유니콘으로 가는 길: 다음 10억 달러 스타트업은 작은 팀이 구축할 것입니다.

2주가 사용자 지정 CRM을 구축하는 합리적인 시간선인가? 이 CRM은 거래, 회계, 자금 조달, 에이전트, 파트너 워크플로우를 하나의 인터페이스에서 결합한다. 전통적인 논리에서는 그렇지 않다. 그러나 나는 이것이 일어나는 것을 계속해서 보며, 내부 소프트웨어 구축 비용이 대폭 낮아지고 통합 및 온보딩이 그렇지 않은 이유로 인해 이런 일이 발생한다.

우리 자신의 작업에서 최근의 예는 이것을 입증한다. 기술이 없는 공동 창립자 데니스(Denis)는 대략 2주 동안 내부 CRM을 구축했으며, 엔지니어와 내가 오케스트레이션을 지원했으며, 일부는 이미 프로덕션에서 실행 중이던 때에도 그는 여전히 작업을 수행하고 있었다. 시스템은 관리자 패널을 통해 실제 데이터베이스에 연결되어 팀이 1000개 이상의 클라이언트의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있었으며, 추천 링크 및 지불 추적과 같은 파트너 관리도 포함했다.

그는 빠르게 성장하는 팀이 직면하는 문제를 해결하기 위해 이를 구축했다. 상용 CRM은 다른 사람의 워크플로우로 당신을 끌어당긴다. 당신은 필요하지 않은 기능을 배우는 데 시간을 보낸다. 당신은 제한에 부딪치고, 도구를 통합하여 시스템이 실제로 비즈니스처럼 작동하도록 하는 데 더 많은 시간을 보낸다. 기본 도구가 온보딩할 수 있는 것보다 더 빠르게 구축할 수 있을 때, 구축 대비 구매의 트레이드오프가 변경되고, 더 많은 팀이 자신의 운영 레이어를 구축하기 시작한다.

의도와 실행 사이의 루프를 단축하는 것

전체 시장에서, AI는 아이디어와 작동하는 첫 번째 버전 사이의 시간을 단축시킨다. 이는 작업을 잘 설명한 에이전트에게 전달하여 검토할 수 있는 첫 번째 초안을 얻을 수 있기 때문에 발생한다. 그리고 선임 엔지니어가 검토하고 수정하여 병합할 수 있다. SquareFi에서 우리는 약 95%의 코드가 AI의 도움으로 생성된다고 추정하며, 우리의 핵심 기술 그룹은 약 10명에서 4명으로 감소했다. 이것은 단순히 비용을 절감하기 위한 수단이 아니다. 이것은 자원의 재배치이다. 더 적은 인원으로 우리는 10배 더 많은 고품질 코드를 출하하고 있다.

이것은 여러 부서에서 우리에게 유용하다. 디자인 팀은 점점 더 많이 피그마 플러그인을 사용하여 디자인을 HTML로 변환한 다음 개발 큐에 도달하기 전에 첫 번째 수준의 테스트를 위한 작은 프로토タイプ를 구축하는 데 AI 도구를 사용한다. 이제 우리는 용량을 기다리지 않고 아이디어를 테스트하여 반복할 수 있다.

우리는 또한 피드백이 느린 경우 하락의 단점이 큰 에이전트를 실행한다. 우리는 연속적으로 로그 및 방화벽 활동에서 비정상적인 패턴을 분석하는 보안 에이전트를 가지고 있으며, 생산에 병합되기 전에 GitHub 커밋을 분석하는 에이전트를 사용하며, 현재 위협 환경과 비교한다. 인간은 일관되게 이러한 반복적인 근면을 수행하지 않는다. 即使 그들이 매우 관심을 가지고 있다 해도 vậy이다.

광범위한 결과는 작업이 더 적은 수의 핸드오프와 더 적은 지연으로 진행된다는 것이다. 이는 대기 중인 전문家的 가용성을 기다리는 동안 발생한다.

무엇을 해야 하는지 알기보다 어떻게 해야 하는지 알기보다 더 중요하다

几乎 모든 것을 구축하기 위해 AI 에이전트를 요청할 수 있으며, 이는 사람을 훈련시켜 동일한 첫 번째 초안을 생성하는 것보다 훨씬 짧은 시간과 비용으로 수행할 수 있다. 출력 품질은 여전히 요청의 정밀도와 결과의 강度에 따라 결정된다.

많은 스타트업에서 현재 사양 품질이 제한이다. AI 주도 팀에서 가장 가치 있는 사람들은 종종 도메인을 깊이 이해하고, 시스템을 정밀하게 설명하며, 손가락을 흔들리지 않고 결과를 검증할 수 있는 사람들이다. 새로운 직함이 이러한 현실을 따라가기 시작했다. 사양 작가, 도메인 소유자, AI 오케스트레이터 등이 있다. 레이블은 기능보다 중요하지 않다.

이 변화는 또한 효과적인 사람이 누구인지 변경한다. 프로젝트를 빠르게 이해하고 단순히 설명할 수 있는 강력한 관리자는 에이전트를 통해 의도를 증폭할 수 있으므로 많은 엔지니어보다 더 많은 출력을 생성할 수 있다.

나는 다른 창립자들에게 이것이 얼마나 weit 갈 수 있는지 묻는 질문을 자주 받는다. 나는 보편적인答案이 있다고 생각하지 않지만, 전통적인 핀테크에서 잘 적용되는 철학이라고 생각한다. 여기서 작업은 복잡하지만 시스템은 설명 가능하며 테스트 가능하다.

네, 인간은 여전히 직업을 가질 것입니다.

이것을 악의적인 핀테크 창립자로 읽히는 마지막的事情이다. 즉, 인간 종을 소멸시키고 싶다는 것이다. 합리적인 조직은 사람들이 기어를 돌리고 있다는 것을 알고 있다.

私は 핀테크는 규율과 책임을 필요로 한다고 믿는다. AI 부분은 전자를 보장하고, 인간 부분은 후자를 보장한다. 대규모 금융 거래는 인간이 게이트를 통과해야 한다. 에이전트는 지불 주문과 인간이 서명할 수 있는 것을 준비할 수 있다. 최종 규제 결정은 법적 책임을 동반한다. 규제 책임자가 반대편을 승인하면, 책임은 책임자에게 있으며, 사례를 준비한 에이전트에게는 없다.

따라서 질문은 모든 것을 자동화할 수 있는지 여부가 아니다. 질문은 전문가가 가장 높은 위험 순간에 인간의 판단을 할당하는 방법이며, 에이전트가 전문가를 느리게 하는 대량 작업을 제거하는 방법이다. 규제 준비는 좋은 후보이다. 부정적인 언론 검사, 반대편 분석 및 문서 조립을 자동화하여 규제 책임자가 대부분 준비된 사례를 받고 결정에 시간을 보낼 수 있다.

이 조합은 효율적이며 책임을 질 수 있다.

AI 첫 번째로 어떻게 되는가

많은 팀이 자신들을 AI 첫 번째라고 말한다. 즉, 동일한 인프라 위에 채팅 인터페이스를 의미한다. 나는 내부 운영 모델로서의 AI에 더 관심이 있다.

우리의 작업에서 우리는 내부적으로 AI를大量으로 사용한다. 현재 제품 수준의 AI는 지원 및 회계 에이전트와 같은 특정 영역으로 제한된다. 이것은 실용적인 경계이다. 금융에서는 위험이 다르게 작용하며, 제품 자율성은주의 깊은 제약이 필요하다.

예상되는 하나의 트렌드는 에이전트 워크플로우에 연결할 수 있는 개발자용 인프라이다. 예를 들어, 우리는 개발자가 우리의 API에 더 쉽게 연결하고 자신의 에이전트에 연결할 수 있는 SquareFi MCP 서버를 출시할 계획이다. 실제 사용은 재무 에이전트가 재무를 분석하고 지불 주문서를 준비한 다음 서명하도록 요청할 수 있다.

이것은 또한 내가 주요 연구소가 모델이 아직 고위험의 고결정적인 결정을 자율적으로 내릴 준비가 되지 않았다고 공개적으로 주장할 때 주의를 기울이는 이유이다. 핀테크는 오류가 무해하다고 가장할 수 없다.

이것은 지금 구축하는 창립자에게 무엇을 의미하는가

데니스가 구축한 CRM은 내부 프로젝트였지만, 구축 비용이 줄어들면서 조정이 어려워지는 더 큰 현실을 대표한다. 통신은 종종 부드러운 기술로 취급되지만, 기술적으로熟練한 사람들은 기계가 더 빠르고 더 저렴하게 작업을 수행할 수 있는 환경에서 번영하기 위해 이를 투자해야 한다.

이 контек스트에서, 에이전트에게 지시를 내리기 전에 조용한思考의 시간을 보호하는 것이 중요해진다. 에이전트가 실행할 수 있는 속도에 따라, 에이전트에게 지시를 내리기 전에 더 천천히 하는 것이 더 가치 있다. 복잡한 아키텍처를 깊이 이해하기 전에 에이전트에게 설명하는 곳에서 품질이 결정된다.

다시 시작한다면, 나는 세 가지 학문에 집중할 것이다.

• 첫째, 나는 나와 내 팀을 더好的 사양을 작성하는 방법에 대해 훈련시킬 것이다. 시스템을 정의하고, 성공과 실패를 정의하고, 테스트를 설명할 수 있는 사람들을 원한다. 이것은 운영 우수성의 새로운 표준이다.
• 둘째, 나는 엄격한 검증 문화를 구축할 것이다. AI는 빠르게 출하하는 것을 쉽게 만들며, 빠르게 오류를 출하하는 것도 쉽게 만든다. 당신의优势는 속도뿐만 아니라 높은 표준으로 개선되는 것이다.
• 셋째, 나는 인간의 판단력을 희귀한 자원으로 취급하고 이를 보호할 것이다. 높은 위험 영역에서, 팀은 준비와 반복을 에이전트에게 넘기고, 의사결정을 책임 있는 인간에게 맡기는 것으로 더 나은 성능을 낸다.

경쟁 우위는 테스트와 개선으로 이동하고 있으며, 이는 기울기가 변경되기 때문이다. 작은 팀은 이제 에이전트가 더 원활하게 소통하고 조정하기 때문에 이전에는 훨씬 더 큰 조직이 필요했던 것을 생산할 수 있다. 이것은 재능이 필요하지 않다는 것을 의미하지 않지만, 재능이 무엇인지에 대한 기준을 높인다.