수주를 멈추고 AI에 올인한 컨설팅 회사 — AI 네이티브 회사 전환 사례
유튜브 ‘빌더 조쉬’ 채널의 아크포인트 오태완 대표 대담(46분 54초)을 자막 전문과 화면으로 분석해, 경영진이 참고할 내용과 주요 화면을 정리했습니다.
오 대표는 직원에게 AI 도구를 나눠 주는 것만으로는 손익이 바뀌지 않는다고 말합니다. 대신 ① 의사결정자의 생각과 회사 기록을 AI가 조회할 수 있게 쌓고, ② 직원들이 일하며 얻은 노하우를 대표가 걸러 전사 공용 자산으로 올리는 구조를 만들었다고 설명하며, 그 시스템 화면을 직접 보여 줍니다.
사업 측면에서는 AI 제품을 만들어 파는 대신, AI를 잘 못 쓰는 지방·중소기업·자영업자의 문제를 대신 해결해 주고 새로 생긴 매출의 30%를 받는 방식을 택했다고 밝힙니다.
적용 방안. 이 사례를 우리 조직에 옮긴 제언은 별도 문서 「중소기업 보안 솔루션·AI 구축 컨설팅 조직으로의 전환 제언」에 정리했습니다.
1. 한 장 그림 노트
첨부해 주신 화면의 구성 형태(중심 주장 한 줄 + 번호 카드 6장)를 그대로 따랐습니다. 카드 문안은 GPT(Codex CLI, gpt-5.5)에 영상 요지를 주고 초안을 받았으며, 수치와 사실은 자막 전문과 대조해 확인했습니다.
병목과 지식 흐름을 다시 설계하는 것이다
AI 슬롭의 교훈
앱 10개, 웹사이트 30개 이상을 만들었지만 쓰는 사람이 없었다. 만들기보다 알릴 통로와 고객 문제가 먼저다.
병목은 사라졌는가
정리 시간은 10분에서 1초로 줄었다. 그러나 읽는 시간이 늘면 병목은 제거된 게 아니라 옮겨진 것이다.
자산의 네 가지 기준
계속 쓰이고 개선되는지 봐야 한다. 시간·돈 성과, 병목 제거, AI에 맞춘 순서 재설계가 기준이다.
고객부터 찾는다
아이디어보다 고객사를 먼저 찾는다. 지방·중소기업·자영업자 문제를 AI로 풀고 새 매출의 30%를 받는다.
대표 생각을 먼저 옮긴다
아래에서 추측해 올린 보고서는 쉽게 버려진다. 의사결정자의 생각을 AI가 읽게 해야 직원 일이 맞춰진다.
회사의 뇌를 만든다
옵시디언 기반 위키에 내부·외부 지식을 쌓는다. 노하우는 AI, 직원, 대표 게이트를 거쳐 전사 스킬이 된다.
2. 영상 개요
| 제목 | “들어오던 수주를 다 멈췄습니다” 컨설팅 200건 하던 회사가 하룻밤에 AI 올인을 결심한 이유 |
| 채널 · 형식 | 빌더 조쉬(Builder Josh) · ‘HOW I AI PODCAST’ 대담 |
| 출연 | 아크포인트 오태완 대표. 증권사 애널리스트(통신·광고·미디어 담당) 출신으로 2022년 창업 발언 |
| 길이 · 게시일 | 46분 54초 · 2026-10-12 |
| 회사 소개 | 신기술 기반 기술 컨설팅 회사로 시작해 약 3년간 국내외 프로젝트 200건 이상 수행. 현재는 ‘AI 네이티브 빌더’를 표방. 직원 규모는 영상 안에서 “10명짜리 스타트업”, 화면 문서에는 “12명 규모”로 나옴 발언 화면 |
| 원본 | https://youtu.be/B2-hh1NSEFc |
용어: AI 네이티브 회사는 기존 업무에 AI를 덧붙인 회사가 아니라 처음부터 AI가 일하는 것을 전제로 업무 순서를 짠 회사를 뜻합니다. AX는 AI 전환(기업이 AI 중심으로 바뀌는 일)의 줄임말입니다.
3. 전환의 배경 — 왜 수주를 멈췄나
- 계기. 2026년 2월 말 팀원의 권유로 AI 코딩 도구(Claude Code)를 처음 써 보고, 말로 시킨 것이 실제로 만들어지는 것을 본 뒤 “여기에 전부 걸어야 한다”고 판단했다고 말합니다. 이후 들어오던 수주를 멈추고 회사를 바꾸는 데 집중했고, 4월경부터 전 직원이 AI로 일한다고 합니다. 발언
- 앞선 실패. 지난해 정부 지원 사업으로 자신의 리서치 업무 순서를 AI에 옮긴 제품(애널리스트 X)을 만들었으나, AI 모델 성능이 빠르게 좋아지면서 경쟁력이 사라졌다고 합니다. 기존 방식에 AI를 “살짝 묻힌” 제품은 모델이 좋아지면 쓸모가 없어진다는 교훈을 얻었다고 설명합니다. 발언
- 조직 내 병목. 기존 방식대로 일하면서 AI에 가끔 물어보기만 하는 사람이 한 명이라도 있으면 전체 속도가 그 사람에게 맞춰진다고 봅니다. 이를 바꾸려면 대표의 강한 의지, 일관된 성과 지표, 공동 학습이 필요하다고 말합니다. 발언
‘AI 슬롭’ — 쓸모없는 AI 산출물 경계
오 대표는 초기에 앱 10개 이상, 웹사이트 30개 이상을 만들었지만 알릴 통로가 없어 아무도 쓰지 않았다고 돌아봅니다. 그는 이런 산출물을 ‘슬롭(쓰레기)’이라 부르고, 가장 싫어하는 사례로 AI 회의록을 듭니다. 발언
4. 사업 방식 — 고객을 먼저 찾고, 대신 해결해 준다
- 순서를 뒤집었습니다. 예전에는 아이디어 → 제품 → 사업 확장 → 고객 찾기 순이었지만, 지금은 고객사를 먼저 확보하고 거기에 아이디어를 결합해 제품을 만든다고 합니다. 사업 위험이 줄어든다는 이유입니다. 발언
- 개발자가 아닌 사람이 시제품을 만듭니다. 디자이너나 영업 담당자가 직접 최소 기능 제품을 만들어 고객 한두 곳에 시험해 본다고 합니다. 발언
- 대상은 IT 기업이 아닙니다. 서울의 IT·기술 기업은 AI를 이미 잘 써서 난도가 높다고 보고, 지방·중소기업·자영업자를 대상으로 삼습니다. AI 사용법을 가르치는 것이 아니라 문제를 AI로 직접 해결해 줍니다. 발언
- 수익 구조. 고객의 기존 사업은 그대로 두고 AI로 새 판매처를 열어 준 뒤, 거기서 생긴 추가 매출의 30%를 받습니다. 운영 대행 형태의 수익 배분 계약이며, 기간 단위 독점 계약으로 맺는다고 합니다. 발언
5. 조직 전환 — 위에서 아래로
오 대표가 가장 힘주어 말한 부분입니다. 대부분의 기업은 직원이 윗사람의 생각을 추측해 보고서를 만들고, 중간 관리자가 다시 대표의 생각을 추측해 고치며, 대표가 “별로”라고 하면 그 노력이 전부 버려진다고 지적합니다. 노력이 회사의 자산으로 쌓이지 않는 구조라는 것입니다. 발언
아크포인트가 말하는 전환 순서 발언
- 의사결정자의 생각을 끄집어냅니다. 처음부터 “AI와 대화하세요”라고 하지 않고, 대기업 전략실 출신 컨설턴트가 직접 면담해 생각을 정리한 뒤 AI가 읽을 수 있는 형태로 옮깁니다.
- ‘대표의 복제’ 또는 ‘회사의 뇌’를 만듭니다. 회사의 기록과 판단 기준을 AI가 찾아 답할 수 있는 지식 창고로 구축합니다.
- 중간 관리자와 직원이 그 지식 창고를 씁니다. 오늘의 회의·문서가 대표의 생각과 맞는지 수시로 확인하며 일합니다. 그러면 보고가 한 번에 버려지는 일이 줄어든다고 합니다.
- 성과 지표. “보고서 작성 30분 단축” 같은 직원 생산성이 아니라 손익과 대표의 체감을 지표로 삼는다고 합니다. 방향이 맞지 않는 기업은 컨설팅하지 않는다고도 말합니다. 발언
- 경영진이 AI를 쓰게 하려면. 경영진이 실제로 하는 일을 아는 사람이 효용을 직접 체험하게 해 줘야 한다고 봅니다. 경영진이 AI를 못 쓰는 이유는 시간이 없어서가 아니라, AI가 그 사람의 상황과 문서를 읽지 못하기 때문이라는 견해입니다. 발언
- 스스로 밝힌 한계. 고도화된 기술 회사나 AI 회사를 상대로는 이 방식을 쓰지 못한다고 말합니다. 발언
6. AI 네이티브 회사의 세 가지 조건
| 조건 | 쉬운 뜻 | 대표가 든 확인 질문·예시 발언 |
|---|---|---|
| ① 조회 가능 | 회사의 지식과 노하우가 직원 머릿속이 아니라 회사에 담겨 있어, 물으면 답이 나오는 상태 | “작년에 그 고객사와 왜 계약에 실패했지?”라고 물었을 때 답이 나오는가 |
| ② 실행 | 질문에 답만 하는 것이 아니라 일을 끝까지 수행하는 AI | “지난달 매출이 부진한 부서를 찾아 원인을 묻고 보고서를 만들어 전 직원에게 공유해 줘”까지 되는가 |
| ③ 닫힌 고리 | 업무에서 얻은 경험이 다음 업무에 다시 쓰이는 구조 | 에어컨 비유: “18도로 1시간 켜”가 아니라 “방이 22도가 될 때까지 알아서 관리해” |
7. 시스템 활용 화면 — ‘회사의 뇌’ ARK Brain
오 대표가 자사에서 쓰는 지식 창고를 직접 열어 보여 준 부분입니다. 메모 프로그램 옵시디언을 바탕으로 만든 위키(서로 연결된 문서 묶음)이며, 화면 제목은 “ARK Brain · LLM-wiki (Obsidian)”입니다. 시연 화면은 ‘비식별 모드’(실제 이름을 가린 상태)로 표시돼 있습니다. 화면
| 화면에 보이는 지식 묶음 화면 | 문서 수 |
|---|---|
| 10_Company (회사) | 293 |
| 20_Clients (고객사) | 1,121 |
| 30_Knowledge Base (지식) | 1,451 |
| 40_Daily Intelligence (매일 수집 자료) | 1,043 |
| 50_Playbooks & Skills (업무 방법·스킬) | 219 |
| 60_People & Hiring (인사·채용) | 125 |
| 70_Meetings (회의) | 425 |
| 80_Products (제품) | 157 |
맨 앞 두 수치(4,848 · 14,523)의 이름표는 화면 글자가 작아 ‘문서 수 · 연결 수’로 읽었으나 확정하지 못했습니다.
무엇을 넣는가
- 내부 자료. 슬랙(업무 대화), 노션(문서), 캘린더를 연결해 자동으로 들여옵니다. 이메일은 사생활 문제로 제목만 읽게 했다고 합니다. 대표는 재무·연봉 자료까지 볼 수 있고 직원에게는 잠가 둡니다. 발언
- 외부 자료. 좋은 글·뉴스레터·해외 팟캐스트 요약을 매일 넣되, “우리 회사에 주는 의미”까지 함께 적습니다. 발언
- 과정까지 남깁니다. 결론만 슬랙에 올리면 중간이 비므로, “AI가 우리를 보고 있다”는 생각으로 결정 과정을 적고 회의에서도 어떤 자료를 보고 말하는지 한마디씩 남긴다고 합니다. 발언
일반 AI 채팅과의 차이를 묻자 대표는 “완전히 다르다”고 답합니다. 개인이 AI에 물으면 회사 전체 맥락을 모르고 오래된 답을 주지만, 이 구조에서는 AI를 잘 쓰는 사람이든 못 쓰는 사람이든 고른 자료에 근거한 일관된 답을 받는다는 설명입니다. 발언
8. 시스템 활용 화면 — 노하우 ‘승격 게이트’
직원이 AI와 일하며 얻은 요령을 회사 공용 자산으로 올리는 절차입니다. 여기서 ‘스킬’은 프로그램 기술이 아니라 일하는 방법(예: 영어 원문에서 마케팅 문구를 뽑을 때 번역을 먼저 할지 문구를 먼저 뽑을지)을 AI가 따라 할 수 있게 적어 둔 것입니다. 발언
| 화면에 적힌 승격 기준 화면 | 뜻 |
|---|---|
| P1 | 다른 팀원이 새 입력만 바꿔 반복할 수 있는가 |
| P2 | 산출물과 검증 기록이 남아 있는가 |
| P3 | 개인정보·고객 원문이 포함되지 않았는가 |
| 점수 | 재사용 근거가 갖춰진 정도. 화면 설명에 “65 이상 초록 = 바로 승격 가능”으로 표시 |
- 사람이 고르는 이유. AI는 대화에서 무엇이 정말 중요한지(강조, 표정, 맥락)를 아직 가려내지 못하므로 사람이 골라야 한다고 봅니다. 처음에는 각자 저장하게 했으나 잘 되지 않았다고 합니다. 발언
- 많이 올리지 않습니다. 진행자가 “관리가 안 되는 수준으로 불어나지 않느냐”고 묻자, 정말 좋은 것만 승격시키며 직원과 대표가 두 번 거른다고 답합니다. 직원이 제안한 건수를 성과 지표로 본다고도 말합니다. 발언
- 효과에 대한 주장. AI가 직원의 문서를 검토할 때 기존 스킬 중 쓸 만한 것을 찾아 제안해 주므로, 직원 한 명이 나가도 노하우가 회사에 남는다고 설명합니다. 발언
9. 시스템 활용 화면 — 매일 아침 공동 학습
전 직원이 한 시간 일찍 출근해 AI 논문이나 글을 40분 읽고 20분 토론한다고 합니다. 자료는 대표가 만든 ‘스터디 스킬’이 만듭니다. 원문 주소를 넣으면 회사 상황과 읽는 사람의 수준에 맞춘 학습 자료와 토론 질문을 만들어 노션에 올립니다. 발언
10. 경영진이 참고할 점 해석
이 절은 영상 내용이 아니라 보고서 작성자의 판단입니다.
| 점검 질문 | 영상의 근거 | 유의할 점 |
|---|---|---|
| 우리 AI 활용 성과를 “절약한 시간”으로 재고 있지 않은가 | 회의록 사례: 만드는 시간은 줄었지만 읽는 시간이 늘어 전체로는 손해 | 받는 쪽의 시간까지 합쳐서 봐야 함. 손익이나 의사결정자의 체감으로 재자는 제안 |
| 회사의 과거 결정과 그 이유를 물으면 답이 나오는가 | ‘조회 가능’ 조건. “왜 그 사업을 접었지?”에 답하는 화면 시연 | 결론뿐 아니라 과정이 기록돼 있어야 가능. 기록 습관이 먼저 |
| 직원 개인의 요령이 퇴사와 함께 사라지지 않는가 | 승격 게이트: AI 선별 → 본인 제안 → 대표 승인 → 전사 배포 | 대표 한 사람이 최종 승인하는 방식은 10명 규모에서의 사례. 규모가 크면 승인 주체를 나눠야 할 것 |
| AI 도입이 아래에서만 진행되고 있지 않은가 | 의사결정자의 생각을 먼저 AI가 읽을 수 있게 옮기는 것이 1단계라는 주장 | 경영진의 시간 투입이 전제. 출연자 스스로도 과정이 “상당히 힘들다”고 말함 |
| 내부 자료를 AI에 연결할 때 권한과 개인정보를 어떻게 다룰 것인가 | 이메일은 제목만, 재무·연봉은 대표만, 승격 기준에 개인정보 점검 포함 | 영상은 원칙만 언급. 실제 통제 방법과 보안 수준은 나오지 않음 |
11. 한계와 확인하지 못한 점
- 출연자의 주장입니다. 프로젝트 200건, 추가 매출 30% 배분, 고객 1,000곳 이상 연결 가능한 거래처 확보 등은 출연자의 말이며 외부 자료로 확인하지 않았습니다. 이 방식으로 실제 얼마의 매출이 났는지는 영상에 나오지 않습니다.
- 시연 화면은 실제 운영 화면이 아닐 수 있습니다. 화면 주소가 내 컴퓨터에 저장된 파일(ark-brain_copy.html)이고 ‘비식별 모드’로 표시돼 있어, 실제 자료를 가린 시연용 화면으로 보입니다. 화면의 수치를 실제 운영 규모로 단정할 수 없습니다.
- 작은 조직의 사례입니다. 10~12명 규모 회사의 경험이며, 큰 조직에 그대로 적용할 수 있다는 근거는 제시되지 않았습니다. 출연자도 고도화된 기술 회사에는 적용하지 못한다고 말합니다.
- 자막은 자동 생성본입니다. 유튜브 자동 자막을 바탕으로 했으므로 고유명사나 일부 표현이 실제 발언과 다를 수 있습니다. 화면 글자와 대조할 수 있는 부분은 화면을 따랐습니다.
- 캡처 시각은 근사값입니다. 각 화면의 시각 표기는 캡처한 지점 기준이며 몇 초 차이가 있을 수 있습니다. 사람이 나오는 장면은 넣지 않았고, 시연 화면은 모서리의 출연자 영상을 잘라 냈습니다.