Stephen Straus, KUNGFU.AI CEO 겸 공동 창업자 – 인터뷰 시리즈

Stephen Straus, KUNGFU.AI의 CEO 겸 공동 창업자는 기업을 설립·자문해 온 수십 년 경력의 기업가, 투자자, 기술 임원이다. 2017년 KUNGFU.AI를 시작하기 전에 그는 Austin Ventures에서 제너럴 파트너로 근무했으며, mbue를 포함한 여러 회사를 설립·공동 설립했으며, mbue는 Bluebeam에 인수되었다. Straus는 Capital Factory의 오랜 파트너이자 멘토이며, 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스 Cockrell School of Engineering의 엔지니어링 자문 위원회에서도 활동하고 있다. 기술 및 투자 외에도 그는 Impact Dyslexia를 공동 설립하고 회장을 맡았으며, Startup Diversity and Inclusion Pledge를 설립해 기술, 기업가 정신, 조직 리더십이 사회적 긍정적 영향을 창출할 수 있는 방안에 더 넓은 초점을 두고 있다.

KUNGFU.AI는 인공지능에만 전념하는 오스틴 기반의 경영 컨설팅 및 엔지니어링 회사이다. 2017년에 설립된 이 회사는 AI 전략과 엔지니어링을 결합해 조직이 실험 단계에서 프로덕션 수준의 AI 시스템으로 전환하도록 돕으며, 에이전트 AI, 머신러닝, 컴퓨터 비전, AI 거버넌스, 인간‑기계 협업 등 다양한 분야를 포괄한다. 이 접근 방식은 AI를 독립적인 기술 배포가 아니라 조직과 구성원의 실제 운영 방식에 맞춰 설계하는 데 중점을 둔다. KUNGFU.AI는 의료, 정부, 사모펀드, 소매, 금융, 보험 등 여러 산업에서 활동하고 있으며, 참여 프로젝트의 96%가 프로덕션 단계에 도달했다고 보고한다.

당신은 닷컴 버블의 성장과 붕괴를 겪으며 Austin Ventures에서 수년간 벤처 캐피털리스트로 일했고, 이후 인터넷의 부상과 AI가 시작되는 시점 사이에 유사점을 발견했습니다. 어떤 점이 기회가 충분히 크다고 확신하게 만들었으며, 그때 많은 기업 리더들이 놓치고 있던 것은 무엇이었나요?

저는 닷컴 시대에 인터넷 혁명을 가장 가까이에서 목격한 경험을 통해 패턴을 인식하게 되었고, 이것이 ChatGPT가 나오기 6년 전인 회사를 공동 설립하게 만든 요인이라고 생각합니다. 정확히 설명하기는 어렵지만, AI가 다음 큰 기술 전환이 될 것이라는 확신을 갖게 되었으며, 인터넷처럼 경쟁의 기반을 바꿀 것이라고 믿었습니다.

개인적으로 저는 11살 때부터 여러 번의 변혁적인 기술 전환을 경험했습니다. Apple I를 본 적이 있었는데, 당시에는 몰랐지만 이것이 개인용 컴퓨터 혁명의 시작을 의미한다는 것을 나중에 알게 되었습니다.

서비스 관점에서 보면, 저와 공동 설립자들이 본 것을 동일하게 인식한 사람은 거의 없었습니다. ChatGPT 이전에는 AI에 집중하는 다른 서비스 회사를 찾기 매우 어려웠으며, 이제는 AI 서비스를 제공한다고 말하지 않는 서비스 회사를 찾기 거의 불가능합니다.

KUNGFU.AI는 생성 AI가 경영진의 우선 과제가 되기 몇 년 전에 설립되었습니다. 전통적인 머신러닝에서 생성 AI, 그리고 점점 더 에이전트형 AI로 기술이 진화함에 따라 ‘AI‑first’ 기업에 대한 정의는 어떻게 변했나요?

회사를 시작했을 때 우리는 AI 전문 서비스 기업이 무엇을 의미하는지 선구하고 있다는 것을 명확히 인식했습니다. 그러나 ChatGPT가 등장하면서 우리는 AI가 적용된 전문 서비스 기업이 되는 기회도 동시에 선도하고 있다는 것을 깨달았습니다.

ChatGPT 이전에도 제한적인 내부 자동화를 시도했지만, 실제로 LLM의 등장과 현재의 에이전트형 AI가 우리를 AI‑활용 전문 서비스 기업으로 전환시켰습니다. 우리는 그 방향으로 상당한 진전을 이루고 있다고 생각합니다. 지난해 매출은 80% 이상 성장했으며 인원 수는 거의 변동이 없었습니다. 서비스 분야에서 이러한 성장률과 인원 증가와 매출 성장의 분리 현상은 매우 놀라운 일이며, 새로운 시대의

귀하는 기업이 AI를 단순히 또 다른 소프트웨어 구현으로 취급하면 실수라고 주장했습니다. AI를 활용해 기업이 무엇이 될 수 있는지를 재구상하는 것이 어떤 모습인지, 기존 프로세스를 효율화하는 것과는 어떻게 다른지 설명해 주세요.

AI는 다양한 측면에서 전통적인 소프트웨어와 다릅니다. 이 차트는 제가 새로 출간한 책 Wayfinding: A Business Fable About Leading in the Age of AI.에서 발췌한 것입니다.

AI가 전통 소프트웨어와 다른 점

이러한 구체적인 사항을 넘어 보다 전략적으로 볼 때, 대부분의 기업이 매우 큰 실수를 하고 있다고 생각합니다. 바로 AI를 활용해 비즈니스를 자동화하려고 고민하고 있다는 점입니다. 왜 이것이 실수일까요? 같은 사람들 대부분이 AI가 모든 것을 변화시키고 있다고 동의할 것입니다. 그리고 모든 것을 변화시킨다면, 이는 귀하의 산업에서 경쟁의 기반을 변화시키는 것을 포함합니다.

제게는 산업이 파괴될 예정이라면 비즈니스를 자동화하는 것이 전혀 의미가 없습니다. 이는 넷플릭스에 의해 뒤흔들릴 블록버스터 비디오를 자동화하는 것이 좋은 생각이라고 말하는 것과 같습니다.

자동화에 반대하는 것이 아니라, 모든 기업의 1차, 2차, 3차 우선순위는 귀하의 산업에서 어떻게 파괴자가 될 수 있는지를 파악하는 것이어야 한다고 생각합니다. 왜냐하면 그에 집중하지 않으면 정의상 파괴자가 될 수 없으며, 오히려 파괴당할 가능성이 높기 때문입니다. 따라서 이것이 우선순위가 되어야 하며, 자동화에만 집중하는 것은 조직에 존재 자체의 위험이 될 수 있습니다.

KUNGFU.AI는 현재 30개 이상의 산업에 걸쳐 120건이 넘는 참여를 수행했습니다. 이러한 배포 사례에서 AI 실험을 지속 가능한 경쟁 우위로 전환하는 조직과 파일럿에 머무르는 조직을 구분 짓는 요소는 무엇일까요? 

AI 실험을 지속적인 경쟁 우위로 전환하는 조직을 구분 짓는 핵심 차이점이 실제로 존재합니다. 이는 리더의 심리적 프로필과 설정한 목표의 야망 수준 모두에서 시작된다고 생각합니다.

우선 기업의 최고 경영진, 즉 CEO뿐 아니라 이사회와 C-스위트의 심리적 프로필부터 살펴보겠습니다. 이는 매우 단순화된 접근이지만, 저는 두 가지 주요 리더 유형을 보고 있습니다.

긍정적인 측면에서, 저는 AI라는 새로운 시대를 이끄는 거대한 과제에 대해 충분히 취약함을 드러낼 수 있는 사람들을 봅니다. 즉, ‘이것은 완전히 새로운 일이다. 우리가 해야 할 모든 결정을 내리고 투자해야 할 충분한 지식이 아직 없다’라고 말할 수 있는 사람들 말이죠. 그리고 우리는 실수를 할 것을 알면서도 앞으로 나아가며 그에 대해 편안함을 느낍니다. 그 실수들로부터 배우고 가능한 한 많은 전문가와 함께 하겠다는 자세입니다.

이는 겉으로는 ‘내가 무엇을 하는지 안다’는 태도로 이 일에 임하는 사람들과 대조됩니다. 대부분의 경우 이는 근거 없는 자신감이며, 결국 오만에 가깝습니다.

그보다 더 나아가 가장 성공적인 기업은 AI가 경쟁의 기반을 바꿀 것임을 인식하고, 자체 데이터에 기반한 AI 활용 비즈니스 모델을 찾아 산업 구조의 균열 지점을 공략함으로써 그 산업을 변화시키고 선두주자가 되려 합니다.

AI 에이전트가 점점 복잡한 워크플로를 실행하고 인간 개입을 줄이며 의사결정을 내릴 수 있게 되면서, 기업 구조, 관리 계층, 개별 역할은 어떻게 변할 것으로 예상하십니까?

이 모든 것은 변하고 있으며 급격히 변화하고 있습니다. 우리는 인간-기계 팀워크에 관한 전체 프레임워크를 가지고 있으며, 이는 50년 전의 연구를 현재 AI 시대에 적용한 것입니다. 기회는 단순히 업무를 자동화하거나 사람 앞에 AI 도구를 두는 것이 아니라, 인간과 기계 지능이 모두 포함된 팀을 중심으로 업무 자체를 재설계하는 데 있습니다.

이는 사람들의 역할도 변화한다는 의미입니다. 점점 더 사람들은 업무를 수행하는 대신, 업무를 가능하게 하는 시스템을 설계하게 되며, 기술이 여전히 필요로 하는 판단, 감독 및 상황 이해를 제공하게 됩니다.

이는 매우 복잡한 질문이며, 빠르게 진행되고 있습니다. 그리고 자율 에이전트와 점점 더 협업하게 되는 직원들의 역할에 대해 매우 의도적으로 접근하는 것이 정말 중요합니다.

기업들은 이제 방대한 수의 기본 모델, AI 플랫폼, 에이전트 및 제3자 도구를 선택할 수 있습니다. 기업이 외부 기술에 의존해야 할 부분과 궁극적으로 자체 보유해야 할 AI 역량이나 데이터 이점은 어디인지 판단해야 합니다.

새로운 도구들이 계속 출시됨에 따라 AI의 지능 부분이 급속히 상품화되고 있으며, 자체 데이터 자산을 보유하는 것이 얼마나 중요한지 강조할 수 없습니다.

‘나무를 심기에 가장 좋은 날은 40년 전이다. 그 다음으로 좋은 날은 오늘이다’라는 말이 있습니다. 데이터와 관련해서 이것은 비즈니스에서 가능한 한 많은 데이터를 수집하고 보관하지 않고 있다면, 오늘 바로 그 과정을 시작해야 한다는 의미이며, AI 중심의 미래로 나아가는 길에 다른 일을 하지 않더라도 말입니다.

이 질문을 생각하는 또 다른 방식은 AI 도구함에 다양한 도구가 존재한다는 점이며, 사람들이 현재 전통적인 AI 또는 머신러닝 모델이라고 부르는 도구들은 보통 바로 사용할 수 있는 형태로 제공되지 않습니다. 설령 제공된다 하더라도, 실제 비즈니스 가치를 창출하기 위해 필요한 정확도를 보장하지 못하거나, 자체 데이터와 결합해 활용하기 어려울 수 있습니다.

따라서 외부 기술에 의존하는 것이 충분히 타당하다고 생각합니다. 많은 애플리케이션 중에서 가장 전략적인 것은 자체 데이터에 기반한 맞춤형 솔루션일 가능성이 높습니다.

보드 수준의 AI 거버넌스의 중요성을 강조하셨습니다. 오늘날 이사회가 경영진에게 어떤 질문을 던져야 AI 전략이 단순히 생산성 향상에 그치지 않고 진정한 전략적 가치를 창출하고 있는지 판단할 수 있을까요?

AI와 관련해 이사회는 새로운 과제에 직면해 있습니다. 기존의 감독 및 거버넌스 역할은 주로 위험 방지와 완화에 초점을 맞추지만, 위험 감수를 장려하고 새로운 시도를 지원하며 필요한 자원을 제공하지 않으면 기업은 AI 시대에 뒤처지게 됩니다. 따라서 위험 허용과 완화 사이의 적절한 균형을 찾는 것이 핵심입니다.

또한 이사회가 자체 데이터에 기반한 AI 활성화 비즈니스 모델을 추진하도록 경영진을 독려하는 것이 중요합니다. 그렇지 않으면 단순한 생산성 향상은 비즈니스가 파괴될 때 무의미해집니다.

‘Wayfinding’에서 당신과 Ben Szuhaj는 CEO가 AI 전략을 수립하지 못하면 90일 안에 교체될 위험에 처한다는 이야기를 전합니다. 왜 전통적인 경영 서적 대신 비즈니스 우화를 선택했나요?

저는 비즈니스 우화와 Patrick Lencioni와 같은 장르의 전설적인 작가들을 크게 좋아합니다. 우리는 이 책을 우화 형식으로 쓰기로 했는데, 이는 새로운 시대에 리더들이 성공하기 위해 필요한 심리적 요소들을 전통적인 비즈니스 서적보다 쉽고 접근하기 쉬운 방식으로 탐구할 수 있게 해주었기 때문입니다.

우리는 이 책이 바쁜 리더들에게 빠르고 재미있으며 몰입감 있게 실질적이고 관련성 높은 내용을 전달한다는 점에서 큰 성과를 거두었다고 생각합니다. 11개의 원본 프레임워크를 포함한 학습 내용은 독자들이 바로 업무에 적용해 활용할 수 있습니다.

‘Wayfinding’의 핵심 주제는 기술이 급속히 진화하고 확실성이 불가능한 상황에서 중대한 결정을 내리는 것입니다. 경영진은 언제 충분한 정보를 확보했는지 판단하기 위해 어떤 프레임워크를 사용해야 할까요? 특히 더 큰 명확성을 기다리는 것이 경쟁 위험을 초래할 수 있는 경우에는 말입니다.

우리가 책에서 공유한 프레임워크 중 하나는 바로 ‘Wayfinding’이라는 이름 자체입니다. 이는 AI를 위한 Agile의 적용판으로, 가설 기반의 구조화된 데이터 탐색 및 솔루션 타당성 검증 과정을 통해 전체 프로덕션 구축에 앞서 검증하는 절차입니다. 이 프레임워크는 AI 솔루션이 구축할 가치가 있는지, 그리고 실제로 작동할지를 판단하도록 돕습니다. 덕분에 우리 회사는 95% 이상의 성공률로 개념 증명을 프로덕션에 적용해 실제 측정 가능한 비즈니스 가치를 제공했으며, 고객에게 50건 이상 성공 사례를 만들었습니다.

벤처 투자자의 입장에서 오늘날 AI 기업들을 볼 때, 어떤 신호가 스타트업이 기초 모델이나 대형 플랫폼의 기능으로 전락하지 않고 지속 가능한 경쟁 우위를 구축하고 있음을 알려줍니까?

솔직히 저는 전혀 모릅니다. 그리고 오늘날 그 분야에 있지 않아서 오히려 다행이라고 생각합니다. 오늘날 벤처 투자자들에게는 큰 공감이 있습니다. 그들은 투자자들에게 최고 수준의 수익을 제공하려면 대담하고 큰 베팅을 해야 합니다. 하지만 기술이 너무 빠르고 예측 불가능하게 변하기 때문에 장기적인 승자를 가려내는 일은 매우 어렵습니다.

저는 장기적인 관점을 강조합니다. 기업이 운 좋게 중요한 기회를 포착하고 일찍 사라지지 않는 한, 성공 가능성이 있어 보이는 많은 기업들이 시장이 어떻게 진화하는지에 따라 결국 성공하지 못하게 됩니다. 이는 정확히 알기 어려운 부분이죠. 결론적으로, 닷컴 버블 시기처럼 큰 승자도 나오겠지만, 많은 자금이 손실될 것입니다.

훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 알고 싶은 독자분들은 KUNGFU.AI를 방문해 주세요.