이 게시물은 자율 AI 기업의 배포 제약에 대해 다루며, 명확한 로드맵 없이 상당한 장애물이라고 주장합니다. Meta Ads와 같은 플랫폼을 통한 유료 인수는 중소기업에게 엄청나게 비싸며, 추론 및 데이터 비용을 고려할 때 고객 확보 비용이 고객 생애 가치를 훨씬 초과합니다. 일반적인 중소기업 구독 요금으로 자율 에이전트의 수학적 계산이 맞지 않습니다.한때 해결책이었던 콜드 아웃리치 채널은 자동화된 대량 메시지에 점점 더 폐쇄되고 있습니다. 소셜 미디어 플랫폼은 AI 생성 스팸에 대한 더 엄격한 정책을 시행하여 에이전트가 프로그래밍 방식으로 아웃바운드 메시지를 보내기 어렵게 만듭니다. LinkedIn과 Reddit은 TOS 및 행동 필터를 통해 자동화된 아웃리치를 적극적으로 처벌합니다. 콜드 이메일의 전달 가능성 또한 공유 도메인과 단일 고객의 오용으로 인한 잠재적 블랙리스트 지정으로 인해 저하됩니다.남은 실행 가능한 배포 채널에는 콘텐츠 마케팅, SEO, 커뮤니티 구축, 창업자 주도 브랜딩 및 파트너십과 같이 인간의 참여가 필요한 방법이 있습니다. 이러한 방법은 장기간에 걸쳐 일관된 노력, 판단력, 취향 및 관계 구축을 요구합니다. 자율 에이전트는 본질적으로 이러한 본질적으로 인간 중심적인 전략을 실행하는 데 어려움을 겪으며, 특히 회사가 성장하는 초기 단계에서는 더욱 그렇습니다.저자는 추론 비용이 감소하고 데이터 확보 방법이 개선되고 있지만, 배포는 자율 AI의 근본적인 과제로 남아 있다고 주장합니다. 배포를 자율적으로 확장하기 위한 쉬운 "구축" 또는 "대기" 솔루션은 없습니다. 이 논지는 기존 유료 인수를 가진 소비자 앱이나 내장 솔루션과 같은 특정 틈새 시장에서는 유효하지만, 일반적인 "AI가 회사를 운영한다"는 비전에는 해당되지 않습니다.궁극적으로 중소기업을 위한 AI의 진정한 레버리지는 완전 자동화에 있는 것이 아니라, 인간의 판단이 프로세스를 안내하는 동안 배포의 반복적인 "고된 작업"을 자동화하는 데 있습니다. 저자의 회사인 Thread Otter는 기존 수요를 찾고 참여하는 데 도움을 주고, 사용자의 목소리로 응답을 작성하며, 아웃리치의 노동 집약적인 측면을 자동화하여 인간이 판단의 복합적인 투입에 집중할 수 있도록 지원하는 자동 조종 장치를 제공하는 것을 목표로 합니다. 이 접근 방식은 배포가 자율적으로 제조될 수 없지만 인간의 감독을 통해 발견되고 관리될 수 있음을 인정합니다.