유니콘으로 가는 길: 다음 10억 달러 스타트업은 소규모 팀에 의해 구축될 것

2주가 사용자 지정 CRM을 구축하는 합리적인 시간일까요? 이 CRM은 거래, 회계, 펀드 조달, 에이전트 및 파트너 워크플로우를 하나의 인터페이스에서 결합합니다. 전통적인 논리에서는 그렇지 않습니다. 그러나 내부 소프트웨어 구축 비용이 급격히 떨어졌고 통합 및 온보딩이 그렇지 않기 때문에 이러한 일이 발생하는 것을 계속해서 보게 됩니다.

最近의 예는 우리의 작업에서 입증됩니다. 기술이 없는 공동 창립자 Denis는 약 2주 동안 내부 CRM을 구축했습니다. 엔지니어와 저는 오케스트레이션 지원을 제공했습니다. 일부는 아직 작업 중인 동안 이미 프로덕션에서 실행 중이었습니다. 시스템은 1000개 이상의 클라이언트의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있는 관리자 패널을 통해 실제 데이터베이스에 연결되었습니다. 또한 파트너 관리를 위해 추천 링크와 지급 추적도 포함했습니다.

그는 모든 빠르게 성장하는 팀이 직면하는 문제를 해결하기 위해 이를 구축했습니다. 셔플 CRM은 다른 사람의 워크플로우로 끌어들입니다. 필요 없는 기능을 배우는 데 시간을 보내고, 제한에 부딪치고, 시스템이 실제로 비즈니스처럼 작동하도록 도구를 통합하기 위해 더 많은 시간을 보냅니다. 기본 도구가 온보딩보다 더 빠르게 구축할 수 있을 때 오래된 구축 대 구매 트레이드 오프가 변경되고 더 많은 팀이 자신의 운영 레이어를 구축하기 시작합니다.

의도와 실행 사이의 루프 단축

시장 전반에서 AI는 아이디어와 작동하는 첫 번째 버전 사이의 시간을 단축하고 있습니다. 이는 에이전트에게 잘 설명된 작업을 제공하고 seniornn 엔지니어가 검토, 수정 및 병합할 수 있는 충분히 사용 가능한 첫 번째 초안을 받을 수 있기 때문에 발생했습니다. SquareFi에서 우리는 우리의 코드 중 약 95퍼센트가 AI 지원으로 생성된다고 추정하며, 핵심 기술 그룹은 약 10명에서 4명으로 줄었습니다. 이것은 단순히 비용을 절감하기 위한 수단은 아닙니다. 비록 유니콘은 가볍게 유지하려고 하지만 실제로 자원을 재배치하는 것입니다. 더 적은 사람들과 함께 우리는 10배 더 많은 고품질 코드를 제공하고 있습니다.

이것은 여러 부서에서 우리에게 유용합니다. 디자인 팀은 점점 더 피그마 플러그인을 사용하여 디자인을 HTML로 변환한 다음 개발 큐에 도달하기 전에 첫 번째 수준의 테스트를 위해 작은 프로토タイプ를 구축하는 데 AI 도구를 사용합니다. 이제 우리는 대기 없이 아이디어를 테스트하여 반복할 수 있습니다.

우리는 또한 느린 피드백의 하방이 높은 에이전트를 실행합니다. 우리는 비정상적인 패턴에 대한 로그 및 방화벽 활동을 지속적으로 분석하는 보안 에이전트를 가지고 있으며, 현재 위협 환경에 대해 비교하면서 프로덕션에 병합되기 전에 각 GitHub 커밋을 분석하는 에이전트를 사용합니다. 인간은 관심이 많더라도 일관되게 반복적인 근면을 하는 경우가 드뭅니다.

광범위한 결과는 작업이 더 적은 핸드오버와 더 적은 지연을 통해 진행된다는 것입니다. 이는 대기 중인 전문가를 사용할 수 있을 때까지 기다리는 것을 의미합니다.

무엇을 해야 하는지 알기보다 중요한 것은 무엇을 해야 하는지 아는 것입니다

거의 모든 것을 구축하기 위해 AI 에이전트를 요청할 수 있으며, 동일한 첫 번째 초안을 생성하는 사람을 교육하는 시간과 비용의 일부로 할 수 있습니다. 출력 품질은 여전히 요청의 정확도와 결과의 유효성과 관련이 있습니다.

많은 스타트업에서 현재 가장 가치 있는 사람들은 도메인을 깊이 이해하고, 시스템을 정밀하게 설명하며, 손 흔들기 없이 결과를 유효성 검사할 수 있는 사람입니다. 새로운 직함 레이블이 이러한 현실을 따라가기 시작했습니다. 이는 사양 작가, 도메인 소유자 및 AI 오케스트레이터를 포함합니다. 레이블은 기능보다 중요하지 않습니다.

이 시프트는 또한 효과적인 사람이 누구인지 변경합니다. 프로젝트를 빠르게 이해하고 단순하게 설명할 수 있는 강력한 관리자는 이제 많은 엔지니어보다 더 많은 출력을 생성할 수 있습니다. 왜냐하면 그들의 의도는 에이전트를 통해 증폭될 수 있기 때문입니다.

나는 종종 다른 창립자로부터 이것이 얼마나 갈 수 있는지 묻는 질문을 받습니다. 나는 보편적인答案이 없다고 생각하지만, 전통적인 핀테크와 같은 영역에서 철학이 잘 적용된다고 생각합니다. 여기서 작업은 복잡하지만 시스템은 설명 가능하고 테스트 가능하기 때문입니다.

예. 인간은 여전히 직업을 가질 것입니다.

이것을 읽는 마지막 것은 악의적인 핀테크 창립자로서 인간 종을 소멸시키고 싶다는 것입니다. 모든 합리적인 조직은 사람들이 기어를 돌리는 것을 유지한다는 것을 압니다.

私は 핀테크는 규율과 책임성이 필요하다고 믿습니다. AI 부분은 전자를 보장하고, 인간 측면은 후자를 보장합니다. 대규모 금융 거래는 인간이 게이트를 유지해야 합니다. 에이전트는 지불 주문서를 준비할 수 있고, 인간이 서명해야 합니다. 최종 규제 결정은 법적 책임을 지니고 있습니다. 규제 승인 장교가 대리인을 승인하면, 책임은 장교에게 있고, 사례를 준비한 에이전트에게는 없습니다.

따라서 질문은 모든 것을 자동화할 수 있는지 여부가 아닙니다. 질문은 어떻게 인간의 판단을 가장 높은 위험 순간에 할당하면서 에이전트를 사용하여 전문가가 느려지는 대량 작업을 제거하는지입니다. 규제 준비는 좋은 후보입니다. 부정적인 미디어 확인, 대리자 분석 및 문서 조립을 자동화하여 규제 승인 장교가 대부분 준비된 사례를 받고 결정에 시간을 보낼 수 있습니다.

이 조합은 효율적이며 책임을 질 수 있습니다.

AI-최초로 되는 방법

많은 팀이 자신을 AI-최초라고 말합니다. 이는 동일한 인프라 위에 채팅 인터페이스를 의미합니다.私は 내부 운영 모델로서의 AI에 더 관심이 있습니다.

우리의 작업에서 우리는 내부적으로 AI를大量으로 사용하고 있으며, 현재 제품 수준의 AI는 지원 및 회계 에이전트와 같은 특정 영역에 제한되어 있습니다. 이것은 이데올로기적인 경계보다 실용적인 경계입니다. 핀테크에서 위험은 다르게 작동하며, 제품 자율성은 주의 깊은 제약이 필요합니다.

예상되는 하나의 추세는 에이전트 워크플로에 플러그인할 수 있는 개발자용 인프라입니다. 예를 들어, 우리는 개발자가 우리의 API에 더 쉽게 통합하고 자신의 에이전트에 연결할 수 있는 SquareFi MCP 서버를 출시할 계획입니다. 실제 사용은 재무 에이전트가 재무를 분석하고 지불 주문서를 준비한 다음 서명하도록 요청할 수 있습니다.

이것은 또한 내가 주요 연구소가 모델이 아직 고위험의 고결정적인 결정을 자율적으로 내릴 수 있는 준비가 되지 않았다고 공개적으로 주장할 때 주의를 기울이는 이유입니다. 핀테크는 오류가 무해하다고 말할 수 없습니다.

현재 구축 중인 창립자에게 이것은 무엇을 의미하는가

Denis가 구축한 CRM은 내부 프로젝트였지만, 구축이 더 저렴해지는 반면 조정은 여전히 어려운 더 큰 현실을 나타냅니다. 의사소통은 종종 부드러운 기술로 취급되지만, 기계가 작업을 더 빠르고 더 저렴하게 수행할 수 있는 환경에서 가치가 증가하고 있습니다.

이 맥락에서 에이전트에게 지시를 제공하기 전에 조용한思考에 대한 시간을 보호하는 것이 중요해집니다. 에이전트에게 지시를 제공하기 전에 복잡한 아키텍처를 깊이 이해하는 곳에서 품질이 결정됩니다.

다시 시작한다면,私は 세 가지 학문을 집중할 것입니다.

• 첫째,私は 사양을 더 잘 작성하는 데 자신과 팀을 훈련시킬 것입니다. 성공을 정의하고, 실패를 정의하고, 테스트를 설명할 수 있는 사람을 원합니다. 이것은 새로운 운영 우수성의 표준입니다.
• 둘째,私は 엄격한 검증 문화를 구축할 것입니다. AI는 빠르게 출하하는 것을 쉽게 만들며, 또한 빠르게 오류를 출하하는 것을 쉽게 만듭니다.优势은 속도뿐만 아니라 높은 표준으로 개선되는 것입니다.
• 셋째,私は 인간의 판단을 희소한 자원으로 취급하고 보호할 것입니다. 높은 위험 도메인에서 팀은 에이전트에게 준비와 반복을 넘기고, 인간이 책임을 지는 결정에 집중하여 더 잘 수행합니다.

경쟁 우위는 테스트와 개선으로 이동하고 있습니다. 왜냐하면 그 기울기가 변경되었기 때문입니다. 소규모 팀은 이제 이전에 훨씬 더 큰 조직이 필요했던 것을 생성할 수 있습니다. 에이전트는 의사소통과 조정을 훨씬 더 원활하게 만듭니다. 이것은 재능이 필요 없다는 것을 의미하지 않습니다. 재능이 무엇인지에 대한 기준을 높이는 것을 의미합니다.