Key Takeaways
“AI가 모든 것을 바꾼다”는 말은 이제 익숙합니다. 하지만 정말 궁금한 건 그보다 구체적인 질문이죠. 투자자들은 지금 어떤 회사에 베팅하고 있을까? 그리고 AI 최전선에 선 스타트업들은 무엇을 바꾸고, 반대로 끝까지 지키려는 걸까?
이 질문을 다룬 세션이 Agentforce World Tour Korea 2026에서 열렸습니다. Salesforce Ventures의 켄 아사다(Ken Asada) VP가 자신의 투자 철학을 소개한 세션, 그리고 그가 투자한 기업 두 곳의 리더와 나눈 패널 토크—이 두 가지를 하나로 엮어봤습니다.
무대에 오른 건 AI 스타트업이지만, 이들이 답한 질문은 업종을 가리지 않습니다. 그래서 지금 성장을 고민하는 기업이라면 여러분의 상황에 대입해서 읽어볼 만합니다.
Salesforce Ventures는 어떤 회사에 투자할까?
먼저 간단한 배경부터 짚고 가겠습니다. Salesforce Ventures는 Salesforce의 벤처 투자 조직으로, 2009년 미국에서 출발했습니다. 이번 무대에 오른 켄 아사다 VP는 도쿄를 거점으로 일본·한국·대만 투자를 맡고 있습니다.
투자 대상은 기본적으로 엔터프라이즈 소프트웨어(SaaS)입니다. 다만 고객이 제품을 실제로 도입하고 운영하려면 현지 파트너가 필요합니다. 그래서 i2MAX, 메가존클라우드처럼 시스템 통합(SI) 파트너에도 투자합니다. 그리고 최근에는 투자의 무게중심이 생성형 AI로 크게 옮겨갔습니다.
한국 투자는 2020년 i2MAX로 시작해 메가존클라우드, 쿼리파이를 거쳤고, 2025년에는 마크비전과 셀렉트스타로 이어졌습니다. 이 마지막 두 회사가 바로 이어지는 패널 토크의 주인공입니다.
마크비전과 셀렉트스타는 어떤 문제를 풀고 있을까?
마크비전부터 보겠습니다. 제품을 총괄하는 김빛나 헤드는 흥미로운 역설을 짚었습니다. “AI 덕분에 가품 판별이 쉬워졌을 것 같지만, 실제로는 더 복잡해졌다”는 것입니다. 예전엔 위조품이나 사칭 사이트를 만드는 진입 장벽이 높았습니다. 하지만 이제는 프롬프트 하나로 거의 완벽한 위조품이 나오고, 침해 속도도 폭발적으로 빨라졌습니다. 켄 VP는 이 거대하고 노동 집약적인 영역에서 마크비전이 AI로 빠르고 저렴하게 문제를 푸는 우위를 봤습니다.
다음은 셀렉트스타입니다. 김세엽 대표는 회사가 푸는 문제를 두 가지로 요약했습니다. 하나는 파운데이션 모델용 데이터 공급이고, 다른 하나는 기업의 AI 도입(AX) 과정에서 마주하는 할루시네이션 같은 신뢰성 검증입니다. 켄 VP는 창업자의 깊은 기술 이해를 투자 이유로 꼽으며 이렇게 강조했습니다. “AI 스타트업은 SaaS 기업과 달리 경영진이 AI 기술을 아주 깊이 이해해야 한다.“
글로벌 확장에서 실제로 부딪힌 병목은 무엇이었을까?
해외로 나가는 회사는 대개 두 상황 중 하나입니다. 이미 시장에 진입했지만 조직·운영이 성장 속도를 못 따라가는 경우, 아니면 이제 막 나가려는데 현지에서 신뢰가 전혀 없는 경우입니다. 이날 무대의 두 회사가 정확히 그 양쪽이었습니다. 마크비전은 미국 본사에서 일본·프랑스로 확장하며 전자를, 셀렉트스타는 한국을 기반으로 이제 막 나가며 후자를 겪고 있었습니다.
마크비전의 김빛나 헤드는 “글로벌 확장 속도가 혁신을 만들어내는 속도보다 훨씬 빨랐다”고 털어놨습니다. 매출이 느는 만큼 인력·비용도 같이 늘려야 하는 구조여서, 성장할수록 오히려 감당하기 어려웠다는 것, LLM이 높은 품질을 내는 수준에 이르며 전환점이 왔지만 “풀었다기보다 풀고 있는 중”이라고 덧붙였습니다.
셀렉트스타의 김세엽 대표에게 가장 큰 벽은 신뢰를 처음부터 다시 쌓는 일이었습니다. 한국 빅테크 레퍼런스가 있어도 해외에서는 원점이었다고 합니다. 그래서 한국의 강점을 필요로 하는 글로벌 빅테크를 먼저 공략해 첫 레퍼런스를 만들고 미국·일본·중동을 태핑하는 전략을 택했지만, 계약이 시작되면 믿을 만한 현지 책임자를 찾는 일이 다음 숙제라고 했습니다.
방향은 정반대였지만 교훈은 하나입니다. 국내 실적이 해외에서 곧바로 통하지 않아 신뢰를 다시 쌓아야 하며, 첫 레퍼런스를 어디서 만들지·현지에서 누구에게 맡길지가 확장 속도를 좌우한다는 것. 익숙한 시장을 벗어나는 모든 사업이 똑같이 마주하는 문제입니다.
AI는 현업의 일하는 방식을 어떻게 바꾸고 있을까?
무엇을 AI에 넘기고 무엇을 사람이 붙잡을지는 회사마다 다르지만, 판단의 축은 같습니다. 속도가 관건인 일과 정확도가 생명인 일을 가르는 것입니다. 이 대목에서 두 리더의 답도 “무엇을 바꿨는가”와 “무엇을 지키는가”로 선명하게 갈렸습니다.
- 역할 경계 붕괴 — 한 사람이 문제 정의부터 실행까지 엔드투엔드
- “고객용 vs 내부 툴” 트레이드오프에서 해방, 둘 다 가능
- 약 700페이지 상장 신청서를 기한 내 완성
- 고객 데이터 보호 — 접근 권한에 더 타이트한 가드레일
- 정확도 — 특수 업무일수록 기준을 더 높게
- 할루시네이션 경계 — 리뷰·검증은 여전히 사람의 몫
마크비전의 김빛나 헤드는 역할의 경계가 무너지고 있다고 말했습니다. 예전엔 PM이 기획해 디자이너·개발자로 핸드오프하던 단계가, 이제 한 사람이 문제 정의부터 실행까지 해내는 시대로 바뀌었다는 것. 반면 끝까지 지키는 것도 분명했습니다. 고객 데이터 보호와 정확도입니다. 작은 실수도 피해가 되는 가품 신고서 같은 업무에선 AI 사용은 늘리되 정확도 기준은 오히려 높였다고 합니다. “툴은 제너럴하게 쓰되, 전문성과 정확도는 포기하지 않는다”는 원칙입니다.
셀렉트스타의 김세엽 대표는 최근 기술 상장을 준비하며 약 700페이지 신청서를 AI의 도움으로 기한 내 마쳤지만, 경고도 남겼습니다. 중요한 업무를 맡길수록 트랜스포머 모델의 구조적 특성인 할루시네이션을 주의해야 하며, SOTA 모델로 쓴 내용을 리뷰에서 한 단락 통째로 다시 쓴 경우도 잦았다는 것. 그래서 신뢰성 평가가 갈수록 중요해진다고 했습니다.
두 답을 나란히 놓으면 힌트가 보입니다. 속도가 관건인 일은 과감히 AI로 앞당기되, 오류가 곧 피해가 되는 일엔 사람 검수 기준을 오히려 높인다는 것. 어느 업종이든 “무엇을 맡기고 무엇을 검수할지”의 선을 긋는 게 출발점입니다.
SaaS 종말론(SaaSpocalypse) 속에서 살아남는 회사는?
SaaS 얘기처럼 들리지만, 사실 모든 기업이 지금 마주한 질문입니다. AI가 우리를 대체하는가, 아니면 우리에게 남는 본질이 따로 있는가. “AI가 SaaS를 대체할 것”이라는 이른바 SaaS 종말론, 그리고 “직접 만들 것이냐, 사서 쓸 것이냐”의 논쟁에 대해 켄 VP는 명료한 프레임을 제시했는데, 이 틀은 소프트웨어 밖에서도 그대로 통합니다.
그는 SaaS가 제공해온 것을 직관적인 UI, 정교한 워크플로우, 구조화되고 안전하게 저장된 데이터 세 가지로 정리했습니다. AI 에이전트 시대에 이 중 UI 계층은 에이전트가 흡수할 것이라고 봤습니다—사람이 브라우저에 로그인해 화면을 조작하던 방식이 사라진다는 뜻입니다. 실제로 Salesforce는 ChatGPT·Claude·Gemini 등 모든 에이전트가 자사 플랫폼에 접근하도록 개방을 발표하기도 했습니다.
하지만 켄 VP의 핵심은 본질은 바뀌지 않는다는 것입니다. UI 아래의 두 가지인, 정교한 워크플로우와 안전하고 구조화된 데이터는 여전히 경쟁 우위로 남고, 그가 투자 기회를 볼 때 확인하는 것도 이 둘입니다. 고객 문제를 겨냥한 워크플로우가 있는가, 범용 에이전트가 쉽게 대체하기 어려울 만큼 깊은 도메인 전문성이 담긴 독점적 데이터가 있는가. 살아남는 회사는 인터페이스가 아니라 이 본질을 쥔 회사라는 결론입니다.
SaaS 밖에서도 마찬가지입니다. 겉으로 보이는 접점(매장 응대, 앱 화면, 상담 창구)은 점점 AI가 대신하는 반면, 오래 쌓은 고객 관계와 남들이 못 가진 데이터처럼 쉽게 복제되지 않는 본질은 남습니다. “우리 기업에서 AI가 대신할 표면은 무엇이고, 끝까지 우리만 가진 본질은 무엇인가” 업종과 무관하게 지금 던져볼 질문입니다.
AI 시대, 개인과 조직은 어떤 역량을 길러야 할까?
마지막 질문은 회사가 아닌 사람에게로 향했습니다.
김세엽 대표는 “어떤 문제를 풀 것인가”를 정의하는 기획력을 꼽았습니다. 기술이 상향 평준화돼 구현 장벽이 낮아질수록, 수많은 아이디어 중 무엇이 최선인지 판단하는 능력이 결정적이라는 것. AI는 옵션을 제시하지만 선택은 여전히 사람의 몫이라고 덧붙였습니다. 김빛나 헤드의 의견도 비슷했습니다. 엔드투엔드를 혼자 해내는 시대에도 “어디서 무엇을 시작할지 판단하는 힘”과 사람 사이의 신뢰는 기계적 프로세스로 대체하기 어려우며, 방향을 제시하려면 리더가 먼저 써보고 계속 공부하는 셀프 이노베이션이 필요하다고 했습니다.
박사급 AI 어시스턴트를 곁에 두고도 판단력은 사람이 쥐어야 합니다. 무엇을 풀지 정하는 기획력, 사람 사이의 신뢰, 스스로를 갱신하는 학습 태도는 소프트웨어 회사만의 덕목이 아니라 어떤 조직에서든 사람이 끝까지 쥐어야 할 역량입니다. 도구는 진화해도 본질은 변하지 않는다는 두 세션의 결론이 여기서 다시 만납니다.
그래서, 우리 기업이라면 무엇을 점검해야 할까?
두 세션이 던진 질문을 여러분의 기업에 대입해볼 수 있는 네 가지로 옮겨봤습니다.
두 회사의 이야기는 규모도 업종도 달랐지만, 결론은 하나로 모입니다. AI는 무엇을 대신할지가 아니라 무엇을 우리가 끝까지 쥘 것인지를 묻는 도구라는 것. 위 네 가지 질문 중 단 하나라도 오늘 우리 기업에 대입해 답을 적어본다면, 그것이 AI 시대에 흔들리지 않는 성장의 첫 페이지가 될 것입니다.
AI에게 어디까지 맡기고 무엇을 사람이 쥐어야 할까요?
마크비전·셀렉트스타 두 대표가 직접 들려준 성장의 리얼 스토리, 지금 다시 확인해보세요.
자주 묻는 질문 (FAQs)
두 리더가 공통으로 꼽은 것은 “무슨 문제를 풀 것인가”를 정하는 기획력, 사람 사이의 신뢰, 그리고 스스로를 계속 갱신하는 학습 태도입니다. AI가 여러 선택지를 제시해도 무엇을 택할지는 결국 사람의 몫이기 때문입니다.
국내 실적이 해외에서 곧바로 통하지 않아 신뢰를 원점에서 다시 쌓아야 한다는 점입니다. 셀렉트스타는 한국의 강점을 필요로 하는 글로벌 빅테크를 먼저 공략해 첫 레퍼런스를 만든 뒤 미국·일본·중동을 태핑했고, 계약이 시작된 다음에는 믿고 맡길 현지 책임자를 찾는 일이 또 다른 숙제였다고 말했습니다.
중요한 업무일수록 트랜스포머 모델 특유의 할루시네이션을 경계해야 합니다. 속도가 관건인 일과 사람 검수가 필요한 일을 갈라두는 것이 핵심입니다.
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