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스터디에서 AI 스타트업 분석 후 투자 가설 수립 경험 중심으로 푸는 결
투자 분석 스터디에서 AI 스타트업을 대상으로 간이 투자 메모를 작성해본 경험이 있습니다. 담당했던 기업은 제조 현장에 컴퓨터 비전을 적용하는 스타트업이었는데, 기술보다 고객이 이 솔루션 없이 지금 어떤 방식으로 문제를 해결하고 있는가를 먼저 파악하는 데 집중했습니다. 직접 대체재를 찾아보니 현장 인력에 의존하는 육안 검수가 대부분이었고, 이게 AI 솔루션으로 대체됐을 때의 비용 절감을 수치로 추산해봤습니다. 어려웠던 부분은 기술 완성도를 어떻게 판단하느냐였습니다. 논문 인용 수나 파라미터 크기 같은 지표가 실제 산업 적용 성능과 다른 경우가 있어서, 고객사 레퍼런스와 파일럿 결과를 더 중요하게 봤습니다. 스터디에서 팀원들과 논리를 검토하는 과정에서, 가정이 달라지면 투자 논리 전체가 흔들린다는 걸 배웠습니다. 그 경험 이후 가정을 명시적으로 적는 습관이 생겼습니다.
이 결의 특징
기술보다 고객이 지금 어떤 방식으로 문제를 해결하는지를 먼저 파악하고, 대체재인 육안 검수 비용을 수치로 추산한 접근이 구체적으로 담긴 흔적이 있습니다.
이 결이 통하는 자리
기술 지표 대신 고객사 레퍼런스와 파일럿 결과를 더 중요하게 본 판단 기준이 살아 있을 때 통합니다. 가정이 달라지면 논리 전체가 흔들린다는 인식이 보이면 분석의 신중함이 읽히는 자리가 됩니다.