a16z: UI가 제품이 아니게 되었을 때, 소프트웨어의 요새에 남아 있는 것은 무엇인가요?

편집자 주: 지난 20년 동안 SaaS의 요새는 대부분 UI를 기반으로 구축되었습니다. 대시보드, 필드, 승인 흐름 및 사용자 습관은 작업 인터페이스뿐만 아니라 조직의 작업 방식과 데이터 질서를 형성했습니다. AI가 데이터를 직접 읽고 도구를 호출하고 프로세스를 실행할 수있게되면 인간의 근육 기억에 의존하여 형성된 방해 요소는 약해지며, UI는 기업 소프트웨어의 필수적인 핵심 인터페이스가 아닙니다.

이것은 기록 시스템이 가치를 잃는 것을 의미하는 것이 아니라, 그 방어적인 성격이 변화하고 있다는 것을 나타내는 것입니다: UI 및 사용자 습관에서부터 데이터 모델, 권한 체계, 규정 책임, 비즈니스 로직, 실행 루프 및 다자간 협업 네트워크로 이동합니다. 미래에 진정한 요새가되는 소프트웨어는 더 이상 인간 작업을 기록하는 데이터베이스가 아니라 맥락을 포착하고 작업을 시작하며 지능체를 조정하고 실행 프로세스 중에 지속적으로 새 데이터를 생성 할 수있는 행동 시스템 일 것입니다.

소프트웨어가 headless로 발전하면, 기업 소프트웨어의 핵심 문제도 변화합니다: 가치는 더 이상 데이터를 소유한 사람이 아니라 데이터 주위에 행동을 조직 할 수있는 사람에게 있습니다.

아래는 원문입니다:

지난 달, Salesforce는 API를 오픈하고 headless 제품을 출시한다고 발표했습니다. 본질적으로, 이는 Salesforce가 에이전트 시대에 있어 핵심 가치가 더 이상 주로 UI에서 나오지 않고 데이터 계층에서 나오게되었다는 것을 의미합니다. 이는 꽤 똑똑한 재위치 지정입니다.

그러나 기술적인 측면에서, 이번 출시는 실질적인 변화를 가져온 것으로 보이지 않습니다. Salesforce가 현재 'headless 제품'으로 다시 포장 한 API는 실제로 여러 년 동안 이미 존재했습니다. 다시 말하면, 이는 전형적인 Salesforce식 마케팅 출시와 같다고 볼 수 있습니다.

이 새로운 제품의 핵심 아이디어는, 에이전트가 레코드 시스템의 데이터에 직접 액세스 할 수 있으며 인간을 위한 UI를 통해 상호 작용하지 않아도 된다는 것입니다. 전통적인 UI의 역할은 인간 사용자가 프로세스를 추적하고 작업을 관리하며 작업 흐름을 전개하는 데 돕는 것이지만, 에이전트 개입 이후에는이 인터페이스 계층의 필요성이 줄어듭니다.

이번 출시에서 진정으로 논의해야 할 부분은 Salesforce가 새로운 제품을 선보인 것뿐만 아니라 더 근본적인 질문을 던졌다는 점입니다: UI를 제거하고 기본 데이터베이스를 공개한다면, 기록 시스템은 무엇을 남기게 될까요? 이것은 무엇과 Postgres 데이터베이스, 잘 설계된 데이터 스키마 및 일련의 API 사이의 차이점이 얼마나 되는지 궁금할 뿐입니다.

더 나아가서, 장기적으로 레코드 시스템에 방어적인 성격을 부여하던 고전적인 요인들은 여전히 유효한가요? 아니면 새로운 경쟁 기준이 나타났나요?

**SaaS 시대에는, 레코드 시스템이 요새를 가진 이유는 인간 사용자가 오랜 기간 그 인터페이스 안에서 살아왔기 때문입니다. 이 인터페이스는 작업 습관, 조직 프로세스 및 데이터 축적을 운반하며, 이로부터 높은 이주 비용이 형성되었습니다. 그러나 에이전트 시대에 이 우위가 약화되고 있습니다. 실제로 방어적인 계층은 데이터 모델, 권한 체계, 작업 흐름 논리 및 규정 준수 능력 중 한쪽으로 하강하고 있으며, 다른 한편으로 네트워크 효과, 독점 데이터 생성 능력 및 실제 세계 실행 능력 중 하나로 상승하고 있습니다.

소프트웨어가 헤드리스 방향으로 나아갈 때, 요새는 어디로 옮겨갈까요?

UI가 과거에는 제품 자체였습니다

레코드 시스템(System of Record, SoR)이란 특정 비즈니스 데이터의 권위있는 사실 소스를 가리킵니다. 이는 고객 관계, 직원 레코드 또는 재무 거래 등 "공식 버전"이 있는 곳이며, 다른 도구들이 데이터를 읽거나 쓰는 핵심 시스템입니다. CRM은 수익과 관련된 데이터의 레코드 시스템이며, HRIS는 인적 관련 데이터의 레코드 시스템이며, ERP는 자금 및 재무 관련 데이터의 레코드 시스템입니다.

이러한 시스템들의 강점은 데이터를 저장했기 때문뿐만 아니라, 그들이 최종적으로 조직이 의존하는 "실제 버전"이 되었기 때문에입니다.

지난 20년 동안 Salesforce가 고객에게 판매한 것은 사실은 영업 책임자가 팀을 관리하는 데 도움을 주는 세트였습니다. 대시보드, 영업 파이프라인 뷰, 예측 도구, 동적 뉴스 피드가 실제로 구매된 제품입니다. 그들의 비즈니스 모델은 사용자에게 좌석을 판매하는 데 기초되었으며, 이러한 좌석은 본질적으로 상기 기능에 대한 액세스 권한을 제공합니다. 근본적인 데이터베이스는 중요하지만 제품 경험에서는 감추어진 기반 시설과는 달랐습니다.

즉, 사용자를 유지하는 것을 실제로 이끌어낸 것은 UI입니다.

UI는 데이터 규범을 제한하고 공통 언어를 형성했습니다: 리드, 영업 기회, 고객 계정. 이는 만수 무강의 데이터를 계속 입력하도록 수천 명의 영업 대표들을 유도했습니다. 과거에 UI는 데이터 일관성과 가용성을 유지하는 메커니즘이었습니다. Salesforce가 매우 강력한 점수를 얻은 이유는 판매 책임자들이 많은 경우 이 회사를 이전에도 사용했기 때문입니다. 그것이 훌륭한 인터페이스냐의 이유가 아니라, 이미 근육 기억으로 변해버렸기 때문입니다.

그러나 Agent는 이러한 패턴을 점차 뒤집고 있습니다. 이제 더 이상 UI를 통해 소프트웨어와 상호 작용할 필요가 없이 직접 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다. 이는 전통적인 인터페이스를 우회하는 새로운 도구 및 대체 솔루션을 출현시킵니다. Salesforce가 유일한 예가 아닙니다. 최근에는 SAP 주변에서 AI 호출에 더 적합한 생태계가 형성되고 있음을 논의해왔습니다.

이와 동시에 컴퓨터를 제어할 수 있는 Agent는 선호도, 교육, 문서화되지 않은 맥락 등 전통적인 인간적인 요소가 시간이 흐름에 따라 덜 중요해지는 것을 가능하게 합니다. 다시 말해, 영구 기록 시스템이 되기 위한 조건이 변화하고 있습니다.

과거의 측정 기준

Agent 시대가 기록 시스템에 어떤 변화를 가져올지 논의하기 전에, 기록 시스템이 점착성을 가지게 했던 것이 무엇인지에 대해 더 정확히 되짚어야 합니다.

처음 몇 가지 요소는 대부분 소프트웨어 사용 방식 및 인간의 선호도와 관련이 있습니다. 시스템이 매우 교체하기 어렵다는 것은 대부분 UI, 사용 습관, 인간 작업 흐름 및 조직 프로세스에 내재화된 제도적 정련에 크게 의존하기 때문입니다.

첫째, 시스템이 얼마나 빈번하게 액세스되는가?

마케팅 및 판매팀은 매일 CRM을 사용합니다. 이러한 높은 빈도로의 사용으로 인해 CRM은 핵심 인프라가 되었습니다. 그 위에 구축된 인간적인 층 — 예를 들어 팀 회의, 운영 방식, 관리 리듬 등이 몇 년 동안 구축된 조직의 관성 —이 교체하기 가장 어려운 부분입니다. 그 이유는 종종 이것이 "이전해야 할 대상"으로 식별되지 않기 때문입니다.

둘째, 시스템은 단순히 쓰기만 하는가, 아니면 읽기와 쓰기를 모두 하는가?

실제로 점착성이 있는 기록 시스템은 일반적으로 읽기와 쓰기 양방향 시스템입니다. CRM을 예로 들면, 이는 보관용으로만 사용되는 쓰기 시스템이 아니라 계속해서 읽히는 시스템입니다. 각 전화 기록, 각 단계 업데이트, 각 작업 생성은 어떤 사용자가 입력하고 이후에 그 데이터가 어떻게 사용될지에 대해 신경쓰고 있는 사용자입니다.

이러한 양방향 흐름은 어떤 대체품이든 실시간 운영 데이터를 수용할 수 있어야 하며, 단순히 과거 데이터를 내보내는 것에만 그치지 않아야 합니다. 이주 프로세스 중에는 절대적으로 안전한 전환 시기가 거의 없습니다. 따라서 기업이 온라인으로 이전을 완료하고 나면 종종 오랫동안 원래 공급 업체 생태계에 남게 됩니다.

이와 달리 후보자 추적 시스템(ATS)은 일반적으로 "쓰기만" 시스템에 더 가깝습니다. 후보가 고용되거나 거부된 후에는 기업이 이러한 데이터를 다시 사용하는 이유가 상대적으로 적습니다.

셋째, 문서화되지 않은 SOP가 얼마나 많은가?

진정한 핵심 비즈니스 컨텍스트는 종종 어떤 위키에도 기술되어 있지 않고, 관리자 및 시스템 통합 업체들이 수년 동안 구축해 온 작업 흐름 규칙에 침적되어 있습니다.

영업 시스템을 예로 들면, 이러한 문서화되지 않은 컨텍스트는 다음과 같을 수 있습니다: 10만 달러 이상의 기업 거래는 부사장 승인이 필요하며; EMEA 지역 거래는 개인 정보 보호 검토를 거쳐야 합니다.; 전략적 고객 할인은 회계 승인을 우회할 수 있는 것이 분기말에만 가능합니다.

이러한 컨텍스트는 종종 어떤 일이 즉시 추진될 수 있는지 또는 핵심 프로세스를 위반하지 않고 완료될 수 있는지를 결정합니다. 시스템 이전은 각 자동화 규칙을 다시 분해해야 함을 의미하며; 그렇지 않으면 기업은 직접적인 조직 기억의 일부를 손실할 수 있습니다.

네 번째, 내부 또는 외부 의존성이 얼마나 복잡한가?

핵심 문제는 다음과 같습니다: 내부 시스템, 팀 프로세스, 또는 외부 이해 관계자가 이 레코드 시스템에 얼마나 의존하는가?

내부 연결성은 하위 소프트웨어 또는 작업 흐름이 어떻게 종속되는 지를 나타냅니다. 외부 연결성은 감사인, 회계사, 규제 기관과 같은 외부 주체가 데이터에 직접 액세스해야 하는지 여부를 나타냅니다. ERP가 전형적인 예입니다.

내부든 외부든, 연결성이 높을수록 이전시 분해하고 다시 구축해야 하는 관계가 더 복잡해집니다.

다섯 번째, 규정적인 면에서 데이터가 얼마나 중요한가?

여기서 핵심 문제는 매우 간단합니다: 이 시스템이 규정 요구사항에 중요한가요?

급여 시스템, ERP, 인사 데이터와 같은 규정적 중요한 시스템은 법적으로 타당한 소스를 제공해야 하며 엄격한 관리자 권한 제어가 있어야 합니다. 어떤 이전이든 감사인과 규제 기관의 직접적인 개입이 필요할 수 있습니다. 이로 인해 이러한 시스템들의 점착성은 상당히 강화됩니다.

영업 데이터와 Zendesk와 같은 고객 지원 도구는 다른 극단에 있습니다. 기업은 연속성과 컨텍스트에 물론 관심을 가지나, 데이터가 이전되거나 누군가가 액세스 권한을 얻어도 보통 즉각적으로 감사적인 리스크를 유발하지는 않습니다.

모든 레코드 시스템이 동일한 전환 비용을 갖는 것은 아닙니다. CRM과 ATS를 동일한 차원으로 비교하면 매우 명백한 차이가 있습니다.

ATS는 채용 프로세스에 특화된 작업 흐름 도구이며, 후보자가 채용 또는 거부되면 대부분의 레코드가 일회성 데이터로 변합니다. 그것은 통합 범위가 좁고 사용자 그룹이 더 작고 중심화됩니다.

ERP는 다른 극단에 위치합니다. 총무부는 자체적으로 감사 트레일이며, 회계사, 감사인 및 규제 기관은 모두 직접적인 이해 관계자가 될 것입니다.

ATS 대체는 고통스럽지만 어느 정도 감당할만 합니다. CRM 대체는 가슴을 열고 수술하는 것과 같습니다. ERP 대체는 환자가 마라톤을 뛰면서 가슴을 열고 수술하는 것과 같습니다.

기존 시스템은 주로 고유 데이터나 네트워크 효과와 같은 요새를 제대로 활용하지 않았습니다. 일반적으로, 워크플로 자체가 장벽으로 작용하는 것으로 충분히 여겨졌습니다. 도구와 네트워크를 결합하는 것은 대부분 소비자 기업에서 더 많이 이루어지며, 역사적으로 SoR은 이러한 방향으로 나아가지 않았습니다.

고유 데이터. 많은 기록 시스템은 많은 고객 데이터를 축적했지만 이러한 데이터를 심층적으로 활용하지 않았으며, 많은 경우 계약 조항 때문에 이를 허용할 수 없었습니다. 따라서 CRM은 풍부한 데이터 세트를 보유하고 있음에도 불구하고 실제로 서로 다른 고객 데이터를 집계하고 고객 간 통찰력을 얻을 수 있지만, 이를 본질적으로 의미 있게 수행하지 않았습니다. 물론 Salesforce의 Einstein과 같은 제품이 이를 시도한 적이 있습니다.

네트워크 효과. 기록 시스템에 있어서 가장 이상적인 요새는 네트워크 효과여야 했습니다: 예를 들어, CRM은 소프트웨어 판매 업체가 구매자를 찾을 수 있는 곳이기 때문에 더 가치 있어졌어야 합니다. 그러나 데이터와 마찬가지로, 과거 기록 시스템의 네트워크 효과는 항상 약했으며, 거의 존재하지 않았다고 말할 수 있습니다.

UI가 사라지면 Agent가 도착한 후에 소프트웨어에 남아 있는 것은 무엇인가요?

Agent는 브라우저를 필요로하지 않습니다. 그것이 필요로 하는 것은 API, 컨텍스트, 명령 및 실행 액션 능력입니다. 이 모든 것이 규모에 맞게 이루어질 수 있게 하는 두 가지 사항이 있습니다: 첫째, LLM은 이미 충분히 강력한 추론 능력이 갖추어져 있으므로, Agent는 현재 컨텍스트를 읽고, 계획을 세우고, 도구를 선택하고, 액션을 수행하고 결과를 재검토할 수 있으며, 대부분의 작업에서 인간 개입이 더 이상 필요하지 않을 수 있습니다. 둘째, MCP가 도구 액세스 방식을 표준화하여 Agent가 외부 능력을 호출하는 데 필요한 일련의 일반적인 인터페이스를 제공했습니다.

MCP 액세스 권한을 갖는 Agent는 밀리초 단위로, 플랫폼에서 이전에 인간 사용자가 수행했던 작업을 대규모로 수행할 수 있으며, 브라우저가 필요하지 않습니다. 충분한 컨텍스트가 제공된 경우, 컴퓨터를 작동할 수 있는 Agent는 API가 아닌 기존 소프트웨어 인터페이스를 직접 사용할 수도 있습니다.

간단히 말해, 소프트웨어 구매자는 현재 세 가지 경로를 가지고 있습니다:

첫째, 기존 시스템을 계속 사용하고 그 위에 Agent를 추가하세요.
기존 시스템의 CLI와 API를 통해 사용하고, 공급업체의 기본 Agent 제품(Salesforce의 Agentforce, SAP의 Joule 등)을 사용하거나 자체 Agent를 구축할 수 있습니다. 물론, 여기서는 API가 완전히 사용 가능하며, 실제 운영에서 "헤드리스(headless)화"가 가져올 수 있는 복잡성을 일단 무시합니다.

둘째, 완전히 자체 구축된 레코드 시스템.
기업은 영점부터 자체 데이터 모델, 운영 논리, 권한 체계, 감사 추적, 시스템 통합, 그리고 자체 에이전트 스택을 구축할 수 있습니다. 이 경로는 아마도 제삼자 에이전트 개발 도구와 데이터베이스 도구를 활용할 것으로 예상됩니다.

셋째, AI 네이티브 대체품 구매.
기업은 AI 시대를 위해 처음부터 설계된 새로운 세대의 소프트웨어를 구매할 수도 있습니다. 이러한 제품은 기계가 읽을 수 있는 형식을 강조하며, 에이전트 조정을 주요 기능으로 삼아 기존 시스템에 AI 기능을 얹는 방식이 아니라고 합니다. 이러한 제품은 헤드리스일 수도 있습니다.

그렇다면, 기존 평가 기준에서 어떤 것이 유지될까요?

인간 행동과 선호에 의해 주도되는 요소는 서서히 약화될 것입니다. 예를 들어 방문 빈도, 읽기 및 쓰기 양방향 속성 등 인간의 근육 기억과 관련된 지표가 이에 해당합니다. 에이전트는 아마도 「근육 기억」을 요새로운 가치로서 약화시킬 수 있겠지만, 그들은 운영 논리와 비즈니스 맥락의 요새획을 없애지는 않을 것입니다. 어느 면에서는 오히려 이러한 논리를 더욱 중요하게 만드는데, 에이전트는 안전하게 작업을 수행하기 위해 명확한 규칙, 권한 및 프로세스 정의에 의존해야하기 때문입니다.

문서화되어 있지 않은 SOP는 당분간 중요할 것입니다.
조직 내 규정 논리에 침착한 작업 흐름 규칙은 바로 에이전트가 작업을 올바르게 수행하기 위해 필요한 것입니다. 동시에, 이것이 가장 다시 만드는 데 가장 어려운 부분입니다. 적어도 현재로서는 특히 일부 프로세스가 아직 인간 참여가 필요한 상태에서 깨끗하게 내보낼 수 없습니다. 그러나 맥락을 포착하는 것은 점점 더 쉬워지고 있습니다. 에이전트가 더 많은 인공 노동을 대체함에 따라이 요인의 중요성은 서서히 감소할 것입니다.

연결성은 여전히 해체하기 어려우며, 더 깊이 파고들 것입니다.
연결성의 의미가 변화하고 있습니다. 그것은 더 이상 인간 작업을 돕기 위한 것이 아니라, 서로 분리되어 있던 기능 및 소프트웨어 간의 연결을 유지하기 위함입니다.

CRM 에이전트는 판매, 청구, 고객 성공 등 다양한 단계의 데이터와 맥락을 연결해야합니다. 귀하의 플랫폼이 여러 외부 조직간 거래를 수행하는 에이전트의 노드가 된 경우에는 종속성이 더욱 깊어질 것입니다.

기존 벤더가 에이전트를 겹칠 때, 서로 다른 기본 소프트웨어의 객체 및 로직 간에 원활한 협업이 어려울 수 있습니다. 기업이 자체 데이터베이스와 일련의 에이전트에만 의존하는 경우에도 이러한 문제에 직면하게 될 것입니다.

준수 관련 데이터는 여전히 중요할 것입니다.
규제 기관, 규제 리스크 또는 법적 리스크와 관련된 데이터는 여전히 단일하고 신뢰할 수 있는 데이터 사실 소스가 필요할 것입니다. 고객이 이미 기존 제품을 신뢰한다면, 그들이 시스템을 전환할 가능성은 더 낮을 것입니다.

급여와 회계 데이터를 예로 들면, Agent 는 이러한 데이터에 실제로 접근해야 할 수도 있지만 기업이 일반적으로 내부에서 이러한 시스템을 직접 구축하고 장기적으로 유지보수하는 것은 적은 편입니다.

완전히 Agent 화된 세계에서 가장 어려운 문제 중 하나는 무엇을 할 수 있는 Agent 가 권한을 얻는지입니다. 그들이 누구를 대표하고 있는가? 이러한 행동은 어떻게 감사되는가? 기록 시스템이 Agent 간 상호 작용의 신분 및 권한 계층이 될 수 있다면, 그것은 교체하기 어려운 구조적인 역할을 얻게 될 것입니다. 여기서의 장벽은 그것이 어떤 데이터를 보유하고 있는지보다는 어떤 신뢰 구조를 실행하고 있는가입니다.

전방향으로 보면, AI 네이티브 기업들에게 새로운 요소 집합이 점점 중요해지며 방어력을 결정하게 될 것입니다.

첫째로, 이 기록 시스템을 다시 구축하는 것이 얼마나 어려운지?

데이터가 여러 층면에서 더욱 중요해질 것입니다.

먼저, 단기간 내에 중요한 것은 기록 시스템의 하위 데이터를 추출하고 다시 구축하는 어려움입니다. AI 가이를 통해 이 작업이 더 쉬워지고 있으며, 일련의 도구들이 사용자가 이러한 이주와 재구축을 수행하도록 돕고 있습니다.

단기간 내에 기존의 공급 업체들이 이 프로세스를 더욱 어렵게 만들 수 있습니다. 그들은 API를 사용하기 어렵게 할 수도 있고, 제한을 두덕거나 불완전하게 만들기도 하며, 경제적으로 부담스럽게 만들 수도 있습니다. 또는 아예 API를 제공하지 않을 수도 있습니다. 그러나 추출 도구들이 지속적인 향상을 거듭하면서 특히 컴퓨터를 다룰 수 있는 Agent 능력이 향상되면서 데이터의 재구축은 점점 더 쉬워질 것입니다.

동시에 새로운 기업들은 이메일, 전화, 음성 Agent 및 내부 문서에서 더 풍부한 데이터 세트를 재구성하고 있습니다. AI 는 기록 시스템을 다시 구축하는 데 필요한 비용의 80%를 낮추고 있습니다. 실용적인 진입점과 진정한 대체품을 구분하는 것은 남은 20%입니다: 예외 상황, 승인 프로세스, 규정 준수 요구사항 및 가장자리 케이스에서의 작업 흐름입니다.

둘째로, 실제로 의미 있는 독점 데이터를 보유하고 있는가?

두 번째로, 데이터 자체가 더 가치 있어질 것입니다.

진정한 방어력을 갖춘 데이터는 가져온 데이터가 아니라 제품이 독특하게 생성되도록 격려한 데이터입니다. 우리는 종종 '데이터 울타리 정원'이라고 말합니다: 이러한 데이터는 소유 기반이거나 규제에 따라 제한되거나 지속적으로 업데이트해야 할 수도 있다. 권위 있는 및 완전한 데이터 수집에 많은 리소스를 투자하는 소프트웨어 공급 업체는 일반 공급 업체나 이러한 데이터가 없는 경쟁 업체보다 명백한 이점을 가질 것입니다.

데이터에는 또 다른 중요한 측면이 있습니다: 그것이 제품 내부 조치에 의존하는가?

최고의 기업은 다른 곳에서 가져온 데이터를 단순히 저장하는 것이 아닙니다. 그들은 자체적으로 프로세스에 종속되어 새로운 데이터 트레일을 지속적으로 생성하며, 예를 들어 관찰된 행동, 응답 속도, 시간 패턴, 프로세스 결과, 업계 기준, 이상 패턴, 그리고 에이전트의 실행 경로를 포함합니다.

핵심은: 오늘날 데이터가 콘텍스트 그 자체인 것입니다.

세 번째로, 액션 레이어를 보유하고 있는가요?

과거 세계에서는 저장된 레코드 자체가 충분했습니다. 그러나 새로운 세계에서는 에이전트가 직접 행동을 취하며, 방어적인 접근은 고리를 이루는 제품들에 중점을 둘 가능성이 있습니다: 조치 취하기부터 결과 포착, 그리고 피드백을 활용하여 미래 결정을 최적화합니다.

ERP의 경우, 이는 지출 승인, 급여 지급 트리거, 송장 확인, 통지 전송 등을 포함할 수 있습니다. 고리를 이루는 제품들은 보다 방어적이며, 그들은 실행 프로세스에 내재되어 관찰 레이어에 머물러 있지 않습니다. 그들은 고유한 데이터를 생성하며 사용함에 따라 지속적으로 개선되며, 한번 제거하면 작업 흐름이 손상되기 때문에 대체하기가 더욱 어려워집니다.

물론, 콘텍스트가 더 많이 축적되고 주변 상황 처리가 더욱 철저히 이루어질수록, 여기에 대한 가치는 더욱 상승할 것입니다.

네 번째로, 실제 세계의 실행 단계를 포함하고 있는가요?

일부 비즈니스 모델은 실제 세계 운영과 연결되어 있으며, 이러한 단계들은 완전히 자동화되지 않습니다. 가장 명백한 예는 DoorDash와 같은 운영 네트워크를 보유한 회사입니다. 그들은 기록 시스템에 기존에 속하지 않았지만 여기에서 많은 영감을 주고 있습니다.

보다 광범위하게 말하자면, 소프트웨어를 서비스, 이행, 물류, 현장 운영 또는 지불로 확장할 수 있는 기업은 순수 SaaS와 다른 방식의 방어 가능성을 갖고 있습니다. 이러한 기업은 단순히 레코드를 저장하는 것이 아니며, 단순한 조치 제안만 하는 것이 아닙니다. 그들은 직원을 파견하거나 화물을 이동하거나 구체적인 서비스를 완료합니다.

창업자에게 있어서, 이는 소프트웨어가 의사 결정을 내리는 데 더 많이 기여하고, 에이전트가 프로세스를 조정하는 데 더 많이 기여하지만 최종 마일은 여전히 실제 세계의 실행이 필요하다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 현장 서비스와 결합된 수직 소프트웨어는 전형적인 방향입니다.

다섯 번째로, 네트워크 효과가 있는가요?

과거에는 대부분의 기록 시스템이 네트워크 효과가 약했습니다. 그들은 주로 내부 소프트웨어였기 때문입니다. 그러나 에이전트 시대에는, 한 시스템이 다중 당사자 간 상호 작용을 조정하는 경우 네트워크 효과가 훨씬 중요해질 수 있습니다.

한 시스템이 다중 당사자 간의 반복 상호 작용을 중재하는 경우, 예를 들어 구매자와 판매자, 고용주와 종업원, 회사와 감사인, 공급업체와 고객, 지불 당사자와 서비스 제공자, 그러면 각 참여자 추가는 다음 참여자에게 더 큰 가치를 줄 수 있습니다.

한 가지 접근 방식은 워크플로 공유 협업입니다. 제품은 프로세스 간 거래, 컨텍스트 교환, 예외 처리의 장소로서 역할을 합니다.

또 다른 방법은 기준과 인공지능입니다. 시스템은 네트워크에서 관찰된 패턴을 기반으로 산업 표준, 비정상 상황 및 조치 제안을 제시할 수 있으며, 이는 앞서 언급한 데이터 가치와 상호 보완적입니다.

세 번째 방법은 신뢰와 표준화입니다. 한번 거래 당사자들이 승인, 이관, 규정 준수 또는 지불을 완료하기 위해 동일한 세트의 트랙을 의존하기 시작하면, 해당 제품은 더 이상 단순한 데이터베이스가 아니라 시장 자체의 협업 기반 인프라가 되며, 따라서 대체가 더 어려워집니다.

여섯 번째, 매수자의 기술 능력은 얼마나 강한가요?

누구나 이론상 자체 Agent를 구축할 수 있는 세상에서, 다른 매수자들의 실제 구축 능력은 여전히 크게 상이합니다. 특히 수직 시장 및 과거 강력한 내부 엔지니어링 자원이 없었던 기능형 매수자들 중에서는, 자체 데이터베이스, 워크플로 로직, 에이전트 스택 및 거버넌스 계층을 구축, 유지 및 지속적 개선할 확률이 여전히 낮습니다.

비용 또한 여기에서 중요합니다. 이론적으로 DIY는 소프트웨어 라이선스 비용을 줄일 수 있지만, 종종 지출은 구현, 유지 보수 및 내부 복잡성으로 옮겨집니다.

이는 운영이 복잡하지만 기술 공급이 부족한 카테고리에서 여전히 실질적인 기회가 존재함을 의미합니다. 예를 들어 제조업, 건설 백오피스, 산업 프로세스, 현장 서비스 워크플로, 회계 등의 분야입니다.

또한 몇 가지 요소들이 동일하게 중요하며, 조금씩 소프트웨어의 기본적 인프라로 자리 잡을 것입니다.

예를 들어 온톨로지론이 변화해야 합니다. 많은 '자체 데이터베이스' 개념은 객체 모델이 자체로 가지는 가치를 과소평가합니다. 기존 소프트웨어는 대시보드, 보고서 및 인간 사용자를 위해 구축되었으며, 주문, 작업 지시, 지원자 등과 같은 워크플로 개체를 캡처합니다.

하지만 Agent 시대의 스키마는 추론, 액션, 상태 추적, 예외 처리, 작업 위임, 시스템 간 협업을 포착해야 합니다. 원시적인 객체 모델은 더 이상 주문, 작업 지시 및 지원자가 아니라 작업, 의도, 쓰레드, 전략 또는 결과가 될 것입니다.

마찬가지로 권한 체계도 업데이트되어야 합니다. 이는 더 이상 인간 사용자를 관리하는 것이 아니라 Agent를 관리해야 한다는 것을 의미합니다. 이에는 누가 무엇을 할 수 있는지, 어떤 Agent를 통해, 어떤 전략 하에, 어떤 승인이 필요한지, 어떤 감사 트레일이 남겨져야 하는지, 롤백 및 예외 처리를 어떻게 진행해야 하는지가 포함됩니다.

물론, 모든 이들이 건설 및 유지 관리에 드는 비용, API 액세스 비용이 얼마나 되는지 등 비용 문제에 뒷받침되어야 합니다. 이는 다시 몇 가지 핵심 질문으로 되돌아갑니다: 데이터 재구축의 어려움, 의존성 수준, 그리고 시스템이 얼마나 깊게 통합되어 있는가.

그렇다면 결론은 무엇입니까?

기존 소프트웨어 업체가 헤들리스 방향으로 나아감에 따라, 그들은 사실상 함축적인 베팅을 하고 있습니다: 데이터 레이어는 여전히 가치의 핵심 원천이 될 것입니다. 특히 규정 준수에 깊은 영향을 받는 금융 서비스와 같은 카테고리에서는, 이러한 베팅이 어느 정도 시간 동안 유효할지도 모르며, 헤들리스화 프로세스는 더욱 느리게 진행될 수도 있습니다.

그러나 소프트웨어 창업가들에게 있어서는, 기존 업체가 인터페이스를 제거하기 시작함에 따라, 그들과의 경쟁 방법, 장기적인 방어 가능한 소프트웨어를 구축하는 방법이 변화하고 있습니다.

다음 세대의 레코드 시스템은 이미 다른 형태를 나타내고 있습니다: 그들은 더 이상 인간 작업을 기록하는 데 사용되는 데이터 창고에 머물지 않고 보다 에이전트 특성을 강조하며, 문맥을 포착하고, 능동적으로 작업을 시작하며, 실행 과정에서 생성된 데이터 트레일을 기록할 수 있는 능력을 갖추었습니다.

더 나아가, 가장 흥미로운 기업들은 현실 세계의 실행 레이어로 확장될 것입니다: 그들은 현장 작업자, 물류 서비스 제공업체, 서비스 팀 및 유형 자산을 조정하거나 다양한 이해 관계자들 사이에 위치하여 다중 당사자 협업의 중간 계층이 될 것입니다.

이러한 기업들은 여러 비즈니스 모델을 혼합할 것입니다. 전통적인 레코드 시스템의 핵심인 데이터는 점차 배경으로 물러나 시스템 전체 운영을 지원하는 기본 기반으로 자리 잡을 것입니다.

[원문 링크]

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