소개
이번 주에는 글로벌 서비스 현지화와 AI 비즈니스 모델을 주제로 스터디에 참여했습니다.
처음에는 AI를 활용해 서비스를 만들고 해외 시장에 진출하려면, 좋은 기술이나 새로운 아이디어가 가장 중요하다고 생각했습니다. 하지만 이번 스터디를 통해 생각이 조금 달라졌습니다.
AI 시대에 더 중요한 것은 새로운 기술을 만드는 일이 아니라,
고객이 반복해서 겪는 불편함을 발견하고
AI를 실제 업무 흐름에 연결하며
누구에게 어떤 가치를 제공할지 정하고
현지 사용자에게 자연스러운 형태로 전달하는 것
이라는 점을 배웠습니다.
이번 글에서는 스터디를 통해 배운 내용 중에서도 특히 AI 활용이 업무 방식을 어떻게 바꾸는지, 그리고 앞으로 이를 어떻게 실행해볼 것인지 정리해보려고 합니다.
진행 방법
1. 아이디어는 발명보다 발견에 가깝다
가장 먼저 인상 깊었던 내용은 좋은 사업 아이디어가 반드시 완전히 새로운 발명에서 시작되는 것은 아니라는 점이었습니다.
오히려 다음과 같은 일상적인 질문에서 시작할 수 있었습니다.
내가 자주 반복하는 업무는 무엇인가?
최근 가장 귀찮았던 일은 무엇인가?
주변 사람들도 같은 불편함을 느끼는가?
이 문제를 AI로 줄이거나 자동화할 수 있는가?
예를 들어 매주 반복되는 엑셀 보고서 정리, 회의록 작성, 자료 조사, 상품 비교와 같은 업무는 AI를 적용하기 좋은 후보가 될 수 있습니다. 반복성이 높고 참고할 문서나 데이터가 있으며, 사람의 복잡한 판단이 매번 필요하지 않기 때문입니다.
이 내용을 통해 AI 활용의 출발점은 “어떤 AI 서비스를 써볼까?”가 아니라 다음 질문이어야 한다는 생각이 들었습니다.
내가 반복해서 시간을 쓰고 있는 업무 중, AI에게 맡길 수 있는 부분은 무엇인가?
2. AI는 업무를 보조하는 도구에서 결 과를 만드는 실행자로 변하고 있다
기존에는 AI를 글쓰기, 번역, 요약과 같은 보조 도구로 바라보는 경우가 많았습니다.
하지만 스터디를 통해 앞으로는 AI가 단순히 초안을 만드는 것을 넘어, 실제 업무 결과를 만들어내는 방향으로 발전하고 있다는 점을 배웠습니다.
예를 들어 고객은 이제 반드시 “글을 작성하는 AI 도구”를 원하는 것이 아닐 수 있습니다. 고객이 진짜 원하는 것은 잘 작성된 게시글, 정리된 보고서, 예약된 미팅, 해결된 고객 문의와 같은 완성된 결과일 수 있습니다.
즉, 서비스의 관점도 다음과 같이 달라질 수 있습니다.
기존 방식
사용자가 AI 도구를 배우고 직접 결과물을 만든다.
변화하는 방식
AI가 여러 도구와 업무 단계를 연결해 최종 결과물을 만 든다.
이러한 변화는 AI 서비스의 수익 구조에도 영향을 줍니다. 단순히 소프트웨어 사용 권한을 판매하는 것을 넘어, 실제 결과나 성과를 기준으로 비용을 받는 모델도 중요해지고 있습니다.
저 역시 앞으로 AI를 사용할 때 단순히 “답변을 잘 받는 방법”에만 집중하기보다, 조사부터 정리, 작성, 검토까지 하나의 업무 흐름으로 연결하는 연습이 필요하다고 느꼈습니다.
3. AI 서비스는 기술보다 고객과 문제 정의가 먼저다
AI로 수익을 만들기 위해서는 먼저 다음 두 가지 질문에 답할 수 있어야 합니다.
1. 누구에게 제공할 것인가?
2. 어떤 방식으로 돈을 받을 것인가?
같은 AI 서비스라도 개인 고객을 대상으로 하는지, 기업을 대상으로 하는지, 공공기관을 대상으로 하는지에 따라 필요한 기능과 판매 방식이 달라집니다.
스터디 자료에서는 고객을 일반 소비자, 기업, 공공기관, 기업을 거쳐 서비스를 사용하는 소비자, 크리에이터와 1인 사업자 등으로 구분하고 있었습니다. 특히 기업 대상 AI 서비스는 비용 절감과 생산성 향상이라는 목적이 비교적 명확하다는 점도 인상 깊었습니다.
결국 중요한 것은 “AI를 사용했다”는 사실이 아니라,
누구의 문제를 해결했는가?
얼마나 많은 시간을 줄였는가?
어떤 비용을 절감했는가?
사용자가 기존보다 편하게 일할 수 있는가?
를 설명하는 것이라고 생각합니다.
4. 글로벌 현지화는 번역이 아니라 사용자 경험을 바꾸는 일이다
해외 시장에 진출할 때 서비스를 다른 언어로 번역하는 것만으로 충분하다고 생각하기 쉽습니다.
하지만 이번 스터디에서는 글로벌 현지화를 다음과 같은 요소를 함께 조정하는 과정으로 다뤘습니다.
언어와 표현 방식
문화와 생활 맥락
결제 수단과 가격
법규, 세금과 관세
사용 습관과 업무 관행
예를 들어 같은 문장이라도 국가에 따라 자연스러운 말투가 다르고, 익숙한 로그인 방식이나 결제 수단도 다를 수 있습니다. 가격 역시 환율만 계산하는 것이 아니라, 현지 사용자가 체감하는 가치와 경쟁 서비스의 가격을 함께 고려해야 합니다.
이 내용을 통해 현지화란 화면에 다른 언어를 넣는 작업이 아니라 다음 질문에 답하는 일이라는 것을 배웠습니다.
현지 사용자가 이 서비스를 낯설지 않고 편하게 사용할 수 있는가?
5. 완성한 뒤 공개하는 것이 아니라, 만들기 전에 검증해야 한다
이번 스터디에서 실무적으로 가장 도움이 된 부분은 아이디어를 검증하는 방법이었습니다.
서비스를 완성한 뒤 사용자를 찾는 것이 아니라, 만들기 전에 최소한의 형태로 반응을 확인하는 방법입니다.
대표적인 방법은 다음과 같습니다.
간단한 랜딩페이지를 만들어 이메일 신청을 받기
초기 프로토타입을 커뮤니티에 공유하기
아직 구현하지 않은 기능의 버튼 클릭률을 확인하기
잠재 고객에게 직접 문제와 현재 해결 방법을 물어보기
이를 통해 사용자가 말로 관심을 보이는지를 넘어, 실제로 이메일을 남기거나 버튼을 클릭하는지 확인할 수 있습니다.
저도 그동안 무언가를 시작할 때 완성도를 먼저 높이려는 경향이 있었습니다. 하지만 앞으로는 작은 형태로 먼저 공개하고, 반응을 보면서 수정하는 방식을 연습해보려고 합니다.
결과와 배운 점
가장 크게 배운 점: AI 활용은 업무 자체를 다시 설계하는 일이다
이번 주 스터디를 통해 AI 활용을 바라보는 관점이 달라졌습니다.
이전에는 AI를 기존 업무를 조금 빠르게 처리해주는 도구라고 생각했습니다. 하지만 이제는 AI를 활용해 업무의 순서와 역할을 새롭게 설계할 수 있다고 생각합니다.
예를 들어 기존 업무가 다음과 같았다면,
자료 찾기 → 내용 읽기 → 핵심 정리 → 초안 작성 → 검토 → 공유
AI를 활용한 업무는 다음처럼 바뀔 수 있습니다.
목표와 기준 설정
→ AI가 자료 수집과 1차 정리
→ 사람이 중요한 내용을 판단
→ AI가 형식에 맞게 초안 작성
→ 사람이 최종 검토와 의사결정
여기서 사람의 역할이 사라지는 것은 아닙니다.
오히려 사람은 반복적인 작성 업무에서 벗어나 다음과 같은 역할에 더 집중하게 됩니다.
어떤 문제를 해결할지 결정하기
결과물의 기준을 설정하기
AI의 결과가 정확한지 검토하기
고객과 조직의 맥락을 반영하기
최종 책임을 가지고 판단하기
결국 AI 시대에는 직접 모든 일을 잘하는 능력뿐 아니라, AI와 사람이 각각 어떤 일을 맡을지 설계하는 능력이 중요해질 것 같습니다.
시행착오가 예상되는 부분
AI를 적용한다고 해서 모든 업무가 바로 자동화되는 것은 아닙니다.
특히 다음과 같은 부분에서는 시행착오가 필요할 것 같습니다.
업무 과정이 명확하게 정리되어 있지 않으면 AI에게 맡기기 어렵다.
입력 자료가 부정확하면 결과도 부정확해진다.
프롬프트만으로 해결되지 않고 여러 도구를 연결해야 할 수 있다.
국가와 고객에 따라 같은 기능도 다르게 받아들여질 수 있다.
기술적으로 가능하더라도 고객이 비용을 지불하지 않을 수 있다.
그래서 앞으로는 무조건 많은 기능을 만드는 것보다, 작은 문제 하나를 정하고 실제 사용자 반응을 확인하는 방식으로 접근하 려고 합니다.
앞으로의 계획
앞으로는 이번 스터디에서 배운 내용을 다음과 같이 실행해볼 계획입니다.
1. 반복 업무 목록 만들기
일주일 동안 반복해서 수행하는 업무를 기록하고, 다음 기준으로 분류해보려고 합니다.
반복성이 높은가?
정해진 문서나 데이터가 있는가?
일정한 형식의 결과물이 필요한가?
AI가 초안을 만들어도 되는가?
사람이 반드시 판단해야 하는 부분은 무엇인가?
2. 업무 하나를 AI 워크플로우로 바꾸기
반복 업무 중 하나를 선택해 다음 과정을 직접 만들어볼 계획입니다.
입력 자료 준비
→ AI 분석
→ 정해진 형식으로 초안 생성
→ 검토 기준에 따라 수정
→ 최 종 결과물 저장
처음부터 완전 자동화를 목표로 하기보다, 사람이 중간에 확인하는 반자동 방식부터 시작하려고 합니다.
3. 작게 만들고 빠르게 검증하기
아이디어가 생기면 바로 서비스를 완성하기보다,
소개 페이지 만들기
주변 사용자 인터뷰하기
커뮤니티에 아이디어 공유하기
신청 버튼이나 설문으로 반응 확인하기
등의 방식으로 실제 수요를 먼저 확인해보려고 합니다.
4. 국내용이 아닌 현지 사용자 관점에서 점검하기
해외 사용자를 대상으로 서비스를 만든다면 단순 번역에 그치지 않고 다음 내용을 함께 살펴볼 계획입니다.
현지에서 자연스러운 표현인가?
자주 사용하는 로그인과 결제 방식은 무엇인가?
사용자가 납득할 수 있는 가격인가?
현지 법규와 세금 문제는 없는가?
모바일과 네트워크 환경에 적합한가?
5. AI 도구보다 문제 해결 결과를 기록하기
앞으로 사례를 정리할 때도 어떤 AI 도구를 사용했는지만 기록하지 않으려고 합니다.
대신 다음 내용을 중심으로 남겨보려고 합니다.
어떤 문제가 있었는가?
기존에는 얼마나 시간이 걸렸는가?
AI를 어디에 적용했는가?
업무 과정이 어떻게 달라졌는가?
어떤 결과와 한계가 있었는가?
다음에는 무엇을 개선할 것인가?
이번 스터디를 통해 AI는 단순히 새로운 기능을 제공하는 기술이 아니라, 기존의 업무와 비즈니스를 다시 바라보게 만드는 도구라는 점을 배웠습니다.
앞으로는 AI를 더 많이 사용하는 것보다, 실제 문제를 더 정확하게 발견하고, 작은 결과라도 직접 만들어보는 것에 집중하려고 합니다.
완벽한 서비스를 오래 준비하기보다, 작은 아이디어를 빠르게 실행하고 사용자 반응을 통해 개선해나가는 것이 이번 스터디 이후 제가 실천하고 싶은 가장 큰 변화입니다. 🚀
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