학벌이 아니라면, 제조 AI 팀의 실력은 무엇으로 판단하는가투자자와 고객이 30분 안에 확인할 5가지
스타트업 팀을 판단하는 자리는 대개 짧습니다. 투자 미팅은 한 시간이고, 고객사 첫 방문은 30분입니다. 그 시간에 팀의 실력을 판단할 근거는 사실상 이력서 한 장이고, 이력서에서 가장 먼저 눈에 들어오는 것은 대학 이름입니다. 제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스가 고객 공장에서 겪는 것도 같습니다.
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모두 93편
공장은 주문 하나를 제품으로 바꾸는 동안 무엇을 몇 번 판단합니까
공장 운영을 설명해 달라고 하면 대개 설비 목록이나 시스템 이름부터 나옵니다. 프레스가 몇 대이고, ERP와 MES를 쓴다는 식입니다. 그런데 그것은 공장이 쓰는 도구의 이름이지 공장이 하는 일의 정의가 아닙니다.
웨이스는 시스템의 값을 기간이 아니라 범위로 매기려 합니다
웨이스가 가려는 곳을 한 줄로 적으면 이렇습니다. 공장 시스템의 값이 "몇 사람이 몇 달 붙었나"가 아니라 "무엇이 돌아가고 있나"로 매겨지는 자리.
기간에 값을 연동한 회사는 잘 만들수록 매출이 줍니다
같은 고객 요청 기록에서, 사람이 답할 때는 절반이 9일 안에 들어왔습니다. 자동 개발 체계가 요청을 받기 시작한 뒤로는 절반이 18.4분 안에 들어옵니다.
저희는 사람이 설명하지 않아도 통하는 정보를 만들려 합니다공장에 이어 사이트에서
저희가 만들려는 것을 한 문장으로 적으면 이렇습니다. 사람이 그 자리에 없어도 판단이 되는 상태. 공장에서 하려는 일이 그것입니다. 설비 앞에 사람이 붙어 있어야만 무슨 일이 벌어지는지 알 수 있는 공장에서, 설비가 자기 상태와 조건을 스스로 내놓는 공장으로 옮겨 가는 일입니다.
영업 없이 사고 싶어 하는 구매자가 늘었는데, 혼자 산 쪽은 왜 더 후회했을까요
기업 구매자는 영업 담당자를 만나고 싶어 하지 않습니다. 이제 새삼스러운 이야기가 아닙니다. 그래서 파는 쪽은 대개 같은 결론에 이릅니다. 사이트에 자료를 더 올리자는 것입니다.
사내 AI 업무 시스템이 사칭 발주서를 잡았습니다하루 늦게
지난 9월 8일 아침, 대표가 시스템에 메일 한 통을 확인해 달라고 했습니다. 전날 9,700만원짜리 공공기관 과업지시서를 보낸 그 담당자가, 이번에는 열화상 카메라 5대를 6,490만원에 사 달라는 발주서를 보냈습니다.
저희가 만난 고객사들은 업무용 AI 데모는 충분히 봤는데, 실제로 쓰는 곳은 아직 못 봤다고 합니다
요즘 고객사 자리에서 거의 같은 말을 듣습니다. "업무용 AI 데모는 많이 봤습니다." 그리고 그다음에 꼭 한마디가 붙습니다. "그런데 실제로 업무에 쓰고 있는 데는 아직 못 봤어요."
사내 도구를 고객에게 주려는 순간, 무너지는 전제 3가지
사내에서 쓰려고 만든 도구가 잘 돌아가면 자연스럽게 이런 말이 나옵니다. "이거 그냥 팔면 되는 거 아닌가요." 저희도 같은 질문을 받았습니다. 전문가 일곱 관점으로 나눠 진단했더니 결론은 한 곳으로 모였습니다 — 그대로는 못 판다. 기능이 모자라서가 아닙니다.
AI가 요구사항을 채우게 하면서, 우리는 무엇을 제한했나
저희는 회의 녹음과 문서에서 시스템 요구사항을 자동으로 채우는 기능을 만들고 있습니다. 담당자와 두세 시간 이야기한 녹음을 넣으면 표준 질문 트리가 채워지고, 그 결과가 진단서와 견적의 입력이 됩니다.
열심히 하는데 왜 신뢰는 따로 쌓입니까
고객사 한 곳에서 이런 일이 있습니다. 담당자가 정말 열심히 합니다. 고객도 그것을 압니다. 만나면 그 이야기를 먼저 꺼내실 정도입니다. 그런데 일정한 기간이 지나면 그 고객이 저를 부릅니다. 안건은 없습니다. 가 보면 특별한 이야기 없이 담소를 나누다 옵니다. 그러고 또 얼마 뒤에 부릅니다.
원본과 사본을 구분하지 않아, 고칠 자리를 3개월 동안 잘못 봤습니다
데이터를 보고 결정하는 일에는 잘 안 보이는 단계가 하나 있습니다. 그 데이터가 원본인지, 원본을 요약한 사본인지는 화면에 적혀 있지 않습니다. 두 화면은 대개 똑같이 생겼습니다. 같은 항목이 같은 자리에 있고 숫자만 다릅니다.