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์ง๋ฅํ ๊ตฌ๋งค์: AI๊ฐ 2026๋ B2B ํ๋ ์ด๋ถ์ ๋ค์ ์ฐ๋ ๋ฐฉ๋ฒ
SaaS 회사 의 CEO로, 나는 10년 이상 기술을 구매해왔다. 그리고 나는 확신으로 말할 수 있다: 새로운 기술을 조달하는 것은 1년 전, 아니면 10년 전과는 전혀 다르다.
새로운 기술을 시장에 도입하는 과정은 과거에는 선형적이었다. 회사는 고객의 문제를 식별하고, 솔루션을 설계하고, 출시하고, 인간이 주도하는 채널을 통해 판매했다. 그러나 2026년 계획 주기に入るにつれて, 하나의 명확한 점이 나에게는 명백해졌다: 그 선형적 운동은 더 이상 존재하지 않는다.
왜냐하면 AI가 기술이 발견되고, 평가되고, 신뢰되는 방식의 엔진이 되었기 때문이다. 이 변화는 이미 기술 산업이 경쟁하는 방식을 바꾸고 있다. AI 주도적인 혁신의 속도는 기술을 구축하는 방식을 재정의했을 뿐만 아니라, 전체 시장에서 주목을 받을 가치가 있는 것을 결정하는 방식을 재정의했다. 기술 회사들은 이를 주목해야 한다.
AI는 첫 미팅 전에 기술 선택에 영향을 미친다
몇십 년 전, 나와 나의 팀은 새로운 기술을 우리의 비즈니스에 선택하는 경로의 첫 단계로 다양한 벤더와 만나곤 했다. AI가 등장하면서, 구매자들은 인간과 대화하기 전에 이미 결정 경로의 절반을 지나갈 수 있다.
물론 기술 구매자들은 수년 동안, 아니면 수십 년 동안 온라인 연구를 수행해왔다. 최근 Responsive의 연구에 따르면 10명 중 9명이 첫 번째 벤더 접촉 전에 연구를 수행한다. 2020년, Gartner는 2026년까지 공급자와 구매자 간의 80%의 B2B 판매 상호작용이 디지털 채널에서 발생할 것이라고 예측했다. 나의 관찰에 따르면, 그들은 거의 옳았다.
그러나 AI는 이 변화를 더욱 가속화하고 있다. G2의 2025년 구매자 행동 보고서에 따르면 79%의 소프트웨어 구매자는 전 세계적으로 AI 검색이 연구를 수행하는 방식을 변경했다고 말하며, 29%는 더 이상 구글보다 대형 언어 모델(LLM)을 통해 연구를 시작한다고 말했다. Responsive의 최근 연구에 따르면, 갭은 더 크다: 비즈니스 구매자의 2/3는 중요한 결정에 대해 전통적인 검색 엔진보다 생성적 AI를 더 많이 사용한다고 보고했다.
기술 회사들에게 이것은 알고리즘이 판매 대화가 시작되기 훨씬 전에 잠재적인 구매자에게 당신의 이야기를 전달한다는 것을 의미한다. 당신의 디지털足跡, 제품 페이지에서 사용자 커뮤니티의 댓글, 그리고 당신의 브랜드의 AI 검색 가능성은 경쟁 차별자가 되었다.
벤더는 AI에 영향을 받은 구매자를 이해해야 한다
이 변화를 고려하여, 기술 제공업체는 현대의 구매자를 이해하고 적응해야 한다. 여기 세 가지 변화를 주목해야 한다.
1. 기술을 둘러싼 리더십 정렬이 변경되었다.
구매는 과거에는 조달과 함께 있었지만, 오늘날에는 제품, 재무, 컴플라이언스와 같은 모든 비즈니스 리더가 역할을 할 수 있다. 그것은 AI를 채택하거나 통합하는 위험이 혁신 자체와 마찬가지로 결과적이기 때문이다. 데이터 품질, 규제 노출, 모델 거버넌스는 비용이나 성능만큼 대화에 영향을 미친다. AI 전략은 비즈니스 전략이 되었다. 실제로, 리더십이 AI 우선순위를围绕하여 정렬된 조직은 평균 이상의 성장을 보고하는可能性가 거의 두 배이다. McKinsey에 따르면.
내가 가장 앞날을 내다보는 기술 회사를 알고 있지만, 그들은 AI를 제품 기능으로 취급하지 않는다. 그들은 거버넌스, 모델 안전, 데이터 무결성에 대한 공유된 리터러시를 구축하고 있다. 이는 책임 있는 혁신을 위한 전제 조건이다. 2026년을 계획하면서, 나는 AI를 둘러싼 정렬을 공유된 조직적 규율로 취급하고, 모든 팀이 잠재력과 책임을 이해하도록 한다.
2. AI는 위험과 신뢰를 재정의했다.
당신은 실리콘밸리에서 돌을 던져서 새로운 AI 도구를 맞추지 않을 수 없다. 모든 회사가 이제 “AI를 사용하는” 슬라이드를 가지고 있다. 그러나 구매자가 점점 더 많이 질문하고 싶어하는 것은 당신이 AI를 사용하고 있는지 여부가 아니라, 책임감 있게 사용하고 있는지 여부이다.
AI는 점점 더 많은 검토와 감독을 받고 있다. 2024년만에, 보드 수준의 AI 감독을 공개하는 회사의 수는 전년 대비 84% 이상 증가했으며, 2022년 이후 150% 이상 증가했다.
오늘날의 구매자들도 덜 엄격하지 않다. 최근 데이터에 따르면, 기술 결정권자 중 거의 절반이 이미 중요한 작업 흐름에 AI를 적용하고 있으며, 71%는 향후 1년 동안 AI 사용을 증가시킬 것이라고 예상한다. 그리고 3분의 1은 회사의 GenAI 사용이 브랜드를 더 신뢰하게 만든다고 말한다.
그것은 AI가 더 이상 차별점이 아니라는 것을 의미한다. 그것은 회사의 신뢰를 위한 필터이다. AI 주장을 평가할 때, 나는 기술 제공업체에게 다음과 같은 질문을 한다: 당신은 모델을 구동하는 데이터를 어떻게 보호합니까? 거버넌스와 공개 프레임워크는 무엇입니까?漂移이나 편향을 테스트하고, 그 결과를 공유합니까? 책임 있는 혁신은 새로운 경쟁 우위를 차지했다.
3. 증거는 약속을 이긴다.
20년 동안 변하지 않은 한 가지는, 기술 리더십의 내 모토는 여전히 “보여주기”이다. AI는 발견을 가속화하고 의사소통을 자동화할 수 있지만, 결국에는 나는 증거를 보아야 한다.
나는 혼자 있는 것이 아니다. 대부분의 구매자는 여전히 공식적인 RFP 응답이 최종 결정에서 “매우” 또는 “극도로 중요하다”고 말한다. 그것은 LLM 출력의 정확성, 훈련 데이터의 투명성, 고객 결과의 명확성에 관계없이, 기술 구매자는 기술이 제공하는 것을 증명하고 싶어한다. 그것은 이론적으로가 아니라 실제로, 그리고 경쟁보다 더 잘한다.
한 최근의 예를 보았는데, 글로벌 기업은 두 개의 GenAI 도구를 비교하기 위해 간단하면서도 고위험한 질문을 했다: “우리의 회사는 몇 명의 직원을 가지고 있나요?” 인기 있는 모델은 구식 인터넷에서 구식 숫자를 가져왔지만, 다른 모델은 회사 내부 시스템에서 정확한 확인된 숫자를 가져왔다. 그 한 순간의 정확성이 대화를 하이프에서 신뢰로 바꿨다. 그리고 신뢰가 승리했다.
기술 리더십은 AI 렌즈를 마스터링하는 것을 필요로 한다
나는 오늘날 기술 회사, 특히 나의 회사에서 AI 렌즈를 통해 어떻게 인식되는지에 대해 생각하는 데 더 많은 시간을 보낸다. CEO로서, 그것은 우리 회사가 평가되고, 신뢰되고, AI 지배적인 시장에서 선택되는 과정을 형성하는 것이 나의 역할이다.
우리는 신뢰, 증거, AI를 둘러싼 거버넌스가 속도와 혁신만큼 중요해진 시대로 들어섰다. 이것은 기술 리더들에게 중요한 전환의 순간이다: AI 주도적인 변화를 장기적인 경쟁 우위로 전환하는 순간이다. 기술 리더들은 선택을 가지고 있다: AI가 당신의 시장을 위해 재창조하도록 허용하거나, AI 주도적인 구매 여행에서 당신의 회사가 어떻게 나타나는지에 대해 적극적으로 형성한다. 거버넌스를 높이고, 당신의 결과를 증명하고, 책임 있는 혁신을 둘러싼 리더십을 정렬함으로써 시작하라.
