[The Revenue Leadership Podcast by TOPLINE with Kyle Norton]E41: Jessica Chiew o

📌 Canva의 GTM(Go-to-Market) 조직은 AI 전환을 어떻게 접근하고 있는가?
Canva는 중앙 집중식 AI 위원회(IT 조직 내 위치)가 IT, 엔지니어링, 보안/개인정보 보호팀 등으로 구성되어 있으며, 각 기능 부서가 원하는 AI 이니셔티브를 지원하고 실행할 수 있도록 권한과 자원을 부여하는 모델을 취하고 있습니다.
 
💡 AI 전환을 시작할 때 가장 먼저 고려해야 할 사항은 무엇인가?
가장 먼저 비즈니스의 가장 큰 장애물과 고충 지점, 즉 '수행해야 할 작업(jobs to be done)'에 집중하고, 그 다음으로 기존 벤더, 신규 벤더, 자체 구축 등 다양한 해결책을 고려하여 매핑하는 것이 권장됩니다.
 
Canva의 GTM 운영 및 전략 책임자인 Jessica Chiew와의 대화에서 AI 기반 GTM 조직 구축의 핵심 원칙을 배울 수 있습니다. 이 콘텐츠는 AI 전환에 대한 시장의 강렬한 관심과 불안감 속에서, 전통적인 SaaS 기업이 어디서부터 시작해야 할지에 대한 실질적인 로드맵을 제공합니다. 특히, 데이터 레이어의 중요성을 강조하며, 전용 AI 리드 역할을 신설하고 플랫폼 중심 접근 방식을 취하는 등, 실제 적용 가능한 프레임워크를 통해 AI 혁신을 성공적으로 이끄는 구체적인 인사이트를 얻을 수 있습니다.
 
E41: Canva의 Jessica Chiew와 함께하는 AI 기반 GTM 조직 구축 전략 타임라인 요약
본 요약은 Canva의 GTM 운영 및 전략 책임자인 Jessica Chiew와의 대화를 바탕으로, AI 전환 시기에 GTM 조직이 나아가야 할 방향과 실질적인 프레임워크를 시간 순서대로 정리한 것입니다.
 
https://youtu.be/wI3FzuZFC20

 
 

1. 대화의 배경 및 AI 전환에 대한 시장의 분위기

No fluff: No unnecessary, superficial, or overly promotional information. The request demands conciseness and concrete, relevant details.
 

1. 팟캐스트 소개 및 후원:
   1. Revenue Leadership Podcast는 매주 최고의 리더들과 전략 및 전술을 논의하는 프로그램이다.
   2. 이번 에피소드는 Pavlov의 후원으로 진행되었으며, Pavlov는 AI 에이전트를 통해 기존 고객으로부터의 수익 증대(가치 실현 시간 단축, 확장 촉진, 이탈 위험 관리)를 돕는 솔루션이다.

1. 게스트 소개:
   1. 오늘의 게스트는 Canva에서 GTM 운영 및 전략을 담당하는 Jessica Chiew이다.
   2. Canva는 현재 5,000명 규모의 조직으로, 30억 달러 이상의 매출과 2억 2천만 명의 월간 활성 사용자(MAU)를 보유하고 있다.
   3. Jessica Chiew는 이전 경력으로 Asana의 글로벌 수익 전략 및 분석 총괄, Spruths Health의 GM, McKinsey 컨설턴트를 역임했다.

1. AI 전환에 대한 시장의 인식:
   1. 현재 CRO 및 창업자들로부터 가장 많이 받는 질문 주제는 GTM AI 전환이다.
   2. 시장에는 AI 전환에 대한 강렬한 불안감, 긴급성, 관심이 존재하며, 전통적인 SaaS 기업들이 어디서부터 시작해야 할지에 대한 실질적인 원칙이 필요하다.

1. AI 시대의 Ops 리더의 역할:
   1. Jessica는 현재가 Ops 리더로서 가장 창의적이고 제품 소유자처럼 조직을 구축할 수 있는 첫 기회라고 느낀다.
      (sales op 조직은 보통 업무가 비슷한걸 반복하는데 AI도입하면서 처음으로 근 5-10년내 가장 창의적업무를 했다.)
   2. 2014~2015년 세일즈 인게이지먼트 붐 때와 유사했지만, 이번 AI 변혁은 그 규모와 기회 면에서 비교할 수 없을 정도로 크다.
   3. AI 덕분에 경력 중 가장 즐겁지만, 동시에 충분히 빠르게 움직이지 못하고 있다는 실존적 불안감도 공존한다.
   4. 지난 6개월 동안 벤더들의 혁신적인 움직임이 활발해지면서, 이전 3~4년간 벤더 대화에 소극적이었던 태도에서 벗어나 적극적으로 경청하고 있다.

1. 최신 AI 동향 파악 방식:
   1. Jessica는 매주 약 2건의 데모를 받으며, 더 작은 규모의 초기 단계 회사들과의 대화를 통해 시장의 동향을 파악하고 있다(데모 바이 프록시).
   2. 호스트(Kyle) 역시 계획은 있지만, 변화 속도가 너무 빨라 계속해서 맥을 짚고 있어야 한다고 공감한다.

finger on the pulse; Synonyms for "finger on the pulse" include informed, up-to-date, in the know, aware, and on the ball.

2. AI 전환을 위한 전략적 프레임워크 및 조직 구조

 
2.1. 대화의 구조 및 Canva의 AI 도입 배경

1. 대화의 4가지 주요 부분:
   1. AI 변혁을 시작할 전략적 프레임워크 제공.
   2. 사용 사례 우선순위 지정 및 스택 내 시작 지점 논의.
   3. 변화 관리(Change Management) 논의.
   4. 개인 생산성 논의 (시간이 허락할 경우).

1. Canva의 AI 네이티브 문화:
   1. Jessica는 Canva에 합류했을 때(약 2년 전) 이미 AI에 대한 기대감이 있었으나, 지난 6~9개월 동안 명확성이 더해졌다.
   2. Canva는 제품 개발 측면에서 AI 네이티브, AI 우선 기업이었으며, AI 기능 구축에 일찍부터 참여했다.
   3. 회사 문화 자체가 AI 우선이었으며, 1년 전부터 반기 성과 검토 시 "업무 흐름에서 AI를 어떻게 사용하고 있는가?"라는 질문이 창립자에 의해 추가되었다.
   4. GTM 조직 내 AI 도입 관심도는 회사 전반의 지원 여부에 따라 차이가 있다.

2.2. 지원이 부족한 조직에 대한 조언 및 전담 역할 신설

1. 회사 차원의 지원의 중요성:
   1. 회사 차원의 전폭적인 지원 없이는 AI가 중요하다는 것을 관철하기 어렵다.
   2. 기존 업무(Lights on)를 유지하면서도 AI 실험을 위해 모든 직원의 하루 중 10%를 할애하도록 요청하는 것은 현실적으로 매우 어렵다.
   3. Jessica의 핵심 학습은 AI 실험이 이제 업무의 일부(JD에 포함)임을 명확히 해야 한다는 것이다.

nitty-gritty: the most important aspects or practical details of a subject or situation. "let's get down to the nitty-gritty of finding a job"

 

1. 전담 AI 리드 역할의 필요성:
   1. Jessica는 6개월 전, 기존 업무를 하던 팀원에게 전담 AI 역할을 맡기는 것이 필요하다는 '아하 모멘트'를 경험했다.
   2. 전담 인력이 생기면서 업무 진행 속도가 눈에 띄게 빨라졌으며, LinkedIn에서도 이러한 전담 역할 신설 추세가 보인다.
   3. 이 역할의 명칭은 GTM AI 리드(Go-to-Market AI Lead)이다.
   4. 이 역할은 제품 관리자, 영업 워크플로우에 대한 깊은 이해, 그리고 교차 기능적인 기술 프로세스를 프로젝트 관리할 수 있는 조합이 필요하다.

2.3. 데이터 레이어의 중요성과 GTM AI 리드의 역할 분담

1. 데이터 레이어의 최우선 순위:
   1. 모든 AI 변혁에서 데이터 레이어가 가장 중요한 부분이다.
   2. Canva의 경우, 많은 작업이 데이터 Ops 내에 존재한다.
   3. 강력한 BizOps 및 데이터 VP 아래 데이터 과학자 및 엔지니어 팀이 AI의 기반이 되는 작업을 수행한다.
   4. GTM 엔지니어 역할 중 일부(예: Clayt 전문가, 워터폴 로직)는 데이터 팀에서 해결하고 있다.

1. GTM AI 리드의 구체적 역할:
   1. GTM AI 리드는 워크플로우 및 툴링 개선 방법을 찾고 문제를 해결하는 역할이다.
   2. 예시: 기존 툴이 없을 때 내부 앱을 코딩할지, 정교한 Clay 테이블을 만들지, 아니면 기존 툴(MCP 등)에 프롬프트 템플릿 라이브러리를 제공할지 결정한다.

1. 데이터 관리의 중앙 집중화:
   1. 데이터가 깨끗하고 중앙 집중화되어 일관된 접근 지점을 갖는 것이 AI 시대에는 필수적이다.
   2. Canva와 Asana 모두 중앙 집중식 데이터 팀을 운영하고 있다.

1. 데이터 엔지니어링 역할의 변화:
   1. Clay와 같은 벤더가 워터폴 기능을 '아웃 오브 더 박스'로 제공하면서, 데이터 엔지니어가 인프라 유지보수 대신 데이터 수준을 향상시키는 데 집중할 수 있게 되었다.
   2. 이제는 구조화된 필드만으로는 부족하며, 웹사이트를 분석하여 비즈니스 맥락에 맞는 산업 분류를 확인하는 등, 비즈니스 맥락 이해가 높은 프로파일이 필요하다.
   3. 이상적인 프로파일은 컴퓨터 과학 학위 후 컨설팅(McKinsey) 경험을 거쳐 기술 회사에서 일한 사람으로, 비즈니스 맥락과 기술 역량을 모두 갖춘 인재이다.

get in the weeds: overwhelmed with work. entangled in details. "To get in the weeds" means to be overwhelmed by a task or situation, often because you are bogged down in excessive details. 

3. AI 변혁의 추진 방식 및 시작점 결정

3.1. 변혁 추진 주체 및 접근 방식

1. Canva의 변혁 추진 모델:
   1. 변혁은 창립자와 리더십의 후원 및 설계 하에 진행된다.
   2. 중앙 집중식 AI 위원회가 IT 조직 내에 존재하며, 엔지니어, 보안/개인정보 보호팀 등 교차 기능 팀으로 구성되어 있다.
   3. 이 위원회는 각 기능(Function)이 원하는 AI 이니셔티브를 수행할 수 있도록 권한과 자원을 부여한다.
   4. 중앙 AI 위원회와 기능별 권한 부여의 조합 모델을 취하고 있다.
   5. GTM 조직은 일반적으로 이러한 변화에 가장 앞서 나가는 경향이 있다.

1. 사용 사례 우선순위 지정의 어려움:
   1. 수백 가지 사용 사례와 수많은 벤더가 존재하여 압도적일 수 있다.
   2. 초기 단계는 개인 기여자들의 GPT 프롬프트 해킹에서 시작되었다.
   3. 다음 단계는 기존 벤더 스택을 검토하는 것이었다.
   4. 최종적으로는 "우리 비즈니스의 가장 큰 차단 지점과 고충은 무엇인가?"라는 수행해야 할 작업(Jobs to be Done)에 집중하는 유기적인 공간에 도달했다.

1. 권장 접근 방식:
   1. 수행해야 할 작업(Bottlenecks)을 먼저 파악하고, 그 다음 기존 벤더, 신규 벤더, 자체 혁신, 또는 내부 구축 중 어디로 해결할지 매핑하는 것이 권장된다.
   2. Canva의 예시: 프로스펙팅 품질 및 초개인화가 격차로 인식되어 새로운 벤더를 도입하여 해결했다.

1. 데이터 기반 접근의 중요성 (Kyle의 의견):
   1. Kyle은 데이터부터 시작해야 한다고 조언한다.
   2. 시장, 계정, 연락처(특히 휴대폰 번호)에 대한 고품질 데이터가 없으면 다른 AI 작업(최적 고객 파악, 정확한 예측)이 작동하지 않는다.
   3. 1차 데이터(CRM 필드 정확성, 제품 데이터) 문제 해결이 선행되어야 초개인화의 연료가 확보된다.

1. 데이터 품질 확보를 위한 노력:
   1. Jessica는 PLG (Product-Led Growth) 배경 덕분에 1차 데이터 확보가 용이했지만, 대부분의 회사는 그렇지 않음을 인정한다.
   2. Canva는 CRM 자동 필드 채우기(CRM autofield) 프로젝트를 진행 중이며, Salesforce에 더 이상 필수로 지정된 필드를 추가하지 않겠다고 약속했다.
   3. 초기에는 Momentum 같은 벤더를 고려했으나, 가격과 3개월의 조달 프로세스 때문에 내부 구축(ML 엔지니어 활용)을 선택했다.
   4. AI 프로토타입 제작은 쉽지만, 실제 비즈니스에 맞게 튜닝하는 데는 9개월이 걸렸으며, 이 과정에서 벤더와 함께할지 여부를 고민하게 된다.

1. 벤더 파트너십에 대한 철학:
   1. 벤더를 선택할 때는 엔젤 투자를 하듯 팀과 비전, 문제 해결 철학이 일치하는지 확인해야 한다.
   2. 철학적으로 정렬되어야 12개월 후 더 나은 제품을 기대할 수 있다.
   3. Avara와 같은 세일즈 시뮬레이터의 초기 버전은 미흡했으나, 팀의 역량을 믿고 파트너링하여 결국 훌륭한 도구로 발전시켰다.
   4. 초기 파트너링은 도구가 훌륭해졌을 때 경쟁 우위를 확보하게 해준다.

1. 실행력(Execution)과 모트(Moat):
   1. 실행력이 유일하게 지속 가능한 모트(경쟁 우위)이다. Execution is the only moat. It's the only durable moat and advantage you have against your competitors.
   2. 모든 것이 상품화될 것이라 가정하고, 경쟁사보다 빠르게 움직이는 것이 중요하다

 
 

4. 빌드 vs. 바이(Build vs. Buy) 및 표면(Surface) 통합 전략

인하우스 할지 벤더 쓸지 결정하는 프레임워크에 대한 질문
 
4.1. 빌드 대 바이 결정 프레임워크

1. 벤더 선택 시 고려 사항:
   1. 벤더 선택은 엔젤 투자처럼 팀과 비전에 베팅하는 것과 같다.
   2. Jessica는 포인트 솔루션(Point Solution)에 대해 다소 회의적이 되었으며, 플랫폼 중심 접근 방식을 선호한다.
   3. Relevance AI와 같은 플랫폼은 여러 워크플로우를 한 곳에서 구축할 수 있어, 벤더 온보딩에 드는 시간을 고려할 때 유연성이 높다.

1. 내부 구축(Build)을 고려하는 경우:
   1. 기초적인 투자(Foundational Investments)가 필요한 경우.
   2. CRM 자동 업데이트와 같이 수많은 사용 사례에 영향을 미치고 장기적인 새 데이터 소스가 될 수 있는 영역은 소유하고 통제하는 것이 낫다.
   3. 영향력(Impact)이 크고 기초적인 AI 자산이 되는 경우, 구축에 기울 수 있다.
   4. 다만, Canva와 같이 엔지니어링 자원이 풍부한 경우에 해당하며, 초기 단계 회사라면 속도(Velocity)를 위해 벤더를 사용하는 것이 낫다.

1. 표면(Surface) 최소화의 중요성:
   1. AI 고객 지원 봇, AI SDR, 내부 지식 모델(Guru) 등 여러 지식이 생성되지만, 새로운 표면(Surfaces)을 만드는 것은 최소화해야 한다.
   2. 새로운 표면은 영업 담당자의 집중력을 저해하며, 이미 이메일, Slack, Salesforce, SalesLoft, Gong 등 너무 많은 곳에 노출되어 있다.

 
 
4.2. 워크플로우 전문가를 통한 실험 관리

1. GTM AI 리드와 워크플로우 전문가의 협업:
   1. Canva는 GTM AI 리드와 워크플로우 전문가를 짝지어 고속 실험과 현장 단순화 사이의 균형을 맞춘다.
   2. 워크플로우 전문가는 AE, XDR, CS 등 각 기능에 배정되어 프로그램 및 플레이북 실행을 책임지며, 해당 역할의 '하루 일과'에 대한 명확한 관점을 가진다.

1. 실험과 단순화의 균형:
   1. 속도(Velocity)를 위해 빠르게 테스트하고 반복하지만, 현장에 통제되지 않은 환경을 만들지 않아야 한다.
   2. 워크플로우 전문가들은 게이트키퍼 역할을 하며, 신규 AE 채용 시 핵심 업무(프로스펙팅, 딜 관리)를 어떤 툴에서 수행할지 명확히 한다.
   3. 목표는 현장 담당자가 최소한의 표면 영역으로 업무를 수행하도록 하는 것이다.

1. 실험 진행 방식:
   1. 아직 공식적인 필드 자문 위원회는 없으나, 롤아웃하는 모든 워크플로우는 소수의 담당자(2~4명)를 대상으로 테스트하고 피드백을 받아야 한다.

1. 표면 통합을 위한 처방적 접근:
   1. 여러 툴이 동일한 기능을 제공하더라도, 어디서 해야 할지 명확하게 처방해야 한다.
   2. 예시: 계정 조사는 특정 툴에서만 수행하도록 지정하는데, 이는 해당 툴에 Salesloft 연결 및 회사 내부 자료 접근 권한 등 투자를 했기 때문이다.
   3. "여기서 하라, 저기서 하지 말라"고 명확히 지시하는 것이 중요하다. prescriptive

1. 창의적인 상위 10%와 대다수 담당자:
   1. 상위 10%의 창의적인 담당자들은 자신만의 혁신을 할 수 있도록 지원해야 하지만, 대다수 담당자에게는 명확한 지침이 필요하다.

 
 

5. 반복적 개선과 큰 베팅의 균형 및 리더의 역할

 
5.1. 개선의 우선순위 및 목표 변화

1. 반복적 개선 vs. 큰 베팅:
   1. 고객/프로스펙트와 접촉하는 모든 것은 매우 반복적으로, 높은 품질 기준으로 수행되어야 한다.
   2. 내부 전용(Behind the scenes) 작업(예: 정체된 딜에 대한 관리자 알림)은 낮은 충실도로 즉시 출시하고 개선할 수 있다.
   3. 현재 대부분의 사용 사례는 인간의 워크플로우를 보강하여 효율성을 높이는 단계이며, 역할 변환 단계까지는 이르지 못했다.

1. 효율성에서 경험의 질로의 변화:
   1. 초기에는 세일즈 관리(Sales Admin) 시간 절약이 주된 목표였다.
   2. 하지만 이제는 단순히 클릭 수를 줄이는 것을 넘어, 더 나은 경험, 더 높은 품질의 경험을 제공하는 것이 목표로 바뀌었다.
   3. 이제는 경쟁사보다 효율적일 뿐만 아니라, 훨씬 더 나은 인간적 상호작용을 제공하여 차별화할 수 있다.

 
 
5.2. 리더의 툴 사용 및 현장 이해의 중요성

1. 리더가 툴에 직접 참여해야 하는 이유:
   1. AI가 워크플로우를 변혁하고 있으므로, 리더가 현재 워크플로우의 현실을 이해하지 못하면 효율성 개선 지점을 파악하기 어렵다.
   2. 현장 담당자는 일상 업무로 인해 실험할 시간이 부족하므로, 리더가 더 넓은 맥락을 가지고 접근해야 한다.

conversant: familiar with or knowledgeable about something. "many ladies are conversant with the merits of drill-eyed needles" I'm not conversant with the rules of chess.

1. 참여 수준:
   1. CRO 수준까지는 필수는 아닐 수 있으나, 프론트라인 관리자 이상은 현재 워크플로우의 고충을 이해하기 위해 직접 참여해야 한다.
   2. Jessica는 팀원들에게 역량 구축을 기대하며, 성과 검토 시 AI를 사용하지 않는다면 실망할 것이라고 명확히 했다.
   3. 관리자는 AI에 능숙해야 스스로 효율성을 높일 수 있으며, 중앙 노력은 주로 영업 담당자 효율화에 초점을 맞추지만, 관리자들의 효율화 기회도 포착하여 표준화할 계획이다.

1. 중간 관리자의 역할 변화에 대한 예측 (Hot Take):
   1. AI가 업무 정리(Organizing the work)를 할 수 있게 되면서, 단순히 정보를 위아래로 전달하고 재포장하는 중간 관리자의 역할은 근본적으로 변화하거나 사라질 수 있다.
   2. ChatGPT조차도 기본적인 정보 재포장 및 요약은 이미 수행할 수 있다.

1. AI를 활용한 업무 효율화 예시:
   1. Canva는 MBR(월간 비즈니스 검토)을 위해 주간 업데이트 정보를 재포장하는 워크플로우를 구축했다.
   2. 호스트는 팟캐스트 요약 뉴스레터 작성에 3~4시간 걸리던 작업을 Claude를 사용하여 25분으로 단축했다

 
 
 
 

6. AI 실험의 현실과 인내심, 그리고 우선순위 재정립

6.1. AI 실험의 현실과 인내심

1. 마법이 아닌 반복 작업:
   1. LinkedIn에서는 모든 것이 마법처럼 보이지만, 실제로는 출력물을 확인하고, 프롬프트를 수정하고, 다시 시도하는 반복 작업이 필요하다.
   2. 이 과정을 위해 인내심과 팅커링(Tinkering)에 대한 관심이 필요하다.

 
tinkering: attempt to repair or improve something in a casual or desultory way. "he spent hours tinkering with the car"

desultory : lacking a plan, purpose, or enthusiasm.

 

1. 규모의 제약:
   1. Canva와 같은 대규모 조직은 민첩한 소규모 회사보다 프로세스와 제약 사항을 준수해야 하므로 속도가 느릴 수 있다.
   2. Clay와 같은 파트너와 협력할 때도, 단순 사용 사례는 쉽지만 비즈니스에 필요한 수준으로 튜닝하는 데는 몇 달이 걸린다.

6.2. 사용 사례 우선순위 결정 과정

1. 우선순위 결정의 3가지 요소:
   1. 병목 현상(Bottlenecks)에 대한 리더십의 직관.
   2. 변혁적 베팅(Transformative Bets): 미래에 대한 호기심을 자극하는 영역.
   3. 현장 세부 사항 파악: 영업 담당자 인터뷰, Salesforce 활동 피드 상세 검토 등 노동 집약적인 과정을 통해 얻은 통찰.

1. 현장 밀착의 중요성:
   1. Kyle 역시 라이드 얼롱(Ride along)과 세부 사항 파악의 중요성에 강력히 동의한다.
   2. BDR 디렉터나 HRBP/리크루터가 직접 전화를 걸거나 업무를 수행하는 것은 플레이북에서 벗어나는 이유를 이해하는 데 필수적이다. (?? HRBP나 리크루터가 직접 day-to-day of the job을 알기 위해 있어보는것은 그들의 일을 하는 데에 도움이 된다. 굿 아이디어다.) 
   3. 세부 사항에 가깝지 않으면, 현장과 동떨어진 의사결정을 내리게 된다. 

리더는 lead from the front 해야함. 

7. 변화 관리 및 리더의 시간 관리

 
7.1. 변화 관리를 통한 직원들의 흥분 유도

1. 저항 관리 및 긍정적 경험:
   1. Canva는 회사 문화상 저항이 적은 편이지만, 일반적으로는 '기쁨의 순간(Moments of Delight)'을 제공하는 것이 중요하다.
   2. AI 툴을 사용해보고 자신의 가치(Pay Grade) 최고 수준에서 일할 수 있다는 느낌, 엄청난 레버리지를 느낄 때 위협이 아닌 흥분으로 바뀐다.

1. 여정으로의 참여 유도:
   1. BDR 리더와 같은 전문가를 여정에 참여시켜 역할 재편의 기회로 삼게 한다.
   2. 판매 및 고객 지원의 인간적 요소는 사라지지 않으며, 효율성과 효과성을 높이는 것이 목표이다.

1. 자동화의 목표:
   1. 자동화는 가장 낮은 가치 활동을 제거하는 것이 목표이며, 고객에게 마케팅 론칭 계획과 같은 더 높은 가치 활동을 할 시간을 주기 위함이다.
   2. 소프트웨어 엔지니어링에서 낮은 수준의 작업이 중요도를 잃고 시니어 엔지니어가 아키텍트처럼 되는 것처럼, 모든 사람이 오늘날보다 더 영향력 있는 일을 할 수 있는 경로가 있다.
   3. BDR이 리드 리서치를 하는 것은 비효율적이며, BDR은 회사, 산업 트렌드, 개인적 연결에 대한 전문가가 되어야 한다

 
 
7.2. 리더의 시간 우선순위 지정

1. 리더의 시간 투자:
   1. Jessica는 이 공간(AI)에 더 많은 시간을 투자하고, 다른 사람들의 활동을 이해하며, 벤더와 도구를 탐색하고, 섀도잉 및 구축/반복에 시간을 쓰려 한다.
   2. 레버리지를 얻기 위해 팀에 위임하고, 주간/월간/분기별 정규 일정을 줄여 일주일에 이 분야에 2일을 할애하는 것을 목표로 한다.

1. 시간 확보 방법:
   1. Kyle은 AI를 활용하여 레버리지를 얻는 것이 유일한 방법이며, 저가치 업무를 의제에서 제거해야 한다고 답한다.
   2. 유능한 팀에 위임하고, AI 유무와 관계없이 반복 가능한 워크플로우를 구축하여 규모를 확보한다.
   3. Kyle은 둠 스크롤링(Doom scrolling) 시간을 트위터 AI 시간으로 대체했으며, 매일 1시간씩 AI 관련 스레드를 탐색한다. (몇년 전에 주1시간 하던 트위터를 요즘은 하루 1시간 하게 되었는데 이젠 AI 쓰레드를 보는 시간으로 활용함.)
   4. 동종 업계 리더들과의 대화(데모 스크린샷이 아닌 실제 구현 방법)를 통해 아이디어를 얻는다.

1. Clay Sculpt 컨퍼런스 언급:
   1. Jessica는 9월 Clay Sculpt 컨퍼런스에서 발표할 예정이며, Kyle도 참석할 계획이다

 
 

8. 래피드 파이어 질문 및 결론

8.1. GTM Ops 리더십과 경력 교훈

1. 훌륭한 GTM Ops 리더의 자질:
   1. 기능적 리더십(Functional Leadership): 해당 업무에 대한 깊은 숙련도. 여러가지 컨텍스트에서 해보고 등. 
   2. 비즈니스 리더십(Business Leadership): 공예(Craft)에 대한 패턴 인식은 덜 강해도 되지만, 광범위한 비즈니스 맥락을 이해하고 제1원칙(First Principles)으로 문제를 해결할 수 있어야 한다.
   3. 비즈니스 리더는 기능적 리더들을 주변에 두어 운영의 복잡성에서 벗어나 더 큰 접근 방식을 취할 수 있다.

1. 경력에서 배운 가장 어려운 교훈:
   1. 빠르게 성장하는 조직에서는 업무가 6개월마다 바뀐다.
   2. 리더는 6개월마다 다음 단계의 회사 규모에 자신이 필요한지, 그리고 그 새로운 스프린트에 다시 참여할 준비가 되었는지 정직하게 자문해야 한다.
   3. 고성장 환경에서는 쉴 틈이 없으며, 한 단계를 성공하면 바로 다음 단계로 나아가게 된다.

 
 
8.2. 최근 읽은 것과 AI 팔로우 대상

1. 최근 가장 유익했던 정보:
   1. 책보다는 LinkedIn/Twitter 피드에서 최신 아이디어를 얻고 있다.
   2. 이 분야에 대한 책은 아직 많이 나오지 않았기 때문이다.

1. 최고의 AI 팔로우 대상:
   1. 때로는 벤더들(Clay, Momentum, Cursor 등)이 흥미로운 혁신을 보여준다.
   2. 벤더들은 익명화된 방식으로 혁신을 보여줄 수 있어, 가능성의 경계를 파악하는 데 도움이 된다.
   3. Clay는 다른 회사들보다 훨씬 앞서 나가고 있으며, 벤더와 파트너십을 통해 더 흥미로운 것을 공동으로 만들어가고 있다

 
 
 
8.3. 마무리 인사

1. 마무리:
   1. Jessica는 대화가 기대 이상이었다며 감사를 표했다.
   2. 청취자들은 9월 Sculpt 컨퍼런스에서 Jessica를 만날 수 있다. Clay 관련 강연? 
   3. 호스트는 청취자들에게 구독, 리뷰, 공유를 요청하며 다음 주 대화를 예고했다.