AI로 혼자 창업 급증, 그래도 창업자 2인 조합이 유리한 이유

Stripe는 2026년 5월 말, 2분기에 Atlas를 통해 설립된 회사의 63%가 단독 창업자에 의해 만들어졌다고 밝혔습니다. 역대 최고 수준입니다. Supabase의 'State of Startups 2026' 조사에서는 창업자 2,000명 가운데 61%가 코드의 절반 이상을 AI가 작성한다고 답했습니다. 기술 배경이 없는 창업자 중에서도 54%는 코드의 4분의 3 이상을 AI에 맡기고 있습니다.

AI가 기술 장벽을 무너뜨렸다는 메시지는 분명해 보입니다. 하지만 바로 그 점이 문제입니다.

모두가 만들 수 있다면 제품만으로는 부족하다

한 사람이 몇 주 만에 만들 수 있는 제품은 경쟁사도 같은 모델과 도구로 똑같이 빠르게 만들 수 있습니다. 코딩 능력은 더 이상 선발 주자를 지켜 주지 못합니다. 프랑스에서는 France Digitale과 Sopra Steria Ventures의 조사 결과 2026년 AI 스타트업이 1,114곳으로, 1년 전 750곳에서 늘었습니다.

그 결과 용도마다 거의 똑같은 도구가 수십 개씩 나오고, 시연은 인상적이지만 실제 사용자 앞에서 일주일을 버티지 못하는 제품이 많습니다. AI는 만드는 일을 쉽게 했지만, 무엇을 만들지 아는 일까지 쉽게 하지는 못했습니다. 언어 모델은 인터넷의 상당 부분을 읽었어도 부동산 중개소나 건설 현장, 물류 창고에서 아침을 보낸 적이 없습니다. 고객이 가장 먼저 확인하는 데이터가 무엇인지, 모두가 조용히 건너뛰는 업무 단계가 무엇인지 알지 못합니다.

현장과 기술의 조합

필자는 현재 업계 전문가와 함께 부동산 분석·감정 플랫폼을 만들고 있다고 밝혔습니다. 기술 부분은 AI 덕분에 빠르게 진행되지만, 제품의 가치는 전문가에게서 나옵니다. 투자자가 실제로 무엇을 보는지, 어떤 출처가 믿을 만한지, 감정 결과가 신뢰를 얻으려면 무엇을 보여 줘야 하는지가 그것입니다. 이런 전문성이 없었다면 아무도 쓰지 않을 도구를 빠르게 만들었을 것이라고 합니다.

과거에 업계 전문가가 소프트웨어를 만들려면 직접 코딩을 배우거나 개발자를 고용할 자금을 모아야 했습니다. 이제 기술 비용은 급락했지만 기술 인력의 필요성이 사라진 것은 아니고, 역할이 달라졌습니다. 코드를 한 줄씩 쓰는 일이 아니라 실제 운영 환경에서 버티는 시스템을 설계하고, AI에 맡길 일과 사람이 통제할 일을 정하는 일입니다.

앞으로 두각을 나타낼 스타트업은 가장 빨리 코딩하는 곳이 아니라 한 업종을 가장 잘 알고, 그 데이터를 보유하며, 고객 업무의 중심에서 소프트웨어를 돌릴 만큼 신뢰를 얻은 곳이라는 것이 필자의 결론입니다.