Avena, 리텐션이 2%로 떨어지자 AI 영양 플랫폼을 인간 중심으로 재구축

Avena Health의 공동 창업자 겸 CTO인 Ruben Sandoval Davila는 2026년 5월 The Next Web에 자신의 제품에서 자동화 실험을 직접 수행했다고 말했다. 회사가 임상 영양 플랫폼의 케어를 완전히 자동화한 후, 3개월이 지난 시점에 활성 사용자는 2%만 남았다. 반면 인간이 관여하는 모델에서는 회사 자체 내부 데이터 기준으로 11개월 이상 리텐션된 환자가 40%였다. 이 데이터는 독립적으로 감사되지 않았다.

그의 결론은 효율성과 인간의 관여가 반비례하지 않는다는 것이다. 40%의 장기 리텐션을 만들어낸 플랫폼 버전은 특정 임상 접점에서 인간 전문가를 루프 안에 유지하면서 나머지 모든 것을 자동화한다. "전문가는 리텐션 메커니즘이다. AI는 효율성 메커니즘이다." 업계 맥락을 보면, 2023년 IQVIA Institute 분석은 평균적인 디지털 헬스 앱이 2주 이내에 사용자의 4분의 3 이상을 잃는다는 것을 발견했으며, 이 분야의 벤처 투자 지원 기업 대부분은 리텐션 수치가 아니라 획득 수치를 보고한다.

Sandoval은 이제 동일한 하이브리드 아키텍처로 미국에서 Alva Health를 출시할 준비를 하고 있으며, 케어 루프에서 인간을 제거하겠다고 약속하는 제품들로 포화된 시장에 진입한다.

인간 전문가를 리텐션 메커니즘으로, AI를 효율성 메커니즘으로 취급하라: 환자가 계속 나타나게 만드는 접점을 제외한 모든 것을 자동화하라.

완전 자동화된 AI 시스템은 임상 기능이 올바르게 작동하는 경우에도 리텐션에 어려움을 겪었다.

환자 행동, 즉 지속적인 참여가 디지털 헬스 플랫폼이 첫해를 넘겨 생존할지를 결정한다.

의료 분야의 구속 조건은 임상 기술이 아니라 제공자 시간과 각 상호작용 주변의 행정적 오버헤드다.

관계가 아니라 작업을 자동화하라: 사용자를 계속 머무르게 하는 것이 무엇인지 측정하고, 비용이 아니라 그 측정을 중심으로 인간 접점을 설계하라.

Sandoval에 따르면, Avena는 하이브리드 아키텍처에서 약 40%의 장기 리텐션을 회복했다. 팀은 동일한 설계를 Alva Health라는 이름으로 미국 시장에 가져가고 있다. 리텐션 수치는 기사 자체가 지적하듯이 여전히 자체 보고이며 감사되지 않았다.