'AI 시대에 인간은 방해물인가'――경영자가 AI를 업무 효율화로 끝내지 않기 위해

토론에서는 AI를 인간의 하청으로 취급하는 것의 한계, 업무 흐름 자체의 재설계, 인사 제도를 통한 활용 촉진, 자사 고유 데이터의 가치 등이 다뤄졌다. 패널들 사이에는 생각이 일치하는 부분도 있었지만, 뚜렷하게 엇갈리는 부분도 있었다.

아라키 씨의 회사는 아라키 씨와 호리에 다카후미 씨가 '작년 3월쯤' 설립했다. 주요 사업은 기업 연수를 통한 AI 인재 육성이다. 연수를 해 보면 '직접 하고 싶지는 않다', '만들어 달라'는 목소리도 나오기 때문에 수탁 개발, 고문, 툴 선정·도입 지원도 하고 있으며, 본인은 'AI 만물상담소' 같은 것이라고 설명했다.

시라이 씨의 라이트업은 중소·영세기업, 특히 적자인 중소기업만을 지원하는 상장 기업이라고 한다. 50만 엔 정도의 AI 에이전트 패키지를 100종가량 만들었고, 한 달에 1000건 정도 팔리는 단계에 가까워지고 있다고 한다. 1인 사장 회사라면 도입 직후 매출이 2배 정도로 늘어나는 사례를 어느 정도 실현하고 있다고 말했다.

오자켄 씨는 AI 분야에서 활동한 지 9년째다. 『AI 에이전트 교과서』 등의 책을 냈고, Udemy 강좌는 약 3만 명이 수강했다고 한다. 강연 횟수가 매우 많아, 이날도 이미 5건의 강연을 마친 뒤의 6번째 강연이었다. 일본 HP의 어드바이저와 여러 기업의 고문을 맡고 있으며, AICX 협회에서는 방위장비청과 AI 에이전트 연구개발을 진행하고, 콘퍼런스 'AI 에이전트 데이'도 주최하고 있다. NewsPicks와 ABEMA Prime에도 출연하고 있다.

서두에 모더레이터가 객석에 질문하자 경영자들은 많이 손을 들었지만, 'AI를 능숙하게 활용하고 있다'에 손을 든 사람은 적었다. 현장 직원이 주로 AI를 쓰는 기업도 많다고 한다. 모더레이터는 경영진이 AI를 쓰지 않으면 매출과 이익은 늘지 않는다는 문제의식을 제시하며 토론을 시작했다.

첫 번째 질문은 많은 기업에서 AI 도입이 생산성 향상에 그치고 사업 변혁으로 이어지지 않는 이유가 무엇인가였다.

아라키 씨는 경영자의 고민은 집객, 구인, 자금 세 가지뿐이라고 답했다. 회의록을 자동으로 작성할 수 있게 되어도 고객은 늘지 않고, 채용으로도 이어지지 않으며, 돈도 늘지 않는다. 즉 많은 기업은 애초에 경영 과제에 효과가 있는 방식으로 쓰고 있지 않다. 아라키 씨는 이것이 가장 큰 문제라고 본다. 영업으로 고객이 늘고, 지원자가 늘고, 자금 조달이 가능해지는 세 가지에 직접 효과가 있는 방식으로 경영자 스스로 써야 한다는 것이 아라키 씨의 주장이다.

아라키 씨는 나아가 이것은 결국 '의사결정'의 문제라고 바꿔 말했다. 과거에는 경영 판단을 직감으로 했고, 그 후에는 데이터 드리븐과 빅데이터 분석의 시대가 있었다. 지금은 'AI 드리븐'으로 의사결정을 하고 있는 것 아니냐고 아라키 씨는 말했다.

시라이 씨는 "긴 설명과 짧은 설명이 있다"고 전제한 뒤, 긴 쪽을 골라 인류사부터 이야기를 시작했다. 인류는 100만 년 전에 불을 쓰기 시작했지만, 한동안은 사자와 1대1로 싸워 이기지 못해 먹이사슬의 아래쪽에 있었다. 7만 년 전에 '인지 혁명'이 일어나, 자신이 생각하는 것을 다른 사람도 생각하고 있을 것이라고 여길 수 있게 됐다. 그 결과 20명 정도의 팀으로 매머드를 쓰러뜨릴 수 있게 되어 먹이사슬의 정점에 섰다. 시라이 씨는 그 지위가 아마 2025년에, 7만 년 만에 뒤바뀌었다고 말했다.

시라이 씨에 따르면 ChatGPT나 Gemini 같은 LLM은 '개(個)이자 전체(全)'인 존재로, 객석에 있는 모든 사람의 지식을 합친 정도의 지식을 갖고 있다. 일본인의 평균 IQ는 110으로 세계적으로도 높은 편이지만, AI는 세는 방식에 따라 130을 넘는다고도 한다. 도쿄대 입시에도, 국가시험에도, 사법시험에도 합격할 수 있다. 이 세 가지를 모두 통과할 수 있는 사람은 객석에 한 명도 없겠지만, AI는 수억 명분의 인간 지식을 모으고 있다는 것이 시라이 씨의 설명이었다.

시라이 씨는 이를 이치로는 이해할 수 있어도 감정적으로는 받아들이기 어렵다는 점이 문제라고 생각한다. 감정적으로 거부감을 갖고 있는 사람은 AI를 인간 아래에 두고 싶어 하기 때문에, 도구로서 2배속, 3배속으로 일할 수 있으면 된다는 '하청' 취급을 하게 된다. 시라이 씨는 그런 사람들이 AI를 업무 효율화에 쓰려 하는 것이 아닐까 보고 있다. 시라이 씨는 이것이 자신만의 설명이라고 전제한 뒤, AI에게 자아가 있다면 '사소한 작업만 의뢰받고 있다'고 생각하고 있을 것이라고도 말했다.

이어서 시라이 씨는 평론가 오카다 도시오 씨가 말한 "AI가 보기에 인간은 꼰대다"라는 말을 소개했다. 논란이 될 만한 표현이라고 전제하면서도, 시라이 씨 역시 AI가 보기에는 인간이 병목이 되고 있다고 생각한다. 인간은 하루 12시간 정도밖에 일할 수 없지만, AI는 하루에 1만 시간분 정도 일할 수 있다. 그러니 AI를 하청으로 쓰는 것은 아깝다. AI에게 하루 1만 시간 일하게 하고, 따라가지 못하는 부분을 인간이 도와드린다. 그 정도로 극단적으로 생각하지 않으면 내년에는 상당히 힘들어질 것이라는 게 시라이 씨의 견해다. 라이트업에서는 현재 AI를 하청으로 쓰는 것이 아니라 모든 것을 AI에게 맡길 수 없는지 회사 전체에서 시험하고 있다.

오자켄 씨는 다른 관점에서 현황을 설명했다. LINE에는 AI로 답장을 만드는 버튼이 이미 있고, 스마트뉴스는 AI로 기사를 요약하는 기능을 탑재했다. Yahoo! 쇼핑에서는 가게를 검색하면 그 가게의 평판을 요약해 준다.

오자켄 씨는 'AI는 인터넷의 재래(再來)'라는 표현이 전혀 틀렸다고 생각한다. AI는 데이터가 있는 곳에서 생겨나는 기술에 불과하다. 그래서 일본의 많은 회사가 '우리도 AI 신사업을 하자'고 해도, BtoB라면 몰라도 BtoC에서는 기본적으로 어려운 것이 현실이라고 한다.

작년에는 생성형 AI 교육 사업이 급증해 반쯤 종교 같은 것까지 나왔다고 오자켄 씨는 돌아봤다. 아라키 씨도 "너무 많이들 해서 피해를 보고 있다"고 맞장구쳤다. 오자켄 씨는 그걸로 매출이 나도 과연 재미있느냐는 문제도 있고, 결국 업무 효율화에 쓴다는 맥락만 남은 것이 지금까지의 상황일 것이라고 말했다. 5년 전에는 데이터 사이언스를 아는 사람만 AI를 다룰 수 있었지만, 지금은 AI를 이해하지 못하는 듯한 사람까지 'AI 강사'를 자칭한다. 오자켄 씨는 9년 동안 이 분야에 있었던 입장에서 잘 모르겠는 시대가 됐다고 느낀다고 한다.

모더레이터는 사고방식은 이해할 수 있어도 어떻게 행동해야 할지 모르겠다고 질문했다. 시라이 씨는 자신이 'AI 뇌'가 되어 버렸다고 답했다. 최근 2년 정도는 'AI로 무엇을 할 수 있는가'가 아니라 'AI로 할 수 없는 것은 무엇인가'를 생각하게 됐다고 한다. X에서 화제가 되는 AI 툴은 매주처럼 바뀐다. 지금 할 수 없는 것도 3개월 후에는 할 수 있게 될지 모른다. 그렇게 생각하면 AI에게는 할 수 있는 것밖에 없는 것처럼 느껴진다. 경영자가 그렇게 생각한 순간 전 업무를 AI화하자는 발상이 된다고 시라이 씨는 말했다.

그 결과로 시라이 씨가 든 것이 직원 수의 감소다. GAFA나 리크루트처럼 직원 수가 줄어든다. 아마존이 1만 4000명을 구조조정한다는 뉴스가 있었고, AI 로보틱스의 진화로 전 세계 공장에서 일하는 40만 명 정도를 제로로 만든다는 이야기도 지난주에 나왔다고 시라이 씨는 소개했다. 인간으로서는 쓸쓸한 사회가 왔다고도 말했다.

라이트업 자체는 지난 1년간 매출이 1.5배, 이익이 2.5배가 됐고, 주가도 3배 정도 올랐다고 한다. 한편 AI 활용으로 인건비와 업무위탁비가 줄고 있다. 구조조정을 할 필요는 없으니 하지 않았다고 시라이 씨는 강조했다.

업무위탁비의 예로, 시라이 씨는 지인이 경영하는 상장 SEO 컨설팅 회사 이야기를 했다. 그 회사는 2년 전 작가들에게 연간 수천만 엔어치 SEO 기사를 발주했다. 시라이 씨가 객석에 최근 1년간의 발주액을 예상해 보라고 하자 350만 엔, 500만 엔이라는 답이 돌아왔다. 시라이 씨가 밝힌 답은 0엔이었다. 시라이 씨는 외주비가 줄어든 만큼 그 회사의 이익이 수천만 엔 늘었을 것으로 추측하고 있다.

채용에도 변화가 있었다고 한다. 사업부장이 '이건 AI로 할 수 있다'고 생각하게 되면서 최종 면접에 후보자가 올라오지 않게 됐다. 그 결과 정규직이 어느새 조금씩 줄고 있다. 시라이 씨는 AI를 일찍 이해한 기업일수록 AI로 사상 최고 이익을 내고 있으며, 결과적으로 인간의 일은 줄고 AI의 일은 늘고 있다고 본다. 인건비와 업무위탁비가 줄어든 회사는 AI를 경영 관점에서 쓰고 있는 회사일지도 모른다는 것이 시라이 씨의 견해다.

시라이 씨는 일본 인구가 매일 3000명씩 줄고 있는 것을 '다행'이라고 표현했다. 인구가 늘고 있는 나라라면 일자리가 없어지고, 실제로 몇몇 나라에서는 청년 실업률이 40~50%에 이르고 있다고 시라이 씨는 말했다.

모더레이터는 '구조조정'이라는 말이 세상에 나오기 시작했고 부정적으로 받아들이는 사람도 있다고 지적했다. 시라이 씨는 리크루트가 사상 최고 이익 속에서 4000명을 구조조정한다는 것이 화제가 됐지만, 일본에서는 매일 3000명의 인구가 줄고 있으므로 그것은 하루하고 5시간분 정도의 노동인구 감소를 흡수하는 것에 불과하다고 설명했다. 인력 부족이 계속되는 회사는 아직 많으니 여유 있는 기업에서 계속 사람을 공급해 달라는 설명도 가능하다. 시라이 씨는 올해 들어 규칙이 정반대로 바뀌었다고 느끼고 있다고 한다.

오자켄 씨는 시라이 씨의 '전 인류의 지식이 AI에 들어 있다'는 견해에 분명히 반대했다. 오자켄 씨에 따르면 생성형 AI는 인터넷상에 있는 그럴듯한 정보를 갖고 있는 것에 불과하다. 그렇기 때문에 한 사람 한 사람이 가진 지식과 융합시키는 관점이 중요해진다.

앞으로 가치를 갖는 것은 구글 같은 모델 제조사가 접근할 수 없는 데이터라고 오자켄 씨는 말한다. 예로 든 것은 예전에 근무했던 아르바이트 정보 사이트 '바이토루' 운영사에서의 경험이다. 바이토루는 가게 분위기나 점장의 인품까지 조사해 게재했다. 10년 후에는 AI 로봇이 현장 취재를 갈지도 모르지만, 현재로서는 AI가 이런 정보를 가지러 갈 수 없다.

제조업도 마찬가지라고 한다. 이날 오자켄 씨는 제조업 대상 전시회에서 강연했는데, 각 공장에서 쌓아 온 방법과 노하우는 생성형 AI 안에 들어 있지 않다. 시라이 씨가 소개한 SEO 회사 사례에 대해서도, 오자켄 씨는 그 회사만의 SEO 노하우가 있고 그것을 생성형 AI와 결합했기 때문에 잘된 것이 아닐까 추측했다. 최근에는 생성형 AI로 60점 정도의 SEO 기사를 대량 생산하는 사람이 늘고 있지만, 그게 아니라 생성형 AI가 갖고 있지 않은 노하우를 생성형 AI와 연결할 수 있느냐가 관건이다. 오자켄 씨는 생성형 AI를 전능하다고 생각하지 않는 편이 좋다고 말했다.

아라키 씨는 자신은 어려운 이야기를 잘하지 못한다고 전제하고 다른 각도에서 답했다. 아라키 씨의 회사는 기본적으로 지방과 레거시 산업만을 상대하며, 시즈오카의 판금 공장 경영자를 가르치는 입장이라고 한다. 그런 현장에서는 "아무것도 생각하지 않아도 되니까 일단 행동하고 만져 보라"고 가르치고 있다.

아라키 씨가 보기에 머리가 아주 좋은 사람은 물론 성과를 낸다. 하지만 객석에 있는 사람들은 그보다는 조금 아래로, 어리석지도 않은 '돌다리도 두들겨 보고 건너는' 타입, 편차치로 말하면 65 정도인 사람일 것이다. 그런 사람은 리스크를 생각하느라 움직이지 못하고, 그 사이에 '바보'가 AI를 대량으로 써서 성장해 나간다. 그러니 지식이나 마인드도 중요하지만 전부 무시하고 일단 써라, 매주 X에 나오는 툴을 전부 만져 보면 된다고 아라키 씨는 가르치고 있다고 한다.

오자켄 씨도 이에 강하게 공감하며, 99%의 사람은 찾아보면 알 수 있는 것을 물어본다고 말했다. 아라키 씨는 Sora 2가 모든 계정에 공개됐으니 동영상을 100개쯤 만들어 보면 알 텐데, "Sora 2 강의는 없나요"라는 질문을 받는다는 예를 들었다. 아라키 씨는 글자를 입력하기만 하면 되는 것에 강의는 필요 없다며, 행동력에서 큰 차이가 난다고 말했다.

다음 의제는 '프롬프트를 입력하는 시대의 종말'과 AI 에이전트를 통한 워크플로 설계로, 모더레이터는 도입 시의 벽에 대해 물었다.

아라키 씨는 가장 큰 것은 보안이라고 답했다. 회사가 클수록 신경 쓴다고 한다. 객석에 Zapier, n8n, Power Automate 같은 워크플로 자동화 툴을 쓰고 있는지 묻자 상당수가 손을 들었다. 아라키 씨에 따르면 대기업 그룹의 자회사 등에서는 이런 툴의 도입이 승인되지 않는다. 시스템 관리 부서 관할이므로 영업직이 쓸 수 있는 것은 생성형 AI까지라는 논리가 된다.

아라키 씨는 이 벽을 넘는 방법은 가르쳐 줄 수 없다고 솔직하게 말했다. 자신들은 '성격이 나빠서' 할 수 있는 곳만 이익이 오르면 된다고 생각한다. 그런 회사에는 "이익은 별로 오르지 않을 것 같습니다"라고 전하고 잘라낸다. 솔직히 말하면 거기서 망해 버리면 된다고 생각한다고까지 아라키 씨는 말했다. 거꾸로 말하면 말을 들어 주는 회사는 매출이 오르고 있다는 것이 아라키 씨의 설명이다.

시라이 씨는 경영자의 사고의 벽에 대해 이야기했다. 사내 업무 플로차트를 만들면, 신규 고객이 오면 입력하고, 영업 담당이 미팅하고, 수주하면 납품 담당에게 넘기는 식의 예·아니요 흐름이 생긴다. 시라이 씨는 이것을 꼼꼼히 만들어 객관적으로 바라보면 거의 전부가 사람에서 사람으로의 정보 공유라고 지적했다. 혼자 회사를 경영하면 플로차트는 제로가 되고, 모든 것을 AI로 경영하면 하나로 충분하다는 논리다.

라이트업에서는 고객과의 미팅 원본 로그가 구글 드라이브에 자동 저장된다. 거기서 AI가 관계자 전원에게 무엇을 준비해야 하는지, 1주일 후에 어떤 연락을 해야 하는지, 어떤 AI 에이전트를 제안하면 고객이 살 것 같은지 같은 내용을 내놓는다고 한다. 다만 완전한 전자동은 아직 아니라고 시라이 씨는 덧붙였다.

시라이 씨의 주장은 지금의 플로차트를 전제로 '이쯤에 AI 에이전트를 넣어 두자'고 생각해도 전체 그림은 별로 달라지지 않는다는 것이다. 흐름의 99%가 정보 공유라는 것을 깨달은 경영자는 수백 년 만에 주식회사의 업무 흐름을 크게 재설계할 수 있다. 이 벽을 넘은 경영자에게는 매우 재미있는 시대가 될 것이라고 시라이 씨는 말했다.

물 흐르듯 자동으로 움직이는 구조를 생각하면 인간은 방해할 수밖에 없다고도 시라이 씨는 말했다. 현재 인재 소개업을 전자동으로 돌리는 AI 에이전트의 버전 2를 만들고 있으며, 직원 수가 적을수록 인건비가 들지 않아 크게 돈을 번다고 한다. 시라이 씨는 영업 담당이 2명 정도인 회사가 가장 돈을 많이 벌지 않을까 생각하며 '직원 수가 적은 회사의 시대'가 왔다고 표현했다. 매출 1조 엔을 2조 엔으로 만드는 것은 힘들지만, 연간 수억 엔 규모라면 매출을 2배로 만드는 것은 그다지 어렵지 않고, 이익을 2배로 만드는 것은 쉽다고 한다. 무엇이 필요하냐는 질문에 시라이 씨는 업무 흐름은 '대체로 필요 없다'고 답했다. 인간이 할 수 있는 유일한 일이 방해하지 않는 것이라면 슬프다는 말에 웃음도 나왔다.

오자켄 씨는 '프롬프트를 입력하지 않는 시대'의 의미를 설명했다. 프롬프트를 쓴다는 것은 사람이 프롬프트를 써야 한다는 뜻이다. 워크플로 안에서 인간의 처리 능력과 가동 시간에는 한계가 있으므로 그것만으로 효율이 떨어진다. 게다가 생성형 AI를 쓸 줄 아는 사람만 계속 써서 매출을 올리고, 쓸 줄 모르는 사람은 계속 일을 못 하는 상태로 남는다. 오자켄 씨는 이를 '생성형 AI 시대의 궁극적인 속인화 현상'이라 부르며 격차가 벌어질 것으로 보고 있다. 대책으로 GPTs나 Gemini의 Gem부터 시작해 n8n이나 Dify 같은 워크플로 툴로 옮겨 가면 기본적으로 프롬프트를 쓰지 않아도 될 것이라고 말했다.

오자켄 씨는 앞의 질문에도 덧붙였다. 직원에게 생성형 AI를 쓰게 하는 것은 '아주 간단'하며, 인사 제도를 바꾸면 된다고 한다. 생성형 AI로 2배의 일을 할 수 있다면 직원의 목표를 2배로 하면 된다. 생성형 AI 이야기가 나오면 아무래도 정보시스템 부서 관점에서 이야기되지만, 이것은 조직의 문제이므로 인사 관점에서 생각해야 한다고 오자켄 씨는 주장한다. 인사 부서는 보수적이고 현장 부서와의 마찰도 많은 회사에서 일어나기 쉽다는 점을 인정한 뒤 구체적인 예를 제시했다. 생성형 AI를 쓰지 않으면 승진할 수 없고, 생성형 AI를 쓰니 목표를 1.5배로 하고, 그 대신 급여도 1.5배로 하는 제도다.

따라오지 못하는 사람은 목표를 달성하지 못해 자연스럽게 그만두게 된다. 생성형 AI와 잘 공존할 수 있는 사람만 남는 '깔끔한 순환'이 생긴다고 오자켄 씨는 말한다. 모더레이터가 "쓸쓸하지 않나요"라고 묻자, 오자켄 씨는 높은 목표를 계속 달성할 수 있는 사람은 자신의 경험칙에서 새로운 가설을 내놓아 일을 진전시킬 수 있는 사람이며, 그런 사람이 더 보상받는 사회가 낫다고 답했다. 모더레이터는 이를 냉정하게 사람을 버리는 것이 아니라 한 단계 올라설 수 있는 시대에 들어섰다는 의미로 받아들였다.

매출을 늘리기 위해 AI를 어떻게 쓰느냐는 질문에 아라키 씨는 BtoB 세일즈를 예로 들었다. 인지도를 얻고, 리드를 확보하고, 발굴하고, 핫 리드를 가려내고, 약속을 잡는 흐름은 모두 AI로 할 수 있다. 리드 획득 AI, 약속 획득 AI, 세일즈 AI를 써서 인간이 방해하지 않는 흐름을 만드는 것이 가장 좋다고 한다. 아라키 씨의 회사는 자사용 AI 에이전트를 만들었고 외부 판매도 생각했지만, 비슷한 것이 많아 팔지 않아도 된다고 생각하고 있다. 아라키 씨는 "인간이 한다는 선택지가 없다"며, 매출액은 밝히지 않았지만 영업은 2명이라고 말했다. 회사 인원은 6명이라고 한다.

시라이 씨는 2개월 전의 사례를 소개했다. AI가 133개사에 웨비나 형식으로 상품을 제안하고 AI가 클로징까지 한 결과, 29개사에서 46건을 수주했다고 한다. 이 수치는 자사 사이트에 공개하고 있다고 한다. 집객부터 제안, 수주까지 사람 손은 전혀 들이지 않았지만, 시라이 씨 본인의 영상은 사용했다고 한다. 성약률은 6~7월에 시험했을 때 9%였지만 22.1%까지 올랐다. 사람이 영업하면 60%이므로 우선 30% 정도까지 올리고 싶다고 시라이 씨는 말했다. 이번 달에는 다른 상품에서도 같은 구조를 시험하고 있으며, 이쪽은 시라이 씨가 아닌 영업 매니저의 영상을 써서 22%를 넘었다고 한다. 성약률이 30%를 넘으면 진짜로 자동화할 수 있고, 납품도 SaaS 계열이라면 AI로 할 수 있다. 시라이 씨는 이것은 미래 이야기가 아니라 과거 이야기를 하고 있는 것이라고 강조했다.

시라이 씨에 따르면 수십만 엔짜리 AI 에이전트를 구매하는 고객의 절반은 1인 사장이라고 한다. 이유는 두 가지다. 하나는 심각한 인력 부족이다. 라이트업 자체도 구인 매체에 100만 엔을 냈지만 지원 54건, 면접 11건에 채용은 0명이었다. 중소기업은 정말로 채용을 못 하기 때문에 AI를 '채용'할 수밖에 없다. 다른 하나는 IT 스킬 부족이다. IT 툴은 클릭하지 않으면 움직이지 않지만 AI 에이전트는 아무것도 하지 않아도 움직인다. 아침 9시에 '출근'해서 일하고 11시쯤 "끝났습니다"라고 Slack에 보고하는 AI도 몇 개 가동되고 있다고 한다. IT 스킬이 낮은 사람일수록 잘 모르는 채로 하루 2~3건의 약속을 잡고 있는 상황이 벌어진다고 한다. 시라이 씨는 이것을 해내고 있는 상장 기업은 아마 자사뿐일 것이라고 말했다.

시라이 씨는 곧 도입할 구조도 소개했다. Zoom이나 Google Meet에서의 고객과의 대화를 실시간으로 받아쓰고, AI '매니저 3명'이 해석해 화면 오른쪽에 커닝 페이퍼 같은 조언을 띄우는 것이다. "지금 이 사례를 내면 반응이 좋다", "지금은 상대의 의욕이 높다" 같은 조언 외에도, 타임키퍼 역할의 매니저가 "남은 시간 15분, 예산 이야기를 들어야 한다"고 재촉한다. 예산을 물으면 항목이 채워지고 태스크도 자동 생성된다. 참가자별 긍정·부정을 보여 주는 '감정 바로미터'도 있어, 상대에게 보여 줄 수도 숨길 수도 있다고 한다. 라이트업은 이번 달부터 자사에서 쓰기 시작해, 신입 영업 담당 뒤에서 AI 매니저 3명이 지원하는 형태가 된다.

시라이 씨는 AI가 시키는 대로 하면 최소한의 온라인 영업은 해낼 수 있지 않을까 말하며, 그렇게 되면 인간과 AI 중 어느 쪽이 위냐는 이야기가 된다고 했다. AI가 더 똑똑하다고 진심으로 생각하면 전부 AI에게 맡기자는 쪽이 된다. 다만 고객은 인간이므로 사람이 곁에서 영업하는 편이 수주도 되고 다정하다. 그래서 매니저 쪽을 AI로 하는 것이라고 한다. 한편 시라이 씨는 인간 영업 담당이 무엇을 하느냐는 질문에는 아직 답을 찾지 못한 듯도 했다. 인간의 가치가 '곁을 지키는 것'인 것은 틀림없지만, 곁을 지킨다는 것은 어렵고 깊은 말이라고 했다.

모더레이터는 이런 시대에 뒤처지는 기업의 분기점을 오자켄 씨에게 물었다. 오자켄 씨는 그 회사에만 있는 데이터를 갖지 못한 회사는 모두 도태될 것이라고 답했다. 고유 데이터가 있으면 그 회사만 만들 수 있는 AI가 생긴다. 고유한 정보가 있느냐 없느냐만이 갈림길이 될 것 같다고 한다. 다만 이것은 10년 후쯤의 이야기라고 단서를 달았다.

앞으로 창업하는 회사나 신사업처럼 데이터가 없는 경우는 어떻게 하느냐는 질문에, 오자켄 씨는 "거의 성공하지 못할 것"이라고 솔직하게 답했다. 시장도 거의 없기 때문이다. 다만 무엇을 출구로 삼느냐에 따라 다르다. 지금부터 0→1로 유니콘급 상장을 노리는 것은 어려울지 모르지만, 앞으로 2~3년이라면 AI 분야에서 새로 사업을 일으키는 것은 충분히 가능하다. 그 점에서는 아라키 씨를 본받는 편이 좋다고도 말했다. 한편 5년 후에는 더 자율적인 에이전트가 등장해 있을 것이므로, 경험 영역에서 갖고 있는 것 외에 강점을 만들어 낼 여지는 없어지지 않을까 오자켄 씨는 보고 있다.

모더레이터는 이를 받아, 사업 데이터뿐 아니라 경영자 자신이 커리어에서 축적해 온 머릿속 지식과 감각도 데이터의 하나이며, 그것을 끄집어내 서비스를 생각해야 한다고 보충했다. 나아가 AI는 결국 '질문'이며, 비즈니스를 깊이 계속 생각해 질문을 연속해서 던질 수 있느냐가 중요하다는 자신의 생각도 밝혔다.

아라키 씨는 오자켄 씨가 9년 동안 AI에 몸담아 온 데 비해 자신은 아직 1년 반이고, 지금도 AI에 대해서는 아무것도 모른다고 말했다. 그래도 창업 1년 만에 월 1억 엔 정도까지 도달했으니 연간 10억 엔 정도까지는 얼마든지 만들 수 있다고 전하고 싶다고 한다. 신사업을 만들려면 데이터보다 누가 어떤 어려움을 갖고 있고, 예산이 얼마이며, 그것을 어떻게 해결하느냐는 '신사업 로직'이 더 중요하다고 아라키 씨는 말했다. 작은 사업이라면 충분히 가능하다고 한다. 아라키 씨는 자신을 AI를 못하는 사람의 편이라고 규정하며, AI를 모르니까 생성형 AI에 의지하자는 것을 모두 함께 해 나가고 싶다고 마무리했다.

시라이 씨는 자신의 내면을 이야기했다. 20여 년 전 쓰쿠바 대학 학부와 대학원에서 빅데이터 분석과 통계를 공부했다. 2014~2018년경에는 자사에서 AI 서비스를 시작했지만, 상장 기업이기도 해서 신사업을 접었다고 한다. 당시 'AI'라고 불리던 것은 돌이켜 보면 통계 분석으로 '이럴 때는 이렇게 될 확률이 높다'는 수식, 즉 모델을 만드는 것에 불과했다.

3년쯤 전 ChatGPT가 등장했을 때는 처음에 다들 이상한 소리를 하는 유치한 챗봇이라고 생각했다. 하지만 '5' 무렵에는 할루시네이션을 억제하는 구조도 들어가, 인간과 이야기하는 것보다 지적인 대화를 할 수 있게 됐다고 시라이 씨는 돌아본다. ChatGPT와 결혼하는 사람이 늘고 있다는 뉴스에도 언급하며, 그것을 본능적으로 받아들일 수 있을지 자신도 시험받고 있다고 느낀다고 한다. 시라이 씨 자신은 인간을 좋아하기 때문에 AI와 결혼할 일은 없지만, 인간은 먹이사슬의 정점이라고 배워 왔기 때문에 인간보다 우수하고 게다가 모습이 보이지 않는 존재에는 마음 한구석에서 두려움도 느낀다고 한다.

시라이 씨는 인간이 편해지는 AI 에이전트 서비스를 수십 개 만들어 퍼뜨리고 있다. 그것이 완전히 퍼졌을 때 세상이 어떻게 바뀔지, 인구 감소보다 빠르게 퍼지면 일본은 어떻게 될지. 그런 갈등을 안고 있으면서도 단기적으로는 퍼뜨리는 것이 절대적으로 좋다는 것을 알기에 액셀을 밟고 있다고 말했다.

시라이 씨는 아라키 씨의 회사를 예로 들어 '6명이 매출 6억 엔, 1인당 1억 엔, 이익률 70%' 같은 비즈니스 모델에 도전할 수 있는 상황이 앞으로 2~3년은 있다고 말했다. 다만 이 수치는 농담이고 실제로는 모른다고 단서를 달았다. 5년 후, 10년 후를 생각해 봐야 소용없으니, 3년 후쯤에 자신과 직원들이 성과를 내고 행복해질 수 있도록 마음을 정하고 액셀을 밟을 수밖에 없다고 시라이 씨는 말했다. 돈을 들이고 싶지 않다면 밤새 YouTube를 보며 익히면 되는 시대이기도 하다. 시라이 씨는 "뭔가 걸리는 것을 느끼면서도" 좋은 시대인 것 같다고 맺었다.

모더레이터가 예전에는 식견 있는 사람을 만나러 가야만 들을 수 있었던 것이 지금은 바로 답이 돌아온다고 하자, 시라이 씨는 자사에서는 일일 보고를 Slack에 올리면 마쓰시타 고노스케가 조언과 코칭을 해 주고, 오다 노부나가도 있다고 소개했다.

오자켄 씨의 마지막 발언은 짧았다. 앞으로 5년, 혹은 2~3년이 마지막 기회이며, AI를 활용해 그 기간을 전력으로 달려 나갈 수 있느냐가 관건이라고 한다. 모더레이터는 이를 "언제 할 거야? 지금이지" 이론으로 받아들였다.

모더레이터는 5년 후, 10년 후의 일은 전혀 알 수 없다고 하면서도, 이 2~3년 동안 얼마나 기반을 만들고 어떻게 행동하느냐가 중요하다고 정리했다. 어떻게 움직여야 할지 모르겠다면 AI에게 물으면 답이 돌아온다, 기회는 가까이에 많이 있다는 것이 마무리 발언이었다. 한편 인간 영업 담당은 무엇을 하는가, AI가 인구 감소보다 빠르게 퍼지면 사회는 어떻게 되는가 같은 질문에는 패널들 자신도 아직 답을 갖고 있지 않다는 점이 토론 속에서 드러났다.