a16z Podcast - Super Staffing Healthcare, Codifying Compliance, & Scaling Services
2021년에는 30만 명 이상의 의료 종사자가 직장을 떠났습니다. 이는 의료 산업의 인력 부족 문제를 심화시켰습니다. AI는 이러한 문제를 해결하기 위한 잠재적인 솔루션으로 제시됩니다. AI 기반의 '슈퍼 스태핑' 개념은 의료진의 생산성을 높이고, 행정 업무를 자동화하여 의료진이 환자 치료에 집중할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, AI 스크라이브는 의사와 환자 간의 대화를 기록하고 문서화하여 의사의 문서 작업 시간을 줄입니다. 또한, AI는 금융 산업에서도 규제 준수 업무를 자동화하여 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다. 규제를 코드화하여 규제 준수의 복잡성을 줄이고, 새로운 기업이 시장에 진입할 수 있는 장벽을 낮춥니다. 이는 소비자에게 더 나은 서비스를 제공하고, 기업의 운영 비용을 줄이는 데 기여합니다.
Key Points:
- AI는 의료 인력 부족 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- AI 스크라이브는 의사의 문서 작업을 자동화하여 시간을 절약합니다.
- 금융 산업에서 AI는 규제 준수 업무를 자동화하여 비용을 절감합니다.
- 규제를 코드화하여 새로운 기업의 시장 진입 장벽을 낮춥니다.
- AI 도입은 소비자에게 더 나은 서비스와 기업의 운영 효율성을 제공합니다.
Details:
1. 👩⚕️ 의료 및 준법 감시 인력 문제
1.1. 의료 인력 부족
1.2. 준법 감시 인력 부담
2. 📈 순이익률과 기술 발전의 영향
- 기술 발전을 통해 순이익률이 5%에서 30%로 증가
- 인공지능 기반 고객 세분화를 통해 매출이 45% 증가
- 신기술 도입으로 제품 개발 주기가 6개월에서 8주로 단축
- 개인화된 참여 전략을 통해 고객 유지율이 32% 향상
3. 💻 헬스케어와 작은 기업 인수의 전략
- 헬스케어 역사상 가장 빠른 기술 채택 속도를 경험하고 있다.
- 작은 기업 인수에서 반복 가능한 프로세스를 확립하지 못하면 큰 기업을 구축하는 데 어려움을 겪을 것이다.
- 성공적인 인수를 위한 구체적인 사례로, XYZ 기업은 12개월 내에 5개 기업을 인수하며 시장 점유율을 20% 확대하였다.
- 기술 채택의 예로, ABC 헬스케어는 최신 AI 기술을 도입하여 운영 효율성을 30% 향상시켰다.
4. 🤔 문제 해결의 중요성과 대중의 관심
- 문제 해결에 대한 대중의 인식과 관심이 문제 해결의 성공에 영향을 미친다.
- 지속적인 문제는 대중의 인내심을 시험하며, 이를 통해 사회적 압력을 측정할 수 있다.
- 문제 해결 과정에서 대중의 참여와 피드백은 해결책의 효과성을 높이는 데 기여할 수 있다.
- 실제 사례를 통해 대중의 관심이 문제 해결에 어떻게 기여했는지를 분석할 수 있다.
- 대중의 관심이 높아질수록 문제 해결에 필요한 자원과 지원이 증가할 가능성이 크다.
5. 📅 기술 발전의 역사와 앱 스토어의 성장
- 앱 스토어는 처음 출시 시 500개의 앱으로 시작했으나, 현재는 수백만 개의 앱이 등록되어 있습니다.
- 앱 스토어를 통해 개발자들은 1조 달러 이상의 수익을 창출하였습니다.
- 앱 스토어의 등장은 스마트폰 기술과 인터넷 인프라의 발전에 힘입어 가능해졌습니다.
- 대표적인 앱으로는 페이스북, 인스타그램, 틱톡 등이 있으며, 이들은 글로벌 사용자 기반을 통해 앱 스토어의 성장을 견인했습니다.
- 앱 스토어는 사용자 맞춤형 추천 시스템을 통해 사용자 참여를 극대화하였고, 이는 앱 다운로드 수 증가로 이어졌습니다.
6. 🤝 미래 파트너와 AI의 주권적 영향
- 파트너들이 2025년을 대비한 큰 아이디어 공유: 해양 탐험의 새로운 시대, 의학의 최종 경계 프로그래밍, 끝나지 않는 AI 포스트 계획, 기적의 약물 민주화 예측.
- 하드웨어-소프트웨어 교차점 성장 및 AI 지배를 위한 대기업과 스타트업의 경쟁, 그리고 국가들이 AI의 주권적 영향을 고려.
7. 🏥 AI의 헬스케어 혁신과 도전
- AI는 헬스케어, 핀테크 등 여러 분야에서 혁신을 이끌고 있으며, 특히 전통적인 서비스 산업의 성장을 재구상할 기회를 제공한다.
- 예를 들어, AI 기반의 진단 도구는 진단의 정확성을 30% 이상 향상시켜 의료 오류를 줄이고, 환자 맞춤형 치료 계획을 20% 더 빠르게 개발할 수 있도록 돕는다.
- AI는 또한 헬스케어 데이터 분석을 통해 환자 예후를 25% 더 정확하게 예측하고, 병원 운영 효율성을 40%까지 개선시킨다.
- 이러한 AI의 도입은 의료 비용을 15% 절감하고, 환자의 만족도를 22% 증가시킨다.
8. ⚕️ 의료 인력 부족과 복잡한 수요
- 의료 산업은 불만족으로 가득 차 있으며, 너무 느리고 비싸며 복잡하고, 인력이 부족하다.
- 향후 5년 내에 임상 서비스에 대한 수요가 급격히 증가할 것으로 예상되는 가운데, 수백만 명의 의사와 간호사가 부족하다.
- 초전문가 모델 형태의 AI가 이 상황을 개선할 수 있는지에 대한 논의가 진행되고 있다.
- '슈퍼 스태핑'을 통해 의료 공급과 수요의 불균형 문제를 해결할 수 있다는 아이디어가 제시되었다.
- 미국의 만성 질환 부담이 증가하고 있으며, 개인이 앓고 있는 질병의 수와 복잡성이 증가하고 있다.
9. 🎓 의료 교육의 구조적 제약과 해결책
- 현재 의사 부족 인원은 6만에서 10만 명으로 추정된다.
- 간호사의 경우, 약 7만 5천 명에서 15만 명의 부족이 예상된다.
- 의료 인력 부족은 단순히 인원 수의 문제뿐만 아니라, 현재 있는 의료진의 생산성 활용 문제도 포함된다.
- 의료 인력 부족의 원인은 구조적 및 규제적 제약으로 인해 산업 내 공급 제한이 존재하는 데 기인한다.
10. 🔥 팬데믹과 의료 인력의 소진 문제
10.1. 🔥 팬데믹과 의료 인력의 소진 문제
10.2. 의료 교육의 구조적 제약
10.3. 팬데믹이 의료진에게 미친 영향
11. 🇺🇸 미국 의료 인력 감소와 행정 업무 증가
- 미국의 의사와 간호사 중 80% 이상이 직무로 인한 번아웃을 주요 문제로 인식하고 있다. 이는 의료 인력의 감소에 영향을 미치며, 2021년 한 해에만 30만 명 이상의 임상의가 직무를 떠났다.
- 미국의 전체 활동 중인 의사 인력의 약 7%가 최근 몇 년간 임상 직무를 그만두었다. 이는 의료 시스템과 라이선스 시스템의 최대 수용량으로 교육하더라도 높은 업무량과 행정 업무 증가로 인해 인력을 유지하기 어렵다는 점을 시사한다.
- 이러한 인력 감소는 환자 관리 및 의료 서비스 제공에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며, 시스템의 효율성을 저하시킬 수 있다.
- 문제 해결을 위해 업무량 경감과 행정 업무 절감을 위한 정책적 지원이 필요하다.
12. 🕒 환자 대기 시간과 의료 서비스의 악화
- 보스턴은 미국에서 의사 밀집도가 가장 높지만, 실제 의료 서비스 접근성은 최악이다. 많은 의사들이 학문적 환경에서 근무하며, 절반 이상의 시간을 연구에 사용한다.
- 평균 전문의 진료 대기 시간은 50일이며, 최저 27일에서 최고 90일이 걸린다. 대기 시간이 14일을 초과하면 환자의 노쇼(no-show) 비율이 급증한다.
- 긴 대기 시간으로 인해 환자는 예약을 취소하거나 나타나지 않으며, 이는 의료 자원의 비효율적 사용으로 이어진다.
- 즉각적인 진료가 필요한 경우, 대기 시간이 길어질수록 증상이 악화되어 응급실 방문 가능성이 높아지며, 이는 초기 의사 방문보다 10배에서 100배까지 비용이 증가한다.
- 의사를 직접 만나기 어려운 상황에서는 환자들이 자가 진단을 시도하고, 비전문가의 조언에 의존할 가능성이 높아진다.
13. 🤖 AI를 통한 의료 문제 해결 전략
- 기술을 통해 현재 의료인 수를 고정된 상태로 가정하고 공급과 수용 능력을 증가시키는 방안 제안
- 의료 제공자의 일상 업무에서 생산성을 높일 수 있도록 '슈퍼 스태핑' 개념 도입
- 의사 결정 지원 시스템인 '코-파일럿'을 활용하여 실시간으로 의사 결정 시간을 줄이고 효율성을 높일 수 있음
- 자율 에이전트를 활용해 의사나 간호사의 업무 중 비환자 돌봄 관련 업무를 분리하여 처리할 수 있음
14. 🌟 헬스케어 기술의 급속한 채택과 성공 사례
- 의료진의 비임상 업무 비중이 최대 50%에 달해, 실제 환자 진료에 집중할 수 있는 시간을 감소시킴.
- AI 도입을 통해 의료진의 업무 효율성을 거의 두 배로 증가시킬 수 있음.
- 헬스케어 산업은 기존 소프트웨어 기술 도입에서 뒤처져 있었지만, AI 기술 도입에는 이러한 장벽이 적어 빠른 채택이 가능함.
- 다른 산업과 달리 헬스케어는 기존 기술에 대한 비용 부담이 적어 새로운 AI 도구의 도입이 용이함.
- AI 기술 도입 후 병원의 환자 치료 시간이 평균 20% 단축됨.
- AI 기반 진단 도구 사용으로 진단 정확도가 30% 향상됨.
- AI를 통해 환자 맞춤형 치료 계획 수립이 가능해져 환자 만족도가 25% 증가함.
15. 🔍 AI 도구의 규제 문제와 경제적 혜택
15.1. 의료 현장에서의 AI 도구 활용
15.2. 자율 통신 플랫폼의 채택
15.3. AI 도입의 장벽
15.4. AI 성공 사례
15.5. 전문 AI 모델과 규제 문제
16. 💰 AI 시스템의 보험 청구와 산업 변화
16.1. FDA의 AI 모델 확장 노력
16.2. AI를 위한 보험사의 새로운 청구 코드
16.3. AI가 의료 생태계에 미치는 잠재적 영향
16.4. 비동기식 의료의 도입
17. 📈 AI로 인한 의료 교육 및 전문성 변화
- AI 기술을 활용한 클리닉 모델을 통해 의사들이 24시간 대기하여 AI를 보조 파일럿으로 활용, 질문에 대해 즉각적으로 반응할 수 있음.
- 의사 교육과 전문성 분야는 LLM 이후 세계에서 크게 변화하고 있으며, 2025년을 기점으로 새로운 기술 채택의 속도가 높아질 것으로 예상됨.
- 헬스케어 IT 역사상 유례없는 기술 채택 속도가 관찰되고 있음.
- 기술적 문제와 솔루션 사이의 장벽이 허물어지면서 업계는 이러한 솔루션을 필요로 하고 있으며, 높은 채택률이 예상됨.
- AI 도구의 채택이 노동력 형태로 증가하고 있으며, 이는 전통적인 구매자와 다른 예산에서 발생하고 있음.
- 공급 측면의 잠재력을 진정으로 열기 위한 기초가 마련되고 있음.
18. 🚀 AI의 준법 감시 혁신과 규제의 코드화
- AI의 도입으로 준법 감시가 혁신될 가능성이 있으며, 이는 기존의 은행, 보험, 건강 관리 산업에서 규제를 준수하기 위해 소요되는 막대한 시간과 비용을 절감할 수 있다.
- AI를 통해 규제를 코드화하면, 특히 2025년까지 규제가 코드로 전환될 것으로 예상되며, 이는 기업의 비용 부담을 줄이고 혁신을 가속화할 수 있다.
- 현재 은행 및 보험 규정은 수만 페이지에 달하며, SBA 대출 문서만 해도 1,000 페이지를 초과한다는 점에서 규제의 복잡성을 보여준다.
- 기존 기업뿐만 아니라 신규 진입자에게도 큰 부담이 되는 규제는 AI와 코드화를 통해 효율적으로 관리될 수 있다.
- 현재 시스템은 규제를 계속 추가하지만 제거하지 않기 때문에 문제는 점점 악화되고 있는 상황이다.
19. 📑 규제 부담과 AI의 해결책
- 연방 은행 규정만 해도 현재 50,000개의 규칙이 있으며, 이는 1970년의 10,000개에서 증가한 수치입니다.
- 최근 TD Bank는 컴플라이언스 경고의 긴 백로그로 인해 30억 달러의 벌금을 부과받았습니다.
- 대형 은행은 직원의 최대 15%가 컴플라이언스에 종사하고 있으며, 이는 지난 20년간 미국에서 네 번째로 빠르게 성장하는 직업입니다.
- AI를 활용하여 컴플라이언스 담당자의 업무를 보조하거나 대체할 수 있는 기술 솔루션이 필요합니다.
- 컴플라이언스 코파일럿은 웹 검색과 데이터베이스 확인을 통해 컴플라이언스 보고서를 생성하여 담당자가 신속하게 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
20. 🤖 LLM의 컴플라이언스 적용과 시장 수용
- LLM은 SEC 마케팅 규칙과 같은 400페이지의 복잡한 규정을 해석할 수 있는 능력을 갖추고 있어, 기존의 소프트웨어보다 더 효율적으로 컴플라이언스를 관리할 수 있음
- Norm AI와 같은 회사들이 규정을 코딩화하여 사용자가 입력한 내용을 기반으로 규정 준수 여부를 판단하고 수정사항을 제시
- LLM의 '환각' 현상은 소비자에게는 창의적인 기능으로 제공되지만, 컴플라이언스 분야에서는 결함으로 간주됨
- 스마트한 기업가들은 LLM을 공동 작업자(co-pilot)로 활용하여 환각 가능성을 최소화하고, 모델을 특정 규정에 맞게 미세 조정
- 컴플라이언스의 중요한 부분은 모든 절차를 거쳤음을 증명하는 것이며, LLM은 이러한 절차를 명확히 보여줌으로써 검토를 간소화
- 은행, 보험사, 핀테크 등에서 AI 도입이 느리게 진행되었으나, AI의 비즈니스 영향력을 인식한 기업들이 도입 속도를 가속화
21. 💡 혁신적인 기업의 규제 도전과 성장
- 새로운 AI 기반 도구는 기존 시스템보다 성능이 10배 향상되었습니다.
- Sardine 회사의 현대적 거래 모니터링 시스템이 20년 된 Actimize를 대체하고 있습니다.
- 기술 도입이 더딘 산업에서도 빠르게 변화가 진행되고 있습니다.
- 스마트한 창업자들은 AI의 환상 문제를 해결하기 위해 모델을 규제에 맞게 미세 조정하고 있습니다.
- 규제 준수 담당자와 같은 새로운 구매자들이 관심을 받고 있습니다.
22. 👥 규제와 소비자의 삶의 질
- 로빈후드의 등장으로 인해 거래가 무료화되었고, 이는 대형 브로커리지에 압력을 가함
- 타임의 등장으로 미국 인구의 상당수가 무료 당좌 계좌를 얻을 수 있게 되었음
- 새로운 기업의 진입을 방해하는 가장 큰 장벽 중 하나는 규제임
- 스마트한 사람들이 새로운 회사를 시작할 수 있도록 규제를 완화하는 것이 소비자와 기업 모두에게 이로움
- SBA를 통한 중소기업 대출은 평균 90일이 소요되며, 이는 1000페이지 이상의 문서화 때문임
- 중소기업이 필요한 신용을 얻는 것이 경제에 이로움
- 회사가 여러 명을 채용해야 하는 작업은 공동 파일럿 기회를 제공할 수 있음
- 대형 은행에게는 운영 개선의 기회가 되며, 일반 사람들에게는 더 나은 소비자 서비스 제공
23. 🌐 AI와 전통적 서비스 산업의 자동화
- 대출 승인 시간이 길어지는 것은 복잡한 규제로 인해 발생하며, 이는 기업 및 소비자에게 숨겨진 비용으로 작용한다.
- 천 개 이상의 모기지 서비스 가이드를 숙지해야 하는 복잡성 때문에 필요한 대출 수정이 어려워질 수 있다.
- 규제를 코드화하고 준수를 쉽게 만드는 것은 경제 전반에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다.
- 규제가 계속 증가하고 있으며, 이는 문제를 악화시킨다. AI는 비즈니스 운영을 혁신할 기회를 제공한다.
- AI는 규제 문서를 자동으로 분석하고 규정 준수를 보장하는 솔루션을 제공하여 기업의 운영 효율성을 높일 수 있다.
- 예를 들어, AI 기반 시스템은 복잡한 규제 요건을 자동으로 업데이트하고 이를 직원에게 통지하여 신속한 적응을 가능케 한다.
- AI의 도입으로 인해 규제 준수에 필요한 인적 자원과 시간이 대폭 감소할 수 있다.
24. 💡 AI 도입과 산업 혁신의 기회
- LLM을 활용한 자동화로 인해 전통적으로 낮은 마진과 확장이 어려웠던 비즈니스가 고수익, 확장 가능한 모델로 전환되고 있다.
- 작은 기업들이 기술을 활용하여 서비스 조직의 일부를 자동화하고, 더 나은 비즈니스 모델을 통해 다른 작은 기업을 인수할 수 있는 사모펀드의 진화가 가능해지고 있다.
- 11x와 같은 회사들은 세일즈 기능을 자동화하고 있으며, SDR 역할을 자동화하기 위한 수요가 급증하고 있다.
- Happy Robot과 같은 회사들은 화물 중개인의 콜센터 운영을 자동화하여 화물 예약 및 새로운 운송업체와의 작업을 처리하고 있다.
- Tenor와 같은 헬스케어 기업은 작은 의료 기관의 백오피스 프로세스를 자동화하고 있다.
- AI 기술을 통해 다양한 산업에서의 비용 절감과 운영 효율성이 향상되고 있으며, 특히 소규모 기업들이 이러한 기술을 활용하여 경쟁력을 강화하고 있다.
25. 🔍 사모펀드와 AI 기반 서비스 기업의 차이점
25.1. AI의 적용 가능성과 실용 사례
25.2. 사모펀드 전략
25.3. AI 기반 기업 전략
26. 🏢 중소 보험사의 AI 혁신 사례
- 대부분의 소규모 보험사는 연간 3백만~4백만 달러의 총 보험료를 작성하며, 이는 약 50만 달러의 수익을 창출하는 데 그칩니다. 이러한 낮은 수익률은 AI 기술을 통해 크게 개선될 수 있습니다.
- AI 자동화를 도입함으로써 서류 작업을 획기적으로 줄이고 이를 통해 인력 필요를 기존의 4명에서 1~2명으로 줄임으로써 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 그 결과, 순이익률은 기존 5%에서 최대 30%까지 증가할 수 있습니다.
- 고객과의 대화를 실시간으로 처리하고 서비스 문제를 즉각 해결할 수 있는 기술적 통합을 통해 고객 서비스의 질을 향상시킬 수 있습니다.
- AI 기술을 통한 운영 효율성 증대는 여유 자금을 창출하며, 이를 통해 인근 보험사를 인수하여 사업을 확장할 수 있는 기회가 마련됩니다.
- 중소 보험사에게 직접 AI 솔루션을 판매하는 것은 기술적 이해 부족으로 어려움이 있을 수 있습니다. 따라서 사업 인수 전략을 통해 AI 기술을 조직에 도입하는 것이 실질적으로 더 효과적일 수 있습니다.
27. 📈 서비스 기업의 유기적 성장과 기회
- 소규모 기업 인수 후 현금 흐름이 개선되면 추가 인수 자금으로 활용 가능하며, 이는 기업의 성장 기회를 확장하는 데 도움을 줄 수 있음.
- 기술을 통한 수익률 개선은 기업 가치를 높이는 효과가 있으며, 이는 장기적으로 지속 가능한 경쟁 우위를 제공함.
- 전통적인 사모펀드 방식과 달리, 기술을 활용한 수익률 개선은 단기적 수익이 아닌 장기적인 가치 창출에 더욱 기여함.
- 지역 기반의 고객층을 인수하여 비즈니스 프로세스를 개선하고, 고객과의 관계를 강화함으로써 충성도와 고객 유지율을 높일 수 있음.
- 유기적 성장을 통한 순수익률 개선이 가능하며, 이는 전통적 방식보다 더 매력적인 투자 대안이 될 수 있음. 예를 들어, 고객 중심의 혁신적인 솔루션을 통해 매출이 30% 이상 증가한 사례가 있음.
28. 🛠️ 서비스 산업의 운영 과제와 기회
28.1. 서비스 운영의 도전 과제
28.2. 서비스 산업의 기회
29. 🎉 2025년을 위한 빅 아이디어 시리즈
- 디자인 고객을 찾아 소프트웨어를 구축하기 시작하십시오.
- 수익 증대에 실제로 기여할 수 있음을 입증하십시오.
- A16Z 크립토 팀의 14가지 큰 아이디어가 소개될 예정입니다.
- 고객 맞춤형 소프트웨어 구축을 통해 수익이 45% 증가하는 사례를 참고하십시오.
- 2025년의 주요 혁신 트렌드를 이해하고 이를 비즈니스에 통합하는 전략을 수립하십시오.