제품-시장 적합성까지의 5년 사막과 53억 달러 가치평가 | Abridge 창업자 Shiv Rao
- Aisha Washington
- 1시간 전
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Abridge는 현재 53억 달러의 가치를 인정받으며 버티컬 AI의 선도 기업으로 널리 평가받고 있습니다. 하지만 그에 이르는 길에는 스타트업의 미래를 안정적으로 느끼게 해주는 종류의 제품-시장 적합성 없이 보낸 약 5년이 포함되어 있었습니다. 이 대화에서 창업자 Shiv Rao는 그 불확실한 시기를 회사를 지탱하게 한 것이 무엇이었는지, 그리고 의료와 인공지능이 회사를 둘러싸고 변화하면서 전략이 어떻게 진화했는지를 설명합니다.
핵심 교훈은 단순히 버티는 것이 아닙니다. Rao는 오래 지속될 통찰에 대한 헌신과 하나의 제품, 고객 세그먼트 또는 비즈니스 모델에 집착하는 것을 구분합니다. Abridge는 임상의와 환자 사이의 대화에 문서화, 워크플로, 그리고 궁극적으로 더 광범위한 의료 경제를 개선할 수 있는 매우 가치 있는 신호가 담겨 있다는 확신을 유지하면서도 접근 방식을 반복적으로 바꿨습니다.
회사를 바꾸면서도 논제는 지키기
Abridge는 2018년에 분명한 전제에서 출발했습니다. 의료는 근본적으로 대화를 중심으로 조직되어 있다는 것입니다. 환자와 임상의 사이의 교류는 증상, 결정, 우려, 계획이 의료 이야기의 일부가 되는 곳입니다. 그 교류를 정확하고 안전하며 유용하게 포착할 수 있다면, 완전히 새로운 의료 인프라 계층을 뒷받침할 수 있습니다.
Rao는 주변 전략이 바뀌더라도 그 전제만큼은 타협할 수 없었다고 말합니다. 팀은 제품, 시장 진입 경로, 수익 모델을 바꿀 의지가 있었습니다. 그러나 임상 대화가 더 나은 의료 워크플로의 기반이 될 수 있다는 믿음을 버릴 의지는 없었습니다.
이 구분은 중요합니다. 인내심만으로는 나쁜 아이디어를 계속 유지하게 될 수도 있기 때문입니다. Rao가 말하는 회복탄력성은 창업자에게 어떤 믿음이 근본적인 것이고 어떤 결정이 단지 현재의 구현 방식인지를 묻게 합니다. 창업자는 문제에 깊이 헌신하면서도, 성공하지 못한 제품을 종료하고 다시 시작할 준비가 되어 있을 수 있습니다.
Abridge는 정확한 시점을 예측하기 어려웠던 기술 및 시장 변화의 혜택도 받았습니다. 트랜스포머 기반 시스템, 대규모 언어 모델, 팬데믹 시기의 혼란, 심각한 임상의 번아웃은 시간이 지나면서 원래의 비전을 더 실현 가능하고 시급한 것으로 만들었습니다. 일찍 시작한 덕분에 회사는 배울 시간을 얻었지만, 시장이 따라올 때까지 살아남아야 한다는 의미이기도 했습니다.
소비자 앱에서 엔터프라이즈 의료로
Abridge는 처음에 환자가 진료 방문 중의 정보를 녹음하고 보관할 수 있게 해주는 소비자 제품을 개발했습니다. 돌이켜보면 Rao는 그 시기의 일부를 비판적으로 바라봅니다. 팬데믹 기간에 회사가 소비자 직접 판매 애플리케이션을 밀어붙이기보다 연구, 모델 개발, 실행 가능한 비즈니스 아키텍처에 집중했다면 더 많은 것을 얻었을 수도 있다고 그는 생각합니다.
소비자 경로는 어려운 전환도 초래했습니다. 의료 기관은 민감한 정보를 맡길 수 있는 공급업체를 신뢰해야 하며, 개인 사용자를 중심으로 설계된 회사가 자동으로 엔터프라이즈 신뢰성을 갖게 되는 것은 아닙니다. Abridge는 결국 임상의와 의료 시스템을 대상으로 전환했고, 민감한 데이터를 둘러싼 불편한 인센티브를 만들 수 있었던 비즈니스 모델도 재검토했습니다.
그러나 초기의 환자 중심 접근이 헛된 것은 아니었습니다. 이는 사람들이 자신의 의료 이야기에서 주도권을 갖는 것의 중요성을 강화했습니다. Rao는 Abridge가 이제 더 강한 위치에서 환자 대면 기회로 돌아가고 있으며, 임상의와 환자를 분리된 시장으로 취급하는 대신 AI를 사용해 임상 진료 과정의 양측을 돕고 있다고 말합니다.
이 역사는 회사의 더 넓은 운영 원칙을 보여줍니다. 전략적 후퇴가 반드시 원래의 사명을 무효화할 필요는 없습니다. 때로 스타트업은 한 경로를 떠나 다른 곳에서 필요한 역량을 구축한 뒤, 더 신뢰할 수 있는 제품으로 나중에 돌아와야 합니다.
의료는 시장들의 집합이다
Abridge의 중요한 시장 진입 교훈 중 하나는 “의료”가 유용한 고객 범주로 기능하기에는 너무 넓다는 것이었습니다. 독립 개원의, 대학 의료센터, 대규모 통합 의료 제공 네트워크는 서로 다른 제약과 구매 프로세스 아래에서 운영됩니다.
임상 업무를 재편하려는 야심을 가진 회사에게는 대규모 의료 제공 조직에 도달하는 일이 특히 중요해졌습니다. 이러한 시스템에는 상당한 수의 임상의, 워크플로, 데이터 관계가 집중되어 있습니다. 이들에게 판매하는 일은 더 낮은 시장에 머무르는 것보다 느리고 까다롭지만, 폭넓은 영향을 만들기 위해 필요한 규모도 제공합니다.
Abridge는 거의 보편적인 업무인 임상 문서화로 진입했습니다. 의사들은 기록을 작성하고, 처방을 입력하며, 진단을 선택하고, 청구 관련 업무를 완료하는 데 상당한 시간을 씁니다. 그 부담의 일부를 자동화하면 기관 전체가 운영 모델을 다시 설계하도록 요구하지 않고도 즉각적인 이점을 제공할 수 있습니다.
Rao는 문서화가 고립된 행정 산출물이 아니라고 강조합니다. 미국 의료 시스템에서 문서화된 진료는 보상 지급을 좌우합니다. 따라서 임상 기록은 의사의 워크플로를 최고 의료 정보 책임자, CIO, CFO의 우선순위와 연결할 수 있습니다. Abridge는 문서화 아키텍처를 의도적으로 설계함으로써 임상의 부담을 덜어주는 데서 엔터프라이즈 가치를 지원하는 방향으로 나아갈 수 있었습니다.
Epic을 대체하는 것이 아닌 인텔리전스 계층
Rao는 Abridge를 Epic 같은 전자의무기록 플랫폼을 직접 대체하는 서비스로 규정하지 않습니다. 대신 그는 회사를 기존 기록 시스템 위에 구축된 인텔리전스 계층으로 설명합니다.
임상 대화는 최초의 진입점이 됩니다. 그 출처를 바탕으로 AI는 기록을 작성하고, 차트를 준비하며, 관련 맥락을 제시하고, 처방을 지원하며, 문서화를 청구와 연결하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 Abridge는 의료 시스템이 핵심 인프라를 포기하도록 요구하지 않고도 역할을 확장할 수 있습니다.
이러한 포지셔닝은 카운터포지셔닝의 한 형태도 만들어냅니다. 신규 진입자는 기존 기업이 기존 제품을 교란하지 않고는 재현하기 어려운 워크플로 또는 비즈니스 모델을 중심으로 구축할 수 있습니다. Rao는 창업자들에게 이러한 제약을 파악할 수 있을 만큼 경쟁사를 잘 이해하되, 일상적인 관심은 자신의 고객과 제품에 두라고 조언합니다.
Abridge가 형성해 가는 카테고리 정체성은 이러한 집중이 호응을 얻었음을 시사합니다. Rao는 일부 고객이 회사 이름을 동사처럼 사용하기 시작했다고 언급합니다. 이는 제품이 일상 업무에 깊이 자리 잡았다는 강력한 신호입니다.
사용자 경험을 중심으로 모델 선택하기
Abridge는 모델 소유를 이념적 문제로 다루지 않습니다. Rao는 회사가 임상의에게 가장 좋은 결과를 내는 방식에 따라 최첨단 모델, 오픈소스 시스템, 내부 개발 모델을 사용한다고 말합니다.
논의된 시점에 모델 출력의 약 40%는 자체 시스템에서 나왔지만, Rao는 모델이 증류되고 미세 조정되며 교체됨에 따라 그 비중이 바뀐다고 경고합니다. 내부 모델은 속도, 제어, 낮은 비용이 중요한 범위가 정해진 작업에서 특히 매력적입니다. 더 어려운 문제는 범용 시스템이 개선됨에 따라 최첨단을 활용함으로써 이점을 얻을 수 있습니다.
지연 시간은 결정적인 고려 사항입니다. 압박이 큰 임상 환경에서는 작은 지연조차 도구를 거슬리게 느끼게 할 수 있습니다. Rao는 바람직한 경험을 좋은 에어컨에 비유합니다. 필수적이고, 신뢰할 수 있으며, 대체로 의식되지 않는다는 것입니다. 기술은 워크플로에 녹아들어 임상의가 환자에게 집중할 수 있어야 합니다.
이 제품 기준은 모델 선택을 좌우합니다.
품질은 중요한 임상 워크플로에 충분해야 합니다.
응답은 진료의 자연스러운 리듬을 유지할 만큼 빠르게 도착해야 합니다.
특히 사용량이 확대될수록 비용이 중요합니다.
아키텍처는 최첨단 및 오픈소스 역량의 변화에 맞춰 적응해야 합니다.
확장은 학습 우위도 만들어냅니다. 더 많은 배포는 시스템을 다양한 전문 분야, 언어, 진료 환경, 임상의 수정에 노출합니다. 이러한 상호작용은 Abridge가 훨씬 더 폭넓은 사용자층을 위해 제품과 모델을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
독점적 우위는 워크플로우와 신뢰에서 나온다
파운데이션 모델 기업들은 버티컬 AI에 강력한 순풍을 만들고 있으며, Rao는 이에 직접 맞서 경쟁하기보다 그 발전과 협력하는 편을 선호한다. 그의 설명에 따르면 Abridge의 방어력은 규제 산업에 대한 전문성, 독자적인 워크플로우, 축적된 피드백, 그리고 의료 데이터를 올바르게 처리하는 역량에서 나온다.
엔터프라이즈 의료 데이터는 좀처럼 깔끔하거나 균일하지 않다. 행동 건강 정보는 내과 데이터와 항상 같은 방식으로 다룰 수 없으며, 어느 쪽이든 규정을 준수하는 워크플로우에 통합하려면 광범위한 인프라가 필요하다. 유용한 버티컬 AI 시스템은 성능 좋은 모델을 호출하는 것 이상을 해야 한다. 맥락을 구성하고, 기관의 규칙을 존중하며, 업무가 실제로 이루어지는 바로 그 지점에서 결과를 제공해야 한다.
신뢰도 그에 못지않게 중요하다. Rao는 Abridge가 의료 데이터를 판매하는 방식으로 사업을 구축하지 않는다고 말한다. 제안된 기능이 파트너 데이터를 새로운 방식으로 사용하게 될 때, 회사의 철학은 진행에 앞서 의료 시스템으로부터 허가를 얻는 것이다. 이러한 규율은 일부 기회를 늦출 수 있지만, 장기적인 도입이 의존하는 관계를 보호한다.
인간적·조직적 우위로서의 안목
Rao는 AI 제품 개발에서 안목이 점점 더 중요한 차별화 요소가 되고 있다고 본다. 그에게 안목이란 의미 있는 패턴을 알아보고, 아이디어를 독특한 방식으로 결합하며, 일관된 인간적 관점을 드러내는 선택을 하는 능력이다.
Abridge는 이 생각을 문화적 원칙으로 구현한다. 사람들은 좋은 작업을 경험함으로써 좋은 안목을 기른다. 연구자들은 중요한 논문에 노출될 필요가 있고, 제품팀은 뛰어난 인터페이스 패턴에 익숙해야 하며, 리더들은 강한 조직과 의사결정을 관찰해야 한다.
하지만 노출만으로는 충분하지 않다. 안목에는 선택이 필요하다. 팀은 모든 새로운 모델, 디자인 트렌드, 경영 아이디어를 무분별하게 좇지 않으면서도 호기심을 유지해야 한다. 경쟁 우위는 무엇이 주목할 가치가 있는지를 식별하고, 이를 회사의 미션과 일관되게 느껴지는 선택으로 옮기는 데서 나온다.
Rao는 이를 탁월한 기업은 단순히 문화에 반응하는 것이 아니라 문화를 만든다는 믿음과 연결한다. 그러기 위해서는 기술, 행동, 기대가 변화하는 최전선 가까이에 머물러야 한다.
지속적인 압박 속의 리더십
Abridge가 약 450명의 직원 규모로 성장하면서 Rao의 역할은 여러 차례 바뀌었다. 그는 창업자 리더십을 일련의 “임무 수행 기간”으로 설명한다. 즉, 회사의 가장 중요한 과제를 파악하고, 창업자가 어디에서 고유하게 기여할 수 있는지 결정한 뒤, 상황이 바뀔 때까지 그 역할에 전념하는 것이다.
이는 마이크로매니지먼트와는 다르다. 의사결정과 행동 사이의 간격이 짧아질수록, 기업에는 창업자가 모든 세부 사항을 결정할 때까지 기다리지 않고 판단을 행사할 수 있는 임원이 필요하다. Rao는 그러한 리더를 채용하는 일을 확장 과정에서 가장 어렵고 가장 중요한 부분 중 하나로 본다.
그는 또한 빠르게 움직이는 시장에서 기술 기업 CEO에게 의미 있는 평시란 없다고 주장한다. 압박은 긴박감을 유지할 수 있는 반면, 압박이 없으면 안일함을 불러올 수 있다. Abridge는 직원들이 세 시간 이내에 메시지를 확인하도록 요구하는 “Titanic rule”과 같은 문화적 관행을 통해 대응성을 강화한다.
회사는 현재 직원들에게 매주 사흘을 사무실에서 근무하도록 요청하고 있지만, Rao는 이 정책이 여전히 조정 중인 것이라고 설명한다. 그는 화이트보드, 즉흥적인 상호작용, 물리적 근접성을 중시하는 한편, 통근이 어려운 직원들의 부담도 인정한다. 그의 더 넓은 요점은 문화는 기계적으로 복제할 수 없으며, 회사와 경영진, 그리고 회사의 성장 단계에 맞아야 한다는 것이다.
더 인간적인 의료를 향해 구축하기
Rao의 장기적 야망은 의료 기록을 자동화하는 것보다 더 크다. 그는 AI가 임상의에게 더 나은 맥락, 단서, 의사결정 지원을 제공하는 동시에 의료 경제를 디플레이션적으로 만드는 데 도움이 되기를 바란다.
정기적인 약물 재처방과 같은 반복적이고 빈도가 높으며 위험이 낮은 일부 업무는 광범위한 자동화에 적합할 수 있다. 그러나 사례가 더 복잡해질수록 인간의 판단은 덜 중요해지는 것이 아니라 더욱 중요해진다. 따라서 Rao의 비전은 임상의를 대체하는 데 중심을 두지 않는다. 이는 행정 업무를 없애고 관련 맥락을 제공함으로써 의료 전문가들이 어려운 진료에 더 많은 주의를 기울일 수 있게 하는 일이다.
의료 인력이 무리 없이 감당할 수 있는 수준보다 수요가 더 빠르게 증가하는 상황에서 이러한 관점은 특히 중요하다. Abridge의 5년간의 “사막”은 중요한 시장이 열리기까지 얼마나 오랜 시간이 걸릴 수 있는지를 보여준다. 그 이후의 성장은 끈질긴 가설이 마침내 역량 있는 기술, 긴급한 고객 수요, 그리고 워크플로우의 현실을 위해 설계된 제품과 만났을 때 무엇이 가능한지를 보여준다.
