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외부 의존도가 100% 이면

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요새 카카오와 타다/쏘카가 택시 조합과 정부와 싸우는 걸 보면서 정말 한국은 필요 이상의 규제가 너무 많다는 느낌을 받는다. 규제와 싸우는 것만이 최고의 방법은 아니지만, 나는 타다가 끝까지 버티면서 싸워주길 개인적으로는 내심 바라고 있다. 모빌리티 이야기를 하려는 건 아닌데, 이 분야 말고도 정부의 규제가 스타트업의 발목을 묶는 분야는 상당히 많다. 규제를 조금 더 자세히 들여다보면, 이미 이 분야에서 오랫동안 사업을 하고 있는 기존 플레이어가 존재하는 분야가 대부분이다. 이걸 보는 사람마다 다르게 해석하겠지만, 나는 정부의 규제가 소비자를 보호하기보단, 그냥 기존 플레이어들을 – 주로 대기업 또는 대량의 투표권을 행사할 수 있는 단체 – 보호하기 위해서 존재한다는 생각을 요새 더욱더 하고 있다.

규제가 심한 산업에서 사업을 하는 스타트업에게는 여간 골치 아픈 게 아니다. 돈도 없고, 사람도 없고, 힘도 없는 스타트업은 더 큰 기존 플레이어와 경쟁하는 것도 벅찬데, 여기에 규제까지 골리앗을 돕는다면 작은 회사는 생존의 위협마저 느낄 것이다. 한 1년 전에 이런 규제 때문에 발목이 묶인 산업에서 비즈니스를 하는 대표를 만난 적이 있다. 좋은 분이라는 인상을 받았지만, 사업을 너무 이상적으로 바라본다는 느낌을 계속 받았고, “정부에서 이것만 해주면…” 이라는 말을 계속했다. 대기업을 보호하고 자기 사업을 가로막는 규제를 정부 부처에서 곧 없앨 것이라는 발표를 했기 때문에, 규제가 없어지는 건 시간문제일 것이고, 이렇게 되면 오랫동안 준비한 사업이 커져서 대박 날 것이라고 굳게 믿고 있다는 인상을 받았다. 내가 이 분과 조금 더 이야기해보니, 정부에서 이와 비슷한 발표를 한 건 맞지만, “규제 완화를 긍정적으로 검토하겠다”라고 말 한 거지 당장 규제를 없애겠다고 말한 건 아니었다.

결론을 말하자면, 그 이후에는 실제로 스타트업한테 유리하게 규제를 완화하려는 여러 시도가 있었지만, 그럴 때마다 거센 반대에 부딪혀서 1년이 넘은 이 시점에도 이분은 제대로 사업을 하지 못하고 있다. 그러면서 계속 정부가 이것만 해주면 모든 것이 잘 풀릴 것이라고 자신을 위안하고, 직원들을 설득하고 있다.

과연 그럴까? 이분이 바라는 대로 정부가 규제를 곧 완화할까? 1년 동안 아무 변화가 없었는데, 앞으로 과연 어떤 변화가 일어날까? 아마도 그렇지 않을 확률이 높을 것이다. 그런데 운이 좋아서 정말로 규제가 완화됐다고 가정해보자. 그러면 이분이 생각하는 것과 같이 정말로 사업이 대박날까? 실은, 그것도 쉽지 않을 것이다. 안 그래도 불확실성 투성이인 벤처인데, 그리고 이런 불확실성을 되도록 최소화하는 게 사업의 목적 중 하나인데, 회사의 존재 자체를 내가 기본적으로 전혀 컨트롤 할 수 없는 남한테 의존해서 잘 된 사례를 나는 본 적이 없다. 그것도 그 ‘남’이 정부일 경우에는 더욱더 답이 없다고 생각한다.

나는 가끔 회사들을 만나면 “앞으로 어떤 굵직한 일이 외부에서 발생하면, 회사가 크게 성공할 수 있을까요?”라는 질문을 하는데, 여기에 대한 답변인 “만약에 이게 되면, 사업이 잘될 것이다”에서 그 일이 위에서 말한 것과 같이 내부적으로 전혀 컨트롤 할 수 없는 일이고, 그냥 잘 될 거라는 현실성이 부족한 희망이 만든 환상이라면, 쉽지 않다고 생각한다.

가상현실의 현주소와 미래

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요새 ‘VR’이라는 말을 하면 마치 석기시대 이야기를 하는 것 처럼 들릴 정도로, VR에 대한 관심이 줄었다. 2014년도에 Facebook이 오큘러스를 거액에 인수했을 때는 곧 세상이 가상현실화될 것처럼 모든 투자자가 VR 회사를 검토하고 하나 정도는 투자했고, 많은 창업가가 VR이 미래라면서 가상현실 스타트업을 창업했다. 실은 이게 오래된 것도 아니고 5년 전 이야기인데, 이후 관심도가 급격히 줄면서, 최근 2년 동안 나는 VR 회사에 대한 피칭 자료는 거의 못 봤고, 이 분야에서 새로 창업한 팀도 많이 못 만나본 거 같다. VR과 엔터테인먼트와는 밀접한 관계가 있기에, 우리는 LA에 있으면서 VR의 파도를 몸소 체감할 수 있었고, 우리도 이 분야의 상당히 많은 회사를 봤고, 4개에 투자했다. 콘텐츠를 만드는 Penrose Studios, VR 기반의 의료수술을 스트리밍해 주는 GIBLIB, 그리고 나머지 두 개는 게임 회사였는데, 한 개는 망했고, 한 개는 힘든 시기를 보내고 있다.

그런데도 나는 VR 시장에 대해서는 부정보다는 긍정적인 관점을 갖고 언젠가는 시장이 올 것이라고 믿고 있다. 요새도 누군가 VR 관련 사업을 하고 있다면, 관심을 두고 본다. 물론, 이 관심은 VR에 대한 궁극적인 믿음 때문이기도 하지만, 유행이 아니라서 남이 관심 두지 않는 분야에 우리만 투자한다는 우리 철학 때문이기도 하다. 그런데 과연 VR 시장이 올까? 온다면 언제 올까? 이 질문은 아마도 모든 VC가 하는, 정답이 없는 질문이기도 하다. 2015년 8월에 내가 이 포스팅에서 다음과 같은 이야기를 했다.

“스마트폰이 그랬듯이 앞으로는 – 그리고 생각보다 훨씬 더 빨리 – 가상현실이 대중적인 현실로 다가올 것이다. 물론, 그때가 되면 기기 자체도 지금같이 투박하지 않고 상당히 진화되었을 것이다.
내가 맞을까? 시간만이 알려줄 것이다. 5년 뒤에 이 블로그 포스팅을 재방문해 봐야겠다.”

5년 뒤가 되려면 아직 1년 6개월이 남았지만, 지금 속도와 분위기로는 가상현실이 현실화되긴 힘들 것 같다는 게 내 생각인데, 여기서 내가 그동안 듣고, 읽고, 경험하고, 느낀 점을 간단히 정리해본다.

내 지인 중 VR 기기를 모으는 분이 있다. 이 사람보다 VR 시장에 대해서 잘 아는 사람은 많을지 몰라도, 이 사람보다 VR 기기를 더 많이 사용해 본 사람은 별로 없을 것이다. 이분한테 VR에 관해서 물어보면, 다음과 같은 웃긴 말을 한다. “VR 기기를 한 번도 사용해보지 않은 사람들은 많다. 그런데, 솔직히 말해서 한 번 이상 사용해 본 사람도 거의 없다.” 무슨 말이냐 하면, 그만큼 VR 기기를 세팅하고, 가상현실을 체험하는 그 과정 자체가 너무 고통스럽고 거추장스럽다는 의미이다. 기기가 너무 많고, 대부분 유선 제품이라서, 일단 기기들을 연동하고 세팅하려면, 세팅만을 위한 마음가짐과 다짐이 필요하다. 그리고 작은 아파트나 원룸에 살고 있다면, 공간도 많이 차지하고, 미관상 좋지 않기 때문에, 계속 연결해놓지 못하고 사용 후에는 다시 정리해놔야 하는 불편함이 있다. 특히 다양한 HMD가 본체와의 호환성이 매우 떨어진다는 점을 고려하면, 여러 VR 기기를 사용하려면 엄청난 노력이 필요하고, 귀찮음, 그리고 불편함을 감수해야 한다.

이 불편한 과정이 이 글에 잘 정리되어 있다. 여기서 이 현상을 “VR은 destination(최종 목적지)”이라는 말로 설명한다. 그냥 일상생활에서 우연히 VR을 쉽게 경험하는 게 아니라, VR이라는 최종목적지에 도달하기 위해서 VR을 의식적으로 선택해야 하며, 위에서 설명한 것과 같이 아주 복잡한 과정을 거쳐야만 이 최종 목적에 도달할 수 있다. 이 관점에서 VR을 스마트폰과 비교해보면, 스마트폰은 그 자체가 최종 목적지가 아니라 다른 목적지로 가는 동안에 항상 손쉽게 경험할 수 있는 “accompaniment(동행)”라고 표현한다. 이 destination과 accompaniment를 조금 더 풀어 설명해보면 다음과 같다. 누구나 다 하루에 24시간이 주어진다. 8시간은 침대에서, 8시간은 직장에서, 그리고 한 2~3시간은 삶과 직장에서 일어나는 일을 처리하는데 보낸다고 하면, 다른 일을 할 수 있는 시간은 5~6시간 정도밖에 남지 않는다. 얼마 남지 않은 시간을 최대한 생산적으로 활용해야 하는데, VR은 이 소중한 시간을 희생해야 하는 의식적인 행위인 destination이자, 레알 현실에서 벗어나야만 하는 가상 현실이지만, 스마트폰 대부분의 앱은 이 현실에서 다른 일을 하면서 동시에 편안하게 할 수 있는 행위인 accompaniment이다. 그리고 스마트폰은 잠잘 때는 못 하지만, 직장에서 보내는 시간 동안에도 하던 일을 굳이 멈추지 않고도, 상당히 많이 사용할 수 있다는 장점이 있다. 반면에 근무 시간 중에 VR을 굳이 하려면, 하던 일을 멈추고, 기기를 세팅하는 복잡한 과정을 거쳐야 한다.

하지만, 나는 VR에 대해서는 낙관적이다. 우리는 항상 기술이 가져올 수 있는 단기간 내의 혁신은 과대평가하지만, 장기간 내의 혁신은 과소평가하는 성향이 있는데 VR도 이 범주에 속한다고 생각한다. 다만, VR이 대중화되기 위한 인프라가 깔려야 하고, 하드웨어가 더 작고 편리해져야 한다. 소프트웨어와 콘텐츠는 그 다음 이야기고, 인프라와 하드웨어가 대중화되면 훨씬 더 쉽게 풀릴 수 있다.

회사가 사람을 만든다

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바로 전 글에서 사람과 팀에 관해 이야기했는데, 말 나온 김에 사람에 대해 또 몇 자 적어본다. 우리 속담에 “회사가(또는, 자리가) 그 사람을 만든다”라는 말이 있다. 무슨 말인지 설명하지 않아도 잘 알 것이다. 실은, 이 말에 대해서는 의견들이 좀 다르다. 한쪽에서는, 능력이 별로 특출나거나 머리가 막 뛰어나지 않지만, 똑똑한 사람들이 운영하는 좋은 회사에 입사해서, 이 분들로부터 일을 배우고, 좋은 동료들과 교류하다 보면, 그 사람도 모든 면에서 긍정적인 영향을 받고 동화돼서, 능력 있는 사람이 된다고 하는 의견이 있다. 즉, 회사가 사람을 만드는 게 맞다고 한다. 다른 쪽에서는, 회사가 사람을 만드는 건 아니고, 원래부터 능력 있는 사람들이 만든 회사면, 회사가 잘 될 것이고, 이렇게 되면 마치 회사가 사람을 만드는 것처럼 보이지만, 실제로는 사람이 회사를 만드는 게 맞다고 한다.

나도 요새 이 문제에 대해서 생각을 많이 하고 있다. 잘 되는 회사의 사람들을 보면, 모두 다 너무 능력이 뛰어난 거 같은데 과연 이 모든 사람이 원래 이렇게 특출난 사람들인지, 아니면 좋은 시스템과 프로세스를 가진 회사라서, 이 회사에는 그냥 웬만한 사람이 들어가도 모두 좋은 시스템을 통해서 기계적으로 좋은 아웃풋이 나오는 것인지. 자세히 찾아보진 않았지만, 조직 행동론적으로 이런 현상을 분석한 논문도 있고, 학문적으로도 다양한 설이 있다고 들었지만, 나는 조직이 사람을 만드는 게 어느 정도 맞다고 생각을 한다.

이런 현상이 가장 두드러지게 보였던 조직이 페이팔, 그리고 페이팔보다 더 오래된 SUN Microsystems 인거 같다. ‘페이팔 마피아’라는 이야기는 이 분야에서 일하면 누구나 다 들어봤을 것인데, 페이팔 출신 사람들이 – 창업가 및 초기 직원 – 모두 쟁쟁한 tech 기업을 만들어서 서로 같이 투자하고 도와주면서 tech 생태계를 형성하는 현상이다. 대표적인 마피아 조직원으로는 LinkedIn의 리드 호프먼, Tesla의 일론 머스크, Founders Fund/제로투원의 피터 틸, YouTube 공동창업자 스티브 첸, Yelp의 제러미 스토플먼, 여러 회사를 만든 천재 엔지니어 맥스 레브친 등이 있다.
Sun Microsystems는 페이팔 마피아만큼 유명하진 않지만, 이 회사 출신 동문도 엄청나다. 일단 나도 자주 이야기하는, 세계에서 가장 유명한 VC 중 한 명인 비노드 코슬라가 썬의 공동 창업가였고, 비노드가 직접 채용한 썬의 초기 직원은 다음과 같다. 구글의 대표를 오랫동안 지낸 에릭 슈미트, 오토데스크와 야후!의 대표였던 캐롤 바츠, 그리고 저명한 컴퓨터 학자/작가 빌 조이 등이 모두 썬 마이크로시스템즈 출신이다.

실은 페이팔과 썬의 초기 직원 모두 개인적으로는 아주 능력 있는 분들인 거 같다. 하지만, 이 사람들만큼 개인적으로는 능력 있는 사람 또한 나는 많이 봤지만, 페이팔과 썬 동문만큼 잘 하고 있진 않은 거 같다. 이런 단순한 시각으로 보면, 잘 되는 회사에서 일을 하면, 보는 것도, 듣는 것도, 그리고 하는 것도 뭔가 다르고, 뛰어난 사람들과 항상 뛰어난 경험을 하기 때문에, 이 과정이 오래 지속적으로 반복되다 보면, 나도 모르는 사이에 내 업무 능력도 비약적으로 좋아지고, 시야가 넓어지고, 생각하는 구조 자체가 바뀌는 거 같다. 즉, 회사가 사람을 만드는 게 어느 정도 맞는 거 같다.

정리를 하면, 좋은 사람들이 모여서 좋은 회사를 만들고, 좋은 회사를 만들어 놓으면 또 좋은 사람들이 채용될 확률이 커지지만, 그렇지 않더라도 좋은 시스템 안으로 들어오는 웬만한 직원들은 회사의 시스템을 기반으로 성장한다. 그리고 이 사람들이 나중에 회사를 나가서, 지금까지 보고 경험한 걸 기반으로 또 좋은 회사를 만들거나, 다른 회사에 가서 이 회사를 더욱더 좋은 회사로 만드는 거 같다.

팀이 회사 그 자체다

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내 세대보다 어린 벤처인이라면 Khosla Ventures의 비노드 코슬라를 모르는 분들이 많이 있을거 같은데, 내가 기계공학을 포기하고 스타트업 분야로 뛰어들게 한 간접적인 영향을 지대하게 행사한 아주 고마운 분이다. 내가 1999년도 스탠포드 수업에서 처음 코슬라씨를 만나게 된 이야기는 여기에서 전에 한번 쓴 적이 있다.

한국에서는 잘 안 알려져 있고, 최근에 내가 실리콘밸리 쪽으로 거의 안 가서 이 분의 소식을 못 듣다가, 얼마전에 Y Combinator의 샘 알트만 대표가 비노드 코슬라와 1대 1 인터뷰 하는 영상을 통해 반가운 얼굴을 오랜만에 볼 수 있었다. 많이 늙었지만, 광채가 나는 눈과, 아직도 강한 인도 억양으로 돌직구를 뿜는 모습은 참 반가웠고, 인상적이었다. 산전수전 다 경험했고, 여러 유니콘에 투자한 풍부한 경험을 가진 이 노신사가 항상 강조하는건 ‘사람’과 ‘팀’이다. 이 분야에 있다보면 워낙 능력있는 분들을 많이 만나고, 이 사람들의 주옥같은 명언을 많이 듣지만, 내가 99년도 스탠포드 유학시절 부터 지금까지 잊지 않고 기억하는 ‘사람’ 관련 말들은 비노드 코슬라가 한 말이 많다. 대표적인 게, “대표이사는 시간의 80% 이상을 좋은 사람을 채용하는데 사용해야하고, 나머지 시간은 지금 있는 사람들이 회사에 남도록 하는데 사용해야한다”와 “당신이 지금 힘들게 채용해서 만드는 team이 바로 당신이 만들 회사 그 자체임을 잊지 말아라” 이다.

얼마전에 내가 좋은 창업가의 자질 중 하나가 바로 적절한 타이밍에 적절한 사람을 채용할 수 있는 능력이라고 했는데, 멀리서 찾지 않고 우리가 투자한 회사들만봐도 이 말이 너무나 맞다는걸 매일 느끼고 있다. 결국 million dollar 비즈니스와 billion dollar 비즈니스의 가장 큰 차이점은 어떤 사람들이 이 회사를 이끌고, 이들 밑에 어떤 사람들이 일하고 있냐인거 같다. 잘 되는 회사를 방문했을때, 그 회사의 사람들한테 받는 에너지와 감동이 남다른데, 이걸 정량화해서 설명하긴 힘들지만, 그건 바로 이런 좋은 사람들이 외부로 풍기는 ‘아우라(에네르기파?)’ 때문인거 같다.

사람 이야기가 나오면 실리콘밸리에서 자주 하는 말이 있다. 바로 채용의 제 1원칙은, 모든 매니저들이 자기보다 일 잘하고 똑똑한 부하직원을 뽑아야 한다는 것이다. 즉, 사장은 자기보다 똑똑한 부사장을 채용해야하고, 부사장은 본인보다 더 똑똑한 이사를 뽑아야 하는 것이다. 이런 구조로 가다보면, 회사에서 가장 일 잘하고 똑똑한 사람은 말단 직원이고, 가장 멍청하고 무능한 사람은 대표이사가 되어야 하는데, 뭐, 현실적으로는 이렇지 않지만, 이런 가이드라인을 지키면서 채용을 하면, 좋은 사람을 채용할 확률이 높다는 의미인거 같다(아이러니컬 한 건, 이 말을 유행시킨 사람은 이젠 “이렇게 회사를 경영하면 안되는 대표적인 예”가 되어 버린 에버노트의 필 리빈이다).

나는 큰 회사를 만들어 본 경험이 없다. 그래서 많은 사람을 채용해 본 경험도 없어서 내가 채용에 대해서 이래라 저래라 하는건 넌센스이긴 한데, 미친듯이 성장할 수 있는 스타트업을 만드는 사람들의 공통점은 바로 이들이 비합리적이고 비이성적이라는 점이다. 합리적인 사람들은 합리적으로 행동하고, 이성적인 사람은 이성적으로 행동할 수 밖에 없다. 그게 이 단어의 정의이다. 하지만, 불가능을 가능케하고, 절대 할 수 없는걸 현실화하려면 합리적으로 행동해서도 안되고 이성적으로 행동해서도 안된다. 그렇게 하면 합리적이고 이성적인 결과밖에 만들 수 없는데, 미친 성장과 유니콘 회사는 합리와 이성의 영역 밖에 존재한다. 이렇게 비합리적으로 생각하고, 비합리적으로 행동하는 사람들이 초고속 성장 스타트업을 만들 수 있다고 생각한다.

지금 힘들게 채용하는 한사람 한사람이 모여서 team 되고, 이 팀이 결국엔 내가 만들 회사 그 자체가 된다는 말을 항상 명심하면서 사람을 채용하길 바란다. 결국, 비즈니스의 승패는 사람이 결정하기 때문이다.

Raw 데이터와 정보

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머신러닝이라는 말을 우리는 남발하는 거 같다. 워낙 핫 한 단어이고, 마치 ML 기술이 없으면, 시대에 뒤떨어지는 거 같아서, 데이터를 조금이라도 활용하는 비즈니스의 대표들은 모두 ML을 잘 활용하고 있다고 강조한다. 현실은 이와 반대이다. 공개된 데이터와 비공개된 데이터는 넘쳐흐르지만, 이 raw 데이터를 유용한 information으로 전환해주는 머신러닝을 제대로 활용하는 회사는 거의 없는 거 같다.

주말에 스탠포드 대학에서 진행한 연구에 대한 기사를 읽었는데, 기술을 데이터에 적용해서, 실제 생활에 도움이 되는 바람직한 정보를 생성한 사례인 거 같아서 잠깐 소개한다. 어느 지역에 사는 어떤 미국인들이 왜 지붕에 태양열 패널을 설치했는지 정확하게 알고 있다면, 국가의 전력 시스템을 더 효율적으로 관리할 수 있고, 재생 에너지 사용을 저해하는 요소를 정확하게 분석할 수 있지만, 지금까지 이 정보는 정확도가 떨어지는 추정치밖에 없었다.

더 정확한 접근을 하기 위해서, 스탠포드 대학 과학자들이 머신러닝 알고리즘을 이용해서 10억 개가 넘는 고화질 위성 이미지를 분석해서, 미국 48개 주에 설치된 솔라패널을 거의 모두 확인해봤다. DeepSolar라는 이 프로젝트를 시작하기 위해서, 프로젝트 멤버들은 일단 태양전지판의 유무가 라벨링 된 37만 개의 이미지 세트로 기계를 학습시켰고, 이 과정을 통해서 색깔, 크기, 질감과 같은 솔라패널의 특징을 기계가 확인하고 지적해낼 수 있었다. 이런 학습을 통해서 DeepSolar는 10억 개가 넘는 위성 이미지의 태양 전지판 유무를 93%의 정확도로 판단할 수 있게 됐다. 과거의 기술로는 수년이 걸렸을 텐데, 딥솔라는 한 달 만에 미국 전역에 설치된 약 147만 개의 태양 전지판을 발견했다. 연구원들이 여기에 미국통계국의 다양한 데이터를 접목해보니, 상당히 새로운 사실을 발견할 수 있었다.

특히, 과거에는 소득 수준이 높은 지역일수록 태양 전지판 도입을 많이 하는 거로 알려졌었고, 이게 어느 정도까지는 맞지만, 그 소득 수준이 연봉 $150,000 이상을 넘어가면 소득 수준과 태양 전지판 도입 결정에는 큰 상관관계가 없는 거로 밝혀졌다. 실은, 저소득 지역이야말로 – 특히, 일조량이 많지만, 전기세가 상대적으로 높은 지역 – 태양 전지판을 설치하면, 전기세를 절감할 수 있지만, 이 지역 주민도 이 사실을 모르고, 정책을 만드는 사람도 이걸 잘 모르고 있다는 사실도 발견했다. 물론, 저소득 지역이 태양전지판 도입을 적극적으로 하지 않는 이유는 상대적으로 높은 설치비용 때문이라고 예상되지만, 사실 전기세 절감 효과가 설치 비용보다 훨씬 더 크다. 이런 데이터를 기반으로 태양 전지판 업체들은 효과적인 대출이나 리싱 프로그램을 새로 만들 수도 있을 것이다.

또 다른 건, 동네의 태양 전지판이 특정 임계치를 넘어서면, 그 동네 모든 사람이 태양 전지판을 설치한다는 사실을 발견했다. 이건 어떻게 보면 자연스럽지만, 이 동네의 소득수준 편차가 심하면, 태양 전지판 확산이 굉장치 더디다는 사실 또한 알아낼 수 있었다. 이런 식으로 데이터를 계속 분석해보면, 태양 전지판 설치를 가속하기 위한 일조량, 소득수준의 편차, 설치의 임계치 등과 같은 지수를 더욱 고도화할 수 있을 것이다.

이 연구를 진행한 스탠포드 대학교수들은 연구 결과를 공개할 예정이며, 이를 또 다른 기관이나 개인들이 활용해서, 더 많은 태양 전지판 관련 패턴을 발견하길 바라고 있다. 궁극적으로 이를 통해서 전기가스업체가 전기의 수요와 공급을 더 효율적으로 조절하고, 정부의 규제기관 또한 더 정확한 에너지 관련 법안과 정책을 만들고, 미국이 더 탄탄한 경제모델을 만들 수 있다고 믿고 있다.

우리 모두 ‘raw 데이터’가 중요한 건 잘 알고 있다. 특히 많은 VC가 특정 비즈니스를 검토할 때, 실제 그 비즈니스보단, 이 비즈니스를 통해서 궁극적으로 얻을 수 있는 데이터가 얼마나 가치가 있냐에 따라서 투자 결정을 하는 경우도 많을 정도로 데이터는 중요하다. 하지만, 잘 생각해보면, raw 데이터가 중요한 이유는, 이 데이터를 잘 분석해서 특정 패턴을 찾을 수 있다면, 실생활에 도움이 되는 유용한 결정을 하기 위한 ‘정보’를 만들 수 있기 때문이다. 정보를 만들지 못하면, 세상의 모든 데이터가 있어도 소용없다.

그런데 너무 많은 회사가 이 방대한 데이터를 강조하고, 정보에 대한 언급은 전혀 하지 않는 걸 많이 경험했다. 그래서 나는 머신러닝 알고리즘 자체를 강조하기 보단 – 물론, 획기적인 알고리즘만 개발하는 좋은 회사도 있지만 – 어떤 데이터가 들어가서, 이 데이터가 어떤 정보가 되어서 나오는지를 강조하고, 그런 정보를 어떤 방식으로 만들 것인지에 대해 진지하게 생각해 본 팀이 실생활에 유용한 비즈니스를 만들 수 있다고 생각한다.

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