사람 안 늘리는 AI 기업들…성장 공식이 바뀐다

소규모 팀이 매출을 끌어올린다 생산성 중심 경쟁이 투자 기준 바꾼다

AI 스타트업은 커지고 있지 않다. 적어도 인원수 기준에서는 그렇다. 실리콘밸리에서 주목받는 흐름은 이른바 린 AI 스타트업이다. 이는 소규모 팀으로 운영되지만 인공지능 기반 도구를 적극 활용해 생산성과 개발 속도를 끌어올리는 기업을 뜻한다. 과거에는 자금 유치 이후 공격적으로 인력을 늘리는 전략이 통용됐다. 지금은 조직을 가볍게 유지하는 방식이 경쟁력으로 평가받는다. 성장 공식이 달라지고 있다.

변화의 중심에는 AI 기반 개발 도구가 있다. 오픈AI가 공개한 코드 생성 모델은 개발자가 작성해야 할 반복 코드를 자동으로 만들어낸다. 앤트로픽이 선보인 AI 코딩 어시스턴트는 오류 수정, 테스트 코드 작성, 문서 정리까지 지원한다. 코딩 어시스턴트는 개발을 돕는 인공지능 프로그램을 뜻한다. 이런 도구는 단순 보조 수단을 넘어선다. 한 명의 개발자가 처리할 수 있는 작업량이 크게 늘었다. 과거 수십 명이 나눠 맡던 업무를 소수 인력이 수행하는 구조가 만들어졌다. 조직 안에 AI 동료 개발자가 추가된 셈이다.

수치도 이를 뒷받침한다. 최근 몇 년 사이 시리즈 A 단계, 즉 초기 투자 유치 직후 단계에 있는 AI 스타트업의 평균 직원 수는 감소 흐름을 보인다. 반면 직원 1인당 매출은 상승 사례가 늘고 있다. 적은 인력으로 더 많은 매출을 만들어내는 구조다. 인건비 부담은 줄어든다. 제품 출시 속도는 유지되거나 빨라진다. 투자자 시선도 달라졌다. 채용 규모보다 생산성 지표를 더 따진다. 매출 대비 인력 비율, 자동화 수준, 개발 주기 단축 정도가 평가 기준에 오른다.

스웨덴 기반 AI 코딩 플랫폼 기업 러버블은 이런 흐름을 보여주는 사례다. 이 회사는 작은 팀을 유지한 채 빠르게 매출을 확대했다. AI를 활용해 기능 개발 시간을 줄였다. 고객 피드백을 분석해 즉시 제품에 반영하는 체계를 갖췄다. 별도의 대규모 지원 조직 없이도 고객 요구에 대응했다. 인력 확장 없이 성장 곡선을 그렸다. 린 AI 모델이 시장에서 작동한다는 점을 보여준다.

운영 방식도 달라졌다. 마케팅 문구 작성은 생성형 AI가 맡는다. 생성형 AI는 문장, 이미지, 코드를 만들어내는 인공지능을 말한다. 고객 문의 응답은 챗봇이 처리한다. 챗봇은 대화를 통해 질문에 답하는 프로그램이다. 데이터 분석 보고서는 자동화 도구가 작성한다. 내부 회의 자료도 AI가 초안을 만든다. 과거에는 각 기능별 전담 팀이 필요했다. 지금은 소규모 팀이 전 과정을 관리한다. 고정비는 낮아진다. 시장 변화에 대한 대응 속도는 빨라진다.

이 흐름은 조직 규모에 대한 인식을 흔든다. 회사가 커지려면 인원이 늘어야 한다는 통념이 약해진다. 대신 효율이 성장의 척도가 된다. 기술 도입 수준이 기업 가치에 직접 영향을 준다. 채용 공고 수가 줄어드는 현상도 나타난다. 인재 시장에도 긴장이 형성된다. 개발자는 코드를 직접 작성하는 능력뿐 아니라 AI 도구를 다루는 역량을 요구받는다. 업무 방식이 재편된다.

한계도 드러난다. 조직이 지나치게 작으면 대형 고객 계약을 관리하기 어렵다. 여러 국가에 진출할 경우 규제 대응 인력이 필요하다. 법률, 보안, 데이터 보호 문제는 자동화로 해결하기 어렵다. AI 도구 의존도가 높아질수록 기술 장애가 발생했을 때 타격이 커진다. 외부 플랫폼 정책 변화에 따라 서비스 구조가 흔들릴 위험도 존재한다. 비용 절감이 단기 성과로 이어질 수 있다. 장기 안정성은 별도 과제로 남는다.

그럼에도 린 AI 스타트업은 새로운 성장 공식을 제시한다. 더 많은 인력이 아니라 더 높은 효율을 추구한다. AI는 조직의 크기 개념을 다시 쓰고 있다. 인원 수가 아닌 생산성, 속도, 자동화 수준이 기업 경쟁력을 가르는 기준으로 자리 잡고 있다.