AI 도입 후 문제가 더 커지는 이유: 수요 믹스(Demand Mix)를 먼저 고쳐야 하는 팀의 특징

AI를 도입했는데 오히려 문제가 더 커진 팀이 있다. 이유는 하나다. AI는 중립적이다. 이미 존재하는 것의 속도와 규모를 키운다. 잘 돌아가는 팀은 더 잘 돌아간다. 망가진 팀은 더 빠르게 망가진다.

 

전 Amplitude 제품 전략 John Cutler의 핵심 개념 '수요 믹스(Demand Mix)'와 한국 창업자에게 주는 함의를 분석한다.

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💡 1. 같은 AI, 다른 결과

 

팀 A: 요청 처리형

아이디어 → 즉시 개발 투입
우선순위 = 요청이 온 순서
AI 도입 후: 중요하지 않은 일이 더 빠르게 만들어짐

팀 B: 검증 우선형

데이터 확인 → 검증 → 개발
우선순위 = 중요한 결과 기준
AI 도입 후: 검증·의사결정이 더 빠르게

 

John Cutler: "AI는 조직의 기존 역학을 가속화한다. 팀이 학습과 진짜 결과 도출에 집중돼 있다면, AI가 그것을 더 효과적으로 만든다. 팀이 일을 처리하는 것에만 최적화돼 있다면, AI가 그 역기능을 더 빠르게 만든다."

 

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📋 2. 수요 믹스를 먼저 봐야 하는 이유

 

수요 믹스(Demand Mix): "조직에서 일이 실제로 어디서 오는가, 그리고 그것이 어떻게 형성되는가." 쉽게 말하면 오늘 개발팀에게 가는 일들 중 얼마나 많은 것이 진짜 중요한가다.

AI가 없을 때는 처리 한계가 자연스러운 필터 역할을 했다. 모든 요청을 처리할 수 없으니 어느 정도 중요한 것이 살아남았다. AI 도입 후 처리 속도가 빨라지면 이 필터가 사라진다. 수요 믹스가 나쁘면, 더 많은 중요하지 않은 것들이 더 빠르게 만들어진다.

수요 믹스 진단 질문

1. 지금 개발 중인 일이 어디서 왔는가? — 경영진 요청 / 고객 피드백 / 데이터 분석 / 관성

2. 그 일이 어떻게 우선순위가 됐는가? — 체계적 검증 / 큰 소리로 요청한 순서

3. 그 일이 실제로 중요한 결과를 만드는가? — 측정 중 / 아무도 모른다

 

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⚙️ 3. 실행 vs 탐색: AI를 다르게 써야 한다

 

실행 (Execution)

코드 작성 · 문서 초안 · 데이터 정리
AI가 90%+ 처리 가능
→ 자동화해야 한다

탐색 (Exploration)

"이 문제가 진짜 문제인가?"
"어떤 방향이 맞는가?"
→ 생각 파트너로 써야 한다

 

탐색에서 AI를 잘못 쓰는 방법: "이렇게 해야 한다, 맞지?" → AI는 "맞다"고 한다.
올바른 방법: "이 생각의 약점이 뭔가?" / "내가 놓친 것이 뭔가?" / "이것이 틀렸다면 왜 틀렸는가?"

 

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✅ 4. AI 도입 전 체크리스트

 

AI 도입에 적절한 상태

✅ 올바른 일을 하고 있다는 검증이 있다
✅ 우선순위를 결정하는 체계가 있다
✅ 결과를 측정하고 있다

AI 도입이 역효과를 낼 수 있는 상태

❌ 요청이 오면 그냥 처리한다
❌ 우선순위가 "가장 큰 소리로 요청한 것"이다
❌ 만든 것이 실제로 효과가 있는지 모른다

 

올바른 AI 도입 순서는 이미 잘 되고 있는 것을 더 빠르게 만드는 것이 먼저다. 잘 안 되는 것에 AI를 붙이면 더 빠르게 안 된다. Cutler: "90%의 새 AI 도구를 무시하고, 핵심 문제에 집중하라. 기술이 빠르게 바뀔 때일수록 진짜 중요한 것에 집중하는 것이 경쟁 우위가 된다."

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