AI 스타트업 성공의 3가지 핵심 전략: 아이디어 선택부터 엑싯까지

핵심 요약

아이디어 선택 - 사람들이 현재 돈을 지불하고 있는 작업에서 기회를 찾기 (지원, 대체, 신규 창출)
제품 개발 - 전문가의 실제 업무 흐름을 분석하고 단계별로 AI 프롬프트로 구현하기
평가 시스템 구축 - 충분한 테스트 케이스로 제품 신뢰성을 99% 이상으로 달성하기
마케팅 우선순위 - 뛰어난 제품이 최고의 마케팅이며, 신뢰 구축이 판매의 핵심
고객 성공 투자 - 온보딩, 교육, 고객 성공팀으로 제품 도입률을 높이기

성공적인 AI 스타트업을 위한 아이디어 선택 방법

사람들이 실제로 원하는 것을 찾아라

스타트업 창업자라면 누구나 "어떤 아이디어를 추구해야 할까?"라는 질문에 직면합니다. Y Combinator가 "사람들이 원하는 것을 만들라"고 강조해온 이유는 이것이 정말 어렵기 때문입니다. 하지만 AI 시대에는 이것이 훨씬 쉬워졌습니다.

핵심은 간단합니다: 사람들이 현재 다른 사람에게 돈을 지불하고 있는 일이 무엇인지 살펴보세요. 고객 지원 담당자, 법률 보조원, 개인 트레이너, 비서, 보험 조정사 등 다양한 직무가 있습니다. 이러한 모든 일들이 사람들이 실제로 원하고 필요로 하는 것들입니다. 이제 당신의 과제는 이러한 작업들 중 대규모 언어 모델(LLM)이나 로봇이 해결할 수 있는 것들을 찾아내는 것입니다.

AI 기반 제품 아이디어는 크게 세 가지 범주 로 나뉩니다. 이를 이해하는 것은 스타트업의 방향성을 결정하는 데 매우 중요합니다.

세 가지 아이디어 범주: 지원, 대체, 신규 창출

첫 번째 범주: 지원(Assistance) 는 전문가가 자신의 업무를 더 효율적으로 수행하도록 돕는 것입니다. 예를 들어, 변호사들은 많은 문서를 읽고, 연구하고, 계약서를 검토하고 수정해야 합니다. AI 기반의 법률 비서는 이러한 작업들을 가속화하고 정확성을 높입니다. 이는 기존 전문가의 생산성을 높이는 방식입니다.

두 번째 범주: 대체(Replacement) 는 AI가 전문가를 완전히 대체하는 것입니다. 예를 들어, AI 기반 로펌이나 AI 회계사 서비스가 이에 해당합니다. 현재 회계사, 금융 전문가, 물리 치료사에게 지불하는 비용을 AI로 대체함으로써 비용을 획기적으로 낮출 수 있습니다.

세 번째 범주: 이전에 생각할 수 없었던 일(Unthinkable) 을 가능하게 하는 것입니다. 대형 로펌의 경우 수억 개의 법률 문서가 있습니다. 과거에는 직원들이 모든 문서를 읽고 분류하고 요약하는 것이 불가능했거나 수백만 달러가 들었습니다. 그러나 AI가 등장하면서 수천 개의 AI 인스턴스가 동시에 모든 문서를 검토할 수 있게 되었습니다. 이제 이전에 상상할 수 없던 일들이 현실이 되었습니다.

시장 규모의 급격한 확대

AI 시대의 가장 놀라운 변화 중 하나는 벌 수 있는 돈의 양이 기하급수적으로 증가했다 는 것입니다. 전통적인 SaaS 모델에서는 월 20달러의 구독료를 기준으로 시장 규모(TAM)를 계산했습니다. 수많은 수십억 달러 규모의 기업들이 이러한 단순 좌석 판매 모델로 성장했습니다.

그러나 오늘날의 현실은 전혀 다릅니다. 기업과 개인들은 전문적인 문제를 해결하기 위해 월 5,000달러, 10,000달러, 심지어 20,000달러까지 기꺼이 지불합니다. 이는 기존 전문가들의 연간 급여 규모에 가까운 금액입니다. 즉, AI 애플리케이션으로 벌 수 있는 돈의 양은 이전보다 10배, 100배, 심지어 1,000배까지 증가했습니다.

이것이 다소 디스토피아적으로 들릴 수 있지만, 실제로는 아름다운 일입니다. 왜냐하면 동시에 AI는 이전에 진입 장벽이 높았던 서비스들에 대한 접근성을 민주화하고 있기 때문입니다. 저소득층의 85% 이상이 법률 서비스에 접근하지 못했습니다. 인간 변호사는 너무 비싸고 시간이 오래 걸렸기 때문입니다. 그러나 AI의 힘을 빌려 변호사를 100배 더 빠르게 만들고, 10배 더 저렴하게 만들거나, 완전한 AI 기반 법률 사무소를 통해 직접 서비스를 제공할 수 있다면, 이제는 "예"라고 말할 수 있는 경우가 훨씬 많아집니다. 모든 사람이 최고의 금융 조언, 최고의 개인 비서, 최고의 코딩 어시스턴트를 가질 수 있는 미래가 옵니다.

실제로 구축하는 방법: 전문가 워크플로우 분석에서 AI 구현까지

전문가의 실제 업무 과정을 깊이 있게 이해하기

제품을 만들기 위한 첫 번째 단계는 놀랍도록 단순하지만 대부분의 창업자들이 제대로 실행하지 못합니다. 당신이 만드는 AI가 대체하거나 지원할 전문가들이 실제로 무엇을 하는지 정확하게 파악해야 합니다.

예를 들어, 당신이 개인 트레이너를 위한 AI 앱을 만든다면, 개인 트레이너는 정확히 무엇을 하나요? 금융 분석가는 무엇을 하나요? 변호사는 무엇을 하나요? 이 질문에 대해 대충 짐작하지 마세요. 실제로 알아야 합니다.

저희 회사의 경우, 공동 창업자들이 모두 변호사였고, 직원의 30~40%가 법무 배경을 가지고 있었기 때문에 법률 분야의 업무를 직접 경험할 수 있었습니다. 당신의 경우 그렇지 않을 수도 있습니다. 그렇다면 어딘가에 침입자처럼 들어가서 그 분야에서 실제로 일어나는 일을 배우세요. 고객 사무실에 앉아 있거나, 실제 전문가들과 심층 인터뷰를 수행하거나, 심지어 직접 일해보는 것도 좋은 방법입니다.

최고의 전문가가 하는 방식을 역으로 추적하기

한 번 이 작업을 수행하는 구체적인 사람들을 파악했으면, 다음 질문을 자신에게 던지세요: "이 분야의 최고의 전문가는 이 작업을 어떻게 수행할까?"

더 나아가, "만약 그들이 무한한 시간과 무한한 자원, 예를 들어 동시에 작업할 수 있는 천 명의 AI를 가지고 있다면 이 작업을 어떻게 수행할까?"라고 생각해보세요. 그리고 그 답변으로부터 역으로 단계별 과정을 구성하세요.

법률 분야의 예를 들어보겠습니다. 저희가 2년 반 전에 GPT-4에 처음 접근했을 때, "주어진 연구 질문에 대해 최고의 변호사는 무엇을 할 것인가?"라는 질문부터 시작했습니다. 저희는 이를 다음과 같은 단계로 세분화했습니다:

질문 이해하기: 연구 프로젝트 요청을 받으면, 이것이 정말로 무엇을 의미하는지 깊이 있게 이해하기
연구 계획 수립: 어떤 검색을 실행할지, 어떤 자료를 찾을지 계획하기
검색 및 검토: 수십, 수백 개의 검색 결과를 살펴보고 관련성 판단하기
메모 작성: 왜 이것이 관련성이 있는지, 왜 관련성이 없는지, 최종 답변에 어떻게 들어맞는지 기록하기
에세이 작성: 수집된 정보를 바탕으로 논리적이고 설득력 있는 에세이 작성하기
검증: 인용문이 정확한지, 원본 자료를 올바르게 참조했는지 확인하기

프롬프트로 변환하기

실제 전문가가 거치는 단계들을 파악했으면, 이제 이러한 단계들을 프롬프트로 변환합니다. 인간 수준의 지능을 필요로 했던 많은 작업들이 이제는 소프트웨어 애플리케이션으로 주입되고 있기 때문입니다.

예를 들어:

"주어진 법률 의견을 읽고 이 연구 질문에 대한 관련성을 0부터 7까지의 척도로 판단하세요"
"지금까지 내가 작성한 모든 메모와 읽은 모든 판례를 바탕으로 에세이를 작성하세요"
"여기 에세이의 각주가 있고, 여기에 원본 자료가 있습니다. 이 인용이 정확합니까?"

중요한 것은 프롬프트보다 더 나은 방법이 있다면 그것을 사용하는 것입니다. 프롬프트는 느리고 비쌉니다. 토큰도 여전히 비싸죠. 따라서 어떤 단계들이 순수 소프트웨어 공학으로 해결될 수 있는지 생각해보세요.

예를 들어, 만약 특정 작업이 매번 항상 같은 5개의 단계를 따른다면, 이는 워크플로우를 만드는 것으로 충분합니다. 저희가 CoCounsel을 개발할 때 구축한 많은 부분이 정확히 이러했습니다. 파이썬 코드로 간단히 구현할 수 있었죠: "이 함수가 실행되고, 그 출력값이 다음 함수로 들어가고, 또 다음 함수로 들어가면, 끝입니다."

그러나 때로는 전문가의 접근 방식이 상황에 따라 크게 달라집니다. 그럴 때는 좀 더 에이전트적인 접근이 필요하며, 이는 테스트하기가 더 어렵지만 필요한 경우 진행해야 합니다.

제품을 완성하게 만드는 평가 시스템: 99% 정확도 달성하기

평가가 어려운 부분인 이유

여러 창업자들이 실수하는 가장 큰 부분은 평가(Evaluation)를 간과하는 것입니다. 많은 회사들이 60~70% 정도 정확한 데모 수준의 제품을 만들고 이를 기반으로 자금을 모읍니다. 멋진 데모를 보여주면 꽤 좋은 자금을 모을 수 있고, 파일럿 프로그램도 확보할 수 있습니다.

그러나 실제로 잘 작동하는 제품을 만드는 것은 완전히 다른 문제입니다. LLM은 사람과 같아서, 때때로 예측 불가능하게 틀린 답변을 제공합니다. 모든 벤처 자본의 흥분과 파일럿 프로그램의 약속도 실제로 작동하는 제품을 만들지 못하면 무너집니다.

객관적인 평가 기준 설정하기

평가를 효과적으로 하기 위해서는 가능한 한 객관적인 기준을 설정해야 합니다. AI가 "참" 또는 "거짓"을 출력하도록 하거나, 0부터 7 사이의 숫자를 출력하도록 하면 평가가 훨씬 쉬워집니다.

예를 들어, "주어진 법률 의견은 이 연구 질문에 대해 6점의 관련성을 가져야 한다"는 식으로 정확하게 정의할 수 있습니다. 5점도, 7점도 아닌 정확히 6점입니다.

Promptfoo 같은 평가 프레임워크를 사용하면 이를 자동화할 수 있습니다. 많은 오픈소스 프레임워크들도 있으니 선택은 자유입니다. 중요한 것은 "이 입력과 이 프롬프트에 대해 답변은 정확히 이것이어야 한다"는 명확한 정의 를 가지는 것입니다.

단계별 평가 구축 프로세스

처음에는 고객이 실제로 제시할 질문들과 일치하는 12개 정도의 평가 로 시작하세요. 이 12개의 평가에 대해 완벽한 정확도를 목표로 합니다. 다음으로 50개로, 그 다음 100개로 늘려나가세요.

프롬프트를 계속해서 수정하여 모든 테스트를 통과할 때까지 반복합니다. 특히 처음에는 다음과 같은 패턴을 관찰하게 될 것입니다:

AI가 예측 가능하게 틀리는 경우들이 있음
프롬프트가 모호하거나 특정 방향으로 계속 실패함
이러한 오류들을 피하도록 지시하는 프롬프트를 추가로 제공하면 개선됨
특정 종류의 오류를 피하도록 안내하는 예시를 포함하면 더욱 개선됨

프롬프트 최적화의 진정한 가치

많은 사람들이 놀라는 사실은 기술적 미세 조정 없이도 프롬프트만으로 엄청난 발전을 이룰 수 있다 는 것입니다. 저는 성공의 가장 큰 자격을 이렇게 정의합니다: 당신 또는 회사의 누군가가 단 하나의 프롬프트에 2주 동안 밤샘하며 노력할 의지가 있는가?

그렇게 할 의지가 있다면, 당신은 매우 좋은 위치에 있는 것입니다. 초반에는 평가의 약 60%만 통과할 것입니다. 이 시점에서 대부분의 사람들은 포기하고 "AI는 이 작업을 할 수 없다"고 생각합니다. 그러나 2주 동안 꾸준히 프롬프트를 작성하고, 더 많은 평가를 추가하고, 프롬프트를 수정하는 과정을 거치면, 약 97% 정도의 성공률을 보이는 결과물을 얻게 될 것입니다.

나머지 3%는 설명 가능한, 사람이 판단하는 것과 유사한 오류입니다.

베타 단계에서의 고객 피드백 활용

베타 단계로 들어가기 전에, 예를 들어 각 프롬프트당 100개, 전체 작업당 100개의 테스트를 수행할 것을 권장합니다. 100개 중 99개를 통과한다면, 당신은 현재 상태에 대해 꽤 만족할 수 있을 것입니다. (물론 1000개를 통과하면 10배 더 좋습니다!)

베타 단계에 고객을 데려올 때는 아직 완벽하지 않다는 기대를 명확히 설정하세요. 그래야 고객들이 피드백을 더 기꺼이 제공합니다. 고객이 불평할 때마다:

앱이 어떻게 설정되었는지에 따라 데이터를 확보하기
실패 이유를 파악하기 위해 문서를 공유해달라고 요청하기

이렇게 수집한 데이터가 새로운 테스트 케이스 가 됩니다. 저희는 연구실에서 만든 평가들보다 실제 고객에게서 발생한 상황들을 바탕으로 훨씬 더 많은 평가를 추가했습니다.

실제 사용자의 예측 불가능성 학습하기

고객들은 당신의 앱을 가지고 예측할 수 없는 가장 이상한 방식으로 사용할 것입니다. Google 검색 쿼리를 보면 거의 해독 불가능하다는 것을 알 것입니다. ChatGPT도 마찬가지입니다. 당신의 프롬프트는 꽤 똑똑해 보이지만, 대부분의 사람들은 "부리또, 나 근처에, 어떻게, 아야"와 같이 엉뚱하게 입력합니다.

당신의 프롬프트는 이런 황당한 입력으로도 좋은 결과를 가져와야 하고, 고객이 실제로 무엇을 말하려 했는지 파악하여 이를 새로운 테스트로 만들어야 합니다.

지속적인 반복과 개선

평가와 프롬프트 최적화는 정적인 과정이 아닙니다:

새로운 모델이 나오면 즉시 시도하세요
Promptfoo 같은 프레임워크 는 새로운 모델에 대해 기존 프롬프트가 얼마나 잘 작동하는지 자동으로 계산해줍니다
계속해서 프롬프트를 수정하세요 - 때로는 단어 하나를 추가하거나 빼는 것만으로도 1%의 성능 향상을 가져올 수 있습니다
금융, 의료, 법률 분야에서는 정확성 1%가 고객에게 정말 중요합니다
절대 멈추지 마세요 - 프롬프트에 대한 새로운 GitHub 풀 리퀘스트가 거의 매일 올라와야 합니다

저는 자신 있게 말할 수 있습니다: 이 두 가지 원칙(전문가 워크플로우 이해 + 철저한 평가)만 따른다면, 당신은 기존의 대부분의 AI 앱들보다 훨씬 뛰어난 제품을 만드는 데 90% 정도는 성공할 것입니다. 대부분의 창업자들은 평가를 하지 않고, 전문가들이 어떻게 일을 하는지 파악하는 데 시간을 투자하지도 않기 때문입니다.

마케팅과 판매 전략: 뛰어난 제품이 최고의 마케팅

제품이 마케팅을 이기는 이유

많은 벤처캐피탈 업계에서는 시리즈 A나 B 단계에서 "제품은 그리 중요하지 않아요, 영업과 마케팅만 잘하면 됩니다"라고 말합니다. 그들은 이것이 과거에 잘 작동했던 사례들을 본 것입니다.

그러나 이것은 완전히 말도 안 되는 조언입니다.

저희 회사는 10년 동안 괜찮은 제품을 가지고 있었습니다. 여러 영업 및 마케팅 리더들을 거쳤고, 그들 중 일부는 매우 유능했지만 그럭저럭 해낼 뿐이었습니다. 그런데 우리가 정말 대단한 제품(CoCounsel)을 만들자마자 모든 것이 바뀌었습니다.

사람들이 입소문으로 우리를 추천하기 시작했습니다. 언론도 우리가 새로운 흥미로운 일을 하고 있다는 소식을 듣고 찾아왔습니다. 고객들도 우리에게 찾아왔습니다. 그리고 가장 놀라운 점은, 과거의 영업팀들이 이제는 단순히 주문을 받는 역할 을 하게 되었다는 것입니다. 입소문과 언론은 무료 마케팅입니다.

따라서 마케팅과 영업을 위해 할 수 있는 가장 중요한 일은 정말 엄청난 제품을 만드는 것입니다.

물론 세상에 알리는 것도 중요합니다. "숲속에 나무가 쓰러져도 아무도 듣지 못하면 아무 일도 일어나지 않는다"는 말처럼요. 그러나 이 부분은 제품의 품질보다 훨씬 덜 중요합니다. 나중에 이사회의 VC들이 그런 말을 하면, 제 이야기를 떠올리고 반박하세요.

세 가지 마케팅/판매 전략

1. 서비스로 판매하고 그에 따라 가격을 책정하세요

더 이상 전통적인 소프트웨어 가격 모델을 따를 필요가 없습니다. 실제 서비스를 제공하는 방식으로 패키징하고 판매하세요.

현재 가장 흥미로운 회사들은 실제 서비스를 직접 제공 하고 있습니다. 예를 들어, AI를 사용하여 기업의 계약 검토를 실제로 수행하는 서비스입니다. 아마도 초반에는 인력이 중간에 개입될 수도 있겠지만, 점진적으로 AI의 비율을 높여갑니다.

전통적인 법률 사무소에서는 계약당 1,000달러를 청구합니다. 그러나 AI를 활용한 새로운 회사들은 계약당 500달러를 청구하면서도 더 높은 마진을 유지합니다. 당신이 지금 사용하는 도구들이 월 20달러인 반면, 이들은 계약당 500달러를 청구합니다. ** 가격에서 엄청난 도약을 이루고 있는 것입니다.**

자신이 판매하는 가치에 따라 가격을 책정하고 스스로를 깎아내리지 마세요.

2. 고객들이 어떻게 지불하기를 원하는지 귀 기울이세요

많은 창업자들은 "사용량 기반 가격"이 최적이라고 생각합니다. 하지만 우리의 경험은 달랐습니다. 고객들은 예산을 예측 가능하게 하기 위해 일관된 월간 또는 연간 요금을 선호했습니다. 예를 들어, 월 500달러 또는 연간 6,000달러 같이요.

이는 실제로 고객들이 더 많은 금액을 지불하는 것이었지만, 예산 계획의 예측 가능성이 그들에게 더 가치 있었습니다.

고객의 의견을 들으세요. 그들의 요구에 맞게 가격 모델을 조정하세요.

3. 신뢰를 어떻게 구축할 것인가?

AI는 여전히 새로운 기술이고, 사람들, 심지어 대기업들도 이를 도입하는 것에 불안해합니다. CEO들은 이사회에서 "AI에 대해 뭘 하고 있나요?"라는 질문을 받고, 여러분의 제품을 시도하고 싶어 합니다. 그러나 신뢰의 격차가 있습니다.

과거에는 사람을 통해 일을 처리했고, 필요하면 해고하거나 재교육할 수 있었습니다. 그들은 그것에 익숙합니다. 하지만 새로운 AI 제품을 사용하는 것에는 익숙하지 않으며, 무엇을 기대해야 할지 전혀 모릅니다.

신뢰를 구축하는 효과적인 방법들:

일대일 비교: "기존 법률 사무소를 그대로 유지하고, 우리 시스템을 함께 사용하여 얼마나 빠르고 좋았는지, 결과가 얼마나 달랐는지 비교해 보세요."
연구 수행: 제품의 효과를 객관적으로 입증하는 데이터 제시
파일럿 프로그램: 고객들이 실제 환경에서 테스트할 수 있도록 제공
투명한 커뮤니케이션: AI의 한계와 가능성을 명확히 설명

도입과 고객 성공: 계약 후가 시작

계약이 체결되었다고 해서 영업이 끝나는 것이 아닙니다. 파일럿이 시작되었을 때는 더욱 아니죠.

현재 많은 스타트업들이 보고하는 문제: 높은 파일럿 ARR(연간 반복 매출)이 실제 수익으로 전환되지 않고 있다는 것입니다. 이는 심각한 위험이며, 심지어 높은 수익을 보고하는 회사들에게도 마찬가지입니다.

창업자로서, 모든 사람이 제품을 정말 잘 사용하고 이해하도록 하는 것은 당신의 중요한 책임입니다. 여기에 필요한 활동들:

교육: 고객팀에게 제품의 모든 기능과 최고의 사용 사례를 알려주기
신중한 출시: 한 번에 전체 팀에 배포하지 말고, 단계적으로 진행하기
고객 온보딩: 개인적인 지원으로 초기 채택 단계를 거치도록 돕기

Satya Nadella가 말한 "배포된 엔지니어(Deployed Engineer)"라는 표현이 있습니다. 이는 고객 옆에 앉아서 제품이 실제로 잘 작동하는지 확인하는 현장 인력 을 의미합니다. 이 역할이 점점 더 중요해지고 있습니다.

제품의 진정한 의미

제가 회사에서 자주 강조했던 것은, 지금도 매우 사실인 것은:

"당신의 제품은 단순히 화면상의 픽셀이 아니라는 것입니다."

버튼을 클릭했을 때 일어나는 일만이 아닙니다. 그것은:

지원팀
고객 성공팀
창업자의 관심
교육과 온보딩
제품을 둘러싼 모든 인적 상호작용

이들을 제대로 하지 못한다면, 최고의 픽셀을 가지고 있을지라도 고객에게 더 많이 투자하고 제품이 잘 사용되도록 하는 회사에게 패배하게 될 것입니다.

스타트업의 각 단계에서 집중해야 할 것

프리시드부터 엑싯까지: 일관된 원칙

많은 창업자들이 각 단계에서 초점을 바꿔야 한다고 생각합니다. 하지만 실제로는 모든 단계에서 같은 것에 집중해야 합니다.

당신이 해야 할 일은:

프리시드 단계: 뛰어난 제품을 만드는 데 집중
시드 단계: 여전히 뛰어난 제품을 만드는 데 집중
시리즈 A 단계: 역시 뛰어난 제품을 만드는 데 집중
시리즈 B/C 단계: 계속 뛰어난 제품을 만드는 데 집중
엑싯까지: 항상 뛰어난 제품에 집중

패턴이 보이시나요?

당신의 회사가 궁극적으로 하는 일은 무엇입니까? 고객에게 제공하는 가치입니다. 이것은 제품을 통해 이루어집니다. 만약 당신이 이 부분에 거의 전적으로 집중하고 집착한다면, 다른 많은 것들이 자연스럽게 따라올 것입니다.

예를 들어:

뛰어난 제품을 만들기 위해 필요한 인력을 채용하려면? → 채용팀이 답을 제시합니다
사람들이 이 놀라운 제품에 대해 어떻게 알게 될까? → 마케팅과 영업이 자연스럽게 필요해집니다
사람들이 사랑하고 실제로 사용할 제품을 만들기 위해 어떤 문화가 필요할까? → 회사 문화가 정의됩니다

많은 창업자들의 실수는 이 모든 부분들을 자체적인 목표로 삼는 것입니다. 블로그 글이나 VC와의 대화를 통해 인사, 재무, 자금 조달 자체를 목표로 삼게 됩니다. 하지만 ** 이들은 모두 뛰어난 제품을 만들기 위한 수단일 뿐입니다.**

새로운 아이디어를 탐색할 때의 고려사항

가장 큰 문제와 가장 큰 시장을 추적하세요

만약 당신이 지금 엑싯을 했거나 새로운 아이디어를 찾고 있다면, 다음을 고려하세요:

당신이 해결할 수 있다고 생각하는 가장 큰 문제, 많은 사람들이 겪는 가장 큰 문제를 생각하세요. 그리고 그것을 향해 전력을 다해 달려나가세요.

사람들은 더 날씬해지고 싶어 합니다
머리가 빠지지 않기를 바랍니다
빨래 같은 집안일을 하고 싶어 하지 않습니다

모두가 하루 8시간 동안 와서 집을 깨끗하게 청소해 줄 청소부를 원하지만, 대부분 여유가 없습니다. 하지만 로봇이 그 일을 대신해 줄 수 있다면? 이것이 전 세계 모든 사람에게 서비스를 제공할 수 있는 제품이며, ** 1950년대의 식기세척기처럼 많은 인간 잠재력을 해방시킬 수 있는 제품**입니다.

지금 아이들을 돌보기 위해 집에 있는 많은 사람들이 집안일을 할 필요가 없어진다면, 이들은 더 큰 기여를 할 수 있는 일에 집중할 수 있습니다.

경쟁자는 신경 쓰지 마세요

경쟁자에 대해 걱정할 필요가 없다는 점을 강조하고 싶습니다. 여러 가지 이유가 있습니다:

시장 규모: 전문가들과 기업들이 지출하는 조 단위의 시장을 단 하나의 회사가 독점할 수 없습니다
경쟁자의 약점: 처음에는 경쟁자들을 두려워할 수 있지만, 실제로 제품을 만들어보면 ** 그들이 얼마나 형편없는지 알게 될 것입니다**
당신의 강점: 당신은 그들을 능가하고, 압도할 것입니다

시장 선택 시 유용한 프레임워크

어떤 산업에 진출할지 결정할 때:

아웃소싱된 작업을 찾으세요: 사람들이 현재 다른 나라로 아웃소싱하려는 직무들이 AI가 대체하기 좋은 대상입니다
내부 처리되는 작업은 피하세요: 픽사가 영화 스토리를 만드는 것처럼 회사의 정체성의 일부라고 생각하는 일은 AI로 대체하기 어렵습니다
큰 시장을 찾으세요: 여러 회사에서 공통으로 겪는 어려움이 있는 곳
당신이 잘 아는 분야를 선택하세요: 정보를 얻을 수 있는 분야가 좋습니다

솔직히 말해서, 너무나 많은 큰 시장이 있어서 지식 관련 업무를 디지털로 처리하는 데 관심이 있다면, 거의 아무데나 다트를 던져도 어느 정도는 조 단위 시장을 맞힐 수 있을 것입니다.

결론: AI 시대의 스타트업 창업자에게

이제 당신은 AI 스타트업을 성공적으로 구축하고 성장시키는 방법의 세 가지 핵심을 이해했습니다:

첫째, 올바른 아이디어를 선택하는 것 입니다. 사람들이 현재 돈을 지불하는 작업들 중에서 지원, 대체, 신규 창출의 세 가지 범주로 생각하면서 선택하세요.

둘째, 뛰어난 제품을 실제로 만드는 것 입니다. 전문가의 실제 워크플로우를 깊이 있게 이해하고, 이를 단계별 과정으로 구현하며, 철저한 평가 시스템으로 99% 이상의 정확도를 달성하세요.

셋째, 고객의 신뢰를 얻고 성공을 보장하는 것 입니다. 뛰어난 제품이 최고의 마케팅이며, 실제 서비스 제공 방식으로 가격을 책정하고, 고객 성공을 위해 투자하세요.

당신이 만들 수 있는 가능성은 무한합니다. 지금 당신 앞에 펼쳐진 AI의 시대는 과거의 어느 시대보다도 스타트업 창업자들에게 기회를 안겨줍니다. 전문가의 능력을 100배 강화하거나, 과거에 불가능했던 일을 가능하게 하거나, 이전에 접근 불가능했던 서비스를 모든 사람이 누릴 수 있도록 만들 수 있습니다.

성공의 열쇠는 단순합니다. 명확한 비전, 철저한 실행, 그리고 고객의 성공에 대한 집착입니다. 이 세 가지를 가지고 당신의 스타트업을 향해 나아가세요. 그리고 기억하세요: 6억 5천만 달러는 큰 금액이지만, 당신이 만들 가치는 훨씬 더 클 것입니다.

원문출처: https://www.youtube.com/watch?v=l0h3nAW13ao

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