CS팀은 매일 쌓이는 상담 데이터가 신규 고객 타겟팅에 쓰일 수 있다는 걸 생각하지 않습니다. 인사팀도 채용 데이터가 조직 생산성 분석에 연결된다는 걸 모릅니다. 각 팀은 자기 영역만 봅니다.

부서 사이의 연결고리를 포착하고, 기존 자원을 새로운 방식으로 조합할 수 있는 사람. "지금 프로세스가 편한데 왜 바꿔야 하냐"는 저항에도 불구하고 AX를 밀어붙일 수 있는 사람. CEO가 유일합니다.

💡 "부서 간 벽을 넘는 판단은 CEO만 가능하다"

CTO에게 AI 전략을 위임하면 코드 자동화, 인프라 효율화 정도에서 끝나기 쉽습니다. 기술 관점의 최적화에 머무르는 거죠.

하지만 AI가 바꿔야 할 건 기술 스택만이 아닙니다. 회사의 정체성, 조직 구조, 의사결정 프로세스까지 전부 손대야 합니다. 그 범위의 결정권은 CEO에게만 있습니다.

💡 "AI 전환은 기술 프로젝트가 아니라 경영 프로젝트다"

토큰 맥싱(Token Maxing), AI를 쓸 때 토큰 소비를 아끼지 않고, 한계까지 적극 활용하라는 뜻입니다.

지금 대부분의 회사에서 AI 사용 패턴은 세 계층으로 나뉩니다.

1. 코드를 대량으로 생성하는 토큰 맥서

2. 소수 기능만 개발하는 평균 엔지니어

3. 챗봇이나 검색 용도로만 쓰는 나머지 직원

비개발 직군까지 1계층 수준의 가치를 뽑아내게 만드는 게 과제입니다.

💡 "ChatGPT 쓰는 건 시작일 뿐, 우리 회사에 맞게 세팅 된 시스템이 필요하다"

제품에 AI를 넣는 제품 AI, 내부 업무를 자동화하는 운영 AI, 그리고 조직 전체를 재구성하는 기업 AI. 회사마다 우선순위는 다릅니다. 하지만 사람 간 소통을 AI 에이전트 간 소통이 점점 대체 해야 한다는 점은 동일합니다.

그러면 창업자에게 남는 역할은 뭘까요. 두 가지입니다. 어떤 문제를 풀지 고르는 것, AI가 놓치는 신호를 잡아내는 것. 고객은 자기 문제를 프롬프트처럼 깔끔하게 전달하지 못합니다. 그 혼란 속에서 진짜 니즈를 뽑아내는 건 사람만 할 수 있습니다.

💡 "도입이 아니라 재설계. 지금은 전기 발명 직후와 같은 시점이다"