AI 영업 전략의 현장에서 배우는 실전 노하우와 도전과제

AI 영업 전략은 기술 스타트업의 성장을 좌우하는 핵심 요소입니다. 특히 초기 단계의 AI 스타트업에서는 기술적 우수성만큼이나 이를 시장에 효과적으로 설득하는 영업 전략이 중요합니다.

이 글에서는 임팩티브AI 영업팀의 리더 민병준 본부장과 함께 실제 AI 영업 현장에서의 도전과제와 해결 방안, 그리고 차별화 전략에 대해 깊이 있게 다룹니다. 초기 레퍼런스 구축 문제  극복, 고객 신뢰 확보, 산업별 맞춤형 접근법, 그리고 혁신적인 내부 AI 모델링 시스템인 '딥플로우 알파'까지, AI 기술 영업의 핵심 인사이트를 확인해 보세요.

‍

‍

AI 영업 전략의 시작과 AI 스타트업에서의 역할

초기 AI 스타트업에서 영업팀 리더로서의 역할은 무엇인가요?

저는 현재 임팩티브AI에서 영업팀을 맡고 있습니다. AI 스타트업에서 계속 근무했던 경험이 많아서, 초기 단계 스타트업의 영업 프로세스를 구축하고 팀을 만들어 나가는 데 기여할 수 있는 부분이 있겠다 싶어 임팩티브AI에 합류하게 됐습니다.

현재는 가야 할 길이 멀긴 하지만, 조금씩 성과를 이루어 나가고 있습니다. AI 비즈니스 분야에서 세일즈 포지션으로서 경험할 수 있는 다양한 역할을 해왔어요. 직무적으로는 세일즈뿐만 아니라 프리세일즈, 프로젝트 매니저 등 여러 포지션을 경험했습니다. 이런 경험들이 초기 스타트업에서 멀티 플레이가 가능한 비즈니스 담당자로서서 도움이 될 수 있다고 생각했습니다.

‍

초기 스타트업에 합류하게 된 이유는 무엇인가요?

저는 도전적으로 무언가를 개선하는 것을 좋아합니다. 기존에 틀이 잘 갖춰져 있는 회사에서 일하기 보다는, 초기 스타트업에서 제가 겪어온 경험들을 토대로 더 효율적이고 액티브한 프로세스와 성과를 만들어 갈 수 있을 것이라는 기대감에  합류했습니다. 

물론 임팩티브에 합류할 때 걱정도 있었습니다. 특히 국내 AI 기술이 글로벌 시장에서 경쟁력을 가질 수 있을지에 대한 고민이 있었죠. 외부의 시각으로는지원하는 회사의 기술력을 명확히 파악하기 어렵기 때문에, 면접 과정에서 이 부분에 대한 궁금증을 어느 정도 해소한 후 합류를 결정했습니다.

‍

‍

AI 영업 실무의 현실적 도전과제와 접근 전략

AI 기술을 고객에게 설명할 때의 전략은 무엇인가요?

최근 5년 사이 고객들의 AI에 대한 이해도가 굉장히 높아졌습니다. 특히 ChatGPT 등의 등장으로 AI에 대한 접근성이 좋아져서, 기술 배경이 없는 의사결정권자들도 AI를 꽤 잘 이해하고 있습니다.

그래서 최근에는 더 기술적 논리와 진솔함을 갖추려고 노력하고 있습니다. 현재 기술로 구현이 어려운 것에 대해 고객이 '이것도 가능한가요?'라고 물을 때, 현재의 기술적 한계를 솔직하게 설명하고, 앞으로 어떤 비전을 가지고 개선해 나갈 것인지 함께 이야기합니다.

무조건 된다고 하거나 고객 요청을 모두 수용하는 방식보다는, 진솔함과 논리적 소통을 통해 신뢰를 쌓는 것이 중요하다고 생각합니다.

‍

산업별로 세일즈 접근법에 차이가 있나요?

기본적인 접근법은 모든 산업에 거의 동일합니다. 우리 솔루션이 해결하고자 하는 핵심 문제는 '경험이나 감에 의존하던 예측을 데이터와 AI 기반으로 해결하는 것'입니다. 이 큰 틀은 산업에 관계없이 같습니다.

다만 세부적으로는 산업별 특성에 맞게 접근합니다. 저희 예측 기술에는 예측 대상이 속한 산업에 대한 이해가 반드시 필요하고, 그 산업을 이해한 뒤 AI 모델을 구축하는 단계를 거치게 되는데, 이에 따라 한 번 레퍼런스를 쌓은 산업 내 유사한 비즈니스를 영위하는 기업들로 확장하는 전략을 취하고 있습니다. 제조 OEM 기업과 B2C 소비재 기업은 예측 대상이 되는 데이터의 구조와 패턴, 그에 파생되는 AI 모델들이 제각기 다르기 때문에, 유사 레퍼런스를 최대한 많이 확보하고 이 레퍼런스를 바탕으로 각 고객이 이해하기 쉽게 설명합니다.

‍

임팩티브AI만의 차별점은 무엇인가요?

임팩티브AI의 차별점은 예측 정확도와 모델링 경쟁력에 기반한 탄탄한 기술력입니다. 현재 저희는 UI 측면보다는, AI의 본질인 예측 성능과 알고리즘 정밀도에 집중하고 있습니다.

물론 사용성도 중요하지만, 많은 고객들이 실제로 궁금해하는 것은 AI가 얼마나 정확하게 예측하고, 비즈니스에 실질적인 영향을 줄 수 있는가입니다.

저희는 초기 도입 단계부터 모델의 신뢰성과 예측력을 중심으로 가치를 설명드리며, 단순히 보기 좋은 시스템이 아닌, 정확하고 믿을 수 있는 인공지능 솔루션을 구축해왔다는 점을 강조하고 있습니다.

고객들이 새로운 AI 솔루션 도입에 우려하는 주요 사항은 AI의 신뢰성과 일자리 대체 가능성입니다. 특히 예측 AI에 대해 많은 고객들이 '100% 정확한 예측'을 기대하는 경향이 있습니다. 정확도가 물론 중요하지만, 보다 중요한 것은 ‘AI 도입 전과 후의 생산성 효과 향상’입니다. 사람이 50% 확률로 예측하던 것을, AI가 80%로 예측한다면 100%가 아니더라도 30%만큼의 비용을 절감할 수 있으니까요. 이러한 관점에서 저희 솔루션은 ‘정답’을 예측하는 솔루션이 아니라 사람의 ‘의사결정 능력과 대응력’을 높이는 도구임을 강조하고 있습니다. 

딥플로우는 데이터 분석 시간을 줄이고, 분석할 수 있는 데이터의 양을 늘려 더 나은 의사결정을 할 수 있게 도와주는 도구입니다. AI가 인간을 대체하는 것이 아니라, 인간을 더 유능하게 만든다는 관점으로 접근하고 있습니다.

‍

‍

AI 스타트업의 레퍼런스 구축과 신뢰 확보 전략

첫 고객 확보 과정에서의 어려움은 무엇이었나요?

초기 고객 확보에서 가장 큰 도전은, 아직 시장에서 검증된 레퍼런스가 충분하지 않은 상황에서 신뢰를 얻는 일이었습니다.

특히 AI 솔루션의 경우, 고객 입장에서는 기술적 우수성, 도입 효과, 그리고 기업의 안정성까지 종합적으로 판단해야 하기 때문에,  신생 스타트업에 대한 검증 장벽이 높을 수밖에 없습니다. 이를 해소하기 위해 저희는 기술적 검증에 중점을 두고 있습니다.

가능하면 PoC(Proof of Concept)를 통해 기술의 유효성을 입증하려고 합니다. 물론 무료로 PoC를 제공하는 것은 회사 입장에서 부담이 있지만, 초기 스타트업의 PoC는 비용과 리소스를 떠나서 Product Market Fit을 찾아가는 중요한 여정이라고 생각하며 임하고 있습니다. 

‍

PoC에 따르는 리소스 문제를 어떻게 해결하고 있나요?

이 문제는 정말 중요한 과제입니다. 저희는 '딥플로우 알파'라는 내부 시스템을 개발해 이 문제를 해결하고 있습니다. 이 시스템은 저희 내부적으로 모델 실험 프로세스를 자동화하고, 질적/양적으로 우수한 성능의 모델을 구축하기 위해 최적화된 툴입니다.

내부 레코드 상으로는, 하나의 AI 모델링을 할 때 3개월이 걸리던 것을 이 시스템을 통해 14일 이내로 단축했습니다.

이 딥플로우 알파는 기존에 하나씩 모델을 실험하던 방식에서 200개 이상의 모델 실험을 병렬로 실행해 가장 성능이 좋은 10개를 선별한 후 고객사의 데이터에 맞게 최적화하는 방식으로 작동합니다. 이러한 프로세스의 강점은 굉장히 단 기간에 고객사에 기술 검증 자료를 제공할 수 있게 되어 ‘실현 가능성’을 보여드릴 수 있다는 점입니다. 또한 사람의 선입견을 최대한 배제하고, AI가 도출한 데이터를 근거로 최적화를 하다보니 성능적인 면에서도 우수한 결과를 낳고 있습니다. 이로 인해 비교 PoC에서도 좋은 결과를 얻고 있습니다.

‍

잠재 고객 중 이상적인 타겟은 어떤 프로필인가요?

시계열 예측의 특성상, 시계열성을 띠는 데이터가 많고 데이터의 빈도가 높은 기업이 이상적입니다. 예를 들어 1년치 데이터가 월별로만 있으면 12개 데이터 포인트밖에 안 되지만, 일별로 있으면 365개가 되어 훨씬 풍부해집니다.

이상적으로는 B2C 소비재 기업, SKU(재고관리단위)가 많고, 품목 변화가 적은 기업이 좋습니다. 하지만 실제 비즈니스 환경은 훨씬 더 복잡하고 다양하기 때문에, 저희는 다양한 산업군의 고객사에 맞춤화된 모델을 구축하기 위한 R&D를 지속하고 있습니다.

예로, 발주 패턴이 불규칙한 경우를 더 잘 학습하고 예측하는 모델이라든지, 갑자기 발생하는 돌발변수를 잘 해석해내는 모델과 같은 고급 예측 모델을 현재 상용화 준비 중에 있습니다.  

고무적인 점은 산업은 달라도 고객사의 타이트한 재고 관리에 대한 니즈는 동일하고, 예측 대상이 달라도 이를 활용하고자 하는 목적은 유사하다는 점입니다. 현재 저희는 다양한 산업군에 속한 고객사들이 원하는 서비스의 공통 형태에 집중하면서 솔루션을 고도화하고 있습니다.

‍

‍

AI 영업 전문 팀 구축과 미래 전략

영업팀의 인재 채용 기준은 무엇인가요?

영업팀에서 찾는 인재상은 논리적이고 유연한 사람입니다. 저는 고객과의 관계에서도 유연함을 중요시합니다.

고객의 요구를 무조건적으로 수용하는 것이 아니라, 이를 적절한 대안과 함께 현명하게 풀 줄 아는 것이 중요하다 생각하고, 이러한 접근이 고객에게 최적의 결과를 제공하는 형태가 될 수 있도록 이끌 수 있는 분이면 좋겠습니다.  

‍

앞으로의 도전 과제와 목표는 무엇인가요?

회사 차원에서는 AI 기업으로서 기술적 경쟁력을 계속 발전시켜 나가는 것이 중요합니다. 우리만의 독자적인 기술력을 바탕으로 고객 문제를 빠르게 해결할 수 있는 역량을 키워나가야 합니다.

개인적으로는 시리즈 A 이후에 추가 투자 없이도 자생할 수 있는 영업 역량과 소프트웨어 능력을 갖추는 것이 목표입니다. 영업이 효과적으로 소프트웨어를 딜리버리하고, 개발자가 완성도 있는 제품을 만드는 하모니가 중요하다고 생각합니다.

경쟁사가 계속 등장하는 상황에서, 가장 중요한 것은 속도입니다. 빠르게 시장에 진입해 "이 회사가 정말 잘한다"는 인식을 심는 것이 중요합니다. 언어 모델 시장에서 GPT가 그랬듯이, 소프트웨어 시장도 초기에 자리잡은 1, 2위 기업이 잘 바뀌지 않습니다. 따라서 초반에 빠르게 시장점유율을 확장해나가는 것이 핵심적인 전략 중의 하나라고 할 수 있겠습니다.

‍

‍

AI 영업 전략의 핵심은 신뢰 구축과 기술 검증의 균형

AI 영업 전략은 단순한 제품 판매를 넘어 기술 신뢰도 확보, 고객 문제 해결, 그리고 장기적 파트너십 구축의 복합적인 과정임을 임팩티브AI 민병준 본부장과의 인터뷰를 통해 확인할 수 있었습니다.

특히 초기 AI 스타트업이 직면하는 레퍼런스 부족 문제는 솔직한 기술 커뮤니케이션과 빠른 기술 검증 프로세스를 통해 극복해 나가야 합니다.

민병준 본부장이 강조한 '딥플로우 알파'와 같은 혁신적 내부 시스템은 AI 영업의 새로운 패러다임을 보여줍니다. 3개월 걸리던 모델링 과정을 14일로 단축함으로써, 고객에게 빠르게 가치를 증명하고 신뢰를 구축할 수 있게 된 것입니다. 이는 기술 개발과 영업 전략이 얼마나 긴밀하게 연결되어야 하는지 보여주는 사례입니다.

또한 AI 솔루션을 '완벽한 예측 도구'가 아닌 '인간의 의사결정 능력과 대응력을 향상시키는하는 도구'로 포지셔닝하는 접근법은 현실적이면서도 고객의 기대치를 적절히 관리하는 전략으로 주목할 만합니다. 이러한 솔직한 접근법이 오히려 장기적 신뢰 관계 구축에 도움이 될 수 있습니다.

AI 시장의 경쟁이 심화되는 상황에서, 민병준 본부장이 강조한 "속도전"의 중요성은 AI 스타트업들에게 중요한 시사점을 제공합니다. 초기에 기술력과 신뢰도를 확보한 기업이 시장을 선점할 가능성이 높으므로, 효과적인 영업 전략과 기술 개발의 균형이 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다.

결국 AI 영업의 성공은 기술 역량, 고객 신뢰, 팀워크의 삼각 균형을 얼마나 잘 이루어내느냐에 달려 있습니다. 판매에만 집중하는 것이 아니라, 고객의 진정한 문제를 이해하고 이를 해결할 수 있는 기술 솔루션을 제공함으로써 장기적인 성장 기반을 마련할 수 있을 것입니다.

‍