Gusto Co-Founder: AI 에이전트의 빈 캔버스 문제를 푸는 법: Y Combinator

Gusto Co-Founder는 연간 매출 10억 달러를 넘긴 Gusto가 50만 곳 이상의 소규모 사업자에게 제공하는 AI 업무 자동화 제품임
AI를 빈 화면에서 시작하면 대부분 검색과 요약에 머문다는 문제를 발견하고, Gusto가 이미 알고 있는 업무와 고객 데이터에서 자동화를 제안함
비행기를 놓친 뒤 공항 라운지에서 보낸 5시간 동안 만든 프로토타입이 출발점. 이후 5명이 10주 동안 AI를 활용해 정식 출시까지 진행함
출시 초기 고객 500명과 사전 사용자 20명에게서 문자로 급여를 처리하는 경험이 특히 강하게 먹혔고, 매주 반복되는 작업 전의 작업도 자동화 대상으로 확장됨
Gusto 공동창업자이자 기술 책임자 Eddie Kim과의 Y Combinator 인터뷰

AI 에이전트는 왜 대부분 검색창처럼 쓰일까?

새 도구를 열었는데 무엇을 시켜야 할지 모르는 상황이 빈 캔버스 문제임. OpenClaw처럼 강력한 도구도 사용자가 자동화 아이디어를 직접 떠올려야 함
Kim은 대부분의 사용자가 AI에게 질문하고 답을 받거나, 문서를 요약시키는 정도에 머문다고 봄. 에이전트가 알아서 일한다는 약속이 실제 사용으로 이어지지 않는 이유임
Gusto Co-Founder는 빈 화면 대신 급여 실행, 근무시간 승인, 직원에게 timesheet 제출 알림처럼 이미 반복되는 업무를 먼저 보여줌
Gusto는 미국 소규모 사업자 50만 곳 이상을 고객으로 두고 있고, 급여와 인사 업무를 처리하며 쌓은 데이터가 자동화의 출발점이 됨

앱 생성기에서 업무 자동화로 바뀐 이유는?

첫 프로토타입은 “설문 앱이나 CRM을 만들어줘”라고 입력하면 Gusto 디자인 시스템에 맞춘 웹앱을 만들어주는 기능이었음
내부 데이터를 거의 활용하지 않는 CRUD 앱 생성기였기 때문에, 고객의 실제 상황을 이해하고 일을 대신하는 제품과는 거리가 있었음
방향을 바꿔 고객 업종, Gusto에서 반복하는 행동, 비슷한 사업자가 자주 처리하는 업무를 함께 사용해 자동화를 만들도록 함
자동화는 일정에 따라 작동함. 30분마다 AI가 확인하는 heartbeat와 정해진 시간에 실행하는 cron 작업을 구분해, 급여처럼 정확한 시각이 중요한 일은 더 예측 가능하게 처리함

가장 먼저 없애야 할 일은 업무 자체가 아니라 작업 전의 작업인가?

마사지 스파의 급여 처리가 대표 사례임. 실제로 Gusto에 급여를 입력하는 일보다 Mindbody에서 자료를 내보내고, Google Sheets에서 팁과 수수료를 계산하고, 다시 옮기는 과정이 더 오래 걸림
Gusto Co-Founder는 마지막 승인만 사용자가 하도록 하고, 그 앞의 자료 수집과 계산을 자동화하려 함. SMS나 Slack으로 요약을 보내고 사용자가 yes 또는 no로 확인하는 방식임
투어 업체가 매일 비 예보를 확인하고, 비가 오면 고객 명단에 우산을 챙기라는 메일을 보내는 자동화도 가능함. Gusto의 기존 기능 바깥에 있어도 사업에 반복적으로 필요한 일이면 대상이 됨
이 접근은 “AI를 써보세요”보다 “매주 한 시간씩 걸리는 일을 대신해드릴까요?”에 가까움. 소규모 사업자가 제품 가치를 바로 이해하는 이유도 여기에 있음

단계	Gusto Co-Founder의 방향	사용자가 얻는 것
1	반복 업무를 발견하고 제안	무엇을 시킬지 고민하는 시간 감소
2	여러 서비스의 데이터를 모아 실행	수작업으로 옮기는 과정 감소
3	결과를 문자나 Slack으로 요약	마지막 승인만 직접 수행
4	세금 공제나 규정 업무를 먼저 알림	놓치고 있던 기회와 위험 발견

AI가 제품 개발 속도를 높여도 왜 더 엄격해야 할까?

Gusto Co-Founder는 AI 빌더 5명이 10주 동안 만들었음. 엔지니어 4명과 디자이너 1명이 모두 코드를 작성하면서 역할 경계가 낮아짐
회의, Jira, 정식 기획 문서, Figma 없이 24시간 열어둔 Zoom과 코드 중심으로 작업함. 아이디어를 문서로 설명하기 전에 여러 구현을 만들고, 아닌 것은 바로 버림
출시 초기에는 소규모 사업자 협의회 20명에게 먼저 보여줬고, 이후 500명에게 확장함. 고객이 실제로 만든 자동화를 관찰하면서 연결 서비스와 채널을 늘릴 계획임
앞으로 Telegram, WhatsApp, QuickBooks, Notion, Google Workspace, 업종별 프로그램을 더 연결할 예정임. 다만 만들 수 있는 기능이 늘어날수록 무엇을 넣지 않을지 정하는 일이 중요해짐
장기적으로는 아직 사업자 등록번호가 없는 사람도 사업 아이디어를 시작하고, 나중에 EIN 신청이나 고용주 등록까지 도움받는 방향을 구상 중임

Gusto Co-Founder는 어떤 사업자를 위한 제품인가?

급여, 직원 관리, 세금, 고객 안내처럼 매주 반복되는 일을 가진 소규모 사업자에게 맞음. 특히 여러 서비스 사이에서 데이터를 옮기는 시간이 긴 사업일수록 자동화 효과가 큼.

빈 캔버스 문제를 해결하려면 어떻게 해야 하나?

사용자에게 무한한 가능성을 던지기보다, 이미 하고 있는 반복 업무를 먼저 찾아 구체적인 자동화 예시를 제안해야 함. 사용자는 AI의 능력보다 “내가 매주 하는 이 일을 없애줄 수 있는가”에 더 빨리 반응함.

Gusto Co-Founder는 단순한 챗봇과 무엇이 다른가?

질문에 답하는 데서 멈추지 않고, 고객의 업무 데이터와 일정에 맞춰 작업을 실행하고 결과를 승인받음. 또 R&D 세액공제처럼 사용자가 몰랐던 기회까지 먼저 알리는 것을 목표로 함. 실제로 Cabana Pools가 약 5만 달러의 R&D 세액공제를 받을 수 있도록 발견한 사례도 소개됨.

1인기업 관점

1인기업이 AI 자동화를 만들 때도 빈 화면에서 “뭐든 해주는 도구”를 만드는 것보다, 고객이 매주 반복하는 한 가지 작업을 먼저 잡는 게 맞는 듯함. Gusto의 사례처럼 마지막 승인만 사람이 하고 자료 수집과 정리를 자동화하면, 작은 제품도 바로 체감되는 가치가 생길 것 같음. 기능을 열 개 추가하기 전에 고객의 지난주 작업 기록에서 가장 지루했던 한 시간을 찾아보는 게 첫 단계일 듯.

Y Gusto Co-Founder: AI 에이전트의 빈 캔버스 문제를 푸는 법: Y Combinator (youtube.com) ↗