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Security Token 가이드

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작년과 비교하면 확연하게 줄었지만, 요새도 코인과 토큰 발행을 진지하게 고민하는 팀이 있다. 시장이 워낙 죽었고, 앞으로 암호화폐가 어떻게 규제될지 모르기 때문에, 다들 펀드레이징에 대한 고민도 많고, 비즈니스 방향에 대한 고민도 많고, 하여튼 골치가 아주 아플 것이다. 그래도 이 시장을 장기적인 관점에서 믿고, 토큰 이코노미를 만들려고 한다면, 만들려고 하는 토큰이 security 토큰이 되지 않게 설계해야 할 것이다. 토큰이 증권(security)으로 분류되는 순간부터 증권법의 적용을 받게 되는데, 이러면 법의 규제를 받는 거래소에서만 거래될 수 있고, 특정 대상에게만 판매해야 하고, 토큰과 프로젝트에 대한 많은 정보를 공개하고 공시해야 한다. 실은, 증권에 적용되는 증권거래법은 암호화폐와 같은 오픈소스 프로젝트에는 말이 안되기 때문에, 가능하면 토큰을 설계할 때는 security token의 성격이 없게 해야 한다.

그럼 security 토큰의 성격은 어떤게 있을까? 여기서부터 상당히 모호해지고, 관련해서 다양한 논의가 현재 진행되는 거로 알고 있는데, 얼마 전에 Blockchain Association에서 이에 대한 꽤 명쾌한 글을 하나 올렸다. 일단 지금까지 공개된 내용에 의하면, 미국증권거래위원회(SEC)가 제시하는 프레임은, 어떤 토큰이나 그 네트워크가 비트코인 또는 이더리움보다 더 탈중앙화되어 있으면, 충분히 탈중앙화되어 있기 때문에 시큐리티 토큰으로 분류되지 않는다는 것이다(2018년 6월 14일, SEC의 기업금융국장 William Hinman에 의하면). 계속 법이 새로 만들어지고, 이에 따른 규제도 새로 만들어지고 있기 때문에, 이 내용이 또 어떻게 바뀔지는 모르지만, 일단 현재로서는 내가 토큰을 설계하려고 하면, 스스로 물어볼 질문은, “이 토큰은 충분히 탈중앙화되어 있나?” 이다. 이 토큰의 네트워크가 비트코인과 이더리움 네트워크만큼 탈중앙화되어 있으면, 이 토큰은 ST로 구분되지 않기 때문에, 증권법의 적용대상에서는 제외된다. 이 토큰이 비트코인과 이더리움보다 덜 탈중앙화 되어 있으면(=더 중앙화), ST로 구분될 확률이 높다.

아직 한국은 이런 논의 자체도 없고, 규제를 만드는 분들이 중앙화/탈중앙화의 개념을 제대로 이해하고 있을지도 미지수이지만, 아마도 미국을 따라가지 않을까 싶다. 이렇게 되면, 한국에서도 새로운 토큰을 만들면, 정부에서는 이 토큰의 탈중앙화 정도를 판단할 것이고, 비트코인이나 이더리움만큼 탈중앙화되어 있으면, ST로 분류하지 않을 것이고, 반대로, 중앙화되어 있다고 판단되면, ST로 분류할 것이다.

여기서 미국 증권거래법이 생겨난 배경을 잠깐 설명하면 좋을 거 같다(미국증권거래법 설명은 위키피디아 참고). 증권을 발행하는 측과 증권에 투자해서 이익을 보려는 투자자 간의 정보의 비대칭을 해결하기 위해서 만들어진 게 증권거래법이다. 내가 주주인 나이키의 예를 들어보자. 나이키의 창업자인 필나이트 회장과 마크파커 대표이사는 나이키에 대한 정보를 나 같은 투자자보다 훨씬 더 많이 알고 있다. 우리가 전혀 모르는 내부 정보를 다 알기 때문에 이들이 원한다면, 이런 내부정보를 기반으로 부당하게 나이키 주식 거래를 할 수 있다. 그리고 이들의 행동 하나하나가 나이키 회사의 미래와 실적에 지대한 영향을 미칠 수 있는데, 이들이 나쁜 마음을 먹으면, 본인의 이익을 위해서 주가를 조작할 수 있다. 즉, 나이키와 투자자 간의 네트워크는 나이키라는 회사와 그 회사의 내부자를 중심으로 중앙화되어 있다고 볼 수 있다. 그래서 나이키의 주식은 증권거래법의 적용을 받고, 나이키는 해마다 큰 비용을 지급하면서 회사의 많은 정보를 직접 또는 중개인을 통해서 공시해야 한다. 또한, 나이키 주식은 법의 규제를 받는 증권거래소에서만 사고팔 수 있다.

이와 반대로, 금의 예를 들어보자. 금의 가격과 정보는 상당히 탈중앙화되어 있다. 모든 사람이 금에 대한 시장 정보를 거의 비슷한 수준에서 접근할 수 있기 때문에, 위의 나이키의 예와 같이 특정인이 금의 가격을 조작하는 게 쉽지 않다. 비트코인과 이더리움도 비슷하게 탈중앙화되어 있다 – 물론, pump and dump와 같은 위험은 존재한다.

즉, 새로 만드는 토큰 네트워크가 소수의 내부자한테 의존하고, 이들이 조종 가능하다면, 이 네트워크는 비트코인과 이더리움보다 덜 탈중앙화(=더 중앙화)되어 있을 확률이 높다. 그러면, 이 토큰은 security 토큰으로 분류될 가능성이 높고, 증권거래법의 적용을 받게 된다. 오픈소스 프로젝트라도 법으로 요구되는 많은 정보를 공시해야 하며, 투자자를 보호하기 위해서 특정 거래소에서만 거래되어야 할 것이다.

이 ‘탈중앙화 정도’에 대한 정량적 내용은 아직 없지만, Blockchain Association에서 Hinman 가이드에 대한 꽤 자세한 기능적 분석을 도표로 정리하긴 했다. 물론, 이 내용은 계속 논의되면서 수정될 것이다.

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.

텀블벅 2018년 정리

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tumblbug 2018우리 투자사 텀블벅에서는 다양한 분야의 프로젝트가 후원되고 있다. 작년에는 보상형 크라우드펀딩 누적 후원금이 550억 원을 넘었고, 펀딩에 성공한 프로젝트가 9,000개가 넘었다. 이렇게 많은 프로젝트가 진행되다 보니, 어떤 트렌드가 유행했는지를 데이터를 통해서 어느 정도 객관적으로 분석해볼 수 있는데, 다음은 2018년도 텀블벅에서 가장 유행했던 10대 트렌드이다. 텀블벅이 대한민국 유행을 반영한다고 할 수는 없지만, 그래도 어느 정도의 방향성은 제시해 줄 수 있다고 난 생각한다. 텀블벅 2018년도 결산은 여기서 볼 수 있다.

1/ 북펀딩 – 687건이 출간 성공으로 이어졌다. 괄목할만한 프로젝트는 “죽고 싶지만 떡볶이는 먹고 싶어”인데, 백세희 작가는 이 책으로 서점가 에세이 열풍을 이끌며 독립출판 최대 성공 사례가 되었다
2/ 팬과함께 – 크라잉넛, 미미시스터즈 같은 유명 밴드의 컴백, 또는 인기 유투버 대도서관의 굿즈 판매 등이 대표적인 프로젝트였다
3/ 패션붐 – 1,394 건의 패션 펀딩이 성공으로 이어졌다. 옷, 신발 등의 프로젝트를 통해 대량생산에 도입하기 전에 시장의 반응을 살피는 동시에 고객을 사전 확보하는 좋은 플랫폼으로 텀블벅이 사용된다
4/ 셀프케어 – 소득 수준이 높아지면서 점점 ‘나’한테 투자하는 사회 트렌드를 잘 반영한다
5/ 지구생각 – 친환경, 업사이클링, 비건 등이 굉장히 hot 했던 이슈였고, 아마도 올해는 더욱더 커지지 않을까 생각된다
6/ 우리집막내 – 반려동물을 ‘키운다’에서 반려동물과 ‘같이 산다’로 인식의 전환이 빠르게 일어나는 트렌드를 잘 반영하듯이 다양한 프로젝트가 펀딩에 성공했다
7/ 밀레니얼 저널리즘 – ‘미투’와 같은 남들이 잘 말하지 않는 사회적 이슈를 공론화하려는 밀레니얼 창작자들의 프로젝트가 돋보였다
8/ 작은 영웅 – 우리 주변에서 볼 수 있는 평범하지만, 생활 속에서 발휘하는 용기로 감동을 주는 분들의 이야기가 많은 사랑을 받은 한 해였다
9/ 동네의 재발견 – 우리한테 익숙한 동네와 골목이 갖고 있는 오래된 이야기와 문화의 가치를 많은 창작자들이 선보였다
10/ 창작길잡이 – 누구나 창작에 도전해서 나만의 프로젝트를 진행할 수 있도록 도움 주는 가이드가 인기가 있었던 걸 보면, 앞으로는 1인 창작의 시대가 활짝 열릴 것이라는 트렌드가 보인다

나는 위의 10대 트렌드에 속하는 모든 프로젝트를 펀딩 하진 않았지만, 이 중 몇 개는 했다. 텀블벅 존재의 기반이 되는 철학은 “천 명의 진정한 팬만 있으면 모든 창작자들이 굶지 않고 창작 활동을 이어갈 수 있다”인데, 이 철학이 모든 프로젝트에 그대로 반영되는 거 같다. 다들 유행에 따라 모두 비슷한 것을 좋아하던 시대는 지고, 모두 나만의 창작자를 발굴하고 이들을 후원함으로써 나만의 프로젝트를 함께 만들어가는 시대가 왔다는 트렌드를 2018년의 텀블벅 프로젝트가 잘 반영하고 있다고 생각한다. 그리고 이런 트렌드는 앞으로 더욱더 가속화될 것이다.

<이미지 출처 = 텀블벅>

가격책정

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내가 만나는 많은 창업가들이 고민하는 것 중 하나가 바로 ‘가격’이다. 소프트웨어를 만들어서 무형의 자산을 판매하는 비즈니스나, 소비재를 만들어서 고객에게 직접 판매하는 비즈니스나 모두 비슷한 고민을 한다. 가격을 책정하는 다양한 방법이 있고, MBA 가면, 이 주제만 다루는 과목이 여러 개 있을 정도로 복잡하지만, 기본적인 정책은 바로 그 제품을 만들고 판매하는데 들어가는 비용보다 높게 가격을 책정하는 것이다. 이 차이가 클수록 더 많이 팔면 돈을 더 많이 벌 수 있다. 그런데, 그렇다고 판매 가격을 비용보다 무작정 높일 수 없는 이유는 바로 경쟁 때문이다. 유일하게 우리만 제공하고, 우리 아니면 절대로 만들지 못하는 제품을 판매한다면, 독점이기 때문에 가격을 마음대로 책정할 수 있지만, 우리 주변에 이런 비즈니스는 거의 없다. 올리브영 같은 가게에 가면 마스크팩 종류가 수십, 수백가지가 있는데, 대부분 가격은 1,000원 ~ 2,000원 이다. 비슷한 제품이기 때문에, 우리만 가격을 높이면 아무도 안 살 것이기 때문이다. 그래도 장 당 10,000원 하는 마스크팩도 시장에서는 볼 수 있는데, 굉장히 비싸고 탁월한 효과가 있는 재료를 사용하거나, SK-II와 같은 고급 화장품 회사에서 만들기 때문이다. 전자의 경우는 제품의 품질이 좋기 때문에 더 비싸게 판매하고, 후자의 경우는 브랜드파워로 더 비싸게 판매하는 경우다(좋은 브랜드가 좋은 재료를 사용하는 경우도 많다).

소프트웨어도 이와 크게 다르진 않을 거 같다. 마이크로소프트같이 독점적인 위치에 있으면, 솔직히 부르는 게 값이고, 특히 윈도우스나 오피스가 필요한 기업의 입장에서는 생산성을 더 높이기 위해서는 반드시 필요하기 때문에 값이 정말 터무니없이 비싸지만 않다면 구매를 할 수밖에 없다. 물론, 최근에 Windows 외의 다른 좋은 품질의 OS도 많이 등장했고, 오피스를 대체할만한 무료 사무용 소프트웨어도 많이 등장했다. 하지만, 그래도 마이크로소프트라는 브랜드 때문인지, 아직도 기업에서는 오피스를 많이 사용하고 있다. 나 같은 경우는 아직도 PC와 마이크로소프트 오피스 제품을 애용하는데, 나는 개인적으로 품질면에서도 아직 마이크로소프트가 월등하다고 생각하기 때문이다.

이제 갓 시작하는 스타트업은 브랜드는 없기 때문에, 우리가 판매하는 제품이 고객한테 얼만큼의 가치를 제공하는지를 기반으로 가격을 책정해야 한다고 생각한다. 그리고 우리와 비슷한 분야의 회사가 제공하는 비슷한 제품의 가격 또한 고려해야 한다. 만약 소프트웨어를 만드는 회사라면, 제조업보다 제조원가의 장점은 있기 때문에 – 소프트웨어는 한 카피 만드는거랑 백만 카피 만드는거랑 제조원가는 비슷하다. 요새는 웹으로 뿌리는 SaaS라서 더욱더 그렇다. 즉, 한계비용이 제로라는 장점이 존재한다 – 조금 더 가격을 하향 조정할 수 있는 여유가 있다. 그래서 내가 아는 대부분의 소프트웨어 스타트업은 복잡한 계산을 통해서 가격을 산정하기보단, 일단 우리와 비슷한 외국계와 국산 소프트웨어 회사의 가격 정책과 거의 같게 가거나, 이들보다 조금 더 저렴하게 책정하는 방법을 사용한다. 실은, 이 방법이 가장 쉽고, 판매할 때도 편하다. “우린 우리 경쟁사 A 사보다 더 저렴합니다”가 효과적인 전략이 될 수 있기 때문이다. 우리 투자사들도 이런 방법을 자주 사용한다.

뭐, 이렇게 하는 것도 좋지만, 나는 그래도 가격을 책정할 때 우리 소프트웨어가 고객한테 제공할 수 있는 가치를 원화로 한 번 산정해보는 연습을 해보면 좋다고 생각한다. 가령, 업무를 자동화해주는 B2B 소프트웨어 스타트업이라면, 우리 소프트웨어를 기업이 도입하면 일 년에 얼마 정도의 인건비를 절감할 수 있는지 계산해 보고, 이 비용을 12로 나눈 금액을 매달 기업에 과금해 볼 수 있다. 만약에 콜센터를 자동화 해주는 소프트웨어를 특정 기업이 사용해서, 콜센터 직원 수를 10명에서 5명으로 줄일 수 있고, 콜센터 직원 한 명의 연봉이 5,000만 원이라면, 우리 소프트웨어는 한 해에 2.5억 원의 인건비를 절감해준다. 매달 약 2,100만 원을 절감해줄 수 있고, 이 회사 사장님한테 우리 소프트웨어 월 사용료를 2,100만 원 과금할 수 있다.

실은 위의 시나리오는 좀 이상적이긴 하다. 미국이나 일본에서는 이런 논리가 통하겠지만, 아직 B2B 소프트웨어를 돈을 내고 사용한다는 개념이 제대로 정착되지 않은 한국 같은 곳에서는 1년에 2.5억 원 절감 효과가 명확해도, 이 정도 금액을 소프트웨어 사용료로 지급하는 건 말도 안 된다고 생각하는 사장님들이 훨씬 많기 때문이다. 그래도, 나는 기본적으로 이런 논리로 고객을 설득하고, 결국 좀 깎더라도 일단 이 금액에서 네고를 시작해야 한다고 생각한다. 한 달에 2,100만 원을 절감해주는 소프트웨어를 판매하면서, 월 20만 원을 과금하는 건 정말 멍청하고, 매출을 스스로 차 버리는 행위라고 생각한다.

물론, 말도 안 되게 낮은 가격으로 소프트웨어를 제공해도 회사는 망하지 않는다. 위에서 말 한대로 한계비용이 거의 제로이기 때문이다. 그리고 일단 가격을 낮게 책정해서 엄청나게 많은 기업을 고객으로 만들어서 규모의 비즈니스를 하겠다는 회사도 있다. 나도 이런 이야기를 많이 들었다. 하지만, 위에서 내가 말 한대로, 우리가 제공하는 소프트웨어가 고객에게 확실한 가치를 제공하고, 그 가치가 우리 경쟁사가 제공할 수 있는 가치보다 명확하게 월등한 고급 가치라면, 가격을 굳이 낮추지 않더라도 고객은 기꺼이 돈을 낼 것이다. 그리고 이렇게 제대로 된 가격을 받으면서 볼륨까지 만들 수 있다면, 우리는 정말 좋은 비즈니스를 만들 수 있을 것이다.

만약, 가격을 내리지 않으면, 고객이 구매하지 않는, 그런 소프트웨어를 만들고 있다면, 우리가 고객한테 제공하는 가치가 높지 않고, 우리 제품 가격 대비 그 가치가 낮기 때문일 것이다. 이렇다면 가격을 인하해야 하지만, 명확하게 정량화할 수 있는 가치가 존재한다면, 오히려 가격을 인상하는 것도 전략이라고 생각한다.

프라이머 14기 데모데이

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49599643_945902542418199_8963428233710141440_n나도 파트너로 활동하고 있는 프라이머 14기 데모데이가 내일 건설회관에서 열린다. 해마다 두 번씩 하는 이 행사에 이제 나도 익숙해질 때가 됐지만, 할 때마다 힘들고 항상 새롭다. 무엇보다도, 데모데이 할 때마다 설레고 흥분된다. VC들과 이야기해보면, 가끔 이젠 투자할만한 회사가 한국에는 없고 더는 새로운 비즈니스는 나오지 않을 것이라는 말을 하는 분이 있는데, 이분들이 프라이머 회사들을 보면 그런 말이 쏙 들어갈 것이다.

내일 발표하는 10개의 회사 중, 나는 3개 회사 대표님들과 3개월 이상 같이 밀접하게 일할 수 있는 기회가 있었다. 어떤 회사는 이미 제품도 있고, 고객도 있고, 매출도 있었지만, 어떤 회사는 아직도 제품을 개발 중이다. B2C 회사도 있고, B2B 회사도 있고, 국내 시장이 타겟인 회사도 있고 세계 시장이 타겟인 회사도 있다. 즉, 모두 다르기 때문에 비즈니스를 이렇게 해야 된다는 공식 같은 건 없다. 실은 나도 이 회사들과 같이 일을 시작할 때는 무척 고민이 많이 됐다. 이 분들이 1년 365일, 하루 24시간 고민하면서 만드는 비즈니스에 대해서 내가 뭘 안다고 이들을 ‘멘토링’ 할 수 있을지에 대한 걱정이다. 그래서 내가 이 회사들과 같이 일했던 3개월 동안, 이 3명의 창업가가 나한테도 배운 게 있지만, 실은 내가 이분들한테 배운 게 훨씬 더 많다. 오히려 나한테 아주 값진 시간이었다.

데모데이 발표를 위해서 총 3번의 리허설/연습을 하는데, 매번 리허설할 때마다 인간의 능력은 대단하다는 생각을 한다. 첫 번째 리허설 발표 연습하는걸 보면, 과연 이분들이 그 큰 무대 위에서 발표할 수 있을지에 대한 강한 의심이 들지만, 세 번째 리허설에서는 그 의심이 완전히 없어지고, 강한 자신감으로 바뀐다. 결국, 뭐든지 열심히 연습하고, 무조건 하면 된다.

데모데이 신청은 무료이며, 여기를 통해서 신청하면 된다. 많은 분들이 와서 즐거운 시간 보내면 좋겠다. 나는 분명히 즐길 것이다.

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