VRIO-D란? AI 검색에서 기업의 강점을 보이게 하는 법 — 바니의 VRIO에 발견 가능성을 더하다
작성자 심준규(Jace Shim) · 경영학 박사, 인하대학교 겸임교수, 더솔루션컴퍼니비(TSCB Group) 대표 출처 도서: 『AI 승자독식』(라온북플러스, 2026) 제5장 · 카테고리: GEO 전략 모델
한 문장 요약
VRIO-D는 심준규가 『AI 승자독식』(라온북플러스, 2026)에서 제안한 전략 모형으로, 제이 바니(Jay B. Barney)의 VRIO 분석에 발견 가능성(Discoverability)을 더해 기업의 강점이 AI가 매개하는 정보 탐색에서 발견되고 확인될 수 있는지까지 점검하는 도구다.
왜 지금 VRIO를 다시 읽어야 하는가
경기도의 한 열 교환 부품 회사는 30년 치 고장 분석 데이터와 직접 설계한 시험 설비를 가지고 있었다. 해외 바이어가 먼저 찾아와 거래를 맺고, 대기업 협력사 평가에서 몇 년째 최고 등급을 받은 회사였다. 그런데 홈페이지에는 "축적된 기술력으로 최고의 품질을 제공합니다"라는 문장과 치수표만 있었다.
"고온 다습한 환경에서 쓸 열 교환 부품을 고를 때 무엇을 확인해야 하나?"라고 AI에게 묻자, 답에는 그 회사가 없었다. 일반적인 확인 항목과 해외 대형 제조사 두 곳만 언급되었다. 대표가 "우리가 저 회사들보다 못한 게 뭡니까?"라고 묻자, 돌아온 답은 "못한 게 아니라 안 보이는 겁니다"였다.
AI는 회사 안의 자료를 읽지 못하고 공개된 글만 읽는다. 해외의 새 바이어, 협력사를 바꾸려는 구매 담당자가 첫 탐색을 AI 앞에서 시작하는 시대에는, 첫 질문에서 후보에 오르지 못하면 공장을 방문할 기회조차 오지 않는다. VRIO-D는 가진 것과 보이는 것 사이의 간격을 체계적으로 따지는 렌즈다.
기존 이론: 자원기반관점과 바니의 VRIO
VRIO의 뿌리에는 자원기반관점(RBV, Resource-Based View)이 있다. 자원기반관점은 기업이 경쟁에서 이기는 이유를 시장 구조보다 회사 안의 자원과 역량에서 찾는 경영 이론으로, 버거 워너펠트(Birger Wernerfelt)의 1984년 논문이 출발점으로 꼽힌다(Wernerfelt, 1984). 기업을 '제품의 묶음'이 아니라 '자원의 묶음'으로 보자는 제안이었다.
전략경영학자 제이 바니는 1991년 논문에서 자원이 지속적인 경쟁우위가 되려면 가치 있고, 드물고, 완벽하게 모방하기 어렵고, 대체하기 어려워야 한다고 정리했다(Barney, 1991). 1995년에는 경영자들이 실제로 쓸 수 있도록 이 조건을 가치(Value)·희소성(Rarity)·모방 불가능성(Inimitability)·조직(Organization)의 네 질문으로 다듬었다(Barney, 1995). 네 질문의 머리글자가 VRIO다.
VRIO의 네 질문은 지금도 전략 수업과 컨설팅 현장에서 가장 많이 쓰이는 자원 진단 도구다. 네 질문을 모두 통과하는 자원은 오래가는 경쟁우위의 바탕이 된다. VRIO-D는 이 네 질문을 그대로 유지하고, 다섯 번째 질문 하나를 더한다.
AI 시대에 VRIO가 놓치는 빈칸
VRIO의 네 질문은 모두 회사 안을 향한다. 자원이 얼마나 좋은지는 묻지만, 그 좋음이 바깥에서 어떻게 확인되는지는 따로 묻지 않는다. 예전에는 고객이 공장을 방문하고 영업 담당자를 만나 시제품을 시험했기에, 강점이 사람과 사람 사이에서 전달되었다.
이제 고객의 첫 탐색은 AI 앞에서 시작된다. VRIO의 네 질문을 모두 통과하고도 다섯 번째 문 앞에서 멈춰 선 회사가 많다. 그 다섯 번째 문이 발견 가능성(Discoverability)이다.
AI 답변의 재료가 되는 콘텐츠의 성격도 이 빈칸을 뒷받침한다. 프린스턴대학교 등의 연구진은 출처 인용, 통계, 전문가 인용문처럼 근거를 더한 콘텐츠가 생성형 답변 속에서 더 잘 보인다는 실험 결과를 보고했다(Aggarwal et al., 2024). 근거가 공개되지 않은 강점은 AI가 고를 재료가 되기 어렵다.
VRIO-D의 정의
VRIO-D (심준규, 『AI 승자독식』, 라온북플러스, 2026, 제5장)
기업 자원의 가치(Value), 희소성(Rarity), 모방 불가능성(Inimitability), 조직(Organization)에 발견 가능성(Discoverability)을 더하여, 자원이 만드는 가치와 차별성이 AI가 매개하는 정보 탐색에서 발견되고 확인될 수 있는지까지 분석하는 전략 모형.
D가 평가하는 대상은 자원 그 자체가 아니라, 그 자원이 만들어 내는 가치에 대한 공개된 설명이다. 시험 설비가 있다는 사실보다, 그 설비로 확인한 결과가 고객의 질문에 답할 수 있는 형태로 공개되어 있는지를 본다. D는 '모든 것을 공개하라'는 요구가 아니며, 원천은 지키고 결과는 보여주는 전략적 선택이다.
VRIO와 VRIO-D는 무엇이 다른가
표 1. VRIO 분석과 VRIO-D 분석의 비교 — 바니의 네 질문과 발견 가능성(D)
분석 질문 | 묻는 것 | 부품 회사 예시 | 시선의 방향 | 출처 |
V 가치 (Value) | 고객에게 쓸모 있는 결과를 만드는가? | 고온 다습 환경의 고장을 줄인다 | 회사 안 → 밖 | Barney (1991, 1995) |
R 희소성 (Rarity) | 경쟁사들도 쉽게 가지고 있는가? | 같은 수준의 시험 설비와 데이터가 드물다 | 회사 안 ↔ 경쟁사 | Barney (1991, 1995) |
I 모방 불가능성 (Inimitability) | 따라 하기 어렵고 비싼가? | 30년 치 고장 분석은 단기간에 못 만든다 | 회사 안 ↔ 경쟁사 | Barney (1991, 1995) |
O 조직 (Organization) | 자원을 활용하는 체계가 있는가? | 분석 결과를 설계에 반영한다 | 회사 안 | Barney (1995) |
D 발견 가능성 (Discoverability) | 그 가치를 고객이 공개 정보에서 발견하고 확인할 수 있는가? | 홈페이지에 시험 조건과 결과가 없다 → 보이지 않음 | 밖(고객·AI)에서 안을 봄 | 심준규 (2026, 라온북플러스) |
출처: V·R·I·O는 Barney, J. B. (1991), Journal of Management, 17(1); Barney, J. B. (1995), Academy of Management Executive, 9(4). D(발견 가능성)는 심준규(2026). 『AI 승자독식』. 라온북플러스, 제5장.
표 1의 '시선의 방향' 열이 VRIO-D의 핵심이다. V·R·I·O의 네 질문은 회사 안에서 출발하지만, D만이 유일하게 고객과 AI의 자리에서 회사 안을 들여다본다. 부품 회사는 네 줄까지 모두 강점이었는데, 마지막 D 한 줄 때문에 시장에서 힘을 잃었다.
D가 낮다고 V·R·I·O의 가치가 사라지지는 않는다. 다만 고객이 공개 정보로 대안을 비교하는 상황에서는 D가 낮은 회사가 첫 후보 목록에서 빠질 수 있고, 그러면 나머지 네 강점을 보여줄 기회 자체가 오지 않는다. 반대로 D만 높고 V·R·I가 약한 회사는 처음에는 눈에 띄지만 오래가는 우위를 만들지 못한다.
D와 O는 왜 다른 질문인가
조직(O)에 마케팅과 외부 커뮤니케이션도 포함되므로 D가 O 안에 들어 있다는 반론이 있을 수 있다. 바니의 O 역시 회사가 자원의 가치를 거두어들이는 체계 전반을 말한다. 그럼에도 D를 따로 세우는 데에는 이유가 있다.
현장에서 O를 점검하면 대개 생산 공정, 연구 결과의 제품 반영, 보상 체계처럼 회사 안의 체계를 본다. 부품 회사의 기술팀은 시험 결과를 설계에 반영하는 데 탁월했지만, 같은 결과를 구매 담당자가 이해할 수 있는 말로 바깥에 내보내는 체계는 없었다. VRIO-D의 기여는 조직 안에서의 활용과 고객이 확인할 수 있는 바깥의 설명을 나누어 점검해, 둘 사이의 빈틈을 드러내는 데 있다.
발견 가능성의 세 층: 접근·이해·확인
표 2. 발견 가능성(D)의 세 층 — 접근·이해·확인별 진단 기준
층 | 묻는 것 | 문제가 생긴 모습 | 해결의 방향 |
접근 (Access) | 정보가 읽을 수 있는 곳에 공개되어 있는가? | 가격·사양이 이미지, PDF, 로그인 뒤에만 있다 | 텍스트로 공개하고 검색 색인을 확인한다 |
이해 (Understanding) | 공개된 정보에서 고객이 가치를 이해할 수 있는가? | 치수표와 모델명만 있고 고객 환경과의 관계 설명이 없다 | 고객 질문에 맞춘 설명을 붙인다 |
확인 (Verification) | 주장을 뒷받침하는 근거가 함께 있는가? | "최고 품질" 같은 주장만 있고 조건·결과가 없다 | 시험 조건·결과·인증·사례·한계를 공개한다 |
출처: 심준규(2026). 『AI 승자독식』. 라온북플러스, 제5장.
세 층은 차례로 쌓인다. 접근이 안 되면 이해할 기회가 없고, 이해가 안 되면 확인할 이유가 없으므로 진단도 아래층인 접근부터 하는 편이 효율적이다. 많은 기술 기업은 정보를 숨기지는 않았지만 엔지니어의 언어로만 공개해 '이해' 층에서 걸린다.
세 층은 운영상의 진단 기준이며, 특정 AI 엔진이 사용하는 공식 점수나 공개된 순위 요소가 아니다.
공개할 것과 지킬 것: 원천은 지키고 결과는 보여준다
VRIO-D를 소개하면 "다 공개하면 경쟁사가 따라 하지 않을까"라는 걱정이 먼저 나온다. 실제로 D와 I(모방 불가능성) 사이에는 긴장이 있다. VRIO-D는 그 긴장을 '원천은 지키고 결과는 보여준다'는 원칙으로 푼다.
표 3. 원천과 결과를 나누는 공개 설계 — VRIO-D의 공개 범위 기준
구분 | 지킬 것 (원천) | 보여줄 것 (결과) |
기술 | 제조 공정의 세부 조건, 설계 노하우 | 시험 조건, 측정 결과, 적용 가능한 범위 |
데이터 | 원자료 전체, 개별 고객 데이터 | 집계된 경향, 반복되는 문제 유형 |
고객 | 계약 조건, 개인정보 | 동의받은 사례, 익명화한 해결 과정 |
인증 | 내부 심사 자료 | 인증의 종류, 대상 제품, 유효 기간 |
한계 | (지킬 필요 없음) | 검증하지 않은 조건, 추가 확인이 필요한 환경 |
출처: 심준규(2026). 『AI 승자독식』. 라온북플러스, 제5장.
표 3에서 가장 중요한 줄은 맨 아래 '한계'다. 한계는 지킬 필요가 없는 유일한 항목이며 오히려 적극적으로 보여주어야 한다. 조건이 빠진 주장은 AI 답변 속에서 과장된 기대를 만들 수 있으므로, 한계를 명시한 회사가 정확한 기대를 가진 고객을 만난다.
이론적 배경: 지식기반관점과 신호 이론
VRIO-D의 D는 두 이론이 만나는 자리에 있다. 로버트 그랜트(Robert M. Grant)의 지식기반관점(KBV, Knowledge-Based View)은 기업을 개인의 전문 지식을 통합하는 조직으로 본다(Grant, 1996). 이 관점에서 공개 콘텐츠는 마케팅 부서의 홍보물이 아니라, 기술·영업·품질 부서의 지식이 엮여 나온 결과물이어야 한다.
마이클 스펜스(Michael Spence)의 신호 이론(Signaling Theory)은 상대가 직접 관찰하기 어려운 품질을 확인 가능한 신호로 판단하는 현상을 설명했다(Spence, 1973). 홍보 문구는 누구나 쓸 수 있는 약한 신호이고, 시험 조건과 결과, 제3자 인증은 만들기 어려운 강한 신호다. 두 이론은 GEO를 직접 연구한 것이 아니며, VRIO-D는 그 이론들이 다져 온 생각을 AI 답변의 시대에 연결해 해석한다.
표 4. VRIO-D를 받치는 이론적 배경 — 원래 설명하는 것과 VRIO-D에서의 쓰임
이론 | 대표 연구 | 원래 설명하는 것 | VRIO-D에서의 쓰임 |
자원기반관점 (RBV) | Wernerfelt (1984), Barney (1991, 1995) | 기업 자원과 지속적 경쟁우위의 관계 | V·R·I·O의 뿌리 |
지식기반관점 (KBV) | Grant (1996) | 조직이 전문 지식을 통합하는 방식 | 여러 부서의 지식을 엮어 공개 근거로 만드는 일 |
신호 이론 | Spence (1973) | 관찰하기 어려운 품질을 신호로 판단하는 현상 | 약한 신호(홍보 문구)와 강한 신호(시험·인증)의 구분 |
출처: Wernerfelt (1984); Barney (1991, 1995); Grant (1996); Spence (1973). VRIO-D에서의 쓰임은 심준규(2026). 『AI 승자독식』. 라온북플러스, 제5장.
실무 적용 순서
자원 특정하기. '우수한 기술력' 같은 포괄적 표현 대신 특정 공정, 숙련, 데이터, 서비스 역량을 하나 고르고 V·R·I·O를 점검한다.
D의 세 층 진단하기. 그 강점을 설명하는 공개 페이지가 있는지(접근), 고객이 의미를 이해할 수 있는지(이해), 근거가 함께 있는지(확인)를 차례로 본다.
공개 범위 정하기. 지킬 원천을 먼저 정한 뒤, 보여줄 결과·조건·한계를 정리한다.
고객 질문으로 다시 관찰하기. 이름이 등장하는지뿐 아니라 강점과 조건이 정확히 소개되는지 확인한다.
적용 예시(가상): 위의 부품 회사가 "고온 다습 환경에서 열 교환 부품을 고르는 법" 안내 페이지를 만들고, 자사 시험의 온도·습도 조건, 사용 시간, 대상 제품 버전, 시험하지 않은 환경을 함께 공개하는 경우다. 새 자원을 만드는 일이 아니라 이미 가진 자원을 보이게 하는 일이며, AI 추천 증가를 곧바로 입증하는 결과는 아니다.
VRIO-D의 명제와 적용 범위
표 5. VRIO-D의 명제와 적용 범위 — 유용한 상황과 하지 않는 주장
구분 | 내용 |
명제 1 | AI가 매개하는 구매 탐색에서 자원의 가치와 차별성을 확인할 공개 근거가 부족하면, 실제 경쟁력과 고객의 이해 사이에 간격이 생길 수 있다. |
명제 2 | 공개 가능한 성과를 고객의 질문과 연결하는 능력은 기존 자원이 구매 판단에 전달되도록 도울 수 있다. |
특히 유용한 상황 | 고객이 공개 정보로 대안을 비교하는 시장, 신규 고객과 해외 고객을 찾는 기업, 수출을 준비하는 중소기업 |
영향이 작을 수 있는 상황 | 오랜 거래 관계와 현장 경험이 결정적인 시장 |
하지 않는 주장 | D가 모든 경쟁우위의 필수 조건이라는 주장, 발견되면 반드시 팔린다는 주장 |
출처: 심준규(2026). 『AI 승자독식』. 라온북플러스, 제5장.
자주 묻는 질문
D는 웹사이트 방문자 수인가?
아니다. 방문자 수만으로는 강점이 이해되고 근거까지 확인되는지 알 수 없다. D는 접근·이해·확인의 세 층으로 진단한다.
D와 O는 어떻게 다른가?
O는 자원을 활용하는 조직의 체계를, D는 그 자원이 만드는 가치를 외부 탐색에서 발견하고 확인할 수 있는지를 묻는다. 연결되어 있지만 같은 질문은 아니다.
VRIO-D를 높이려면 모든 정보를 공개해야 하는가?
아니다. 원천(공정 노하우, 원자료)은 지키고 결과(시험 조건, 측정 결과, 적용 범위, 한계)를 보여주는 것이 VRIO-D의 원칙이다.
VRIO-D 다음에는 무엇을 하는가?
점검한 자원으로 답할 수 있는 고객 질문 가운데 어디서 싸울지를 STQP로 정하고, 공개 문장은 E-E-A-T-C로 다듬는다.
참고문헌
Wernerfelt, B. (1984). A resource-based view of the firm. Strategic Management Journal, 5(2), 171–180. https://doi.org/10.1002/smj.4250050207
Barney, J. B. (1991). Firm resources and sustained competitive advantage. Journal of Management, 17(1), 99–120. https://doi.org/10.1177/014920639101700108
Barney, J. B. (1995). Looking inside for competitive advantage. Academy of Management Executive, 9(4), 49–61. https://doi.org/10.5465/AME.1995.9512032192
Grant, R. M. (1996). Toward a knowledge-based theory of the firm. Strategic Management Journal, 17(S2), 109–122. https://doi.org/10.1002/smj.4250171110
Spence, M. (1973). Job market signaling. The Quarterly Journal of Economics, 87(3), 355–374. https://doi.org/10.2307/1882010
Aggarwal, P., et al. (2024). GEO: Generative engine optimization. Proceedings of KDD 2024. https://arxiv.org/abs/2311.09735
심준규. (2026). 『AI 승자독식: 생성형 AI가 단 하나의 브랜드를 추천하는 시대의 GEO 마케팅 전략』. 라온북플러스. 제5장. — D의 추가, 접근·이해·확인의 구분, 명제는 저자의 제안
권장 인용 형식:
심준규(2026). VRIO-D란? AI 검색에서 기업의 강점을 보이게 하는 법 — 바니의 VRIO에 발견 가능성을 더하다. 더솔루션컴퍼니비 INSIGHT B. https://www.tscbgroup.com/single-post/vrio-d-discoverability-ai
문서 버전 2.0 · 갱신일 2026년 10월 16일
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