AI 네이티브 서비스 회사 만드는 법: 창업자를 위한 완벽 가이드

핵심 요약

AI 서비스 시장 규모: 보험, 법률, 세금, 의료 등 기존 서비스 산업의 완전한 재구축으로 수조 달러 시장 기회
핵심 성공 요소: 도메인 유창성, 모델 유창성, 운영 엄격성을 갖춘 창립팀 구성이 필수
제품-프로세스 역전: 전통 소프트웨어와 달리, 인간이 고객 인터페이스이고 제품은 그들의 업무를 확장시키는 도구
P&L 기회: 전통 서비스 30% 마진에서 AI 운영 레버리지로 소프트웨어 수준의 50% 이상 마진 달성 가능
초기 수요 함정 회피: 파일럿 고객을 제한하고 확장 가능한 제품 설계에 집중해야 성공

1. AI 네이티브 서비스 회사란 무엇인가?

AI 네이티브 서비스 회사는 단순히 기존 서비스 비즈니스에 AI를 덧붙인 것이 아닙니다. 이는 AI가 대부분의 업무를 수행하도록 처음부터 완전히 다시 구축된 서비스 회사 를 의미합니다. 보험사, 법률 회사, 세무법인, 의료 서비스 회사 등 전통적인 서비스 산업이 AI로 근본적으로 변화하는 것입니다.

이러한 기회가 가능해진 이유는 모델의 급속한 발전 때문입니다. 몇 년 전만 해도 기업들은 내부용 AI 코파일럿을 구축하는 것이 전부였습니다. 하지만 이제는 고객에게 ** 최종 결과물을 직접 제공하는 새로운 비즈니스 모델**이 현실화되었습니다. 고객은 어떻게 그 결과를 얻었는지는 관심이 없고, 오직 결과물의 품질과 속도만 중요합니다.

예를 들어, YC에서 지원하는 Panacea는 생명공학 및 의료기기 회사를 위한 FDA 규제 서비스를 제공합니다. 경험 많은 FDA 컨설턴트를 고용하고 AI 플랫폼과 짝을 지어 더 빠르고 높은 품질의 FDA 승인을 제공 합니다. 이것이 AI 네이티브 서비스의 핵심입니다. 기존 시간당 가격보다 완료된 컨설턴트 연구에 따라 가격을 책정하면서도 더 빠르고 정확한 결과 를 제공하는 것입니다.

현재 시장 규모는 수조 달러에 달합니다. 세금, 감사, 보험, 모기지, 의료, 물류 등 대부분의 규제된 서비스 산업이 이러한 변화의 대상입니다. 이것이 아직 초기 단계라는 점을 고려하면, 앞으로 10년간 가장 큰 회사들 중 일부는 소프트웨어 회사가 아니라 AI 네이티브 서비스 회사 가 될 것입니다.

2. 올바른 시장을 선택하는 방법: AI 서비스에 최적인 4가지 특성

모든 시장이 AI 서비스 회사 구축에 동등하게 적합한 것은 아닙니다. YC가 관찰한 결과, 성공 가능성이 높은 시장은 네 가지 독특한 특성 을 공유합니다.

특성 1: 낮은 신뢰도 (Low Trust)

"낮은 신뢰도"란 업무가 이미 아웃소싱되었고 고객은 최종 제품에만 관심이 있다 는 의미입니다. 고객은 어떻게 결과를 얻었는지에는 신경 쓰지 않습니다. 이것은 당신이 행동 변화를 요구하지 않는다 는 뜻입니다.

이는 엄청난 장점입니다. 왜냐하면 당신은 단순히 기존 공급업체를 대체하고 있기 때문입니다. 고객은 이미 예산을 책정했고, 이미 누군가에게 비용을 지불하고 있습니다. 당신이 해야 할 일은 같은 업무를 더 빠르고, 더 저렴하고, 더 나은 품질로 제공 하는 것입니다. 신제품을 구매하도록 설득할 필요가 없습니다. 당신은 단지 예산이 이미 할당된 곳에 나타나서 업무를 수행하면 됩니다.

세금 준비, 법무 검토, 보험 청구 처리 같은 서비스들이 이에 해당합니다. 기업들은 이미 이러한 업무에 비용을 지불하고 있고, AI 기반 대체 서비스가 더 나은 결과를 제공한다면 쉽게 전환할 수 있습니다.

특성 2: 작업 수준의 낮은 판단 (Low Task-Level Judgment)

두 번째 특성은 업무의 대부분을 자동화할 수 있고, 판단은 루프에서 몇 곳에만 필요 하다는 것입니다. 만약 모든 단계에서 숙련된 인간의 판단이 필요하다면, 당신은 절대 확장할 수 없습니다.

이를 확인하려면 다음과 같이 질문하세요: "이 업무의 80%는 자동화할 수 있는가?" 법률 문서 검토의 경우, 99%는 표준화된 조항을 확인하는 것입니다. 하지만 1%는 불규칙한 조항이나 법적 위험에 대한 판단이 필요합니다. 이러한 구조가 이상적입니다.

반대로, 고급 경영 컨설팅처럼 거의 모든 결정이 인간의 판단을 요구하는 업무는 AI 서비스 회사에 적합하지 않습니다. 당신은 항상 고급 인력에 의존해야 하고, 이는 확장성을 심각하게 제한합니다. 따라서 대부분의 작업은 자동화되어야 하고, 인간은 예외적인 경우와 최종 판단 에만 남아 있어야 합니다.

특성 3: 높은 지능 임계값 (High Intelligence Threshold)

이것은 역설처럼 들릴 수 있습니다. AI 서비스가 확장성 높은 자동화를 원한다면, 왜 높은 지능 임계값이 필요할까요?

그 답은 고객이 수용할 수 있는 결과를 실제로 제공하기 위해서는 모델과 인간 모두가 필요할 정도로 충분히 어려워야 한다 는 것입니다. 지나치게 단순한 작업은 경쟁력 있는 AI 제품만으로도 충분하고, 당신의 서비스에는 인간이 불필요합니다. 그러면 당신은 소프트웨어 회사가 되어야 합니다.

하지만 정말 어려운 작업이라면, 당신의 인간 팀이 제공하는 도메인 전문성과 판단력이 진정한 가치를 만듭니다. 예를 들어, 복잡한 M&A 세금 계획은 AI만으로는 부족합니다. 숙련된 세무 변호사와 AI의 조합이 고객에게 실제 가치를 제공합니다.

특성 4: 규제가 실제로 좋을 수 있다 (Regulation Can Be Good)

규제 산업은 일반적으로 창업자들이 피해야 할 대상으로 여겨집니다. 하지만 AI 네이티브 서비스의 맥락에서 규제는 실제로 경쟁 장벽이 될 수 있습니다.

왜일까요? 규제 산업은:

더 높은 기대: 고객은 규제 준수를 매우 진지하게 생각합니다
법적 책임: 잘못된 결과에 대한 보험과 책임 구조가 필요합니다
높은 진입 장벽: 새로운 경쟁자도 동일한 규제 요구사항을 충족해야 합니다

Panacea의 사례가 완벽한 예입니다. 의료기기 FDA 승인은 규제되는 과정이고, 이는 Panacea의 경험 많은 FDA 컨설턴트 팀이 수년간 쌓은 지식을 경쟁 장벽으로 만듭니다. AI만으로는 부족하고, 규제 지식과 신뢰도 모두 필요합니다. 이것이 창립자들에게 실제 해자(moat)를 제공합니다.

YC가 집중하는 구체적 시장

현재 YC에서 주목하는 시장들은 다음과 같습니다:

세금 및 회계: 세무 신고, 감사, 재무 준비
보험: 청구 처리, 인수 심사, 위험 평가
법률: 계약 검토, 법무 실사, 규제 준수
부동산: 모기지 처리, 타이틀 검색, 클로징
의료: 청구 처리, 진료 기록 검토, 임상 문서
물류: 배송 최적화, 인벤토리 관리, 루트 계획

하지만 아직 아무도 건드리지 않은 시장이 많이 있습니다. X(구 트위터)에서 사람들이 말하는 명백한 것들에만 국한하지 마세요. 틈새 시장이나 새로운 산업에서 이러한 특성을 가진 업무를 찾으세요.

피해야 할 시장 유형

물리적 자산과 장비가 포함된 모든 것 은 AI 서비스 회사 구축에 부적합합니다. 로봇이 필요한 작업들입니다. 소프트웨어의 무한 확장성 마진은 물리적 것을 소유하고 운영할 때는 작동하지 않습니다. 실제 레버리지를 만들기가 매우 어렵습니다. 이 분야는 로봇공학 창립자들에게 맡기세요.

또한 정직한 자가 점검 을 하세요. 당신이 인간을 사용하는 것이 정말로 그 일이 판단력을 필요로 하기 때문인지, 아니면 현재 제품의 격차를 보완하기 위함인지 진지하게 물어보세요. 여기서 정직하지 않으면 인간으로 제품의 부족함을 영구적으로 덮게 될 것입니다.

3. 올바른 창립팀 구성하기: 3가지 핵심 특성

시장 선택만큼 중요한 것이 올바른 창립팀 구성 입니다. 모든 스타트업에 동일한 조언이 적용되지만, AI 서비스의 경우 몇 가지 중요한 추가 요소가 있습니다.

팀 구성의 기본 원칙

먼저, 당신이 이미 알고 함께 일한 사람들과 회사를 구축하세요. 당신의 네트워크가 충분하지 않다면, 당신이 함께 일한 최고의 사람들을 찾아서 그들에게 참여를 요청하세요. 놀랄 정도로 많은 사람들이 "그렇다"고 대답할 것입니다. 특히 AI 네이티브 서비스의 경우, 최고의 창립자들이 공유하는 세 가지 특정 특성이 있습니다.

특성 1: 도메인 유창성 (Domain Fluency)

첫 번째는 도메인 유창성 입니다. 즉, 당신의 비즈니스 분야에 대한 깊은 이해입니다. 직접 경험이 최고지만, 학습된 지식도 실제로는 충분합니다.

왜 이것이 중요할까요? 당신은 회의적인 구매자들과 종종 규제되는 공간에 판매하고 있기 때문 입니다. 보험 청구를 처리하려면 보험 산업을 이해해야 합니다. 법률 문서를 검토하려면 법률 지식이 필요합니다. 당신은 고객의 신뢰를 얻어야 하고, 이는 당신이 그들의 산업을 진심으로 이해한다는 것을 보여줌으로써 달성됩니다.

도메인 유창성을 얻는 방법:

직접 경험: 5년 이상 해당 산업에서 일한 경력
학습된 지식: 집중적인 연구, 업계 멘토, 고객과의 깊은 인터뷰
부분적 경험: 다른 산업에서의 경험을 바탕으로 빠르게 학습

중요한 것은 당신이 표면 수준의 이해를 넘어 산업의 주요 과제, 규제, 고객의 pain point 를 깊이 있게 이해해야 한다는 것입니다.

특성 2: 모델 유창성 (Model Fluency)

두 번째는 모델 유창성 입니다. 당신은 현재 최첨단 AI 모델이 정확히 무엇을 할 수 있는지 알아야 하고, 모델이 개선되면서 곡선을 타도록 제품을 설계해야 합니다.

이것은 훌륭한 기술에 대한 대체물이 없습니다. 사람들은 종종 이것을 과소평가합니다. 당신의 팀에는 다음을 이해하는 기술 리더가 필요합니다:

현재 모델의 능력과 한계
모델이 어떻게 개선되고 있는지
당신의 제품이 이러한 개선을 어떻게 활용할 것인가
언제 모델 업그레이드가 당신의 비즈니스 모델을 변화시킬 것인가

예를 들어, GPT-4가 나왔을 때 법률 회사들은 이를 어떻게 활용할 수 있는지 이해해야 했습니다. 언어 모델의 성능이 향상되면서 이전에 인간이 수행해야 했던 작업을 자동화할 수 있는 새로운 기회가 생깁니다. 모델의 능력을 이해하지 못하면, 당신은 이러한 기회를 놓칠 것입니다.

특성 3: 운영 엄격성 (Operational Rigor)

세 번째는 운영 엄격성 입니다. 여기에는 분산(distribution), 처리량(throughput), 사이클 타임(cycle time), SOP(표준 운영 절차) 같은 주제가 포함됩니다. 이것들은 대부분의 창립자에게 흥미로운 단어 집합이 아닙니다. 하지만 당신은 기본적으로 운영을 실행하고 있습니다.

"제품은 운영이다"라는 원칙을 이해해야 합니다. 당신의 제품이 얼마나 좋든, 운영이 효율적이지 않으면 실패합니다. 당신은:

SOP를 개발하고 최적화 해야 합니다
처리량을 추적 해야 합니다 (하루에 몇 건의 케이스를 처리하는가?)
사이클 타임을 단축 해야 합니다 (케이스 처리에 얼마나 걸리는가?)
병목 지점을 식별 해야 합니다 (어디서 가장 많은 시간이 낭비되는가?)

당신은 이 기술 집합을 배워야 하고, 최소한 당신은 그것을 존중해야 합니다. 이전에 제조업이나 서비스 업계에서 운영 경험이 있는 창립자가 이점을 가지고 있습니다.

좋은 창립팀의 사례: General Counsel (법률 회사)

YC가 최근 지원한 AI 네이티브 법률 회사 General Counsel의 창립자들은 이 세 가지 특성을 완벽하게 보여줍니다.

그들은:

법률 회사 경험: Cooley과 Fenwick & West 같은 최상위 법률 회사에서 실제 경험
기술 리더십: Casetext에서의 경험을 통한 AI와 법률 기술 이해
운영 지식: 처리량과 회사 인력 배치에 대한 깊이 있는 생각

특히 놀라운 점은 그들이 교대 근무를 업무 방식에 통합했다 는 것입니다. 이를 통해:

사이클 타임을 단축했습니다
팀에 최고의 변호사를 유치할 수 있었습니다
확장성 측면에서 윈-윈을 만들었습니다

이것이 운영 엄격성의 실제 사례입니다. 그들은 AI 법률 제품을 구축하는 것뿐만 아니라, 그 제품을 효율적으로 제공하는 방식 도 설계했습니다.

4. 실제 제품 구축: 운영 사고방식 적용하기

AI 서비스 제품 구축은 기존 소프트웨어 구축과 근본적으로 다릅니다. 가장 중요한 차이는 설정이 반대 라는 것입니다.

설정의 역전: 인간이 인터페이스, 제품은 도구

전통적인 소프트웨어에서:

고객 = 소프트웨어 사용자
제품 = 직접 사용되는 인터페이스

AI 네이티브 서비스에서:

고객 = 당신의 서비스를 받는 기업
당신의 직원/팀 = 제품 사용자
제품 = 당신의 팀이 일을 비선형적으로 확장하도록 도와주는 도구

이 차이는 제품 구축 방식의 거의 모든 것을 바꿉니다. 당신은 B2B2C 모델을 운영하고 있지만, 제품의 직접 사용자는 당신의 직원입니다. 그들의 경험, 효율성, 만족도가 제품 성공을 결정합니다.

전략 1: 병목 지점을 찾고 그를 위해 구축하기

운영 사고방식을 적용할 때 첫 번째 원칙은 병목 지점을 식별하고 그곳에 집중하기 입니다.

예를 들어, 법률 검토 서비스를 시작한다면:

전체 프로세스를 분석합니다: 고객 onboarding → 문서 업로드 → 자동 검토 → 인간 검토 → 리포트 생성 → 배송
각 단계에서 가장 느린 부분을 찾습니다: 아마도 "인간 검토"가 가장 느릴 것입니다
그 병목 지점을 완화하기 위한 제품을 구축합니다: 변호사의 검토를 더 효율적으로 만드는 AI 도구

처리량(Throughput)과 사이클 타임(Cycle Time)은 이제 제품 지표입니다. 일일 활성 사용자 같은 전통적인 소프트웨어 지표 대신:

하루에 몇 건의 케이스를 처리할 수 있는가?
케이스 처리에 얼마나 걸리는가?
이 수치들은 시간에 따라 개선되고 있는가?

전략 2: 편차를 심각한 문제로 취급하기

편차(variance)는 실제 서비스의 불균일한 결과물을 의미합니다. 어떤 경우는 완벽하지만, 다른 경우는 평균 이하인 것입니다.

이것은 소프트웨어에서는 사소한 문제이지만, AI 서비스에서는 실존적 문제 입니다. 왜일까요?

고객은 다음에 대해 관대할 수 있습니다:

조금 느린 속도 (단, 일관되다면)
기존 업체보다 조금 더 비싼 가격 (단, 가치가 있다면)

하지만 편차에 대해서는 즉각 떨어질 것입니다. 이유는 간단합니다: ** 신뢰도입니다**. 고객은 당신의 서비스 결과를 신뢰해야 합니다.

예를 들어:

계약 검토 서비스가 일반적으로 훌륭하지만 때때로 중요한 조항을 놓친다면, 고객은 모든 결과물을 다시 검토해야 합니다
세금 신고 서비스가 일관되지 않으면, 고객은 다시 확인하는 데 시간을 낭비합니다

불일관성은 신뢰를 파괴하고, 신뢰 파괴는 즉각적인 이탈을 초래합니다. 따라서 당신의 제품은:

결과물의 일관성을 극대화하도록 설계되어야 합니다
자동화 부분과 인간이 개입하는 부분을 명확히 분리해야 합니다
QA 프로세스를 강화해야 합니다

전략 3: 루프 내 인간이 비선형적으로 확장되어야 함

셋째, 매우 중요한 원칙은 루프 내 인간도 소프트웨어처럼 확장되어야 한다 는 것입니다.

초기 상황을 상상해보세요:

당신은 1명의 변호사와 AI 도구로 시작합니다
처음에는 하루에 10건의 계약을 검토합니다
다음 달에는 변호사 2명을 고용합니다
이제 하루에 20건을 검토합니다

이것은 최악의 경우 입니다. 왜냐하면 수익이 추가하는 인간의 수에 정확히 맞춰 확장되기 때문 입니다. 이는:

마진을 개선할 수 없습니다
생산성 향상이 없습니다
스케일의 경제를 얻을 수 없습니다

대신 다음을 원합니다:

처음: 1명 변호사 + AI → 하루 10건
1개월: 1명 변호사 + 더 나은 AI → 하루 15건 (인간 추가 안 함)
2개월: 1명 변호사 + 훨씬 더 나은 AI → 하루 25건
3개월: 1명 변호사 + 인간 프로세스 개선 → 하루 35건
이 시점에서만: 변호사 2명 추가 가능

이것은 비선형 확장 입니다. 같은 수의 인간이 점점 더 많은 업무를 처리합니다.

루프 내 인간도 당신의 소프트웨어를 즐겨야 합니다. 왜냐하면 그들이 당신의 실제 사용자 이기 때문입니다. 법률 검토 AI 도구가 변호사의 업무를 더 쉽게 만들지 못한다면, 그들은 그것을 무시할 것입니다.

전략 4: 초기에는 확장되지 않는 것이 괜찮지만, 결국 확장해야 함

초기 단계에서는 확장되지 않는 일을 하는 것이 완벽히 괜찮습니다. 실제로 이는 필요합니다. 당신은:

처음 몇 고객을 손으로 모두 처리해야 합니다
프로세스가 무엇인지 배워야 합니다
고객이 정확히 무엇을 원하는지 이해해야 합니다

하지만 결국 정말로 확장해야 합니다. 이것이 "프로세스 자동화가 제품이다"라는 원칙입니다.

시간이 지남에 따라:

초기 (1-3개월): 1명이 모든 것을 수동으로 처리
중기 (3-6개월): 패턴을 식별하고 AI 도구 구축 시작
성장 (6-12개월): SOP 문서화, 프로세스 자동화, 인간의 역할 축소
확장 (12개월+): 프로세스가 충분히 자동화되어 추가 인간이 생산성을 선형적으로 증가시키지 않음

5. 영업과 고객 성공: 초기 수요 함정 회피하기

많은 창업자가 직면하는 가장 큰 과제는 "초기 수요 함정(Early Demand Trap)" 입니다. 이것을 이해하는 것이 생사를 결정합니다.

초기 수요 함정이란?

시작할 때 아무것도 없을 때, 많은 고객들이 파일럿에 관심을 보입니다. 이유는:

혁신적으로 들린다
비용을 절감할 수 있다
무리할 것이 없다 (파일럿이니까)

그래서 당신은:

3개월 안에 5개의 파일럿 계약 체결
각 파일럿이 수동 작업이 많이 필요함
갑자기 당신의 서비스 능력이 완전히 압도됨
제품을 확장하도록 구축할 시간이 없음
인간 사용에만 갇힘
결국 모든 파일럿이 실패

이것이 함정입니다.

함정 회피: 파일럿을 소수로 제한하기

YC의 조언은 명확합니다: 첫 파일럿 고객을 극도로 제한하세요.

권장 접근법:

처음: 1명의 파일럿 고객만 받습니다
3개월 동안 그들과 깊이 있게 일합니다
프로세스를 학습합니다
AI 도구를 구축합니다
그 1명 고객으로 좋은 결과를 달성합니다
그때만: 2번째 파일럿 고객 추가

이렇게 하면:

충분한 시간을 들여 각 고객을 제대로 서빙합니다
프로세스를 체계화할 수 있습니다
확장 가능한 제품을 구축할 수 있습니다
초기 고객 사례를 완벽하게 만들 수 있습니다

너무 빨리 너무 많이 등록하려는 유혹을 절대로 저항하세요. 이 함정에 빠지면 실제로 벗어나기가 매우 어렵습니다.

판매 방식: 결과물을 판매하기

파일럿 고객을 한정했다면, 판매 방식도 달라집니다.

전통적인 소프트웨어 판매:

SaaS: "이 소프트웨어를 50명이 사용할 수 있습니다" ($5,000/월)
토큰: "이 API에 1,000만 토큰을 사용할 수 있습니다"

AI 서비스 판매:

결과물 기반: "우리가 당신의 계약을 검토해 드립니다" ($X per contract)

이것이 훨씬 더 강력합니다. 왜냐하면 고객은:

좌석이나 토큰이 아니라 결과물 에만 관심이 있습니다
당신이 5명인지 50명인지 상관하지 않습니다
오직 결과의 품질과 속도만 중요합니다

초기 고객과의 파일럿 학습

처음 몇 고객의 경우, 너무 일찍 표준화하려고 하지 마세요. 대신:

깊이 있게 배웁니다
- 고객과 대화하세요
- 그들의 프로세스를 이해하세요
- 그들의 pain point를 파악하세요
AI 이점의 지점을 찾으세요
- AI가 당신에게 고유한 이점을 제공하는 부분은?
- 단순히 명백한 것을 자동화하는 부분은?
- 고객의 기존 공급업체는 이것을 할 수 없는가?
그에 따라 제품을 구축하세요
- AI의 고유한 이점에 집중합니다
- 명백한 자동화는 나중에 합니다
- 빠르게 움직입니다
빠르게 반복하세요
- 매주 고객과 체크인합니다
- 피드백을 받습니다
- 제품을 조정합니다

파일럿 이후: 판매 및 성공

초기 수요 함정을 피했다면, 판매와 성공은 더 직선적입니다.

판매 모델:

파일럿은 제품 자체입니다
파일럿을 완벽하게 실행합니다
고객이 결과를 본다
확대된 계약으로 전환합니다

고객 성공:

지속적인 개선에 집중합니다
고객과 밀접하게 협력합니다
피드백을 제품에 통합합니다
장기 관계를 구축합니다

6. 가격 책정: 인력 비용과 직접 경쟁하기

AI 서비스의 가격 책정은 전통적인 소프트웨어보다 훨씬 더 어렵습니다. 왜냐하면 당신은 SaaS 회사와 경쟁하지 않기 때문입니다. ** 당신은 인력 비용과 직접 경쟁합니다**.

가격 책정 기준

고객의 입장에서 생각해보세요:

옵션 1: 내부 인력

주니어 변호사: 연 $150,000
시간당: $150,000 ÷ 2,000시간 = $75/시간
이 변호사가 할 수 있는 계약 검토: 하루 5건 = 시간당 $375/건

옵션 2: 외부 법률 회사

주니어 변호사: 시간당 $250
같은 작업에: 시간당 $1,250/건

옵션 3: AI 네이티브 서비스 (당신)

우리는: 시간당 $800/건 (더 빠르고 일관됨)

당신의 가격은 이 세 옵션과 비교되어야 합니다. 일반적으로:

내부 인력보다 훨씬 저렴해야 함 (당신이 더 빠르니까)
외부 서비스보다 훨씬 저렴하거나 훨씬 빠름
분명히 좋은 ROI를 제공해야 함

가격 책정 옵션

여러 가격 책정 모델이 있습니다.

옵션 1: 단위당 가격 책정

가장 명확하고 이해하기 쉽습니다.

예시:

계약당: $500
청구당: $100
대출 원본 기반: $0.50 per $100
세금 신고당: $1,000

이것이 가장 깔끔한 모델입니다. 고객이 이해하기 쉽고, 당신도 예측하기 쉽습니다.

옵션 2: 결과 기반 가격 책정

인센티브를 아름답게 정렬하지만, 예측이 더 어렵습니다.

예시:

청구 승인시 청구액의 15% (처리되지 않으면 수수료 없음)
대출 승인시 대출액의 0.5%
FDA 승인 획득시 비용

이 모델의 장점:

당신의 인센티브가 고객의 인센티브와 완벽히 정렬됨
고객은 결과에만 비용을 지불
당신의 품질에 대한 신뢰도를 높임

단점:

월별 수익 예측이 어려움
현금 흐름이 불규칙할 수 있음
은행 빌릴 때 문제가 될 수 있음

옵션 3: 하이브리드 모델

많은 성공한 회사들은 하이브리드를 사용합니다:

기본료: 월 $2,000 (고객이 당신에 투자했음을 알게 함)
단위당: $250/건

이것은:

기본 수익을 예측 가능하게 함
시간 가치를 반영함
유연함

피해야 할 가격 책정 전략

전략 1: 원가 플러스 가격 책정 ❌

절대로 하지 마세요. 예:

우리의 비용: 변호사($50), AI($5), 호스팅($2) = $57
마진 30% 추가: $74/건

문제점:

당신의 상승 잠재력을 영구적으로 제한 합니다
시간이 지나면서 AI 비용이 낮아져도, 당신은 가격을 낮춰야 합니다
수익성이 불가능해집니다

전략 2: 직선 언더커팅 ❌

경쟁을 이기기 위해 다른 사람들보다 훨씬 저렴하게 가격을 책정하면:

당신의 일을 저렴해 보이게 합니다
잠재적으로 낮은 품질로 보이게 합니다
가격 전쟁에 말려듭니다
수익성 있는 사업을 만들 수 없습니다

올바른 가격 책정 원칙: 가치에 따라 가격 책정하세요

항상 가치에 따라 가격을 책정하세요. 질문해야 할 것:

고객은 기존 방식으로 이것을 얼마나 지불하고 있는가?
당신이 제공하는 것이 얼마나 빠른가?
당신이 제공하는 것이 얼마나 정확한가?
고객이 얻는 실제 가치는 무엇인가?

예를 들어, Panacea는 FDA 승인에 기반해 가격을 책정합니다. 왜냐하면:

고객은 기존: 컨설턴트에 시간당 $300를 지불
당신은 완료된 컨설턴트 일에 대해 $15,000을 청구
고객 입장: 3개월 + 비용 vs 1개월 + 낮은 비용

이것이 진정한 가치 기반 가격 책정 입니다.

7. P&L(손익계산서) 분석: 이것이 성패를 결정한다

AI 서비스 회사의 성공 또는 실패는 P&L(손익계산서)에서 결정됩니다. 이것이 이 섹션이 중요한 이유입니다.

P&L의 기본 구조

일반적인 구조는 다음과 같습니다:

수익 (Revenue)
- 매출원가 (COGS) = 총이익 (Gross Profit)
- 운영비 (Opex) = 영업이익 (Operating Income)
- 세금 및 이자 = 순이익 (Net Income)

각 항목을 자세히 살펴보겠습니다.

1. 수익 (Revenue): 계약 능력

수익은 상대적으로 "쉬운 부분"입니다. 당신은 계약을 체결할 수 있을 것입니다. 고객들이 AI 서비스에 관심이 있습니다.

하지만 중요한 질문은: 당신이 계약을 반복적으로 이행할 수 있는가?

초기 단계에서 수익은 매우 불규칙할 것입니다:

1월: $50,000
2월: $150,000
3월: $80,000
4월: $200,000

이것은 정상입니다. 초기 고객들이 계약하는 시간이 다르고, 파일럿이 시간이 걸립니다. 하지만 시간이 지남에 따라:

더 체계적인 판매 프로세스
반복적인 고객 계약
더 예측 가능한 패턴

좋은 신호는 월별 반복 수익(MRR) 또는 연 반복 수익(ARR)이 증가 하는 것입니다.

2. 매출원가 (COGS): 주의 깊게 관리하기

첫 날부터 COGS에 집착하세요. 이것이 당신의 비즈니스 모델을 결정합니다.

COGS에는 세 가지 주요 구성 요소가 있습니다:

A. 모델 비용

당신이 사용하는 AI 모델의 비용입니다.

예시:

GPT-4 API: 입력 $0.03/1K 토큰, 출력 $0.06/1K 토큰
계약 검토 케이스: 평균 10,000 토큰
비용: 약 $0.60/케이스

이것은 시간이 지남에 따라 빠르게 감소 합니다. 왜냐하면:

더 저렴한 모델이 나옵니다
당신의 프롬프트가 더 효율적해집니다
당신은 더 작은 모델을 사용할 수 있습니다

B. 호스팅 비용

당신의 인프라 비용입니다.

예시:

서버: $2,000/월
데이터베이스: $500/월
API 게이트웨이: $200/월

초기에는 높지만, 시간이 지남에 따라:

더 효율적인 아키텍처
더 나은 캐싱
더 낮은 리소스 사용

C. 루프 내 인간 비용

이것이 가장 중요 합니다.

예시: 계약 검토 서비스

변호사 비용: 연 $150,000 + 이사: $50,000 = 연 $200,000
연간 처리 케이스: 2,000건
케이스당 비용: $100

문제는 초기에 이것이 높다는 것입니다:

1명 변호사 + 500건/연도 = $300/케이스
매우 높음!

하지만 시간이 지남에 따라:

같은 1명 변호사 + AI 개선 + 프로세스 개선 + 더 나은 자동화
1,500건/연도 = $133/케이스
훨씬 더 나음

COGS의 핵심: "영이익 또는 음이익 파일럿에 대해 깊이 있게 의심하세요"

많은 창립자들이 처음 파일럿에서 음의 이익(즉, 손실)을 본다는 데 대해 너무 편합니다. "우리는 배우고 있습니다"라고 말합니다.

이것은 정상이고 좋습니다. 하지만 중독되는 것은 정말 위험합니다.

음이익 파일럿이 위험한 이유:

모델 비용과 인간 비용을 축소하는 방법을 배우지 못함
제품을 비용 구조 주위에 설계하지 않음
확장할 수 없는 회사를 구축할 위험

당신이 해야 할 일:

처음 파일럿에서 배웁니다
하지만 빨리 양의 이익이나 적어도 높지 않은 손실 로 이동합니다
COGS를 적극적으로 감소시킵니다

AI 운영 레버리지: 핵심 베팅

핵심 베팅은 이것입니다: 제품이 더 많이 구축될수록, COGS가 낮아지고 총이익률이 높아진다.

이것을 "AI 운영 레버리지" 라고 부릅니다. 그래프로 표현하면:

시간 1개월: COGS $300/케이스, 총이익 -$200 (손실)
시간 3개월: COGS $150/케이스, 총이익 $100 (이익)
시간 6개월: COGS $80/케이스, 총이익 $220 (이익)
시간 12개월: COGS $50/케이스, 총이익 $350 (큰 이익)

이것이 가능한 이유:

변호사는 AI 도구로 더 빨라짐 (같은 비용, 더 많은 아웃풋)
모델 비용이 감소 (더 저렴한 모델 또는 더 효율적인 프롬프트)
프로세스 개선 (자동화 증가, 수동 작업 감소)
규모의 경제 (같은 인프라로 더 많은 케이스)

3. 총이익 (Gross Profit) 및 총이익 마진 (Gross Margin)

총이익 = 수익 - COGS
총이익 마진 = 총이익 / 수익

예시:

월 수익: $100,000
월 COGS: $60,000
총이익: $40,000
총이익 마진: 40%

4. 운영비 (Opex)

여기에는:

R&D: 제품 개발, AI 모델 연구
판매 및 마케팅: 고객 획득
일반 관리: 재무, 법무, HR, 경영 급여

예시 (100,000 달러 월수익):

R&D: $20,000 (더 나은 AI 도구 구축)
판매: $15,000 (영업팀)
일반: $10,000 (행정)
총 Opex: $45,000

5. 영업이익 (Operating Income)

영업이익 = 수익 - COGS - Opex

예시:

수익: $100,000
COGS: $60,000
Opex: $45,000
영업이익: -$5,000 (손실)

6. 순이익 (Net Income)

순이익 = 영업이익 - 세금 - 이자

중기적으로는 덜 중요합니다. 초기 단계에서는 세금이나 이자가 크지 않습니다.

AI 서비스 회사의 P&L 기회

여기서 정말 큰 기회가 있습니다. 비교해보세요:

전통적인 서비스 회사 (법률, 회계 등)

마진: ~30% (최대)
이유: 인간이 항상 필요함, 확장성 낮음

순수 소프트웨어 및 에이전트 회사

마진: 60-80%
하지만 TAM이 더 작음

AI 네이티브 서비스 회사 (당신이 구축하는 것)

현재: 5-15% (여전히 초기)
잠재력: 50% 이상 (소프트웨어 수준)
TAM: 소프트웨어보다 2-3배 더 큼

이것이 핵심입니다. AI 운영 레버리지가 당신을 소프트웨어 수준의 마진에 가깝게 가져올 수 있고, 더 큰 시장에서 그렇게 될 수 있다는 것입니다.

P&L 궤적

당신의 P&L은 다음과 같이 보여야 합니다:

3개월: 수익 $100k, COGS $65k (65%), Opex $50k → -$15k 손실
6개월: 수익 $200k, COGS $110k (55%), Opex $70k → +$20k 이익
12개월: 수익 $500k, COGS $200k (40%), Opex $120k → +$180k 이익
24개월: 수익 $1.5M, COGS $450k (30%), Opex $250k → +$800k 이익

중요한 것은:

COGS 마진이 시간에 따라 개선 되고 있음
수익이 증가하고 있음
영업이익이 가능해지고 있음

당신이 이 궤적을 보이지 않으면, 문제가 있다는 신호입니다.

8. 함정: "사업 인수" 피하기

마지막으로 중요한 경고: 마지막 실수를 피하세요.

"사업 인수 + AI 추가" 함정

특히 운영 배경이 있는 창립자들 사이에서 유혹이 있습니다:

기존 법률 회사 구매
그 위에 AI 도구 추가
수익 추가

이것이 함정 인 이유를 설명하겠습니다.

왜 이것이 작동하지 않는가?

이유 1: 제품-시장 적합성을 확보할 수 없음

레거시 서비스 사업은... 레거시입니다. 다른 기대:

지표: "월간 청구액", "팀 크기" 중심
성과에 대한 기대: "시간당 $250 청구"
채용: "경험 많은 변호사" 중심

AI를 추가해도 이러한 기본이 즉시 바뀌지 않습니다. 당신은:

여전히 같은 운영 모델을 가짐
여전히 같은 팀 구조를 가짐
여전히 같은 비용 구조를 가짐

오직 추가되는 것은 AI입니다. 이것은 근본적인 재구축이 아닙니다.

이유 2: 구축이 거의 항상 인수보다 낫다

레거시 사업을 인수하는 것의 문제:

높은 인수 비용
기술 부채 (정크 코드, 나쁜 프로세스)
문화 충돌
팀 이탈 (동기 상실)

반대로 구축하는 것:

0에서 시작
올바르게 구축
올바른 문화에서 시작
모든 사람이 AI 네이티브임을 안다

인수가 의미가 있는 유일한 경우

규제 라이선싱이 빨리 필요한 경우