Mr Panda(@PandaTalk8)의 스레드

"딱 한 가지 일에 2년을 투자하다 보면, 다른 누구도 따라 할 수 없는 무언가를 만들어내는 자신을 발견하게 될 겁니다." — 이 말은 특히 제 얼굴에 뺨을 후려youtube.com/watch?v=l0h3nA…라 할 수 없는 무언가를 2년 넘게 만들어낼 거라고는 상상도 못 했습니다. https://t.co/ZgXWHDZZvY # 6억 5천만 달러 규모의 AI 앱 구축 방법: 아이디어부터 투자 회수까지 완벽한 가이드 초록: 본 논문은 기업가들이 공유하는 실무 경험을 바탕으로 AI 적용 방향 선택, 신뢰할 수 있는 제품 개발, 그리고 시장 성공 달성을 위한 핵심 방법론을 체계적으로 설명합니다. 피라미드 구조를 활용하여 핵심 개념부터 실행 세부 사항까지 단계별로 전개하며, 영상에서 제시된 열정적인 기업가적 분위기와 실질적인 조언을 그대로 재현합니다. ## I. 핵심 개념: AI는 전례 없는 기업가적 기회를 열어줄 것입니다. 6억 5천만 달러 규모의 매각 뒤에는 저희 회사가 개발한 Co-Counsel이라는 AI 법률 비서가 있습니다. 지금으로선 엄청난 금액으로 들리지만, 저는 여기에 있는 모든 사람들이 앞으로 훨씬 더 가치 있는 제품을 만들어낼 수 있을 것이라고 믿습니다. AI 기술은 세상을 바꿀 수 있는 애플리케이션을 개발할 수 있는 우리의 역량을 촉발하고 있습니다. ## II. AI 스타트업 방향 선택 방법 ### 3대 주요 창의적 카테고리 사업 방향을 선택할 때는 **사람들이 이미 기꺼이 돈을 내고 해결하려는 문제**에 집중해야 합니다. "사람들이 무엇을 원하는지" 파악하는 것은 매우 간단해졌습니다. 사람들이 다른 사람들에게 돈을 주고 하는 일을 관찰하기만 하면 됩니다. #### 1. 전문가 지원: 전문가들은 특정 업무를 완료하는 데 도움이 필요합니다. 저희 공동 변호인도 이 범주에 속합니다. 변호사들은 방대한 양의 문서를 읽고, 조사하고, 계약서를 검토하고, 주석을 달고, 이를 상대 변호사에게 전달해야 합니다. #### 2. 완전한 일자리 대체 현재 사람들은 변호사, 회계사, 재무 전문가, 물리 치료사, 심지어 세탁 담당자까지 고용하고 있습니다. AI로 이러한 업무를 직접 대체할 수 있습니다. #### 3. 이전에는 상상할 수 없었던 것을 달성합니다. 예를 들어, 로펌은 수억 건의 문서를 보유하고 있지만, 각 문서를 누군가 읽고, 분류하고, 요약하고, 색인하는 작업은 전혀 고려하지 않았습니다. 수백만 달러의 비용이 들었을 것입니다. 하지만 이제 AI는 수천 개의 모델 인스턴스가 모든 문서를 동시에 읽을 수 있도록 지원합니다. ### 시장 규모의 혁명적 변화 기존 소프트웨어 시장 규모는 "전문가 수 × 월 20달러"로 계산되었으며, 수십억 달러 규모의 많은 기업들이 이러한 방식으로 설립되었습니다. 하지만 오늘날 시장 규모는 **기업들이 해당 업무를 수행하는 사람들에게 기꺼이 지불할 총 급여**로 정의되며, 이는 기존 소프트웨어 시장 규모보다 1,000배나 큰 수치입니다! ### 직업 대체에 대한 긍정적인 생각 이 말은 디스토피아적으로 들릴지 모르지만, 저는 그 반대라고 생각합니다. - **상상할 수 없는 미래의 열림** 과거에 우리가 등불 켜는 일을 상상할 수 없었던 것처럼, AI는 우리가 현재 맡고 있는 역할을 초월하도록 도울 것입니다. **접근성의 민주화:** 법률 분야에서 저소득층의 85% 이상이 법률 서비스를 받지 못하고 있습니다. 변호사의 업무 효율을 100배 높이고 비용을 10배 절감할 수 있다면 더 많은 사람들이 법률 서비스를 받을 수 있을 것입니다. ## III. 안정적인 AI 애플리케이션을 구축하는 방법 ### 프로세스 구축의 핵심 원칙 놀랍게도 다음 조언은 간단하고 직관적으로 들리지만 실제로 이를 실천하는 사람은 거의 없습니다. #### 1단계: 전문적인 업무에 대한 더 깊은 이해 스스로에게 질문해 보세요. 이 분야의 전문가들은 실제로 무슨 일을 할까요? 아주 구체적으로 질문하세요. 상상에 의존하기보다는 실제적인 답을 아는 것이 중요합니다. 우리의 장점은 제가 변호사이고, 공동 창업자도 변호사이며, 회사 직원의 30~40%(프로그래머 포함)가 변호사라는 점입니다. 우리는 이러한 역할에 대한 직접적인 경험을 가지고 있습니다. 해당 분야의 전문 지식이 부족한 경우 다음을 수행할 수 있습니다. - 잠복요원처럼 회사에 침투하여 정보를 얻으세요. - 깊은 전문성을 갖춘 공동 창업자를 찾습니다 #### 2단계: 실행하는 가장 좋은 방법을 상상해보세요. 스스로에게 물어보세요. 이 분야의 최고 인재에게 무제한의 시간과 자원이 있다면, 그들은 어떻게 이 작업을 완수할까요? 예를 들어, 우리의 법률 조사에서 Best Lawyers Association은 다음과 같이 말합니다. 1. 연구 질문의 진정한 의미를 이해합니다(명확화 질문이 나올 수 있음). 2. 연구 계획을 개발하세요 3. 수십 번의 검색을 수행하면 수백 개의 결과가 나올 수 있습니다. 4. 각 결과를 주의 깊게 읽고 관련 없는 내용은 제거하세요. 5. 관련 내용에 대한 메모를 작성하세요. 6. 모든 정보를 바탕으로 기사를 작성하세요. 7. 마지막으로, 정확성과 올바른 인용을 확인하기 위해 기사를 검토하세요. #### 3단계: 코드와 힌트로 변환 대부분의 단계는 결국 힌트로 변환됩니다. 예: - "법률 의견을 읽고 문제와의 관련성을 0~7점 척도로 평가하세요." - "읽은 사례 연구와 노트를 기반으로 기사를 작성하세요" - "각주가 원본 자료를 정확하게 참조하는지 확인하세요." **중요 참고 사항:** 결정적 코드나 수학적 계산을 사용하여 문제를 해결할 수 있는 경우 힌트를 사용하지 마세요. 힌트는 느리고 비용이 많이 듭니다. 4단계: 구현 방법 결정 - 작업이 항상 동일한 단계를 따르는 경우: 워크플로를 설정합니다(가장 간단한 솔루션). - 상황에 따라 실행 방법이 달라지는 경우: 더 똑똑한 에이전트가 필요합니다(하지만 품질을 보장하기가 더 어렵습니다). ### 품질 보장의 핵심: 평가 시스템 대부분의 사람들은 데모 수준에서 멈춥니다. 60~70%의 정확도면 VC로부터 자금을 모으거나 첫 고객과 계약을 맺기에 충분하지만, 실제로는 효과가 없습니다. #### 평가 프레임워크 구축 1. **도메인 전문성을 기반으로 "우수한" 표준 정의** - 조사를 위해: 정답에는 무엇이 포함되어야 합니까? 문서에 대해: 어떤 정보를 추출해야 합니까? 어느 페이지에서 추출해야 합니까? 2. **객관적으로 평가할 수 있는 답변을 작성하세요** - AI가 0~7까지의 숫자를 참/거짓으로 출력하게 하세요. - PromptFu와 같은 오픈소스 프레임워크를 활용한 평가 시스템 구축 3. **점진적으로 테스트 규모를 확대** - 고객의 실제 요구 사항에 맞춰 12개 정도의 테스트로 시작합니다. - 테스트 50, 100개로 증가 - 일부 테스트 세트는 유지되며 제안 최적화에 포함되지 않습니다. #### 지속적인 최적화 프롬프트를 통해 AI가 예측 가능한 방식으로 실수를 저지른다는 사실을 알 수 있습니다. 다음을 통해: - 프롬프트의 모호성을 제거합니다. - 특정 오류를 피하기 위해 명확한 지침을 제공하세요 - 샘플 가이드 제공 **성공을 위한 핵심 자격**: 단 하나의 단서를 얻기 위한 모든 테스트에 합격하기 위해 2주 동안 잠 못 이루는 밤을 보낼 의향이 있습니까? 대부분의 사람들은 정확도 60%에서 포기하고, 또 다른 사람들은 정확도 61%에서 포기합니다. 하지만 2주 동안 꾸준히 힌트를 최적화하고 테스트를 늘리면 결국 정확도 97%에 도달할 수 있습니다. 나머지 3%는 일반적으로 인간과 동일한 의사 결정 과정입니다. ### 배포 및 반복 제안 - 사전 제작 단계: 프롬프트당 100개 테스트, 전체 작업에 대한 100개 테스트 - 99/100점을 통과하면 베타 버전에 참여할 수 있습니다. - 고객의 모든 불만은 새로운 시험입니다. 실제 고객은 예상치 못한 일을 할 것입니다. - 지속적인 반복: 새로운 모델이 등장하면 즉시 테스트합니다. 때로는 단어 하나만 추가하거나 제거해도 정확도가 1% 향상될 수 있습니다. 금융, 의료, 법률 분야에서는 정확도가 향상되는 것이 매우 중요합니다. 전문가의 업무 방식을 이해하고 평가 시스템을 구축하는 두 가지 일만 해도 이미 시중에 나와 있는 AI 애플리케이션의 90%보다 더 나은 성과를 낼 수 있습니다. ## IV. AI 애플리케이션을 마케팅하고 판매하는 방법 ### 가장 중요한 원칙: 제품 품질 우선 기존의 통념과는 달리 저는 **제품 품질이 판매와 마케팅보다 더 중요하다고** 믿습니다. 저희 회사 제품 개발 초기 10년 동안은 상황이 녹록지 않았습니다. 여러 마케팅 및 영업 관리자를 시도해 보았지만, 성과는 미미했습니다. 하지만 훌륭한 LLM 기반 제품을 출시한 후, - 사람들이 입소문을 통해 추천하기 시작했어요 - 미디어의 선제적 보도 - 영업사원이 주문 접수자로 전환되었습니다. 물론, 홍보 없이 그냥 만들어낼 수는 없지만, 제품 품질의 중요성은 시리즈 A, 시리즈 B 투자자들이 말한 것보다 훨씬 더 큽니다. ### 세 가지 구체적인 제안 #### 1. 가격 및 패키지 재고: 가장 흥미로운 기업들은 실제 서비스를 제공하고 있습니다. 예를 들어: 전통적인 로펌은 계약 검토 비용으로 1,000달러를 청구합니다. AI 회사는 애플리케이션당 500달러를 청구할 수 있습니다. - 기존 소프트웨어 가격이 한 달에 20달러였던 것과 비교하면 엄청난 가격 인상입니다. **가격은 가치에 따라 결정됩니다. 자신을 과소평가하지 마세요.** #### 2. 고객 선호도에 귀 기울이기 처음에는 사용량에 따른 가격 책정이 적절하다고 생각했지만, 고객 피드백을 통해 예산을 통제하기 위해 더 높지만 고정된 요금($6,000/대/년)을 지불하는 것을 선호한다는 것을 알게 되었습니다. #### 3. 신뢰 전략 수립 AI는 새롭고 두려운 기술입니다. 대기업들은 AI를 시도하고 싶어 하지만, 신뢰 격차가 존재합니다. 신뢰를 구축하는 방법: - 비교 테스트 수행: 기존 서비스를 유지하면서 AI 솔루션을 사용하여 속도, 품질 및 결과를 비교합니다. - 연구 시범 프로젝트 수행 - 고객의 신뢰를 구축하는 방법에 대해 생각해 보세요 ### 고객 성공 보장 수표에 서명하거나 시범 프로그램을 시작한다고 해서 판매가 끝나는 것은 아닙니다. 현재의 위험: 많은 회사가 높은 수익을 보고하고 있지만, 시범 수익의 상당 부분이 실제 수익으로 전환되지 않고 있습니다. 대규모 "멸종 사건"이 임박한 것입니다. 창립자로서 다음 사항을 확인하세요. - 실제로 모든 사람이 제품을 사용합니다. - 제품에 대한 더 깊은 이해를 얻으세요 - 의식적으로 교육과 홍보를 실시합니다. 귀사의 제품은 단순히 화면 속 픽셀을 넘어, 지원, 고객 성공, 교육 등 제품과 관련된 모든 인간적 상호작용을 포괄합니다. 이러한 측면을 고려하지 않으면 아무리 최고의 제품이라도 고객 서비스를 우선시하는 기업에 밀릴 것입니다. ## V. Q&A 세션의 하이라이트 ### 산업 선택 및 경쟁 대처에 관하여 **질문:** 특정 분야에 이미 경쟁자가 있는 경우, 다른 산업을 선택해야 할까요, 아니면 틈새 시장에 더 깊이 뛰어들어야 할까요? **답변:** 경쟁사에 대해 전혀 걱정할 필요가 없습니다. 많은 시장은 규모가 너무 커서 어떤 단일 기업도 모든 시장을 장악할 수 없습니다. 처음에는 경쟁사가 두려울 수 있지만, 실제로 사업을 시작하면 경쟁사의 역량이 얼마나 강력한지 놀라게 될 것입니다. 시장을 선택할 때 다음 사항을 고려하세요. - 기업이 다른 국가에 아웃소싱한 직무 - 기업들은 자사 정체성의 핵심이 되는 업무는 아웃소싱될 가능성이 낮다고 생각합니다. - 시장이 크고, 여러 회사가 겪는 어려움이 있으며, 이해하거나 정보에 접근할 수 있는 분야가 있습니다. 시장이 너무 커서 거의 무작위로 어떤 지식 작업 분야를 선택하더라도 잠재적으로 수조 달러 규모의 시장에 접근할 수 있습니다. ### 회사의 각 단계에 대한 핵심 사항 **질문:** 성공적인 창업자로서 회사는 각 단계에서 무엇에 집중해야 할까요? **답변:** 실제로 행해진 일과 말한 내용이 달랐다고 말씀드려야겠습니다. **해야 할 일**: 각 단계(시드 라운드, 시리즈 A, 시리즈 B, 시리즈 C)에서 시장 적합성을 달성하는 우수한 제품을 만드는 데 집중합니다. **제가 실제로 한 일:** 저는 덜 중요한 것들에 주의를 돌렸습니다. CEO로서 궁극적으로는 인사, 채용, 마케팅 등 다양한 측면에 집중하게 되지만, 이 모든 것은 "훌륭한 제품 만들기"라는 궁극적인 목표를 달성하는 데 기여해야 합니다. 많은 창업자들이 이러한 측면을 목표 그 자체로 오해하는 경우가 많습니다. ### 사업 방향 선택에 관하여 **질문:** Y Combinator를 떠난 후 지금 Y Combinator School에 진학한다면 무엇을 하시겠습니까? **답변:** 여러분의 기술과 능력으로 해결할 수 있는 가장 큰 문제에 집중하세요. 사람들은 더 날씬해지고 싶어 하고, 머리카락이 빠지고 싶어 하고, 빨래하고 싶어 하고, 하루 8시간 동안 집안 청소를 해줄 사람을 원합니다. 이러한 것들을 가능하게 하는 로봇을 만들 수 있다면, 인간의 엄청난 잠재력을 끌어낼 수 있습니다. 많은 사람이나 기업이 직면한 큰 문제, 즉 자신이 해결할 수 있다고 생각하는 문제에 집중한 다음, 전력을 다하세요. ### 가격 전략에 관하여 **질문:** 인간이 수행할 수 없는 작업(예: 수십만 개의 법률 문서 검토)에 대해 AI의 가격은 어떻게 책정해야 할까요? **답변:** 처음에는 인간의 기준에 따라 가격을 책정할 수 있지만, 나중에는 경쟁이 생겨 가격이 하락하게 됩니다. 이것이 바로 자본주의의 매력이죠. 결국에는 원래 가격의 10분의 1 또는 100분의 1만 책정하게 될 수도 있는데, 이는 사회에 이롭습니다. "당신은 기업에 어떤 가치를 제공합니까?"라고 질문하는 것부터 시작하세요. 만약 고객이 1억 달러 또는 그 이상을 절약할 수 있다면, 그렇지 않았다면 500만 달러를 썼을 텐데, 당신은 그 금액의 10~20%를 가져갈 수 있습니다. 가장 좋은 시작점은 고객에게 "이 문제를 해결하기 위해 얼마를 지출할 의향이 있습니까?"라고 묻는 것입니다. ### 기술적 방어에 관하여 **질문:** 독점적이지 않은 모델을 기반으로 제품을 구축할 때 "GPT 래퍼"가 되는 것을 피하기 위해 방어 기능을 어떻게 구축할 수 있습니까? **답변:** 그냥 만들어 보세요. 일단 만들기 시작하면 몇 가지 과제를 깨닫게 될 것입니다. 위젯을 얼마나 많이 만들어야 하는지, 데이터 통합은 어떻게 해야 하는지, 체크포인트는 어떻게 설정해야 하는지, 얼마나 세밀하게 조정해야 하는지, 그리고 모델 선택은 얼마나 중요한지 등입니다. 2년 동안 이 작업에만 투자하다 보면, 누구도 따라 할 수 없는 무언가를 만들어낼 수 있을 것입니다. ## 결론 올바른 방향을 선택하고, 제품을 신중하게 개발하고, 효과적인 마케팅 전략을 활용하면 6억 5천만 달러 이상의 가치를 지닌 AI 애플리케이션을 구축할 수 있는 모든 가능성을 확보할 수 있습니다. 핵심은 현실 세계의 문제 해결에 집중하고, 끊임없이 반복하고 최적화하며, 항상 가치 창출을 핵심으로 삼는 것입니다.