수주 멈추고 AI 올인한 이유

“수주를 멈추고 AI 올인”한 이유가 드러났습니다: 아크포인트 오태완 대표가 말한 AI 네이티브 회사의 진짜 조건

뉴스로 먼저 보면, 지금 가장 중요한 변화는 이겁니다

수주를 많이 따내는 컨설팅 회사가 갑자기 일반 프로젝트를 멈추고 AI 네이티브 회사로 전환했습니다.
그 이유는 단순히 “AI가 유행이라서”가 아니었습니다.
대표는 직접 밤새 Claude Code를 써보며, AI가 단순 보조도구가 아니라 회사의 일하는 방식 자체를 바꿀 수 있다는 걸 체감했습니다.
그리고 그 순간부터 핵심 질문이 바뀌었습니다.
“AI를 어떻게 써볼까?”가 아니라, “회사가 AI를 중심으로 다시 설계될 수 있나?”로요.
이번 내용의 핵심은 딱 세 가지입니다.
첫째, AI는 문서 작성 도구가 아니라 회사의 뇌가 될 수 있습니다.
둘째, AI 도입의 성패는 직원 생산성이 아니라 P&L 개선으로 판단해야 합니다.
셋째, 진짜 AI 전환은 chatbot이 아니라 queryable, agentic, closed-loop 구조를 만드는 데서 시작됩니다.
여기서부터는 단순한 AI 활용법이 아니라, 앞으로 돈 되는 회사가 어떻게 바뀌는지 보는 관점이 중요합니다.

아크포인트가 하룻밤 만에 방향을 바꾼 이유

1) “AI를 써보니, 기존 컨설팅 방식이 너무 느렸다”

오태완 대표는 원래 증권사 애널리스트 출신입니다.
통신, 광고, 미디어 산업을 분석했고, 2022년에 창업해 기술 컨설팅을 시작했습니다.
그동안 국내외 기업 포함 200건이 넘는 프로젝트를 수행했습니다.
그런데 컨설팅은 본질적으로 사람 손이 많이 들어가는 업종입니다.
즉, 사람이 늘지 않으면 속도가 안 나고, 속도가 안 나면 사업 확장이 어렵습니다.
이 구조가 AI 시대에는 한계로 보인 겁니다.

2) Claude Code를 써본 그날 밤, 판단이 바뀌었다

올해 2월 말, 팀원이 Claude Code를 추천했습니다.
대표는 직접 써봤고, “이게 진짜 개발이 되네?”라는 충격을 받았습니다.
그리고 밤새 몇 가지를 직접 만들어보며 확신했습니다.
“이건 테스트 수준이 아니라, 회사 전체를 AI 중심으로 바꿔야 한다.”
이후 아크포인트는 전형적인 수주형 프로젝트를 줄이고, AI 네이티브 빌더로의 전환에 집중하게 됩니다.

아크포인트가 지금 하는 일: AI 컨설팅이 아니라 AI로 결과를 내는 회사

1) AX 컨설팅: AI 전환을 대신 설계해주는 사업

아크포인트는 기존 컨설팅 역량을 바탕으로 AX, 즉 AI Transformation 컨설팅을 합니다.
쉽게 말해, 기업이 AI를 도입하는 수준이 아니라 AI가 실제로 일하게 만드는 구조를 설계합니다.
특히 지역 기업, 기술 격차가 있는 회사, 인력이 부족한 회사에 강합니다.
AI로 성과를 먼저 만들고, 그 결과에 대해 수익을 나누는 방식도 씁니다.
이건 요즘 YC에서 말하는 agent company와도 방향이 비슷합니다.

2) 제품 사업: 고객 먼저 찾고, 그 다음 제품을 만든다

보통은 아이디어를 먼저 만들고 제품을 개발한 뒤 고객을 찾습니다.
아크포인트는 반대로 갑니다.
먼저 실제 고객을 확보하고, 그 고객에게 필요한 AI 솔루션을 즉시 만듭니다.
이 방식의 장점은 명확합니다.
시장 검증이 빠르고, 실패 확률이 낮고, 수요가 분명합니다.
예를 들어, 대형 필라테스 프랜차이즈의 각 지점 블로그 운영을 AI로 자동화해주는 식입니다.
기술보다 중요한 건 “이걸 돈으로 바꾸는 구조”를 만드는 일이라고 강조합니다.

지금 가장 중요한 AI 트렌드: ‘AI를 쓰는 회사’가 아니라 ‘AI가 회사 안에서 작동하는 구조’

1) 직원 한 명이 AI를 못 쓰면 전체가 느려진다

대표가 가장 강하게 말한 포인트는 이겁니다.
한 사람이 AI를 못 쓰면, 조직 전체 속도가 그 사람 수준으로 떨어집니다.
그래서 단순 교육만으로는 부족합니다.
일하는 구조 자체를 바꿔야 합니다.
그리고 이 구조 변화는 대표가 강하게 밀어붙여야 합니다.
팀워크, KPI, 공동 학습이 함께 가야 합니다.

2) “AI를 쓴다”와 “AI-native다”는 완전히 다르다

많은 회사는 AI를 검색용, 초안 작성용, 요약용으로만 씁니다.
하지만 아크포인트는 그걸 진짜 AI 활용으로 보지 않습니다.
왜냐하면 그건 기존 업무에 AI를 덧씌운 수준이기 때문입니다.
진짜 AI-native는 업무 흐름 자체를 다시 설계하는 겁니다.
즉, AI가 보조하는 것이 아니라 AI를 전제로 회사가 움직여야 합니다.

아크포인트가 말한 가장 핵심적인 개념 3가지

1) Queryable: 회사가 질문 가능한 상태여야 한다

대표는 회사의 모든 경험과 판단이 검색 가능해야 한다고 봅니다.
예를 들어, “왜 작년에 이 고객 계약이 실패했나?”를 물으면 답이 나와야 합니다.
그 답은 회의록, Slack, Notion, 의사결정 기록, 전략 메모에서 찾아져야 합니다.
즉, 사람 머릿속에만 있는 지식이 아니라 회사 자산으로 저장돼야 합니다.
이건 AI 시대의 기본 인프라입니다.

2) Agentic: AI가 실제 행동을 해야 한다

AI는 질문에 답만 하는 도구가 아니라 실행하는 도구가 돼야 합니다.
예를 들어 매출이 부진한 이유를 찾아내고, 관련 부서에 물어보고, 보고서까지 작성해야 합니다.
그리고 그 결과를 Notion에 올려 공유해야 합니다.
즉, 조사에서 끝나는 AI가 아니라 업무를 끝까지 밀어주는 AI가 필요합니다.

3) Closed-loop: 한 번의 결과가 다음 업무로 연결돼야 한다

가장 중요한 건 루프입니다.
한 번의 작업으로 얻은 노하우가 다음 업무에 다시 들어가야 합니다.
그래야 AI가 점점 똑똑해지고, 회사도 축적됩니다.
반대로 루프가 없으면 매번 새로 시작하는 회사가 됩니다.
이 차이가 AI-native 회사와 일반 회사의 결정적 차이입니다.

회사의 뇌를 만드는 방식: Obsidian + Slack + Notion + Google Calendar

1) Obsidian을 회사의 Brain으로 쓴다

아크포인트는 Obsidian을 회사의 두뇌처럼 활용합니다.
대표는 모든 권한을 가진 상태에서 재무, 급여, 내부 문서, 회의 기록을 연결해 둡니다.
Slack, Notion, Calendar, Gmail 제목 정보까지 연결해 회사 지식 지도를 만들었습니다.
즉, 개인의 노트가 아니라 조직의 기억장치로 쓰는 겁니다.

2) 내부 데이터와 외부 데이터를 동시에 먹인다

회사의 뇌를 키우려면 두 가지가 필요합니다.
첫째는 내부 데이터입니다.
둘째는 외부의 좋은 정보입니다.
아크포인트는 내부적으로 Slack, Notion, 일정 데이터를 넣고, 외부적으로는 좋은 기사, 뉴스레터, 해외 팟캐스트 요약까지 매일 넣습니다.
이게 쌓여야 AI가 “지금 회사에 중요한 정보가 무엇인지” 이해할 수 있습니다.

3) Zettelkasten 방식으로 지식을 잘게 쪼개 축적한다

아크포인트는 큰 문서를 그냥 넣지 않습니다.
하나의 글을 주장 단위로 쪼개서 저장합니다.
예를 들어 서울에 대한 글이라면 “교통이 좋다”, “사람이 친절하다”처럼 분리해 저장합니다.
이렇게 해야 지식 간 연결이 잘 되고, 나중에 재조합이 쉬워집니다.
이 방식은 AI 검색 정확도와 의사결정 품질을 높이는 데 유리합니다.

뉴스형 포인트: 직원이 만든 것을 대표가 선별해 회사 자산으로 만든다

1) 모두가 AI 스킬을 만들지만, 아무거나 올리진 않는다

직원들은 매일 AI로 일하면서 유용한 작업법을 만듭니다.
예를 들어 번역 순서, 리서치 방식, 보고서 구조, FGI 정리 방식 같은 실무 노하우입니다.
그걸 스킬 형태로 저장합니다.
하지만 대표가 전부 승인하지는 않습니다.
정말 좋고, 회사 전체에 확산할 가치가 있는 것만 올립니다.

2) AI Slop를 싫어하는 이유도 분명하다

대표가 가장 싫어하는 것은 AI Slop입니다.
겉보기엔 많아 보이지만 실제로는 아무도 안 쓰는 산출물입니다.
예를 들어 AI가 만든 회의록이 길기만 하고 핵심이 없으면 오히려 읽는 시간이 더 늘어납니다.
10분 아끼려다 100분을 낭비하는 구조가 되는 거죠.
즉, AI의 본질은 “많이 만드는 것”이 아니라 “진짜 쓰이게 만드는 것”입니다.

왜 많은 회사가 AI를 써도 성과가 안 나는가

1) 생산성 향상처럼 보이지만, 실제로는 병목이 이동했을 뿐

회의록, 문서 정리, 자동화는 빨라졌습니다.
하지만 읽는 사람의 부담이 늘어났다면 그건 성과가 아닙니다.
오히려 병목이 다른 곳으로 이동한 것입니다.
그래서 아크포인트는 “시간을 줄였는가?”보다 “P&L이 좋아졌는가?”를 더 중요하게 봅니다.

2) 계산기처럼 AI를 쓰면 한계가 있다

계산기를 나눠준다고 회사가 자동으로 좋아지지 않습니다.
중요한 건 어떤 숫자를 봐야 하는지, 그 숫자로 어떤 결정을 해야 하는지입니다.
AI도 똑같습니다.
도구만 주면 끝나는 게 아니라, 의사결정 구조와 권한 체계를 다시 짜야 합니다.

아크포인트가 노리는 시장: 서울 IT가 아니라 지역 중소기업과 전통 산업

1) 기술 수준이 높은 IT 업계는 오히려 어렵다

대표는 의외로 IT 회사나 AI 회사는 AX 대상이 아니라고 말합니다.
왜냐하면 이미 AI를 잘 쓰고 있기 때문입니다.
오히려 변화가 더 필요한 곳은 지역 기업, 소상공인, 중소기업, 전통 업종입니다.

2) 진짜 기회는 ‘안 예쁜 업종’에 있다

대표는 “unsexy business”를 강조합니다.
즉, 멋있어 보이는 AI 제품보다 전통 산업의 비효율을 바꾸는 데 큰 기회가 있다는 뜻입니다.
예를 들어 김치, 해조류, 전통 음료, 렌터카, 지방 제조업 같은 분야입니다.
이 업종들은 브랜드, 해외 판매, 디지털 채널, 운영 자동화가 약한 경우가 많습니다.
그만큼 AI로 바꿀 여지가 큽니다.

3) 수익 모델은 실제 매출 쉐어까지 간다

아크포인트는 어떤 경우 30% 수익쉐어 구조도 씁니다.
AI로 해외 판매 채널을 만들고, 늘어난 매출의 일부를 가져가는 방식입니다.
이건 단순 컨설팅이 아니라 결과 기반 사업 모델입니다.
AI 시대에는 이런 구조가 점점 더 많아질 가능성이 큽니다.

이번 인터뷰에서 놓치면 안 되는 가장 중요한 한 줄

“AI 도입의 목표는 직원이 똑똑해지는 게 아니라, 회사의 판단과 실행이 축적되는 구조를 만드는 것”

이게 핵심입니다.
많은 회사가 AI를 ‘직원 생산성 툴’로만 봅니다.
하지만 진짜 승부는 회사의 기억, 판단, 실행, 학습이 남는가에 있습니다.
직원이 나가도 노하우가 회사에 남는 구조.
회의가 끝나도 다음 업무로 이어지는 구조.
대표의 생각이 AI를 통해 조직 전체에 전달되는 구조.
이게 바로 AI-native company입니다.

지금 기업들이 바로 참고할 실전 포인트

1) Slack, Notion, 회의록부터 정리해야 한다

AI를 잘 쓰려면 먼저 회사 기록이 정리돼 있어야 합니다.
특히 회의 중 “왜 이 결정을 했는지”가 남아 있어야 합니다.
결과만 남기고 과정이 없으면 AI도 맥락을 못 잡습니다.

2) CEO와 핵심 의사결정자의 생각을 먼저 구조화해야 한다

위에서 아래로 내려가는 방식이 더 중요합니다.
대표의 머릿속을 AI가 이해할 수 있는 형태로 바꿔야 합니다.
그래야 중간관리자와 실무자가 같은 방향으로 움직입니다.

3) AI 교육보다 AI 업무설계가 먼저다

사람들에게 “AI 써보세요”만으로는 안 됩니다.
어떤 업무를 AI로 바꾸고, 무엇을 저장하고, 무엇을 재사용할지 정해야 합니다.
결국 성과는 교육이 아니라 구조에서 나옵니다.

다른 뉴스나 유튜브에서 잘 안 다루는 핵심

1) AI의 진짜 경쟁력은 모델보다 회사 내부 데이터 구조에 있다

많은 사람들이 GPT, Claude 같은 모델 성능만 봅니다.
그런데 실제 차이는 회사가 얼마나 잘 정리된 맥락을 갖고 있느냐에 있습니다.
좋은 AI를 써도 내부 데이터가 엉망이면 답도 엉망입니다.
반대로 평범한 모델이어도 회사 지식이 잘 정리되면 훨씬 더 강력해집니다.

2) AI 시대의 핵심 자산은 ‘콘텐츠’가 아니라 ‘축적되는 업무 방식’이다

단순히 글을 많이 쓰는 회사가 강한 게 아닙니다.
어떻게 판단하고, 어떻게 승인하고, 어떻게 반복 학습하는지가 자산이 됩니다.
즉, 업무 방식 자체가 자산이 되는 시대입니다.

3) 결국 돈은 AI 기술이 아니라 전통 산업 혁신에서 나온다

멋진 AI 앱보다 더 큰 기회는 전통 산업의 낡은 운영을 바꾸는 데 있습니다.
현금흐름이 있는 업종, 하지만 디지털 전환이 느린 업종이 오히려 더 매력적입니다.
이건 많은 사람들보다 훨씬 현실적인 AI 기회입니다.

< Summary >

아크포인트는 컨설팅 수주를 멈추고 AI 네이티브 회사로 전환했습니다.
핵심은 AI를 도구로 쓰는 게 아니라 회사의 뇌와 운영 구조로 만드는 것입니다.
중요한 조건은 queryable, agentic, closed-loop입니다.
즉, 질문 가능하고, 행동하고, 학습이 축적돼야 합니다.
진짜 기회는 IT 업계가 아니라 지역 중소기업과 전통 산업의 AI 전환에 있습니다.
AI 시대의 승부는 모델이 아니라 회사 내부 지식과 업무 구조에 달려 있습니다.

*출처: 빌더 조쉬 Builder Josh