평범한 미래예측 도서라 생각하고 별 기대없이 책장을 넘기기 시작했지만

의외의 인사이트를 끊임없이 던져주는 통에 앉은 자리에서 책을 끝내버렸다.

아마존은 내재적 핵심 역량을 중심으로 본인 사업에 필요한 신사업을 선택하고

구글은 상대적으로 더 원대한 과제를 수행하고 있는데

그 각자가 미래지향적일 뿐만 아니라 필연적인 과제를 수행하고 있었다.

두 거인의 전쟁을 앞으로도 흥미롭게 지켜보실 분들께 강력히 권해드린다.

구구절절한 촌평은 넣어두고 강한 인상을 받았던 구문 몇 개를 소개해드린다.

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아마존의 제프 베이조스는 2017년 주주들에게 보내는 서한에서 “불만스러운 고객이야말로 혁신을 위한 가장 큰 자산”이라고 밝혔다.

불만의 이유가 가격이든, 제품 또는 서비스의 품질이든 이러한 불만을 근원적으로 줄이는 방법은 고객의 행동이나 자사의 운영에 대한 ‘예측력’을 올리는 것이며, 여기서 어김없이 AI 기술이 머리를 내민다.

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2017면 10월 <블룸버그 비즈니스위크> (...) “구글은 실로 엉망진창의 로봇들을 만들어 냈다. (...) 구글의 로봇 부문의 노력은 산만하고 모호하다. 더욱이 목적도 알 수 없이 자주 행해지는 로봇 회사 인수 시도는 오히려 전 세계 로봇 산업 전체에 해악을 끼치고 있을 뿐이다.”

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아마존의 클라우드 비즈니스와 같이 기업이 기존 사업의 내부적인 문제를 해결하는 과정에서 생긴 노하우로 신사업을 만들어내는 경우가 다수 있다. 이른바 ‘청출어람’식 신사업 개발이라 할 이 같은 대표적인 국내 사례가 간편결제 카카오페이이다. (...) 이러한 방식의 신사업 개발은 크게 3갖 조건이 형성돼야 가능하다.

첫째, 자기 사업의 핵심적인 운영상 문제를 외부의 손에 맡기지 않고 내재화된 역향으로 끈질기에 풀어내려는 집념이 필요하다.

둘째, 개발자든 누구든 ‘현장’이 기능적이고 좁은 문제 해결에 천착하는 동안 이를 적어도 1만 피트 상공에서 관찰하고 잠재력을 읽어낼 수 있는 경영자의 판단력이 필요하다.

셋째, 이것을 사업화해 남의 사업을 도와줄 때 자신의 기존 사업에 끼치는 해악(cannibalization)에 관해 다음 세 갈래 중 하나의 판단이 서야 한다.

1. 자신이 시장에 제공하게 될 서비스가 고객사 운영 상 이슈의 부수적 문제를 해결하는 것이어서 그 고객이 자신의 본원적 사업을 위협하지 않는다고 판단하거나
2. 자신의 본원적 사업은 수명을 다해가고 있기에 기존 사업에 끼치는 해악에 대한 염려는 ‘사캄라고 판단하거나
3. 자신의 본원적 사업에서는 더 이상 해당 기능의 개선이 핵심 역량을 가져다주지 않는 시기가 온다고 판단한다.

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우리는 흔히 범용적 솔루션 사업 성장 기회를 찾을 때 곧바로 유통이냐, 물류냐, 헬스케어냐 하는 식의 도메인 기회 파악 접근을 쉽게 생각한다. 왜냐하면 이쪽이 시장 기회를 측정하기가 상대적으로 우월해 피상적인 리포트가 여기저기 많이 돌아 다니고, 기업에서 윗선에 제출할 보고서를 작성하기가 유리하기 때문이다. 하지만 그에 앞서 근원적으로 시장의 니즈를 나누어보고 지금 이루어지는 성장이 대부분 어디에서 나오는지 파악해야 한다.

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가치 사슬 분석은 너무나 고전적인, 하지만 강력한 산업 분석 도구다. 어떤 산업이건 고객의 효익을 증가시키는 솔루션이 만들어져서 최종적으로 고객이 값을 지불하고 사용하기까지의 일련의 과정을 의미 있는 덩어리로 쪼개기 시작하면 크게 2가지를 발견할 수 있다.

1. 어떤 영역의 사업이 가장 크고 이익을 많이 가져가는가?
2. 그중에서도 고객에게 실제 효익을 창출하는 영역은 무엇인가? 여기에서 흔히 ‘가치 없는 미들맨(low-value added middlemen’이 모습을 드러낸다. 돈은 많이 벌어 가지만 고객이 큰 가치를 부여하지 않는 사업군이 등장하는 것이다. 이들은 대부분 새로이 대체 가능한 과거의 유물, 레거시다. 과거의 관습과 사업자나 고객의 오랜된 사고방식에 기대어, 똬리를 틀고 앉아 자신들의 이익을 지켜내기 위해 가치 사슬을 보다 더 비효율적으로 만들려는 시도들을 한다. 아마존은 오프라인 서점을 레거시라고 생각했다. (...)

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(구글 캘리코 ...) 생물학이라는 기초과학에의 접근에서부터 시작한다. 이와 같은 원천적 접근 방식은 구글의 특징이기도 하다. 자신들이 풀어내려는 문제의 크기에 걸맞게 그 문제의 원천을 파고들기응 마다하지 않는 대담함과 자신감이 배어난다. (...)

92 협업의 미학

구글은 절대 자신들끼리 일하지 않는다. 그들이 풀려고 하는 문제의 규모와 범위가 엄청남을 알고 있고, 그래서 자꾸 안보다는 밖으로 파고든다. (...)

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그 비밀은 막대한 자금력은 물론 적극적인 협업 정신에 있다. 캘리코는 벤처기업의 장점과 추진력을 선도 제약회사의 자원 및 세계 수준의 r&d 역량과 결합하려고 한다. 구글은 오랜 기간 다방면에서 증명해 온 자신들의 뛰어난 문제 해결 능력과 협업을 이끄는 리더십의 힘을 안다. (...)

103

그러면 AI의 값이 떨어지는 가운데 일어나게 될 필연적인 현상으로, 그 보완재이자 연료라 할 수 있는 ‘데이터’의 값어치가 상승하리라는 예측이 많다. (...)

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이미 아마존과 구글은 데이터 수집 전쟁의 최전방에 있다. 구글이 사 모으는 스타트업의 상당수가 양질의 데이터를 체계적으로 확보할 수 있는 회사에 집중돼 있다. (...)

(...) 특히나 요즘 값어치가 있는 빅데이터는 기업 내에 쌓여 있거나 같은 포맷으로 차곡차곡 쌓여가는 정형 빅데이터가 아니라, 기업 내외부의 비정형 데이터다. 이 비정형 데이터는 누군가에 의해 포맷이 잡혀야 분석의 가치가 생겨나는데, 특이한 점은 이러한 비정형적 데이터들 대부분이 활용하려는 기업이나 개인 입장에서 보면 특정한 수집 인터페이스에 의존해야 한다는 것이다. (...)

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촘촘하지만 가열차게(step by step but ferociously): 우리는 결코 어떤 경주를 하자는 게 아닙니다. (...) 중간의 실행 과정을 건너뛰는 것이 우리에게 빠른 성취를 가져다줄 것이라고 믿는 것은 허상입니다. 느리다는 것은 원활하다는 것이고, 원활하다는 것이 곧 빠른 것이라고 믿습니다(slow is smooth, and smooth is fast). 

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성공은 형편없는 선생님이다. 그것은 똑똑한 사람들로 하여금 절대 패할 수 없다고 착각하게 만든다. - 빌 게이츠

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출시 시점에 그 제품이 서툴고 창피하지 않다면, 그것은 이미 늦은 것이다. - 리드 호프먼(링크드인 설립자)