오늘날 사람 찾기의 고충
영업 파이프라인 구축, 채용 포지션 충원, 인플루언서와의 파트너십——이런 경험이 있다면 그 과정이 얼마나 비효율적인지 잘 아실 겁니다. 현재 상황은 여러 도구의 조합과 막대한 수작업에 의존하고 있습니다. 연락처 데이터베이스 접근 권한을 구매하고, 불리언 검색 쿼리를 작성하고, 소셜 미디어를 살펴보고, 그리고 대부분 무시되는 천편일률적인 메시지를 보냅니다. 이 전체 과정은 시간이 많이 들고, 비용이 크며, 종종 답답할 정도로 효과가 없습니다.
전형적인 “사람 찾기” 작업을 분해해 봅시다. 새로운 B2B 제품의 잠재 고객에게 도달하려 한다고 가정해 보세요. LinkedIn Sales Navigator, ZoomInfo 또는 Crunchbase에서 기업과 연락처 목록을 가져오는 것으로 시작할 것입니다. 그런 다음 업종, 직책, 기업 규모 등의 기준으로 필터링합니다——하지만 이러한 도구들은 너무 많은 결과를 반환하며, 그 중 상당수는 실제로 관련이 없습니다. 이어서 이메일 주소 목록을 내보내고(유효하길 기도하면서), 이메일 도구에 가져오고, 무미건조한 메일 머지 템플릿을 작성하고 발송합니다. 이 과정의 반복입니다. 영업 담당자가 실제 영업에 사용하는 시간이 약 3분의 1에 불과하고 나머지는 잠재 고객 발굴, 데이터 입력, 아웃리치에 소비되는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 많은 중소기업과 스타트업 창업자에게 양질의 리스트를 확보하는 문턱은 높습니다. 엔터프라이즈 데이터베이스는 높은 연간 요금을 부과하면서도 데이터 활용은 직접 해야 합니다.
이 문제는 영업에만 국한되지 않습니다. 마케터는 여러 플랫폼 없이는 캠페인에 적합한 인플루언서를 찾기 어렵습니다. 리크루터와 컨설턴트는 구인 사이트, GitHub, Twitter 등에서 후보자 프로필을 찾느라 많은 시간을 보냅니다. 이 모든 경우에서 기존 솔루션이 제공하는 것은 데이터이지 반드시 결과가 아닙니다. 이름 목록은 얻지만 연결을 만드는 것은 여전히 자신의 몫입니다. 큰 팀이나 예산이 없다면 금방 한계에 부딪힙니다.
AI가 여는 새로운 접근 방식
왜 지금인가? 한 마디로: AI. 대규모 언어 모델과 에이전트형 AI의 최신 발전이 이 문제를 해결하는 근본적으로 새로운 방법을 열었습니다. 단순히 데이터를 제공하는 것이 아니라 데이터에 기반해 행동하는 것입니다.
- 목표 이해: GPT-5와 같은 기반 모델은 모호한 지시를 정확한 검색 조건으로 변환할 수 있습니다.
- 풍부한 데이터 활용: API와 공개 데이터 소스가 폭발적으로 증가했습니다——정보는 이미 존재하며, 이를 수집하고 해석할 수 있느냐가 관건입니다.
- 멀티 에이전트 아키텍처: 전문화된 AI 에이전트들이 팀처럼 협업할 수 있습니다——하나는 검색, 하나는 검증, 하나는 아웃리치 작성을 담당하고, 이 모든 것을 감독 에이전트가 조율합니다.
핵심은 AI 에이전트가 단순히 리스트를 책상 위에 올려놓지 않는다는 것입니다. 결과를 전달하는 것을 목표로 합니다. 전통적인 SaaS는 낚싯대를 팔았지만, AI 에이전트는 물고기가 담긴 바구니를 건네줍니다.
이것이 이끄는 방향
이러한 변화는 새로운 비즈니스 모델도 열어줍니다. 비싼 연간 라이선스 대신, 결과에 대해서만 비용을 지불할 수 있습니다——적격한 리드, 설정된 미팅, 확정된 파트너십. 처음으로 강력한 역량이 대기업뿐 아니라 개인과 중소기업에게도 접근 가능해집니다.
이 모든 것이 하나의 단순한 진실을 가리킵니다. 단순히 이름을 제공하는 것이 아니라 실제 연결을 만들어주는 AI 에이전트를 구축할, 바로 지금이 적기입니다.
다음 글에서는 이 도전에 응답하기 위해 우리가 만든 제품——Lessie AI, 인맥 검색 AI 에이전트를 소개하겠습니다.