지금 한국에서 AI로 실제 매출을 만들고 있는 회사가 몇 개나 될까요?

데모를 만드는 곳은 많습니다. PoC를 발표하는 곳도 많습니다. 하지만 AI가 사람 대신 일하고, 고객이 그 값을 매달 지불하는 제품, 이것을 실제 비즈니스 규모로 운영하고 있는 곳은 많지 않습니다.

채널톡의 AI 에이전트 ALF는 매일 수많은 고객 상담을 사람 대신 해결하고 있고, AI는 이미 우리 매출의 의미 있는 축이 되었습니다. 아직 가야 할 길이 멀지만, 방향이 맞다는 건 시장이 증명해주고 있습니다.

이 자리는 그 여정의 한가운데입니다.

첫째, 실험실이 아니라 현장입니다.
만든 기능이 실제 기업의 현장에서 돌아갑니다. 매일 쏟아지는 실제 데이터에서 AI가 성공하거나 실패하는 것을 눈으로 봅니다. 피드백 루프가 이렇게 빠르고 생생한 환경은 흔치 않습니다.
둘째, 아직 답이 없는 제품을 정의하는 사람이 됩니다.
전화를 걸어 고객 설문을 하고, 불만을 해결하는 음성 AI 에이전트(VALF) - 전 세계적으로 제대로 된 제품이 아직 없습니다.
AI가 고객 데이터를 스스로 학습하고 정리하는 시스템(Notebook) - RAG의 다음 세대를 우리가 만들고 있습니다.
적시에, 적절한 고객에게, AI가 알아서 메시지를 보내는 AI 마케팅 - 규칙을 쓰는 사람이 시장을 가집니다.
그리고 아직 이름조차 없는 것들. 고객 현장에서 발견하고, 정의하고, 직접 만들어갈 제품입니다.
셋째, 글로벌 프론티어에 직접 섭니다.
AI 에이전트 시장은 지금 규칙이 만들어지는 중입니다. 글로벌 플레이어들과 같은 파도 위에서, 같은 타이밍에 경쟁하고 있습니다. 한국·일본·미국, 이 시장의 앞자리를 차지할 제품을 직접 만듭니다.

하나의 AI 제품을 온전히 맡습니다. 그 제품을 둘러싼 장면들은 이런 모습입니다.
고객사에 직접 갑니다. 회의실에서는 절대 발견하지 못했을 문제를 현장에서 찾아냅니다. 상상 속 고객이 아니라, 진짜 고객의 진짜 문제를 풉니다.
발견한 문제를 제품으로 옮깁니다. 엔지니어와 머리를 맞대고 "이 구조로 가면 되겠다"는 답을 함께 찾습니다. 프롬프트 하나, 파이프라인 설계 하나가 제품 경험을 바꾸는 걸 직접 경험합니다.
출시 다음 날, 지표를 봅니다. 기대만큼 안 움직였습니다. 로그를 뜯어보고, 이탈 지점의 원인을 파악합니다. 점심 전에 개선 방향을 잡습니다.
이번 달 데이터를 봅니다. 잘 쓰는 고객과 이탈하는 고객의 차이를 분석하고, 무엇을 먼저 해야 하는지 우선순위를 바꿉니다. 감이 아니라 근거로.
그리고 가끔, 고객이 연락합니다. "이거 도입하고 나서 팀원 2명이 다른 일을 할 수 있게 됐어요." 이 한마디가 가슴을 뛰게 합니다.
핵심은 하나입니다. 스펙을 쓰는 사람이 아니라, 제품의 성공과 실패를 자기 이름으로 소유하는 사람.

AI에 커리어를 걸 준비가 된 분. AI가 산업을 바꾸는 이 시대에, 그 변화의 중심에서 커리어의 가장 중요한 챕터를 쓰겠다는 각오가 있는 분
내가 만든 제품이 있는 분. 기획서를 쓴 게 아니라, 출시하고 성장시키고 때로는 접기도 하면서 제품의 생애 전체를 겪어본 경험을 가지신 분
고객 앞에 직접 서는 분. 유저 인터뷰를 남에게 맡기지 않고, 현장에서 고객의 표정까지 읽는 분
숫자로 판단하는 분. 감이 아니라 데이터로 우선순위를 정하고, 출시 후에도 지표로 성과를 확인하는 습관이 몸에 밴 분
엔지니어와 같은 테이블에 앉을 수 있는 분. 논문을 읽을 필요는 없지만, "이건 왜 안 되는지"를 엔지니어와 같이 논의할 수 있는 분
불확실함이 재밌는 분. AI 제품은 어제의 정답이 오늘 틀림을 알고, 완벽한 계획보다 빠른 실험을 택하고, 실패에서 다음 방향을 찾는 게 자연스러운 분

AI Product Owner