목차 · 5개 장
- 1부공통 준비 — 노코드 자동화 툴부터 갖춘다
- 2부모델 1 — 초니치 마이크로-SaaS
- 3부모델 2 — 자동화 에이전시
- 4부모델 3 — 초니치 데이터 큐레이션
- 덧붙임이 계획을 쓰기 전에
이 계획은 "AI 파이프라인으로 사업을 하나 만들고 싶은데, 아직 어떤 모델로 갈지도 안 정했다"는 사람을 대상으로 합니다. 영상이 제시한 세 모델(마이크로-SaaS · 자동화 에이전시 · 데이터 큐레이션)은 공통 준비가 하나 있고, 그다음부터 갈라집니다.
시작하기 전에 — 이 계획의 한계
영상은 세 모델 모두를 실제 매출이 검증된 특정 회사 사례가 아니라, 원리를 보여 주는 예시로 제시합니다. 그래서 이 실행계획도 "이대로 하면 이만큼 번다"는 보장이 아니라, 영상이 설명한 절차를 그대로 옮긴 것입니다. 특히 "실행 비용이 완전 0원"이라는 전제는 과장이라는 점을 정리 5장에서 확인했으니, 실제로는 로컬 컴퓨터의 전기료·하드웨어 비용, 그리고 클라우드 API를 일부라도 쓴다면 그 비용까지 감안해야 합니다.
1부공통 준비 — 노코드 자동화 툴부터 갖춘다
1노코드 자동화 툴 계정을 만들고, 역할별 AI를 연결할 준비를 한다
- 무엇을
- 자피어(Zapier)나 메이크(Make.com) 같은 노코드 자동화 툴에 가입하고, 코딩·논리 판단용 오픈AI 모델, 문서 분석용 클로드, 디자인용 미드저니처럼 역할이 다른 AI들을 API로 서로 연결할 준비를 합니다.
- 무엇을 얻고
- 세 모델 어느 쪽으로 가든 공통으로 필요한, 여러 AI를 순서대로 이어 붙이는 기본 골격.
- 왜
- 영상은 이 구조를 "루브 골드버그 장치"에 비유합니다 — 창업가는 이 AI들을 노코드 자동화 툴 위에 정교하게 맞물려 놓기만 하면 된다고 말합니다 [06:02]. 어느 모델을 고르든 이 골격이 먼저 있어야 합니다.
2로컬 실행 환경을 알아보되, "0원"이라는 말은 걸러 듣는다
- 무엇을
- 클라우드 API 호출 비용을 낮추기 위해 네모클로(NemoClaw) 같은 로컬 AI 실행 환경이 지금 어디까지 나와 있는지 확인합니다.
- 무엇을 얻고
- 파이프라인을 24시간 돌릴 때 드는 API 통행료를 줄일 수 있는 선택지.
- 왜
- 영상은 이걸 "실행 비용이 완전 0원이 됐다"고 말하지만 [13:53], 정리 5장에서 확인했듯 실제 보도에는 그런 문장이 없습니다. 비용이 줄어드는 것은 사실이지만 사라지는 것은 아니므로, 초기 비용 계획을 0원으로 세우면 안 됩니다.
2부모델 1 — 초니치 마이크로-SaaS
3주변에서 "대기업은 안 만들지만 매일 아픈" 업종 하나를 찾는다
- 무엇을
- 동네 빵집이나 작은 학원처럼, 대기업 소프트웨어는 비싸고 복잡해서 못 쓰지만 매일 수기 장부·엑셀로 고통받는 업종을 하나 정합니다.
- 무엇을 얻고
- 대기업과 경쟁하지 않아도 되는, 아주 좁은 틈새 시장 하나.
- 왜
- 영상은 "거대한 앱은 이미 대기업이 다 만들었으니 거기서 경쟁하면 승산이 없다"고 말합니다 [14:26]. 동네 빵집 사장님이 수백만 원짜리 프로그램을 쓸 수 없다는 것이 바로 그 빈틈입니다 [15:33].
4기획만 하고, AI에게 주말 동안 만들게 한 뒤 월 1만 원에 구독시킨다
- 무엇을
- 그 업종 전용 기능(예약·출결 관리 등)만 담은 소프트웨어를 기획하고, 코딩은 AI에게 맡깁니다. 완성되면 월 1만 원 수준의 저가 구독으로 팝니다.
- 무엇을 얻고
- 고정 구독료가 쌓이는 파이프라인. 구독자가 늘어도 실행 비용은 크게 늘지 않습니다.
- 왜
- 영상은 "1만 원씩 천 명이면 매달 천만 원"이라는 계산을 예로 듭니다 [16:06]. 다만 이건 실제 사례가 아니라 산술 예시이므로, 정리 부록 B에 적었듯 1000명을 실제로 모은 검증 사례는 영상에 없습니다.
3부모델 2 — 자동화 에이전시
5역할별 AI 워커로 "디지털 회의실"을 세팅한다
- 무엇을
- 기획 담당 AI, 카피라이팅 AI, 디자인 AI, 검수(QA) AI처럼 역할을 잘게 쪼갠 AI들을 파이프라인으로 연결해, QA AI가 다른 AI의 결과물에 피드백을 주고 다시 수정시키는 구조까지 만듭니다.
- 무엇을 얻고
- 사람 없이도 기획→카피→디자인→검수까지 스스로 돌아가는 제작 체계.
- 왜
- 영상은 이걸 "고스트 컴퍼니"라고 부릅니다 — QA AI가 "이 폰트는 브랜드 가이드라인과 안 맞는다"며 디자인 AI에게 재작업을 시키는 장면을 예로 듭니다 [17:49].
6큰 프로젝트를 수주하고, 나는 검수·승인만 한다
- 무엇을
- 로고 제작·웹사이트 리뉴얼·마케팅 캠페인 같은 굵직한 프로젝트를 클라이언트에게 수주받아, 5단계에서 만든 AI 체계에 작업을 맡깁니다. 창업가는 최종 결과물의 품질만 검수하고 승인해 납품합니다.
- 무엇을 얻고
- 과거 여러 명이 몇 달 걸리던 에이전시 프로젝트를, 인건비 없이 며칠 만에 처리하는 구조.
- 왜
- 영상은 창업가의 역할을 "디지털 회의실의 의장, 즉 최종 의사 결정권자"라고 규정합니다 [18:22]. AI가 가끔 환각(엉뚱한 결과물)을 내놓기 때문에 이 검수 역할이 꼭 필요하다고 설명합니다.
4부모델 3 — 초니치 데이터 큐레이션
7아주 좁고 깊은 주제 하나를 정해 데이터 수집 AI를 상시 가동한다
- 무엇을
- "글로벌 희귀 바이오 신약 개발 동향"처럼 일반인은 관심 없지만 특정 소수에게는 절실한 좁은 주제를 정하고, 관련 논문·외신 기사·팟캐스트를 실시간으로 수집·번역·요약하는 AI를 24시간 돌립니다.
- 무엇을 얻고
- 3줄 핵심 인사이트로 압축된, 매일 갱신되는 정보 상품.
- 왜
- 영상은 "정보 홍수 시대에 가장 비싼 값어치를 하는 건 정보의 양이 아니라 노이즈를 제거한 순도 높은 인사이트"라고 말합니다 [19:28].
8그 정보가 절실한 소수 VIP에게만 고액 구독으로 판다
- 무엇을
- 바이오 전문 벤처 투자자·연구원처럼, 정보를 얻는 대가로 시간을 아낄 수 있다면 월 10만~20만 원도 낼 의향이 있는 소수 타겟에게만 유료로 배송합니다.
- 무엇을 얻고
- 불특정 다수 대상 저가 모델보다 훨씬 높은 객단가.
- 왜
- 영상은 "돈이 있는 곳을 노리는 것"이라고 이 전략을 요약합니다 [20:35]. 다만 이 가격대는 실제 서비스 사례가 아니라 진행자가 든 예시 금액이라는 점을 정리 부록 B에 적어 두었습니다.
덧붙임이 계획을 쓰기 전에
이 여덟 단계는 영상 속 두 진행자가 예시로 든 흐름을 그대로 옮긴 것이지, 실제로 이 순서대로 실행해서 매출을 낸 검증된 사례를 근거로 한 것이 아닙니다. 세 모델 모두 회사 이름이나 실제 매출·구독자 수 같은 구체적 증빙 없이 "이렇게 하면 된다"는 원리로만 제시됩니다.
또한 영상이 세 모델의 공통 전제로 삼는 "실행 비용 0원"은 정리 5장에서 확인했듯 실제 보도와 어긋나는 과장입니다. 노코드 자동화 툴 구독료, API 호출 비용 일부, 로컬 실행을 하더라도 컴퓨터 전기료와 하드웨어 비용은 계획에 넣어야 합니다.