AI 창업자 50명에게 물었더니 답은 '가장 지루한 산업'이었다
마리나 모길코가 지난 1년 동안 AI 창업자와 CEO, 연구자 50여 명에게 던진 질문은 하나였습니다.
"지금 가장 큰 기회는 어디에 있나요?"
마리나는 유학 예약 플랫폼 링구아트립(LinguaTrip)을 공동 창업했고, 유튜브 채널 '실리콘밸리 걸'을 운영하고 있어요. 답은 제각각일 것 같았는데 같은 말이 계속 돌아왔고, 마리나는 그 답을 기준으로 볼 만한 영역 일곱 개를 순위까지 매겨 정리했습니다. 여기서부터는 마리나의 이야기입니다.
모두가 달려가는 쪽 말고, 비어 있는 차선
AI로 돈을 벌어 보려는 사람들이 대부분 여기서 막혀 있어요. 도구는 널려 있습니다. 1인 기업 하기 좋은 때라는 말도 사방에서 들리고, 만드는 비용은 그 어느 때보다 쌉니다. 정작 어려운 건 뭘 만들지, 또 진짜 고객이 어디에 돈을 내는지 아는 겁니다.
제 팟캐스트에는 조 단위 기업을 세운 사람, 수백만 명이 쓰는 제품을 만든 사람, 일하는 방식 자체를 바꾸는 도구를 만든 사람들이 나왔어요. 그중 상당수가 최근 2년 안에 회사를 세웠다는 게 제일 흥미로웠습니다. AI가 말로만이 아니라 실제로 통하고 있고, 사람들이 그걸로 진짜 돈을 벌고 있다는 증거니까요.
저는 만나는 사람마다 같은 질문을 조금씩 바꿔 가며 계속 던졌고, 하나의 대답이 계속 돌아왔어요. 칸 아카데미를 만든 살 칸이 그걸 가장 짧게 정리해 줬습니다.
이미지 출처 : Youtube '7 Boring AI Businesses That Could Make You Rich', by Silicon Valley Girl
"남들이 다 달려가는 쪽으로 달리지 마세요. 가장 비어 있는 차선을 찾아보세요. 이런 기술을 붙이기에 가장 무르익은, 제일 지루한 산업을 찾아보시라는 겁니다."
요점은 단순합니다. 평범한 사업체 안에서 시간을 잡아먹거나 돈이 새고 있는 과정을 찾으라는 것. 특히 아직도 전화와 이메일, 스프레드시트로 겨우 굴러가고 있는 과정이요.
아래에서는 그런 니치를 어떻게 찾는지, 지금 하는 일에 이미 쌓인 것을 어떻게 강점으로 바꾸는지, 짜증나는 워크플로우 하나를 사업체가 돈을 낼 만한 형태로 어떻게 묶는지 순서대로 보겠습니다. 볼 만한 영역 일곱 개도 순위를 매겨 정리했어요. 이번 주에 당장 테스트해 볼 수 있는 것부터, 시간과 전문성이 조금 더 들지만 훨씬 값나가는 문제를 푸는 것까지입니다.
이미지 출처 : Youtube '7 Boring AI Businesses That Could Make You Rich', by Silicon Valley Girl
76%가 AI를 쓰는데, 핵심 운영에 들어간 건 14%
치과도 챗GPT를 켤 수는 있습니다. 어떤 회사든 그건 할 수 있어요. 작은 회계법인도 마찬가지고요. 골드만삭스가 올해 3월에 소상공인들을 대상으로 한 설문 결과를 내놨는데, 76%가 이미 AI를 쓰고 있다고 답했어요. 그런데 핵심 운영에 실제로 붙여 놓은 곳은 14%뿐이었습니다.
이미지 출처 : Youtube '7 Boring AI Businesses That Could Make You Rich', by Silicon Valley Girl
그 사이가 지금 비어 있는 겁니다. 그 치과는 여전히 점심시간에 전화를 못 받아서 환자를 놓치고 있어요. 전화를 대신 받아서 일이 굴러가게 만드는 AI를 아직 못 만든 거죠. 건설 현장 관리자는 여전히 견적을 손으로 만들고 있습니다. AI를 쓰고는 있어도 자동으로 돌아가지는 않는 거예요. 제가 쓰는 회계사무소는 아직도 이메일로 저한테 서류를 독촉하고 있고요.
재미있는 사례를 하나 들려 드릴게요. 올해 알렉스 마쉬라보프를 만났습니다. 힉스필드(Higgsfield AI)를 만든 창업자예요. 회사가 무섭게 크고 있는데, 그가 어떤 대형 부동산 회사 이야기를 해 줬어요. 그 회사는 이미 광고에 AI를 쓰고 있었습니다. 그런데 알렉스가 사업 전체를 들여다보니 정작 더 큰 기회는 콘텐츠 쪽에 있지 않았어요. 고객 여정 전체를 AI 에이전트로 묶는 쪽이었습니다.
이미지 출처 : Youtube '7 Boring AI Businesses That Could Make You Rich', by Silicon Valley Girl
"이 업계에는 고객이 거치는 단계가 아주 뚜렷해요. 고객이 먼저 그 매물을 알게 되고, 웹사이트에 들어가서 상세 정보를 확인하고, 전화를 걸고, 직접 방문하고, 계약금을 겁니다. 이렇게 쭉 이어지는데, 이 산업에 맞춰서 그 여정을 처음부터 끝까지 에이전트로 묶어 주는 제품을 아무도 안 만들고 있어요. 이 사업에서 에이전트가 특히 힘을 쓰는 이유는, 예를 들어 아파트를 임차하려는 고객들이, 특히 어떤 가격대에서는 결정을 상당히 빨리 내리고 싶어 하기 때문이에요. 하루 늦어지는 것, 한 단계에서 다음 단계로 넘어가는 데 하루가 더 걸리는 게 그대로 매출 손실입니다."
제 눈에 들어온 건 그 회사가 한 단계와 다음 단계 '사이'에서 흘리고 있는 돈이었어요. 누군가 매물을 보고 답장을 너무 오래 기다립니다. 방문 일정을 잡고 나면 서류를 사흘 동안 기다리고요. 이런 지연은 전통적인 사업체라면 어디에나 있습니다. 알렉스도 이런 사례가 훨씬 더 많다고 확신하더군요.
인터넷에 안 올라간 지식이 강점이 됩니다
이걸 다 해결할 도구는 이미 나와 있는 것 같아요. 그래서 리플릿(Replit) CEO 암자드 마사드에게, 모두가 앱을 만들 수 있게 되면 그래도 만드는 사람들 사이에서 차이를 가르는 게 뭐냐고 물어봤습니다.
이미지 출처 : Youtube '7 Boring AI Businesses That Could Make You Rich', by Silicon Valley Girl
"도메인 지식(특정 분야에서 오래 일해야 쌓이는 실무 지식)이 아주 중요해진다고 봅니다. 예를 들어 유튜브에 대해 뛰어난 도메인 지식을 갖고 있다면, 그 지식을 에이전트에 불어넣어야 해요. 프롬프트를 특정한 방식으로 짜서 자기 도메인 지식을 에이전트에 옮겨 담는 거죠. 그게 경쟁 우위가 됩니다."
그런데 오픈AI 모델들은 이미 제가 아는 것들을 학습하고 있고, 좋은 유튜브 영상이 뭔지 저보다 더 잘 알지 않느냐고 되물었어요. 암자드는 리플릿에서 실제로 본 사례를 하나 꺼냈습니다. 어느 벤처캐피털의 CFO가 늘 만들고 싶어 하던 앱을 리플릿으로 석 달 만에 만들어 팔기 시작했고, 500만 달러를 바라보고 있다는 거예요.
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"그래도 말로 꺼내 놓은 적 없는 암묵지(직접 해 본 사람만 아는, 글로 정리된 적 없는 지식)가 남아 있다고 봐요. 당신이 올린 영상에도, 인터넷에 있는 어떤 콘텐츠에도 다 드러나 있지는 않은 것들이요. 그 CFO가 몇 년씩 쌓아 온 지식과 기술이 있고, 그걸 앱으로 만들 수 있는 겁니다. 그런 지식은 블로그에서도 못 찾고 온라인에서도 못 찾아요. 우리는 살면서 각자 경험을 쌓아 가는데, LLM은 몸이 없기 때문에 그런 경험을 해 볼 기회 자체가 없습니다."
평범한 직장 경험이 얼마나 쓸모 있는지는 다들 낮춰 보는 편이에요. 한 업계에서 몇 년 일하고 나면 어떤 고객이 꼭 두 번 전화하는지, 어떤 서류가 늘 잘못된 채로 돌아오는지, 어떤 이상한 예외 하나가 전체를 늦추는지 알게 됩니다. 그런 지식은 대부분 인터넷에 올라가지 않아요.
이미지 출처 : Youtube '7 Boring AI Businesses That Could Make You Rich', by Silicon Valley Girl
이제 프로토타입을 만드는 비용이 싸졌으니, 어떤 문제를 고를지가 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 그래서 코세라를 공동 창업한 앤드류 응에게 개인이 뭔가를 만들고 싶다면 어디에 기회가 있는지 물어봤어요.
이미지 출처 : Youtube '7 Boring AI Businesses That Could Make You Rich', by Silicon Valley Girl
"모두에게 맞는 하나의 정답은 없다고 생각해요. 다만 만드는 비용이 폭락했기 때문에, AI를 배우고 빠르게 만들고 고객과 이야기하라고 권합니다.
저도 매주, 매 주말마다 제가 모르는 걸 만들고 있어요. 저나 팀원에게 어떤 문제가 생기고, 그걸 자동으로 처리할 AI를 만들 아이디어가 떠오르니까요. 지난 주말에는 프론티어 모델로 회사의 핵심 사업 지표를 분석했습니다. 제가 직접 볼 시간이 없어서, 익명화한 주요 지표들을 훑어본 거예요. AI 덕분에 만드는 비용이 폭락했고, 그래서 과제는 '무엇을 만들지 결정하는 일'로 옮겨가고 있어요. 저는 이걸 프로덕트 매니지먼트 병목이라고 부릅니다. 창업자든 엔지니어든 프로덕트 매니저든, 고객과 이야기하다 보면 무엇을 만들지에 대한 감각과 판단이 생기고, 그다음 AI로 만들고 빠르게 반복하는 거죠."
만드는 속도가 빨라질수록 전체에서 가장 느린 구간은 '무엇을 만들지 정하는 단계'가 된다는 뜻이에요. 앤드류의 답은 꽤 실용적인 출발점을 줍니다. 사업체의 시간이나 돈을 잡아먹으면서 반복되는 문제를 찾으라는 것.
이미지 출처 : Youtube '7 Boring AI Businesses That Could Make You Rich', by Silicon Valley Girl
그리고 제가 '지루한 니치'라고 말할 때, 산업 전체가 지루해야 한다는 뜻은 아니에요. 평범한 회사 안에서 누군가 매주 처리해야 하는, 짜증나는 워크플로우 하나일 때도 많습니다. 그리고 그 지루한 과정을 직접 하고 있는 사람이라면, 그 문제를 풀기에 가장 좋은 창업자예요. 과정을 속속들이 알고 있으니까요.
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제가 링구아트립을 시작한 방식이 그랬어요. 해외 유학을 돕는 회사인데, 제가 바로 학교를 하나하나 예약하던 그 학생이었거든요. 그때는 지금 같은 기술이 없어서 전부 손으로 했어요. 그 과정 안에 들어가 있는 사람, 모든 걸 손으로 하고 있는 사람이 그 문제를 풉니다. "나는 그냥 직원인데, 회사를 어떻게 시작하는지 모르는데" 하고 생각하더라도, 시작하는 데 필요한 정보는 이미 다 갖고 있는 거예요.
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지루한 니치 7선: 7위에서 5위까지
여기 관련해서 흥미로운 데이터가 있어요. OECD는 생성형 AI 도입이 정보통신 분야에서 가장 높고, 더 전통적이고 몸을 많이 쓰는 산업일수록 뒤처져 있다는 걸 확인했습니다. 이미 생성형 AI를 쓰고 있는 소상공인 중에서도, 사업의 핵심 활동에 쓰고 있다고 답한 비율은 29%였고요. 실리콘밸리의 대형 투자사 안드리센 호로위츠는 빨래방부터 동물병원까지 미국의 600개가 넘는 산업 카테고리를 들여다보고 비슷한 결론을 내놨습니다. 소프트웨어가 싸지면 작고 아주 전문화된 시장도 사업으로 성립할 수 있다는 거예요.
이미지 출처 : Youtube '7 Boring AI Businesses That Could Make You Rich', by Silicon Valley Girl
그래서 제가 볼 만한 영역 일곱 개를 골라 세 가지 기준으로 순위를 매겨 봤습니다. 시작하기 얼마나 쉬운가, 그 문제가 사업체에 얼마나 가치 있는가, 제대로 풀려면 업계 전문성이 얼마나 필요한가.
패턴이 하나 있어요. 쉬운 기회일수록 순위가 아래쪽입니다. 1위로 갈수록 더 전문화되고, 잘못했을 때 치르는 값이 커지고, 도메인 전문성이 더 중요해져요.
7위. 물리적 사업체를 위한 로컬 마케팅(Local Marketing)
이 목록에서 가장 쉬운 항목일 겁니다. 그리고 "인스타그램 게시물 30개 만들어 줘" 같은 얘기가 아니에요. 그건 안 통한다는 걸 다들 알잖아요. AI가 만든 소셜 미디어 게시물 아이디어는 형편없거든요. 다만 AI는 패턴을 찾아내는 데는 강합니다.
이미지 출처 : Youtube '7 Boring AI Businesses That Could Make You Rich', by Silicon Valley Girl
여기서 할 일은 이런 겁니다. 기존 고객을 다시 데려오기, 들어온 문의 메일에 응답하기, 놓친 메시지를 예약으로 바꾸기. 이런 작업은 전후 비교를 꽤 빨리 보여 줄 수 있고, 시작하는 데 몇 년치 업계 경험이 필요하지도 않아요.
6위. 홈서비스 - 냉난방공조(HVAC), 지붕, 수영장, 수리(Home services)
실리콘밸리에도 이런 업체가 엄청나게 많은데, 아직도 수작업으로 굴러갑니다. 저희 집 배관 청소하러 오시는 분은 아직도 견적을 종이에 손으로 적어요. 그런데 이분들이 버는 돈은, 세상에. 배관 하나 청소하는 데 특수 장비까지 가져와서 750달러였어요. 이게 실리콘밸리입니다. 어쩌면 AI들과도 겨뤄 볼 만한 오프라인 기회일지도 모르겠네요.
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어쨌든 저는 이런 지루한 산업이 좋습니다. 돈이 새는 자리가 보통 아주 뚜렷하거든요. 누군가 전화를 놓치고, 견적이 이틀 늦게 나가고, 경쟁이 치열한데 아무도 후속 연락을 안 합니다. 그래서 사장님에게 투자 대비 효과를 설명하기가 쉽고, 좁은 워크플로우 하나로 시작할 수 있어요.
5위. 부동산 관리(Property management)
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앞에서 알렉스 마쉬라보프 사례로 이미 보셨죠. 여기는 얽혀 있는 단계가 더 많습니다. 매물 등록, 문의, 방문, 서류, 계약금. 그래서 처음부터 끝까지 자동화하기가 더 어렵지만, 동시에 시간과 돈이 사라질 자리도 훨씬 많아집니다.
4위. 급여 처리와 소상공인 부기(Payroll and bookkeeping)
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저는 몇 년 전에 AI로 부기를 자동화하던 스타트업에 개인적으로 투자한 적이 있어요. 그 회사는 나중에 오픈AI를 비롯한 여러 투자사에서 자금을 유치했습니다.
그런데 이런 걸 보고 "아, 그럼 시장에 내 자리는 없겠네"라고 생각하신다면, 사실은 정반대예요. 그건 시장 기회가 있다는 뜻입니다. 시장은 저마다 강점이 다른 경쟁자가 여럿 있는 걸 좋아하거든요. 그러니 이게 오히려 시작하라는 신호일 수도 있어요.
여기서부터는 끊임없이 반복되면서 돈과 직접 연결된 일로 들어갑니다. 마감, 서류, 승인, 알림 같은 것들이요. 가치는 더 크지만, 한 번 틀렸을 때 치르는 값도 더 큽니다. 그래서 업계를 아는 게 훨씬 더 중요해져요. 그 회사를 창업한 제 친구는 공인회계사가 아니에요. 대신 공인회계사와 세무 컨설턴트를 많이 채용하기 시작했습니다.
3위. 화물과 물류(Freight and logistics)
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이 산업은 지루하기로 유명한데, 전화 돌릴 목록이 담긴 스프레드시트, 상태 업데이트, 회사와 회사 사이를 하루 종일 오가는 서류가 어마어마하게 많아요. 자동화할 게 많고, 제대로 하면 가치도 큽니다. 다만 완전히 맨몸으로 들어갈 시장은 아니에요. 각 조각이 어떻게 맞물리는지 이해해야 하는데, 그게 꽤 어려울 수 있습니다.
여기서 어느 산업에나 통하는 사업 조언을 하나 덧붙이자면, 아는 사람이 있으면 가장 좋아요. 회사를 운영하는 친구가 있으면 좋고, 그 회사에서 일해 봤으면 더 좋습니다. 미국에서 12년째 크리에이터로 일한 사람으로서 말하자면, 크리에이터 이코노미도 전부 인간관계 위에서 돌아가요. 사람들은 자기가 아는 사람을 신뢰하니까요.
그러니 처음 몇 년 성과가 없다고 낙담하지 마세요. 그 기간은 업계가 어떻게 돌아가는지 배우고 필요한 관계를 만드는 시간입니다. 목표는 상대가 나를 자기 사업에 쓸모 있는 사람으로 알아보게 만드는 거예요. 하룻밤에 되는 일이 아닙니다. 정보가 빠르게 퍼지는 AI 시대에도 마찬가지고요.
2위. 소규모 로펌의 문서 워크플로우(Legal document workflows)
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저는 이민 절차를 직접 겪어 봐서 이게 얼마나 엉망인지 봤어요. 2026년인 지금도 여전히 심각합니다. 변호사가 여러 사람의 서류를 그렇게 많이 관리해야 하니까요. 제 O-1 비자(특정 분야에서 뛰어난 능력을 인정받은 사람에게 주는 미국 취업 비자) 때 쌓인 서류 더미가 딱 그랬어요.
접수, 분류, 상태 업데이트, 알림이 줄줄이 이어집니다. 실제 법률 업무 주변에 반복 작업이 엄청나게 많아요. 다만 여기서부터 전문성의 장벽이 아주 현실적으로 다가옵니다. AI는 워크플로우를 정리할 수 있지만, 법적 판단은 그 일에 책임을 지는 변호사의 몫으로 남습니다.
1위. 치과와 의료비 청구(Dental and medical billing)
톱클래스 기관에서 일하는 저명한 의사 두 분을 팟캐스트에 모신 적이 있는데, 두 분 다 이 시스템이 얼마나 망가졌는지 이야기하셨어요. 이게 1위인 이유는 쉬워서가 아니라 거의 정반대입니다. 양식, 코드, 반려된 보험 청구, 재제출이 끝없이 이어져요. 일은 계속 반복되고, 실수하면 그대로 돈이 나갑니다. 그리고 업계를 깊이 이해해야 해요.
그래서 저는 이 영역이 무척 흥미롭습니다. 업계 안에 있는 사람들을 만날수록, 해법은 밖에서 와야 한다는 말을 더 많이 듣거든요. 아는 작은 클리닉과 일을 시작해서 해법을 만들고 그걸 확장할 수 있다면, 그게 실제로 가장 좋은 방법이에요. 그 업계에서 일해 본 경험이 있다면, 주말에 첫 AI 에이전트를 만들어 본 사람과 비교했을 때 그게 강점이 되고요.
목록에서 무엇을 고를 것인가
모두가 곧장 1위로 가야 한다는 뜻은 아니에요. 당연히 아니죠. 야망의 크기와 사업을 어떻게 생각하는지에 따라 다릅니다. 저는 제가 이해하는 문제, 매일 마주치는 문제, 훌륭한 해법이 어떤 모습인지 아는 문제를 풀려고 해요. 훌륭한 게 뭔지 모르면 코드를 아무리 짜도 괜찮은 해법까지 못 가거든요. 이상적으로는 이 목록에서 가장 가치 있는 문제이면서, 내가 유난히 잘 이해하고 있는 문제를 고르는 게 좋습니다.
그리고 어떤 걸 고르든 제안은 좁게 유지하세요. '치과를 위한 AI'는 사실상 아무 말도 아닙니다. "치과가 모든 신규 문의에 빠짐없이 후속 연락하도록 해 드립니다"는 사장님에게 내가 정확히 뭘 해결하는지 알려 주죠.
이미 안에 있는 사람이 유리한 이유
이 순위에는 뻔한 문제가 하나 있어요. 위쪽에 있는 기회일수록 바꾸기 어려운 사업이라는 겁니다. 치과나 회계법인이 누가 들어와서 "AI 에이전트요"라고 말한다고 워크플로우 전체를 다시 짜지는 않아요. 맞는 말이지만, 그렇다고 이런 곳들이 AI를 아예 안 건드리는 건 아닙니다.
에디 킴은 거스토(Gusto)의 공동창업자이자 기술 총괄이에요. 거스토는 50만 곳이 넘는 소상공인에게 급여와 인사 서비스를 제공하는데, 에디가 보는 건 좀 다릅니다.
이미지 출처 : Youtube '7 Boring AI Businesses That Could Make You Rich', by Silicon Valley Girl
"많은 소상공인이 이미 AI로 사업을 굴리기 시작했어요. 어쩌면 웬만한 테크 스타트업이나 대기업보다 조금 더 그런 것 같습니다. 이유는 필요 때문이에요. 소상공인은 쓸 수 있는 자원이 훨씬 적으니까 훨씬 더 창의적일 수밖에 없거든요."
여기서 아주 실용적인 기회가 생깁니다. 그 사업체가 이미 실험해 보고 있는 AI 도구를 가져다가, 팀이 매주 실제로 쓸 수 있는 과정으로 만들어 주는 거예요.
그리고 여기서 세 번째 기준, 업계 전문성이 얼마나 필요한가가 크게 작용합니다. 이 산업들에 꼭 밖에서 들어가야 하는 건 아니에요. 가장 쉬운 길은 이미 그 안에 있는 것일 수도 있습니다. 데카곤(Decagon) CEO 제시 장은 고객지원 담당자들이 AI 시스템을 설계하고 관리하는 새 역할로 옮겨가는 걸 이미 보고 있어요.
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"저희 고객사에서 실제로 보이는 건, 사람들이 훨씬 더 흥미로운 역할로 커 간다는 거예요. 요즘은 '컨버세이션 아키텍트' 또는 'AI 아키텍트'라는 개념이 생겼는데, 이 사람들의 일은 데카곤을 써서 자사 AI가 어떻게 행동해야 하는지를 설계하는 겁니다. 논리적으로 따지는 능력이 좋아야 하고, 커뮤니케이션도 꽤 잘해야 해요. 이 사람들은 원래 CX 매니저였거나, 자사 지식 베이스(고객 문의에 답할 자료를 모아 둔 데이터베이스)를 담당하던 사람들이었거나, 예전 방식의 챗봇을 관리하던 사람들입니다. 역할이 함께 진화한 셈이죠."
사장님의 언어로 제안하기
이걸 부업으로 한다면, 사장님이 쓰는 말로 설명하세요. 자동차 정비소 사장님은 놓친 전화에 응답이 가고 예약이 잡히는 데 관심이 있습니다. 그 뒤에 뭐가 돌아가는지는 그다음 문제고요. 그래서 제안은 이런 형태가 될 수 있어요. "놓친 문의에 전부 응답하고, 팀에 필요한 정보를 수집하고, 검증된 리드를 넘겨 드리겠습니다."
고객이 한 곳이면 부업입니다. 같은 제안이 여러 소상공인에게 통하면 그걸 표준화해서 상품으로 만들고, 서비스를 테스트한 뒤 월 단위로 과금할 수 있어요.
시작할 때 던져 볼 만한 질문이 하나 있습니다. 이 사업체가 지금 어떤 수작업에 이미 돈을 쓰고 있는가? 에디가 든 사례에서는 AI가 그 회사조차 모르고 있던 세금 기회를 먼저 찾아내고, 서류 작성까지 도왔습니다.
"저희가 소상공인에 대해 알고 있는 걸 전부 AI로 분석해서, 그분들이 해야 할 일이나 알아 두면 좋은 것들을 먼저 알려 드리는 데 쓰고 있어요. 그중 하나가 R&D 세액공제입니다. 미국에서 일정 요건을 갖춘 연구개발을 하는 사업체라면 받을 수 있는 세금 감면이에요. 카바나 풀스(Cabana Pools)라는 회사를 도운 적이 있는데, AI로 이 회사가 대상일 가능성이 있다는 걸 알려 드렸습니다. 거기서 그치지 않고 제출할 서류까지, 이것도 AI 도움을 많이 받아서 같이 작성해 드렸어요. 그 회사는 그걸 정부 기관에 제출해서 결과적으로 5만 달러 정도의 세액공제를 받았습니다. 그것도 한 번이 아니라 해마다요."
시간을 팔지 마세요
여기서 가격 책정이 흥미로워집니다. AI 덕분에 예전에 이틀 걸리던 일을 20분에 끝낸다고 해서, 고객이 갑자기 덜 받은 게 되지는 않아요. 결과는 똑같이 받으니까요. AWS에서 스타트업·벤처캐피털 대상 머신러닝을 총괄했던 AI 자문가 앨리 K. 밀러는 이 원칙을 훨씬 단순하게 정리했습니다.
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"어떤 일은 2배가 됐고, 어떤 일은 시간이 어디로 갔는지 모를 정도예요. '한 시간'이라는 개념 자체가 달라진 느낌입니다. 팀과 자주 이야기하는 주제가 그거예요. 시간이란 게 대체 뭐냐, 우리 지금 뭐 하고 있는 거냐, 앞으로도 시간 단위로 청구하는 게 맞느냐."
저희 팀도 마침 그걸 바꾸고 있어요. 예전엔 시급으로 지급했는데, 이제는 영상 단위로 지급하려고 합니다. 과정이 잡혀 있다면 그 영상에 5분을 썼든 상관없으니까요. 앨리도 일주일 전에 같은 전환을 했다고 하더군요. 그럼 무엇을 기준으로 값을 매겨야 하느냐는 질문에 앨리는 이렇게 답했습니다.
"최소한의 품질선을 정해 두고, 결과물을 기준으로 지급하는 게 맞다고 봅니다. 예를 들어 동네 중소기업을 대상으로 AI SEO(검색엔진 최적화) 전략을 만들어 주고 있다면, 그건 지금도 충분히 수익성 있고 괜찮은 사업 기회예요. 동네 식당 웹사이트를 만들어 주는 것도 마찬가지고요. 예전에는 이틀 걸리던 일이라고 해 봅시다. 최종 구매자가 받는 가치는 지금도 똑같아요. 그 사람들이 자기 문제를 스스로 해결할 가능성이 더 높아진 것도 아니고요. 그런데 이틀이 아니라 한 시간 만에 할 수 있다는 이유로, 왜 예전 금액의 48분의 1만 받아야 하죠?"
90일 안에 열고 닫는 프로젝트
첫 고객은 이번 주에 바로 말을 걸 수 있는 사람으로 시작하세요. 전 직장, 본업에서 만난 고객, 담당 회계사, 친구 회사 같은 곳이요. 그리고 엉망인 부분을 하나하나 설명해 달라고 부탁하세요. 전화를 놓치면 그다음에 무슨 일이 일어나는지, 견적은 어떻게 만드는지, 빠진 서류는 어떻게 독촉하는지. 같은 불만이 여러 번 반복되면, 그 워크플로우 하나를 중심으로 작은 파일럿(실제로 돌려 보는 소규모 시범 버전)을 만들고 전후 비교를 뚜렷하게 보여 주세요. 그 단계에서 고객에게 필요한 건 그 문제를 조금이라도 줄일 수 있다는 증거뿐입니다.
니치와 문제, 제안이 정해졌다면 기간을 정해 두고 테스트하세요. 창업 액셀러레이터 덴트 글로벌(Dent Global)을 공동 창업하고 『키 퍼슨 오브 인플루언스』를 쓴 다니엘 프리스틀리는 90일을 권합니다.
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"90일 안에 시작하고 끝나는 사이드 프로젝트를 일부러 만들어 보세요.
예를 들면 이런 겁니다. 워크숍을 하나 홍보하겠다, 참가비는 300달러고 30명을 모으겠다, 내가 기획하고 진행까지 다 하겠다, 그리고 90일 안에 전부 시작하고 끝내겠다. 계속 이어가야 한다는 압박이 없어요. 시작과 끝이 딱 있는 하나의 일인 거죠.
'나는 소상공인 대상 AI 컨설턴트를 해 보겠다, 90일 동안 해 보고 내가 이걸 할 수 있는지 보겠다'라고 말할 수도 있고요. 이건 사업이 아니라 그냥 90일짜리 프로젝트예요. 되는지 안 되는지 시험해 보는 겁니다. 아니면 90일 안에 옷 100벌을 팔 수 있는지 보겠다고 할 수도 있죠.
다만 약속은 90일에 끝난다는 것. 시작하고, 해 보고, 90일 안에 다 마무리할 수 있어야 해요. 1,000달러를 벌든 2,000달러를 벌든 좋습니다. 핵심은 가치 창출 사이클을 한 바퀴 돌아 보면서 배우는 거예요."
그럼 실제로 어디서 시작해야 할까요. 이 분야가 완전히 처음이라면 저는 순위 아래쪽에서 시작하겠어요. 로컬 마케팅, 홈서비스, 어쩌면 부동산 관리까지. 문제가 눈에 더 잘 보이고, 사장님과 빨리 대화할 수 있고, 몇 년치 업계 경험 없이도 결과 하나를 테스트해 볼 수 있으니까요.
반대로 이미 회계나 물류, 법률, 헬스케어에서 일하고 있다면, 그 업계가 지루하게 느껴진다는 이유로 그 경험을 버려 두지 않겠습니다. 바로 그 경험이 목록의 더 전문적인 쪽으로 갈 수 있게 해 주거든요. 목표는 남들보다 잘 이해하고 있는 것 중에서 가장 가치가 큰 지루한 문제를 찾는 겁니다.
그걸 골랐다면 저는 이 5단계 90일 테스트를 돌리겠습니다.
첫째, 작고 반복되는 문제들을 알아볼 수 있을 만큼 잘 아는 산업을 하나 고릅니다.
둘째, 첫 문의부터 결제까지 고객 여정 하나를 그려 보고, 누군가 기다리거나 정보를 옮겨 적거나 손으로 후속 연락을 하는 자리를 전부 표시합니다.
셋째, 그 사업체가 이 문제에 이미 쓰고 있는 돈을 확인합니다. 직원, 대행사, 프리랜서, 소프트웨어 어디든요.
넷째, 명확한 결과 하나로 묶습니다. 신규 리드에 더 빠른 응답, 놓친 문의를 예약으로 전환 같은 식으로요.
마지막으로 90일을 줍니다. 실제 고객과 이야기하고, 제안 하나를 테스트하고, 작동하는 파일럿 하나를 만드세요.
90일째가 되면 세 가지 답이 필요합니다.
누군가 돈을 냈는가.
그 결과를 반복할 수 있는가.
두 번째 고객에게는 더 빨리 해 줄 수 있는가.
세 개 다 '예'라면, 계속 해 볼 가치가 있는 걸 손에 쥔 겁니다.
그리고 다음에 나올 좋은 AI 사업도 밖에서 보면 여전히 아주 평범해 보일 거예요. 그게 바로 핵심입니다. 지루하다는 점이 실은 강점일 수 있어요.
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