존 통지를 보내 증거를 보존하고, 고객에게 진행 상황을 지속적으로 업데이트합니다. 그런 다음 법률 사무소는 고객이 치료를 마칠 때까지 기다린 후, 의료 시간표를 작성하고 자료를 변호사에게 전달하여 청구서를 완성합니다.

이 과정은 우리가 과거에 "릴레이 경주"라고 부른 것입니다: 긴 여정의 각 단계에서 유실 또는 가치 손실의 위험이 존재합니다. 잠재 고객은 일반적으로 여러 개인 상해 법률 사무소에 전화를 걸며, 종종 가장 빠르게 응답하는 곳과 계약을 체결합니다. 따라서 고객이 음성 사서함만 듣거나 자격 심사가 너무 느리면 사건은 깔때기에서 유실됩니다. 고객이 계약을 체결한 후, 증거 수집은 여러 개의 병행 단서와 관련이 있으며, 법률 사무소는 네 번의 전화에 아무도 받지 않았을 경우 다섯 번째 전화를 걸 인내심이 없을 수 있습니다. 또한 인력 제한으로 인해 법률 사무소는 모든 증거를 자세히 검토할 수 없으며, 특히 보통으로 보이는 작은 사건의 경우 더욱 그렇습니다. 만약 의사 기록을 주의 깊게 읽었다면 뇌 손상의 징후를 발견하여 합의 금액을 크게 높일 수 있었지만, 법률 사무소는 상대방의 첫 번째 제안을 바로 수용했을 수 있습니다. 결국 사건은 몇 개월 동안 지연되고, 많은 참여자가 관련되며, 정보는 문서, 인원 및 시스템 간에 흩어져 있습니다. 이로 인해 법률 사무소는 각 고객에 대한 전체적인 시각을 유지하기가 거의 불가능해집니다. 결과적으로 중요한 청구서가 청구서에 포함되지 않거나 치료 공백 기간에 대한 설명이 없어서 최종 합의 금액이 낮아질 수 있습니다.

장기 에이전트의 기회

최근까지 AI 에이전트는 대부분 경계가 있는 작업만 처리했습니다: "이 후속 이메일을 보내세요", "그 전화를 요약하세요", "이 문서를 작성하세요", 그리고 범위가 매우 좁은 상호작용. 고객 서비스가 AI의 초기 적용에 적합한 장면이 된 이유는 문제 공간이 명확하게 정의되어 있어 높은 신뢰성을 달성할 수 있고, 동시에 회사의 특정 정책에 따라 맞춤화할 수 있기 때문입니다. 상호작용 시간이 짧고 결과가 검증 가능하며, AI 에이전트가 처리할 수 없는 경계 상황에 직면했을 때 기존의 고객 서비스 팀이 대기하고 있어 업그레이드 처리가 가능합니다.

이제 장기 에이전트는 수십 개의 단계, 다양한 양식 및 더 긴 시간 범위를 넘어 목표를 추구할 수 있게 되어, 처음부터 끝까지 릴레이 경주를 완주할 수 있습니다. 원고 법률 사무소의 예에서, 최초의 사건 전화가 시작되면 사건을 장기 에이전트에 할당할 수 있으며, 목표는 고객의 보상 금액을 극대화하는 것입니다. 에이전트는 필요할 때 사건 배경 정보를 저장하고 검색합니다. 사건이나 마감일에 따라 자동으로 알림을 받고, 증인과 연락하고 고객을 업데이트하며 변호사와 전화, 이메일 또는 문자로 소통하기 위해 하위 에이전트를 적극적으로 파견합니다. 그런 다음 발견된 정보를 통합하고 다음 단계 행동을 계획하며, 검토할 문서를 초안하고 사건이 가능한 최상의 결과로 나아가도록 추진합니다. 고객 측면에서 지속적으로 학습하며, 각 사건에서 생성된 데이터는 다음 사건을 현재보다 더 잘 처리하는 데 도움이 됩니다.

에이전트는 오늘날 릴레이 경주에서 관찰된 주요 가치 손실 지점을 해결했습니다. 여정의 시작에서, 고객은 사건 평가가 느려서 유실되지 않으며, 에이전트는 언제든지 온라인 상태이며 거의 즉시 사건 평가를 완료할 수 있습니다. 증거 수집은 더 이상 인력 제한을 받지 않으며, 사건 에이전트는 언제든지 추가 하위 에이전트를 호출하여 다섯 번째, 열 번째 또는 심지어 스무 번째 전화를 걸 수 있습니다. 에이전트는 거의 무한히 확장할 수 있기 때문에, 보통으로 보이는 사건도 철저히 처리되며, 모든 증거가 세심하게 검토되어 간과될 수 있는 뇌 손상 단서를 드러냅니다. 마지막으로, 에이전트는 사건의 전체 기록을 보존하며, 증인 전화 녹음에서 경찰 보고서, 의료 기록에 이르기까지 어떤 정보도 잃지 않도록 보장합니다.

결과 기반 요금 청구

이러한 결점을 막는 것 외에도, 전체 고객 여정을 보유하는 것은 에이전트 공급자의 비즈니스 모델을 변화시킬 수 있습니다. 에이전트가 더 높은 품질과 더 빠른 속도로 결과를 제공할 수 있을 때, 고객에게는 비용 절감뿐만 아니라 수익 증가를 가져올 수 있습니다. 더 중요한 것은, 영향이 관찰 가능하고 에이전트에 귀속될 수 있기 때문에, 공급자는 작업 결과 또는 결과에 따라 가격을 책정하여 자신이 창출한 추가 가치를 공유할 수 있습니다. 원고 법률 사무소의 경우, 개별 사건은 자연스러운 작업 단위이며, 최종 결과인 합의 금액의 가치는 명확하게 식별할 수 있습니다. 또한, 에이전트가 최종 작업 결과에서 점점 더 큰 비율을 차지하게 되므로, 결과를 에이전트와 연결짓기가 더 쉬워집니다. 따라서 공급자는 수익 증가를 공유할 수 있으며, 이는 단순히 비용 절감에 의존할 때는 도달할 수 없었던 계약 금액에 이를 수 있습니다.

확실히, 결과 기반 가격 책정으로의 전환은 마찰이 없는 것은 아닙니다. 원고 변호사 산업에서는 대부분의 주에서 비변호사가 법률 비용을 공유하는 것을 금지하고 있어, 가격 책정은 합의 금액과 일치해야 하지만, 직접적으로 나누는 것은 불가능합니다. 다른 수직 분야에서는 공급자가 결과 기반 계약의 선례가 없기 때문에 조달 팀의 반대에 직면할 수 있습니다. 그리고 심지어 에이전트가 결과를 완전히 소유하게 되더라도, 초기에는 귀속 논란이 발생할 수 있습니다. 따라서 장기 운영되는 지능형 에이전트를 성공적으로 배치하는 것은 상업적 도전이자 기술적 도전입니다.

하지만 고부가가치 고객 여정에서 결과 기반 요금 청구는 새로운 아이디어가 아닙니다.

AI 네이티브 Red Ventures의 이유

Red Ventures(RV)는 훌륭한 역사적 사례입니다. RV는 Ric Elias와 Dan Feldstein이 설립하였으며, 장기 소비자 계약에 대한 디지털 엔드 투 엔드 아웃소싱 판매 운영을 최초로 제공했습니다. 보험을 예로 들면, RV는 고객이 이러한 제품을 검색할 때 그들의 정보를 수집하고(홈인슈어런스닷컴과 같은 웹사이트를 통해), 고객에게 적극적으로 연락하여 보장 옵션을 안내하고 최종적으로 보험 계약을 체결합니다. 이 여정을 완전히 소유하기 때문에, RV는 보험 계약이 체결될 때마다 보험사로부터 보상을 받습니다. 이 모델은 과거에 매우 효과적이었습니다: S&P Global 데이터에 따르면, RV는 2022년에 약 14억 달러의 매출로 약 3.7억 달러의 EBITDA를 창출했습니다.

현재 이 모델은 구조적 위협에 직면해 있는 것으로 보입니다. 깔때기 상단에서 소비자가 제품을 발견하는 방식이 변화하고 있습니다. 그들은 더 이상 Google 검색이나 가격 비교 웹사이트에 의존하여 제품을 탐색하고 비교하지 않으며, 대신 Meta의 Muse나 Instinct와 같은 개인 지능형 에이전트에게 제품 추천을 직접 문의할 수 있습니다. 이는 과거 탐색 웹사이트를 소유하는 것의 가치를 낮추고 있습니다. 하류를 살펴보면, 더 이상 수백 수천 명이 선형 깔때기를 운영하지 않으며, 장기 운영 지능형 에이전트는 과거보다 훨씬 복잡한 여정을 처리할 수 있습니다. 이들은 제품 간, 커뮤니케이션 방식 간에 걸쳐 병행 작업을 수행할 수 있으며, 모든 언어를 지원하고 대규모로 운영되며 무한한 인내력을 가지고 있습니다. RV의 EBITDA는 2025년까지 약 1.6억 달러로 감소할 것으로 예상되며, 이는 고객 이탈 및 광고 지출 감소 때문이며, 이는 이미 이 모델의 취약성을 초기적으로 나타내고 있으며, AI는 전체 산업을 더욱 변화시킬 것입니다.

세 가지 시장 진입 경로

장기 운영 지능형 에이전트를 시장에 출시하는 방법은 여러 가지가 있습니다:

(1) 플랫폼 판매: 이 방법에서는 공급자가 장기 운영 지능형 에이전트를 소프트웨어로 판매하여 기업이 기존 운영에서 사용할 수 있도록 지원합니다. 원고 법률 사무소 사례에서, 지능형 에이전트가 기존 팀 및 작업 흐름과 통합되는 것이 좋은 예입니다. 플랫폼 판매는 일반적으로 비교할 수 있는 소프트웨어나 아웃소싱 서비스 계약이 없기 때문에 수익 상승 공간을 가져올 수 있습니다. 하지만 새로운 예산 항목을 생성해야 하므로 판매 주기가 길어질 수 있으며, 하나의 지능형 에이전트가 기업의 여러 부서와 상호작용할 때 결과를 명확하게 귀속시키기 어렵습니다.

(2) 서비스 판매: 여기서 공급자는 이미 아웃소싱된 서비스를 인수하여 기대하는 결과를 더 효과적으로 전달합니다. Red Ventures가 보험사를 위해 전체 고객 여정을 소유하는 것과 유사합니다. 이 방법은 구매자의 ROI 계산이 간단하고 BPO의 예산 항목이 이미 존재하기 때문에 판매 주기를 단축합니다. 그러나 기존 AI가 등장하기 전의 가격 책정 모델은 장기 운영 지능형 에이전트가 실제로 제공할 수 있는 가치를 반영하지 못할 수 있으며, 오늘날 많은 고부가가치 여정이 기업 내부에서 운영되고 있어 이 방법의 범위를 제한합니다.

(3) 풀스택 진입: 풀스택은 수직 통합을 의미하며, AI 네이티브 플레이어가 되는 것입니다. 예를 들어, 장기 운영 지능형 에이전트를 채권 추심 회사에 판매하는 것보다, 차라리 채권 포트폴리오를 구매하고 스스로 추심하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 AI가 가져오는 모든 상승 공간을 완전히 포착하고 귀속 문제를 해결할 수 있습니다. 하지만 이는 라이센스나 규정 준수와 같은 서비스 단계를 부담해야 하며, 이는 실제 고객 여정 외부에서 간섭과 운영 복잡성을 증가시킬 수 있습니다.

현재 어떤 방식이 승리할지는 아직 이르지만, 우리는 장기적으로 운영되는 에이전트가 대규모 계주에서 승리할 것이라고 확신하며, AI가 접근 가능한 시장을 노동력 예산의 일부에서 수익의 일부로 확장할 것입니다. 원고 사건 준비는 하나의 예일 뿐이며, 우리는 에이전트가 모기지 발급, 보험 청구 처리, 복잡한 기업 판매 및 수많은 다른 시나리오와 같은 다른 고부가가치 여정에서 결과를 이끌어낼 것으로 예상합니다. 이 기회를 포착하고 있다면, 당신의 소식을 듣고 싶습니다!