Seth Godin — AI 비즈니스는 혼자가 아니라 함께 쓸 때 커진다

원문: https://seths.blog/2026/05/ai-together/ | Seth Godin, 2026-05-05

핵심 요약

Seth Godin은 현재의 AI 사용 방식이 지나치게 개인화된 1:1 대화에 갇혀 있다고 본다. 그는 AI의 더 큰 사업 기회가 비용 절감이나 생산성 향상이 아니라, 사람과 사람을 연결하고 집단 대화의 품질을 높이는 네트워크형 가치 창출에 있다고 주장한다. 커뮤니티 반응은 대체로 이 방향에 공감하지만, 단순히 사람을 연결하는 것만으로는 부족하며 함께 생각하는 방법론과 신뢰 설계가 필요하다는 반론도 제기된다.

혼자 쓰는 AI의 한계

생성형 AI가 대중화된 뒤 가장 익숙한 장면은 한 사람이 챗봇 앞에 앉아 질문을 던지는 모습이다. 사용자는 자기 문제를 설명하고, 모델은 그럴듯한 답을 준다. 이 방식은 강력하다. 글을 다듬고, 코드를 고치고, 일정을 정리하고, 불안을 달래는 데 즉각적인 효용을 준다. 하지만 Godin이 지적하는 문제는 바로 그 장면의 고립성이다. 인터넷은 본래 네트워크였다. 이메일, 게시판, 블로그, 위키, 소셜 네트워크는 개인의 정보 생산을 타인과 연결하면서 폭발적인 가치를 만들었다. 반면 초기 AI 제품의 상당수는 사용자를 혼자 둔다. 대화는 비공개이고, 맥락은 개인 세션 안에 갇히며, 다른 사람의 관점은 들어오지 않는다.

이 차이는 단순한 UX 차이가 아니다. 비즈니스 모델의 차이다. 혼자 쓰는 AI는 쉽게 기능 경쟁으로 빨려 들어간다. 더 빠른 답, 더 긴 컨텍스트, 더 싼 토큰, 더 많은 자동화가 경쟁의 언어가 된다. 사용자는 편리해지지만, 공급자는 점점 더 낮은 가격과 더 높은 모델 비용 사이에 끼인다. Godin이 비판하는 “비용 절감형 AI”의 함정이 여기에 있다. 비용을 줄여주는 제품은 팔기 쉽지만, 그 효용은 경쟁자가 더 싸게 제공하는 순간 희미해진다. 시간 절약은 중요하지만, 그것만으로는 오래가는 브랜드나 방어 가능한 사업이 되기 어렵다.

네트워크가 만드는 방어력

Godin의 핵심 주장은 AI도 인터넷의 오래된 교훈을 배워야 한다는 것이다. 지속적인 가치는 도구 자체보다 도구가 만들어내는 관계망에서 나온다. 혼자 쓰는 워드프로세서는 유용하지만, GitHub나 Stack Overflow 같은 네트워크는 사용자가 늘어날수록 더 강해진다. 개인의 효율을 조금 올려주는 제품과, 사람들이 함께 있을 때만 생기는 가치를 만드는 제품은 전혀 다른 사업이다.

그가 예로 드는 방향은 AI가 대화에 참여하는 커뮤니티다. 한 명이 챗봇과 닫힌 방에서 대화하는 대신, 여러 사람이 토론하는 공간에 AI가 보조 목소리로 들어온다. 이때 AI의 역할은 결론을 대신 내려주는 것이 아니라 대화를 멈추지 않게 하고, 묻히는 관점을 끌어올리고, 앞선 맥락을 기억해 논의를 더 깊게 만드는 것이다. 이 모델에서 AI는 개인 비서라기보다 집단 사고의 촉진자에 가깝다. 중요한 점은 AI가 중심이 아니라는 데 있다. 중심은 여전히 사람들의 관계와 문제이고, AI는 그 관계의 밀도를 높이는 장치다.

사업적으로도 이 관점은 설득력이 있다. 네트워크형 제품은 고객이 단순히 기능을 구매하는 것이 아니라 참여할 이유를 구매하게 만든다. 조직은 불확실성을 줄이고, 구성원은 자기 목소리가 반영되는 경험을 얻고, 커뮤니티는 새로운 지식을 축적한다. 이런 가치는 단순한 비용 절감보다 더 비싸게 팔릴 수 있다. 또한 사용자가 늘수록 데이터와 맥락, 사회적 압력이 함께 쌓이기 때문에 경쟁자가 기능만 복제해도 같은 경험을 만들기 어렵다.

커뮤니티의 공감과 반론

반응은 대체로 긍정적이다. LinkedIn에서 이 글과 이전 관련 글을 공유한 독자들은 AI의 다음 기회가 “더 싸게, 더 빠르게”가 아니라 “함께 더 잘하기”에 있다는 점에 공감했다. 한 반응은 AI 기업들이 가장 강력한 연결 기술을 갖고도 여전히 1인용 경험을 만들고 있다는 역설을 짚었다. 또 다른 반응은 의료 현장처럼 여러 전문가가 이미 같은 문제를 다루지만 조율이 어려운 영역에서, AI가 개인 환자와 대화하는 것보다 의사·간호사·행정팀 사이의 협업을 개선하는 편이 더 큰 효과를 낼 수 있다고 봤다.

하지만 반론도 만만치 않다. 가장 중요한 비판은 “네트워크만으로는 부족하다”는 점이다. 사람을 한곳에 모으면 집단지성이 생기는 것이 아니라, 때로는 같은 혼란이 더 크게 증폭된다. 따라서 AI가 참여하는 커뮤니티에는 구조화된 토론 방식, 역할의 경계, 기록의 책임, 신뢰 가능한 의사결정 규칙이 필요하다. 또 다른 질문은 AI 에이전트끼리의 네트워크와 인간끼리의 네트워크가 어떻게 구분될 것인가다. 개인화가 깊어질수록 각자의 AI가 서로 다른 세계관과 우선순위를 갖고 움직일 수 있고, 그러면 연결은 오히려 더 복잡해질 수 있다.

이 반론들은 Godin의 주장을 약화하기보다 더 현실적으로 만든다. “AI를 네트워크로 만들자”는 말은 제품 콘셉트가 아니라 운영 설계의 문제다. 누가 참여하는가, AI가 언제 발언하는가, 어떤 데이터가 공유되는가, 잘못된 조언의 책임은 어디에 있는가, 사용자는 AI가 아니라 다른 사람에게 어떤 가치를 제공하는가. 이런 질문에 답하지 못하면 네트워크형 AI는 커뮤니티라는 이름의 복잡한 챗방에 머물 것이다.

창업자에게 남는 질문

이 글이 창업자에게 주는 가장 실용적인 메시지는 “AI 기능을 붙였는가”가 아니라 “AI가 없을 때보다 더 강한 관계가 생기는가”를 묻는 것이다. 많은 제품은 AI 요약, AI 검색, AI 자동화를 추가하고 있다. 그 자체로 나쁘지는 않다. 그러나 그것이 사용자를 더 고립된 개인 생산성 경쟁으로 몰아넣는다면 차별화는 오래가지 않는다. 반대로 AI가 고객과 고객, 팀과 팀, 전문가와 초보자, 기관과 수혜자를 더 잘 연결한다면 그것은 단순 기능을 넘어 시장을 만들 수 있다.

특히 작은 회사에는 이 관점이 유용하다. 모델을 직접 만들 수 없고, 대형 플랫폼과 토큰 가격 경쟁을 할 수도 없다면, 승부처는 특정한 사람들의 특정한 문제를 깊이 이해하는 데 있다. 특정 커뮤니티가 반복해서 겪는 비싼 문제, 그러나 아직 누구도 잘 조율하지 못한 문제를 찾아야 한다. AI는 그 문제를 더 빨리 처리하는 도구가 아니라, 흩어진 사람과 맥락을 묶는 매개가 되어야 한다.

Godin의 글은 AI 낙관론이라기보다 사업 모델에 대한 경고에 가깝다. 혼자 쓰는 AI는 놀랍지만 쉽게 흔해진다. 함께 쓰는 AI는 어렵지만 오래갈 가능성이 있다. 앞으로 중요한 질문은 “AI가 무엇을 할 수 있는가”가 아니라 “AI가 있을 때 사람들은 서로 무엇을 더 잘할 수 있는가”일지 모른다.