기업 조직들은 귀하의 AI 제품을 거부하는 것이 아닙니다. 그들은 그것을 구매하는 위험을 거부하고 있으며, 대부분의 창업자들은 그것이 다가오는 것을 전혀 예상하지 못합니다.

<p>기업 조직이 귀사의 AI 제품을 거부하는 것이 아닙니다. 그들은 그것을 구매하는 위험을 거부하고, 대부분의 창업자는 그것을 예상하지 못합니다.</p>
<p>Kirsten Co</p>
<p>7분 읽기</p>
<p>기업 기술 거래는 종종 협상 마지막 단계에서 중단됩니다. 대규모 조직에 판매하는 파이프라인을 구축하는 창업자에게 이것은 가장 혼란스러운 부분 중 하나가 될 수 있습니다.</p>
<p>패턴은 익숙해 보입니다. 제품 시연이 잘 진행되고, 파일럿 프로그램이 유망한 결과를 보여주고, 내부 옹호자들이 솔루션에 대한 열정을 표현한 다음, 추진력이 사라집니다. 이메일이 줄어들고, 회의가 연기되고, 명확한 결정 없이 몇 주가 지나갑니다.</p>
<p>많은 스타트업 창업자는 지연이 가격, 조달 프로세스 또는 경쟁과 관련이 있다고 가정합니다. 현실적으로 기업 영업 실무자는 원인이 종종 완전히 다른 것이라고 말합니다.</p>
<p>기업 거래를 차단하는 사람은 종종 공급업체가 만난 적이 없는 사람입니다.</p>
<p>왜 그런지 이해하려면 기업 구매 결정이 실제로 어떻게 이루어지는지 더 자세히 살펴봐야 합니다.</p>
<p>단일 의사 결정자가 신화인 이유와 기업 기술 구매를 실제로 주도하는 것은 무엇입니까?</p>
<p>기업 기술 구매는 더 이상 단일 임원 의사 결정자에 의해 주도되지 않습니다. 대신 여러 부서와 중복된 책임을 포함하는 구조화된 프로세스로 진화했습니다.</p>
<p>Gartner의 연구에 따르면 기업 기술 구매에는 이제 조직 전체의 평균 11~15명의 이해 관계자가 참여합니다. 이러한 이해 관계자에는 일반적으로 IT 리더십, 재무팀, 법무 부서, 보안 전문가 및 운영 관리자가 포함됩니다.</p>
<p>각 그룹은 다른 이유로 참여합니다. IT팀은 기술적 타당성을 평가합니다. 보안팀은 위험 노출을 평가합니다. 재무 리더는 예산 할당 및 투자 수익에 중점을 둡니다. 법무팀은 규정 준수 및 계약 고려 사항을 검토합니다.</p>
<p>이러한 이해 관계자는 서로 다른 우선 순위를 가지고 있기 때문에 기업 구매는 단순한 구매 결정보다는 부서 간 조율이 필요한 위험 관리 프로세스와 더 같습니다.</p>
<p>이 구조는 기업 영업이 진행되는 방식에 큰 변화를 가져옵니다.</p>
<p>단일 구매자를 설득하는 대신 AI 스타트업 회사는 합의를 위해 노력하는 이해 관계자 그룹을 효과적으로 지원해야 합니다.</p>
<p>11개월 판매 주기와 누가 실제로 비용을 지불하는지에 대한 숨겨진 비용</p>
<p>기업 구매의 다중 이해 관계자 특성으로 인해 산업 전반에 걸쳐 의사 결정 시간이 연장되었습니다.</p>
<p>Gartner의 연구에 따르면 B2B 구매자의 93%가 기술 구매를 승인하기 전에 내부 비즈니스 사례가 필요하며, 종종 11~12개월 이상 지속되는 평가 주기를 초래합니다.</p>
<p>이 기간 동안 조직은 구현 가능성, 운영 위험 및 재정적 정당성에 대한 내부 논의를 진행합니다. 이러한 대화 중 많은 부분이 공급업체가 없는 상태에서 발생합니다.</p>
<p>그 결과, 기업 거래의 가장 중요한 부분은 종종 공급업체가 판매 프로세스가 거의 완료되었다고 생각한 후에 발생합니다.</p>
<p>제품이 강력한 성능을 입증했을 수 있습니다. 파일럿 프로그램이 기술을 검증했을 수 있습니다. 그러나 부서 간에 내부 합의가 형성될 때까지 거래는 진행될 수 없습니다.</p>
<p>기업 조직은 제품을 구매하지 않습니다. 그들은 내부 합의를 구매합니다.</p>
<p>창업자가 대기업에 판매할 때 접하는 가장 흔한 오해 중 하나는 구매 결정이 주로 제품 가치에 달려 있다고 가정하는 것입니다.</p>
<p>실제로 기업 조직은 제품 평가만으로 구매 결정을 내리는 경우가 거의 없습니다.</p>
<p>대신 내부 이해 관계자 간의 합의가 나타나면 구매가 진행됩니다.</p>
<p>재무팀은 명확한 재무 모델을 보고 싶어합니다. 보안팀은 시스템이 운영상의 취약점을 도입하지 않을 것이라는 확신을 얻고 싶어합니다. 운영팀은 구현이 기존 워크플로우를 방해하지 않을 것이라는 확신을 얻고 싶어합니다.</p>
<p>제품이 잘 받아들여지더라도 이러한 우려는 부서 간에 마찰을 일으킬 수 있으며, 이러한 관점이 일치할 때까지 조직은 구매를 진행할 수 없습니다.</p>
<p>이 역학 관계는 기업 영업이 종종 전통적인 제품 구매 결정보다는 내부 협상 프로세스와 유사하게 보이는 이유를 설명합니다.</p>
<p>기업 AI 거래가 성사되거나 실패하는 것을 결정하는 네 명의 사람들</p>
<p>기업 영업 실무자는 대부분의 대규모 구매 결정에 나타나는 네 가지 주요 역할을 자주 설명합니다.</p>
<p>옹호자</p>
<p>옹호자는 내부 옹호자로서 제품을 초기 지원하고 공급업체를 조직에 소개하는 역할을 합니다. 그들은 종종 제품과 직접 협력하고 제품이 제공할 수 있는 운영 가치를 이해합니다. 그들은 일반적으로 제품 시연을 조직하거나 파일럿 프로젝트를 시작하는 역할을 담당합니다.</p>
<p>옹호자는 프로세스를 시작하는 데 중요한 역할을 하지만 종종 지출 승인 또는 조직 변경을 의무화할 권한이 없습니다.</p>
<p>이것은 기업 영업에서 흔한 상황을 만듭니다. 제품에 가장 열정적인 사람이 구매를 최종적으로 승인하는 사람이 아닙니다.</p>
<p>경제적 구매자</p>
<p>경제적 구매자는 예산을 승인하고 자본을 할당하는 책임을 지는 사람입니다. 그들은 종종 부서장, 재무 임원 또는 선임 임원과 같은 고위 임원에게 있습니다.</p>
<p>대부분의 경우 경제적 구매자는 초기 제품 평가에 덜 관여하지만 구매 프로세스의 후반 단계에서 결정적인 역할을 합니다.</p>
<p>투자에 대한 재정적 근거가 명확하게 설명되지 않으면 제품의 성능이 아무리 뛰어나더라도 경제적 구매자는 구매를 지연하거나 거부할 수 있습니다.</p>
<p>기술 게이트키퍼</p>
<p>기술 게이트키퍼는 일반적으로 IT 인프라, 보안 또는 아키텍처 팀에서 온 사람으로, 제안된 시스템이 조직의 기존 기술 환경과 안전하게 통합될 수 있는지 평가하는 것이 주요 책임입니다.</p>
<p>이러한 팀은 데이터 보안, 통합 복잡성, 확장성 및 규정 준수 요구 사항과 같은 문제를 검토합니다.</p>
<p>AI 공급업체는 때때로 이러한 팀을 장애물로 인식하지만, 그들의 역할은 혁신을 차단하는 것이 아니라 운영 위험으로부터 조직을 보호하는 것입니다.</p>
<p>이러한 이해 관계자를 초기에 참여시키면 구매 프로세스 후반에 마찰을 크게 줄일 수 있습니다.</p>
<p>침묵하는 차단자</p>
<p>AI 공급업체가 식별하기 가장 어려운 이해 관계자 중 하나는 침묵하는 차단자입니다.</p>
<p>그들은 제품 시연이나 파일럿 논의에 직접 참여하지 않을 수 있지만 조직 내에서 우려를 제기하여 내부 의사 결정 회의에 영향을 미칠 수 있는 충분한 영향력을 가지고 있습니다.</p>
<p>예로는 비용에 대해 우려하는 재무 임원, 워크플로우 중단에 대해 우려하는 부서장 또는 평가 프로세스에서 제외되었다고 느끼는 선임 리더가 있을 수 있습니다.</p>
<p>AI 공급업체는 침묵하는 차단자와 거의 상호 작용하지 않기 때문에 그들의 이의는 거래가 완료 직전에만 나타나는 경우가 많습니다.</p>
<p>성공적인 AI 파일럿이 완료되면 마무리가 아닙니다. 더 긴 경주의 시작일 뿐입니다.</p>
<p>많은 AI 스타트업 회사는 성공적인 개념 증명(POC)을 완료하면 자연스럽게 전체 기업 배포로 이어질 것이라고 가정합니다.</p>
<p>실제로 파일럿은 종종 훨씬 더 긴 평가 프로세스의 첫 번째 단계에 불과합니다.</p>
<p>Gartner의 연구에 따르면 총 B2B 구매 시간의 약 17%만이 공급업체와의 직접적인 상호 작용을 포함합니다.</p>
<p>대부분의 의사 결정은 다양한 이해 관계자가 잠재적인 위험과 운영 영향을 분석하면서 내부적으로 발생합니다.</p>
<p>이 역학 관계는 인공 지능 배포에서 특히 두드러집니다.</p>
<p>산업 추정치에 따르면 인공 지능 개념 증명 프로젝트의 15%에서 20%만이 궁극적으로 프로덕션 환경에 도달합니다.</p>
<p>McKinsey &amp; Company의 컨설턴트는 이 현상을 "파일럿 심판"이라고 설명하며, 조직은 새로운 기술을 광범위하게 실험하지만 운영 규모로 구현하는 데 어려움을 겪습니다.</p>
<p>파일럿은 기술이 작동하는지 질문에 답합니다.</p>
<p>기업 리더십은 이 기술을 안전하게 운영할 수 있는지에 대한 다른 질문에 답해야 합니다.</p>
<p>기업 구매자가 AI 투자 승인 전에 평가하는 네 가지 위험 차원</p>
<p>인공 지능 도구의 빠른 채택은 기업 구매 결정을 더욱 재편했습니다.</p>
<p>전통적인 소프트웨어 시스템과 달리 AI 플랫폼은 확률적 출력을 생성하고 운영 결정을 내릴 수 있습니다. 이것은 조직에 대한 새로운 거버넌스 및 책임 문제를 야기합니다.</p>
<p>그 결과, 기업 구매자는 이제 AI 기술을 네 가지 핵심 차원에 걸쳐 평가하고 있습니다.</p>
<p>신뢰성</p>
<p>기업 시스템은 예측 가능한 성능을 우선시합니다.</p>
<p>일관되고 이해하기 쉬운 출력을 제공하는 시스템은 예외적인 경우에 더 높은 정확도를 제공하지만 예측할 수 없는 방식으로 작동하는 시스템보다 선호됩니다.</p>
<p>조직은 시스템이 규모에서 안정적으로 수행되는지, 예기치 않은 동작을 모니터링하거나 수정할 수 있는지 확인합니다.</p>
<p>책임성</p>
<p>AI 배포는 책임에 대한 질문을 제기합니다.</p>
<p>임원들은 AI가 생성한 출력이 비즈니스 결정을 내릴 때 누가 책임이 있는지 점점 더 묻고 있습니다. 조직은 시스템이 추적 가능성, 감독 및 감사 가능성을 제공하는지 확인해야 합니다.</p>
<p>PwC의 연구에 따르면 리더십 팀은 기업 전체에 AI를 확장할 때 거버넌스, 신뢰 및 위험 관리가 주요 과제라고 생각합니다.</p>
<p>운영적 봉쇄</p>
<p>기업은 배포를 확장하기 전에 AI 시스템을 안전하게 제어할 수 있는지 평가합니다.</p>
<p>여기에는 역할 기반 액세스 권한, 데이터 경계, 모니터링 시스템 및 단계별 롤아웃 프로세스 검토가 포함됩니다.</p>
<p>IBM Institute for Business Value의 연구에 따르면 규모로 AI를 성공적으로 배포하는 조직은 기술과 함께 거버넌스 및 위험 프레임워크를 일반적으로 구현합니다.</p>
<p>경제적 영향</p>
<p>마지막으로 기업 구매자는 대규모 배포를 승인하기 전에 명확한 재무 내러티브가 필요합니다.</p>
<p>측정 가능한 비용 절감, 생산성 향상 또는 새로운 수익 기회를 입증하는 AI 이니셔티브는 예산 승인을 받을 가능성이 훨씬 더 높습니다.</p>
<p>명확한 경제 모델이 없으면 많은 AI 이니셔티브가 실험 프로젝트로 남아 운영 시스템이 아닙니다.</p>
<p>공급업체가 없는 상태에서 기업 거래 결과를 결정하는 내부 대화</p>
<p>기업 영업의 특징 중 하나는 공급업체가 최종 결과를 결정하는 대부분의 대화에 참석하지 않는다는 것입니다.</p>
<p>재무팀, 기술 리더십 및 임원 간의 내부 논의는 제품 시연이 완료된 후에도 구매 결정을 형성하는 경우가 많습니다.</p>
<p>이러한 논의에서 공급업체의 내부 옹호자는 제품의 주요 옹호자가 됩니다.</p>
<p>문제, 제안된 솔루션 및 예상 재무 영향을 설명하는 짧은 내부 비즈니스 사례와 같은 간결한 자료를 옹호자에게 제공하면 다른 이해 관계자가 제기하는 우려 사항을 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.</p>
<p>기업 영업에서 가장 중요한 대화는 공급업체가 참석하지 않는 대화이기 때문입니다.</p>
<p>기업 계약을 획득하는 AI 회사와 파일럿 심판에 갇혀 있는 회사를 구분하는 것은 무엇입니까?</p>
<p>인공 지능이 실험에서 기업 인프라로 이동함에 따라 기업 기술 구매의 역학 관계가 더욱 복잡해지고 있습니다.</p>
<p>AI 플랫폼을 구축하는 AI 스타트업 회사의 경우 기업 거래를 획득하는 것은 제품 성능뿐만 아니라 위험, 거버넌스, 운영 영향 및 재무 가치에 대한 내부 조율을 돕는 데 달려 있습니다.</p>
<p>향후 몇 년 동안 기업 AI에서 성공하는 회사는 가장 발전된 모델을 가진 회사가 아니라 대규모 조직이 실제로 결정을 내리는 방식을 이해하는 회사가 될 것입니다.</p>
<p>Kirsten Co, MBA, MS는 K&amp;Company의 CEO이며, K&amp;Company는 AI 스타트업이 기업 고객을 확보하고 유지하도록 돕습니다. 그녀는 미국, 아시아 태평양 및 유럽 전역의 기술 회사에서 15년의 기업 영업, 사업 개발 및 운영 경험을 가지고 있으며 Insider Monkey에 기여하여 기업 AI 채택, 시장 출시 전략 및 투자자를 위해 주시할 만한 초기 단계 AI 회사에 대해 다룹니다.</p>