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Yahoo Finance헤드라인2026. 06. 19. 08:29

고객에게 회사의 결과를 의심하라고 간청하는 21세 공동 창업자의 영업 방식: '우리를 믿지 마세요. 우리의 모델을 믿지 마세요'

요약

AI 스타트업 Aaru는 AI 에이전트를 활용해 인구 통계 데이터를 기반으로 인간의 행동을 시뮬레이션하여 시장 조사를 수행합니다. 창업자 Ned Koh는 인간의 답변 편향성을 극복하기 위해 고객에게 모델을 의심하고 검증할 것을 권장하는 독특한 영업 방식을 취합니다.

핵심 포인트

  • AI 에이전트를 통한 인구 통계 기반 행동 시뮬레이션 기술
  • 인간의 의도와 실제 행동 간의 격차(intention-behavior gap) 해결
  • 기존 설문 조사보다 실제 결과에 더 근접한 데이터 예측 가능성
  • 고객의 회의적 태도를 활용한 블라인드 테스트 기반의 영업 전략

고객에게 회사의 결과를 의심하라고 간청하는 21세 공동 창업자의 영업 방식: '우리를 믿지 마세요. 우리의 모델을 믿지 마세요'

뉴욕시의 시장 선거 예비 투표에서 거의 200만 명의 뉴욕 시민들이 투표했습니다.

설립 2년 차인 AI 스타트업 Aaru는 신용카드 구매 이력, 음식 배달 주문, 인구 통계 기록과 같이 회사가 수집하는 데이터를 기반으로 구축된 에이전트(agents)를 통해 이 모든 유권자들을 시뮬레이션(simulation)했으며, 투표가 어떻게 이루어질지 예측하려고 시도했습니다. 이 시뮬레이션 결과는 최종 집계와 2,000표 차이 이내였습니다.

Aaru의 21세 창립자이자 대표인 Ned Koh는 당신이 그것을 믿든 말든 상관하지 않습니다. 그는 최근 Fortune의 Brainstorm Tech 컨퍼런스에서 기업 영업(enterprise sales)과 시장 조사(market research) 분야의 수년간의 경험은 부족하지만, 회사가 스스로 증명하게 두었다고 말했습니다.

"우리의 전체 영업 방법론은 기업에 가서 '우리를 믿지 마세요. 우리의 모델을 믿지 마세요'라고 말하는 것입니다."라고 Koh는 말했습니다. "사실, 저는 여러분이 회의적(skeptical)이기를 바랍니다. 그래야 장기적으로 더 나은 고객이 될 수 있기 때문입니다."

Koh는 2024년 3월, 19세의 나이에 당시 18세였던 Cameron Fink, 그리고 당시 15세였던(이사회에 참여하기에는 너무 어린) John Kessler와 함께 Aaru를 공동 창업했습니다. 이 회사는 수천 명의 AI 에이전트(AI agents)를 통계적으로 대표성을 갖는 인구 집단으로 구성하며—각 에이전트에는 연령, 소득, 우편번호, 성별 등이 할당됩니다—인간 응답자 대신 이들을 대상으로 설문 조사를 실시합니다.

이 회사는 다소 불편한 질문을 던집니다. 인간이 조건화(conditioning)에 너무나 유연해서, 2차 데이터(second-order data)를 사용하여 그들의 행동을 예측할 수 있는가 하는 점입니다. 이 회사는 선거 결과, 구매 데이터 등 사람들이 말하는 것이 아니라 실제로 행하는 이른바 "결과물(outcomes)"을 바탕으로 훈련하고 벤치마크(benchmark)할 AI를 구축합니다.

이러한 결과물은 꽤 정확하지만, 고객이 예상하는 방식과 항상 일치하는 것은 아닙니다. Aaru는 이 프레임워크(framework)의 성공을 위해 고객의 불신(incredulousness)에 의존합니다. 잠재 고객이 기존의 설문 조사(조사 대상자, 질문 내용 등)를 건네주면, Aaru는 이미 알려진 결과와 대조하여 해당 조사를 블라인드 테스트(blind test) 방식으로 다시 실행합니다.

그가 인용한 증거는 다음과 같습니다: Aaru의 파트너사인 Ernst & Young은 글로벌 자산 연구를 위해 30개국 3,600명을 대상으로 6개월 동안 설문 조사를 실시했습니다. 설문 항목 중 하나는 응답자들이 부모님이 사망한 후에도 부모님의 자산 관리자(wealth manager)를 계속 유지할 것인지에 대한 것이었으며, 82%가 그렇다고 답했습니다. 그러나 Koh는 실제 현실에서의 유지율은 사실 20%에서 30%에 더 가깝다고 말했습니다. Aaru는 인간 없이 전체 설문 조사를 블라인드 테스트(blind test) 방식으로 다시 실행했으며, 시뮬레이션된 응답자들은 약 40%라고 답했습니다. 즉, 시뮬레이션된 사람들이 실제 사람들보다 진실에 더 가까웠던 것입니다.

인간의 편향성 제거 (Eliminating people bias)

Aaru의 성공은 사람들의 자기 자신에 대한 편향성(bias)에 달려 있다고 Koh는 주장했습니다. 의도(intentions)는 종종 행동(behaviors)과 다르기 때문에, 설문 조사에서 사람들에게 어떤 행동을 할 계획인지 물을 때 그것은 실제 행동과 일치하지 않는 경우가 많습니다. 과학자들은 이를 "의도-행동 격차 (intention-behavior gap)"라고 부르며, 사람들이 새해 결심을 했음에도 왜 체육관에 가지 않는지, 또는 월간 예산을 계획한 후에도 왜 충동구매를 하는지를 설명하는 개념으로 사용해 왔습니다.

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