울랄라랩은 2011년에 설립된 산업 데이터 플랫폼 전문기업으로 기술력을 바탕으로 국내외 다수의 특허를 출원하였으며, 적용분야를 Smart Farm, Smart City, 유전관리(D.O.F) 분야까지 확장하고 있다. 제조업 부문에서 스마트팩토리에 관련된 사업의 전반적인 시장상황과 울랄라랩이 비교적 빠르게 성장하고 있는 비결, 그동안의 성장과정에서 어려웠던 점, 그리고 앞으로 기대하는 새로운 사업분야 등에 대해서 강학주 대표이사의 이야기를 들어 보았다.
4차 산업혁명의 혁신이 여러 부문에서 빠르게 진행되고 있고, 제조업에 있어서 스마트팩토 리의 도입은 선택이 아닌 필수라고 생각됩니다. 울랄라랩이 국내 최초로 스마트팩토리 전용 클라우드 데이터센터를 오픈하는 등 이 분야에 집중하게 된 동기와 가장 힘들었던 고비 또는 결정적 터닝포인트와 같은 주요 히스토리를 소개해주십시오.
저희 회사가 스마트팩토리(Smart Factory) 회사로 많이 알려져 있고 실제 하고 있는 일도 스마트팩토리에 관련된 일들을 주로 하고 있는데, 원래 저희 핵심 기술은 데이터레이크(Data Lake)기술입니다. 산업 데이터를 잘 수집하고 그 데이터를 AI로 분석하는 일입니다. 데이터레이크 분야는 Google 같은 메이저 회사들이 하는 분야고요, 국내 IT업계에서도 상당히 생소한 분야입니다. 저희가 창업할 때는 시장에서 데이터레이크에 대한 이해도가 부족하였고 적용분야에 대해서도 견해 차이가 있었습니다. 그래서 산업전반적으로 데이터레이크를 잘 활용할 수 있는 영역으로서 우선 선택한 분야가 스마트팩토리입니다. 최근에는 스마트시티(Smart City)나 스마트팜 (Smart Farm)도 하고 있습니다.
이 분야는 빅데이터 분석과 AI가 결합이 되면서 확장된 분야입니다. 데이터라는게 텍스트 기반의 데이터만 있는 것이 아니라 이미지나 음성이나 영상같은 데이터들도 있잖아요. 데이터의 종류도 정수형 데이터뿐만 아니라, AI가 확산되면서 정확도가 높고 세부점이 점점 좁혀지는 실수형 데이터들이 나오고 있습니다. 그래서 빅데이터 기술을 고도화시켜서 다양한 데이터들을 저장하고 분석할 수 있게끔 만드는 기술이 데이터레이크 기술이라고 할 수가 있는데요. 빅데이터나 데이터레이크 사업을 한다고 하면 서버를 구축한 IDC 센터 등 대규모 인프라가 필요합니다. 그러나 지금은 세계적인 흐름이 IDC 센터보다 클라우드(Cloud)가 중심이 되기 때문에 클라우드 위주의 데이터레이크 기술을 개발하게 된 겁니다.
그동안 힘들었던 점은 여러 가지가 있었습니다. 첫 번째로는 시장에서 데이터레이크에 대한 이해도가 굉장히 부족했다는 점입니다. 지금은 데이터레이크라는 표현보다는 최근에 익숙해진 DX, 즉 디지털전환(Digital Transformation)이라는 용어를 써서 조금 이해도가 올라가서 어려운 점이 많이 줄었어요. 두 번째는 데이터를 어떻게 전송할 것인가에 대한 문제였습니다. 처음에 시작할 때 데이터를 저장하고 분석하는 기술은 잘 발전을 시켰는데 데이터레이크로 데이터를 보내주는 장치 또는 기반들이 IT 쪽에서는 하드웨어별로 개발이 되어 있었습니다. 그래서 실제 융합한다는게 참 힘들었습니다. 결국에는 저희가 제조업의 데이터를 수집하는 하드웨어 분야도 해야 하는 어려움에 처했었습니다. 세 번째는 실제 공장에서 ‘디지털 전환’에 대한 이해도가 부족해서 많은 문제들이 불거졌어요. 어디부터가 스마트팩토리고 어디까지가 자동형 공장이냐 라는 범위와 정의 등이 미흡했던 게 현실이었습니다. 대기업들은 자체적으로 데이터레이크 투자를 할 기반이 충분하니까 주 타겟을 중소기업들로 잡았지만, 중소 제조업체들은 디지털 전환이라는 방식에 대한 반발심도 있었고 스마트팩토리에 대한 정확한 이해도가 부족했던 것이 어려운 점이었습니다
초창기에는 스마트팩토리를 공장 단위로 구축해주는 방식이었습니다. ‘현장에 어떤 어려움이 있으면 그 어려움을 해결해줄게’ 이런 접근 방법이었는데요, 현장에서 스마트팩토리의 정의, 범위 등에 대한 이해도가 워낙 부족해서, 산업 데이터를 한쪽에 모아서 의사결정을 쉽게 해줄 수 있는 툴(Tool)을 도입한다는 것에 대해서 절실함을 못 느꼈고 중소 제조업체들에게 메리트가 크지 않았던겁니다. 그래서 저희 회사도 굉장히 어려움을 겪었어요.
정부에서 시행하는 스마트팩토리 지원사업도 수행을 했지만 저희가 만들고자 하는 기술들이 온전하게 전파가 되지는 못했던 것 같습니다. 정부지원사업은 5단계로 되어 있는데, 초창기 지원사업에서 클라우드라는 개념으로 접근하지 않아서 데이터보다는 주로 제조실행시스템(MES; Manufacturing Execution System) 등 단위 솔루션들을 요구를 하는 경우가 많았습니다. 그러다 보니 저희가 지원사업으로 구축해준 공장이 6군데 정도 되는데, 고객들 입장에서는 성공한 프로젝트였지만 저희들의 기술 베이스에서는 실패한 사업이라고 판단을 했습니다. 왜냐하면 저희 기술이 온전하게 적용되지는 않았고 기술이 들어간 두세 군데도 100% 활용하지 못하는 상황이 되었기 때문이었죠. 그래서 정부 지원사업은 거의 포기하게 되었습니다.
그런 생각에서 우리 핵심 솔루션 기술 서비스를 기반으로 회사를 재구축하겠다고 발표한 것이 가장 큰 터닝 포인트였습니다. 2019년 4월에 정식으로 오픈을 하고 솔루션을 많이 개발을 했는데, 그 직후에 코로나가 터지는 바람에 시장진출에 큰 애로를 겪었습니다. 몇 년 동안 구축해놨던 해외 네트워크들이 코로나때문에 타격을 입었고, 국내 중소기업들은 정부지원사업에 의존하려는 경우가 많았기 때문에 시장을 확대하는 게 힘들었습니다.
그래서 단위 솔루션 형식으로 다시 런칭을 했습니다. 직접적으로 스마트팩토리라고 들어가는 것보다, 예를 들어서 모터 관리 솔루션이나 전기 관리 솔루션처럼 단위 솔루션으로 리패키징을 한게 조금씩 효과를 보기 시작했습니다. 코로나가 고비을 넘어가면서 조금씩 입소문도 나고 거기에 관련된 직접적인 솔루션을 제공하니까 시장의 반응이 생겨나기 시작했고, 2020년부터 매출이 꾸준히 증가하고 있습니다. 그래서 지금은 연평균 200% 이상 성장을 하고 있는 상태입니다.
코로나가 스마트팩토리 도입을 증가시켰지만 전반적으로 경제여건이 어려운 가운데 2023년 신SW상품 대상을 수상하셨습니다. 수상의 바탕이 된 Wim-X, Wicon 등에 대한 소개와 이번 수상이 울랄라랩에게 가져다 준 의미에 대해서 말씀해 주시기 바랍니다.
저희가 데이터레이크를 리패키징하고 브랜드를 만든 게 Wim-X입니다. Wim-X라는 이름은 어떤 산업의 어떤 데이터든지 다 수용이 가능하다고 해서 X라는 단어가 붙은 거고요. Wim-X가 스마트팩토리 뿐만 아니라 스마트팜이나 스마트시티 산업에 관련된 대부분의 데이터들은 수용이 가능하게 탄생이 됐고, Wim-X에 데이터를 실어주기 위한 하드웨어가 필요했습니다. 데이터를 모으는 장치를 IoT라고 하잖아요. IoT를 개발해서 만든 게 Wicon이라는 IoT 디바이스가 된 거고요. Wicon은 Wim-X에 데이터를 전달해주는 역할을 하는 것이고, 데이터를 분석하여 시각화(Visualizing)하는 영역을 담당합니다.
Wim-X는 버전 관리를 소수점 두 자리부터 시작하는데, Wim-X 2.0이라는 버전을 가지고 이번에 영광스럽게도 수상을 하게되었습니다. 그동안 200번 이상 업데이트가 된 소프트웨어이고, 지금은 스마트팩토리 분야에 주로 많이 사용되고 스마트팜, 스마트시티, DOF(Digital Oil Field·디지털오일필드) 등에도 사용을 하고 있습니다. 이번 수상의 계기에 대한 말씀을 드리면, 지금은 국내에서 스마트팩토리라는 분야 한 곳에 집중을 하기는 좀 힘듭니다. 그러면 해외로 나가야 되는데 데이터 레이크라는 기술은 원래 미국에서 시작이 됐거든요. 미국에서 한국의 IT역량을 높게 평가하고 있는 것은 사실입니다. 물론 성능도 좋아야 하지만 공신력있는 기관의 인증이나 히스토리가 있어야 해외로 나가기가 편하고 인정을 받을 수가 있거든요. 이번 신SW상품 대상을 수상한 덕분에 신사업 분야인 DOF에 진출하면서 상당히 큰 힘이 되고 있습니다.
국내에서도 VR, AI, 클라우드 등과 결합된 스마트팩토리 솔루션 개발기업들이 다수 활동하고 있는 것으로 압니다. 그런 가운데서 울랄라랩이 추구하고 있는 기술적인 차별성은 어떤 것들이고, 주력하고 계신 부문에서의 경쟁력은 어떤 수준에 이르고 있는지 말씀해 주십시오.
데이터를 수집하기 위해서 Wicon이라는 IoT를 개발했고 이게 데이터레이크 역할을 합니다. 데이터들을 모아서 분석하는 과정이 복잡하기 때문에 여기에 AI 기술이 들어가는 거고요. 이렇게 해서 만들어진 결과를 다시 데이터로 가공해내는데, 이것을 데이터뱅크라고 부릅니다. 이 데이터뱅크를 인터페이스를 통해서 각 솔루션에 전달을 해주면 그 솔루션들이 확장성을 가지도록 만들어 줍니다. 일단 IoT, AI는 데이터 분석을 위한 주요 기술로 사용이 됩니다. 이렇게 가공되고 처리된 데이터를 ERP 등의 SW프로그램에서 VR이나 AR을 통해서 더 효과적으로 사용할 수 있게끔 만들어주는 것이 저희의 핵심기술이라고 보시면 되겠습니다.
스마트팩토리 회사 중에 최근에 많이 주목을 받는 곳이 자동화와 관련된 로봇 회사들입니다. 그들이 솔루션을 만들어낼 때 데이터 처리하는 영역에서 저희 플랫폼이 많이 사용되고 있습니다. 저희의 경쟁력이라고 한다면 우수한 데이터 처리 기술입니다. 핵심 AI 기술은 머신러닝(Machine Learning) 이라는 분야이고, 딥러닝(Deep Learning) 분야는 저희 파트너들이 주로 참여하고 있습니다. 저희 머신러닝 기술은 자체적으로 알고리즘을 개발했습니다. 그 알고리즘은 해외에서 먼저 특허등록이 돼 있는 기술입니다. 특히 머신러닝 기술이나 AI 쪽은 주도국인 미국에 많이 등록을 했는데, 이 특허를 처음 출원한 시기는 2016년도였습니다. 국내 기업 중 2016년도에 미국에서 머신러닝 알고리즘 자체로 특허를 받은 회사는 삼성이나 LG 같은 대기업 4군데 말고는 없었습니다. 미국에 특허를 등록한 다음부터 글로벌 출원을 넓혀서 유럽까지 등록이 완료가 돼있는 상태입니다.
재미있는 사실을 하나 말씀드리면, 저희가 이 알고리즘을 국내에 처음 특허를 출원했던 때에 등록이 거부가 됐습니다. 그래서 다시 등록하기까지 한 2년 가까이 걸렸는데, 미국에서는 원천기술평가를 6개월 만에 받았고, 그것도 5단계 등급 중 상당히 높은 4.6등급을 받았습니다. 미국에서 4.6등급을 받은 특허인증서를 가지고 한국에 제출을 하니까 바로 등록이 된 거예요. 이처럼 기술적 차별성이라는 점에서 데이터레이크 및 분석은 저희가 하고있는 사업에서 가장 자부심을 많이 갖고 있는 기술 중의 하나입니다.
대기업이나 중견기업과 달리 중소기업은 스마트팩토리 전환을 위한 자본과 기술이 부족한 경우가 많습니다. 상당수의 중소기업은 스마트팩토리 솔루션이 필요하지만 아직도 기초단계 수준에 머물러 있는 것으로 알고 있는데요. 이와 관련된 동업계의 주요 이슈는 무엇이고 시장상황은 어떻게 전개될 것으로 전망하시나요?
저희는 2011년도부터 스마트팩토리 분야를 시작을 했고, 2014-15년도에 국내에서 스마트팩토리 정책이 시행되면서 본격적으로 시작했습니다. 스마트팩토리는 원래 독일에서 제일 먼저 시작을 했는데, 독일이 제조업을 더욱 강화하기 위해서 이런 정책을 펼친 거죠. 그 결과 굉장히 높은 효과를 낸다는 것이 학계나 산업계에서 평가가 됐습니다. 우리나라도 수출 제조업의 비중이 높기 때문에 스마트팩토리가 제조업에게는 굉장히 중요한 정책이었습니다. 그래서 정부에서 미국이나 독일보다는 조금 늦었기 때문에 강하게 드라이브를 할 필요가 있었던 거죠. 결과적으로 스마트팩토리가 지원사업 중심의 시장이 됐습니다. 우리나라 스마트팩토리 시장이 약 2.6조원 정도 되는데 그 중에서 반이상은 정부지원사업으로 운영이 되고 있습니다.
정부지원사업으로 스마트팩토리 시장의 마중물 역할을 하겠다고 했지만 실제로는 정부지원에 대한 의존도가 너무 높아지는 결과를 낳았습니다. 정부사업을 하다 보면 크게 두 가지 문제가 있습니다. 첫 번째는 세금이 들어가는 사업이기 때문에 절차와 규정이 까다로워 유망한 스타트업이나 초기 기업들이 진입하기가 어렵습니다. 두 번째는 지원금액의 투명성이 보장되어야 하기 때문에 규제와 관리가 강화되어 저희와 같은 기술 베이스의 회사들이 참여하면 규정에 맞는 형태로 자금을 집행하기가 어렵습니다. 결국에는 MES 구축 등 몇 가지 기초단계의 소프트웨어 공급사업 같은 형태로 변질되어버린 것이 지원사업의 문제점이라고 보입니다. 스마트팩토리 사업을 하는 회사가 2021년말에는 약 1,800개였는데 지금은 폐업 숫자가 늘어나고 있어요. 정부지원사업에 대한 의존도가 높아지니 예산이 줄어들면 경쟁력을 갖추지 못한 회사는 수주 기회가 줄어드는 것이지요.
특히 디지털 전환이라고 하면서 IT 분야의 스마트팩토리 기업들이 큰 어려움을 겪고 있습니다. 로봇처럼 하드웨어 베이스의 스마트 공장 솔루션 회사들은 꾸준히 성장을 하고 있는 반면, 소프트웨어 중심의 회사들은 추락을 하고 있는 상황입니다. 예산을 더 늘린다고 해서 해결될 문제는 아니고, 저희 같은 IT기반의 스마트팩토리 회사들은 고통을 겪으면서도 기술을 계속 내재화시켜 가야된다고 봅니다. 한편으로는 지금이 기회라고 생각합니다. 왜냐하면 미국이나 일본, 독일이 스마트팩토리의 주도국인 건 맞지만 생각보다 IT기반 스마트팩토리 분야로는 수준이 높지 않습니다. 예를 들면 일본의 경우 스마트팩토리에 대해서 많이 발전이 돼있지만 전체적인 흐름은 로봇 중심으로 흘러왔습니다. 여전히 일본의 IT기반 스마트팩토리 분야는 취약한 편입니다. 그래서 일본, 미국, 독일 등의 해외 IT기반 스마트팩토리 사업에 진출하면 경쟁력이 있다고 판단합니다.
울랄라랩이 구축한 플랫폼인 스마트팩토리 파트너스 그룹(SFAG: Smart Factory Partners Association Group)에 많은 업체가 협업하는 것으로 알려져 있습니다. SFAG 구축 과정에서 겪었던 어려운 점과 운영방법의 특징, 그리고 기대효과 등에 대해서 소개해 주십시오.
초창기에는 업체들이 협력을 등한시했었습니다. 그런데 스마트팩토리의 최종 목적은 지능화 단계까지 가야 합니다. 그러려면 로봇도 있어야 하고, AR, VR, 클라우드 기술 등 다양한 기술들을 융합해야 되고 협력이 중요합니다. 실제 유럽에는 SSF (Swiss Smart Factory)라는 단체가 있습니다. 저희가 한국 업체로는 최초로 SSF에 가입해서 협약을 체결했고요. 스마트팩토리의 범유럽 연합인데 스마트공장 스타트업, 중견기업, 대기업들의 기술을 융합하는 코디네이터 역할을 합니다. 협업을 통해 기술별 적용 가능 분야 및 효과 등을 검토, 조정, 안내자 역할을 하는 단체입니다. 미국에도 남미와 북미 전체를 아우르는 협약체가 있습니다. 그러나 우리나라는 민/관/학 스마트팩토리 추진단이 있는데, 대부분 지원사업을 어떻게 잘 운영하느냐에 역할이 집중 돼있고 몇개 있는 협회들은 그들의 이해관계 내에서만 협력을 하려고 합니다.
저희 모임은 약 35개 업체가 모여 있습니다. 단위적으로는 지원사업을 하고 있으나 협업하는 프로젝트는 지원사업을 하지 않는다는 입장입니다. 대표적인 예로 엘리베이터 제조H사가 이천 공장을 충주로 이전하면서 공장 안의 생산시설을 저희가 수주했습니다. 연계된 IT계열사도 있고 스마트팩토리를 추진하는 기업이 있는데도 생소한 기업인 저희가 수주를 따낸건데요. 전체 라인을 저희가 턴키로 수주했지만 각종 설비를 저희가 다 제작할 수는 없으므로 협력사들이 각자의 영역에서 협업하여 성공적으로 프로젝트를 수행했습니다. 모든 설비들을 자동화하면서 지능화하였습니다. 로봇을 이용하여 작업 단계별로 작업내용을 체크하고 전달하여 생산 효율성을 획기적으로 높였고요. 저희가 설계를 해주고 데이터는 운영 방향을 제시하면 각파트너들이 거기에 맞는 기술을 서로 융합시키는겁니다.
SFAG이 추구하는 그림이 바로 이런 것입니다. 현장에 일하는 설비 로봇에게 작업자의 모든 데이터를 분석해주고 그 분석된 데이터를 기반으로 설비들을 조정하고 로봇에게 지시하는 겁니다. 그 과정에서 데이터를 분석하는 것이 저희가 하는 역할이고요. 요소별로 기술을 갖고 있는 업체들이 서로 협력을 해야 합니다. 정부에서 주도하기 어려운 분야이기에 SFAG이라는 그룹을 만들게 되었습니다. SFAG 그룹에는 다국적기업 보쉬렉스로스(Bosch Rexoroth), 리탈코리아(Rittal Korea), 모싸코리아(Moxa Korea) 등이 합류했습니다. 보쉬는 유럽에서는 스마트팩토리 분야의 탑클래스(5위)에 들어가 있거든요. 리탈은 전기패널 분야의 글로벌 1위 기업이고 모싸는 대만 회사인데 디지털 단말기 분야의 글로벌 1위 회사입니다.
울랄라랩은 12년이라는 길지 않은 업력에도 사업영역을 다각화하여 대기업에도 매출을 실현하였고, 최근에도 해외 유전산업에 DOF(Digital Oil Field) 솔루션 공급 사업을 추가하여 매출증대를 기대하고 있습니다. 향후 사업 파이프라인에 대해서는 어떤 계획을 가지고 계신지요.
DOF는 저희가 굉장히 중요하게 보고 있는 사업 중의 하나입니다. 유전/가스전 생산과정의 효율화를 위해서 디지털 전환을 하자는 게 DOF인데, 실행된 건 그렇게 오래되지 않았습니다. DOF가 필요한 근본적인 이유는 크게 두 가지가 있습니다. 첫 번째로는 각 국가들의 에너지 안보에 대한 니즈가 굉장히 강해졌다는 점, 두 번째로는 ESG 과제와 맞물리면서 에너지 생산에 대한 효율성을 제고해야 하는 분위기가 지금 전세계적으로 강화되고 있다는 점입니다. 저희가 DOF 시장에 진입하게 된 가장 큰 계기는 DOF가 스마트팩토리와 큰 차이가 없었기 때문입니다. 즉, 낙후되어 있는 유전관리를 디지털로 전환하기 위해서 IoT를 붙이고, 데이터를 수집/분석해서 다시 생산에 적용하는 형태가 기존에 해왔던 사업하고 크게 차이가 없습니다.
그래서 DOF를 집중 연구하였고, 미국 등 해외에서 인정을 받아 현재 미국에서 19개 유전을 관리하고 있습니다. 향후 DOF가 전체 사업에서 굉장히 중요한 비중으로 전환이 될 계획이고요. 지금 DOF 관련해서 IR을 진행을 하고 있어요. 저희 예상으로는 올해 10월이면 투자유치가 마무리되고 빠르면 올해 말이나 내년 상반기에 미국 법인이 설립될 겁니다. 투자유치를 진행을 하면서 자랑스럽게 생각하는 점은, 미국 유전은 백인들만의 리그라서 카르텔이 굉장히 심한 사업인데, 이런 부문에 유색인종이 들어가서 일하는 것은 저희가 처음입니다. 해외에서도 DOF 관련된 스타트업이 매우 빠르게 활성화되고 있습니다. 특히 해외에서 유전이 없는 국가에서도 활발하게 개발을 하고 있어요.
오일펌프 잭을 가동시켜서 그 압력을 유정에 집어넣으면 기름이 나오는데, 기름과 함께 물도 나옵니다. 생산되는 기름의 양과 물의 양은 관리가 필요한 부분이고, 또 최근에는 ESG 이슈때문에 메탄 발생량에 따라 탄소세가 부과됩니다. 이러한 것들을 잘 분석해서 생산효율이 높은 시기를 예측해서 가동을 해야 되는 거죠. 스마트공장은 설치에 약 한 달이 걸리는 데, 유전은 한 군데 한 도메인을 설치하는 데 빠르면 2시간에서 4시간 정도, 큰 유전 같은 경우도 하루면 설치가 완료됩니다. 평균적으로 반 나절이면 설치가 완료되고 바로 데이터 서비스가 가능하다 보니 평가도 굉장히 좋습니다.
또한 유전은 하루 가동을 멈추면 엄청난 타격을 입는데, 전에는 사막 한 가운데 있는 유전이 잘 가동되고 있는지 아닌지 알 길이 없었습니다. 하지만 지금은 3일 전에 가동될 가능성이 몇 %인지, 정지될 가능성이 몇 %인지 예측을 해서 가동률을 증가시켜줍니다. 그리고 이 사업은 100% 구독서비스이기 때문에 꾸준하게 수익이 들어오는데, 재계약률도 약 97%입니다. 또한 클라우드 기반이기 때문에 개발 사무실을 미국에 둘 필요가 없고 한국에서 개발을 할 수가 있습니다. 사업 확장을 위해 미국 현지에 영업법인 설립을 준비하고 있으며, 획기적인 수익성 개선을 기대하고 있습니다.
ICT기업 경영에 있어서 자금조달과 인사관리는 특히 어려운 문제일 것입니다. 울랄라랩은 2020년 시리즈A 등 수차례 투자를 유치하였고, 필요한 인재도 적절하게 채용/관리해왔기 때문에 성공적으로 사업분야를 다각화해 오셨을 것입니다. 그런 과정의 어려운 점과 중요한 점은 무엇이었고 이를 어떻게 해결하셨는지 ICT 스타트업들에게 조언 바랍니다.
인사관리(HR)는 모든 회사에게 다 고민일 겁니다. 저희도 아직 100% 해결하지 못한 문제가 인사관리이기도 하고요. 사실 스타트업은 굉장히 조급합니다. 우리나라에는 장기 플랜을 가진 VC들이 그렇게 많지 않습니다. 보통은 모태펀드를 통해 투자를 받더라도 5년에서 7년 안에 가치를 입증해야 합니다. 그 기간이 너무 짧다 보니 조급해지고, 그래서 사람을 많이 고용하게 됩니다. 요약하면 세 가지 문제가 있어요. 첫째, 기술개발에 대한 조급함 때문에 외부자금을 받고 많은 인원을 고용하면 캐시버닝(Cash Burning)이 빨리 일어날 수 있다. 둘째, 인력 충원을 조급하게 하다 보면 필요한 인재뿐만 아니라 그렇지 않은 인재들도 많이 섞이게 된다. 셋째, 위 두 개의 문제가 결국에는 회사가 경쟁력있는 서비스를 만들어내는 데 리스크로 작용할 가능성이 상당히 높다는 겁니다.
그래서 캐시플로우 플랜(Cash Flow Plan)을 잘 짜고 관리해야 되는데 많은 스타트업들이 그걸 포기를 합니다. 따라서 투자를 받았을 때 투자금을 어디에 어떻게 쓰면 언제 자금이 소진이 될 것인가 하는 것을 항상 플랜을 세워서 계속 관리하는게 중요합니다. 사업별로 세부적인 매출 계획과 비용 지출 계획을 세워야 합니다. 이런 내용들을 학교나 교육센터에서 잘 가르쳐주지 않거든요. 캐쉬플로우 플랜이 잘 관리가 되면 적정인원 산출 등에도 유용하게 적용할 수 있습 니다. 스타트업이 생존하고 유지하기 위해서는 항상 자금이 필요한데 그 자금을 유치하기 위해서는 밸류에이션, 즉 가치평가를 잘 받아야 합니다. 가치평가를 잘 받기 위해서 회사가 결국 기술력이든 사업성이든 무언가를 증명해내야 합니다. 그래서 스타트업들은 보통 3년에서 5년이 중요하다고 말하는거고요. 길게 보면 7년이라고 볼 수도 있겠죠. 아무튼 위에서 말씀드린 세 가지 문제를 염두에 두면서 기술개발과 인사관리에 노력하시기 바랍니다.
