소개
투자자 피칭을 준비하면서, 제 사업계획서를 좀 더 설득력 있고 명확하게 다듬고 싶었습니다. 그 과정에서 스터디장님이 공유해주신 '사업계획서 봇'을 접하게 되었고, 이 봇을 통해 어떤 항목들이 사업계획서에 포함되어야 하는지를 배울 수 있었어요.
그 뒤로는 다양한 AI 모델들을 넘나들며 제 사업계획서를 AI와 함께 만들어보기 시작했습니다.
진행 방법
사용한 도구들: ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, NotebookLM
기본 접근법:
사업계획서 봇에서 묻는 질문들을 정리
이 내용을 복사해 Gemini에 붙여넣기
제 이력(CV)도 함께 제공해 전체 사업계획서를 요청
각 모델의 반응은 이렇게 달랐습니다 👇
Gemini(2.5 pro)는 적은 정보만으로 스스로 시나리오를 만들어나갔어요. 하지만 그 방향이 제가 원했던 의도와는 조금 달랐습니다. 물어보지도 않고 마음대로 작성하더니만
Claude(Sonnet4)는 훨씬 더 많은 데이터를 요구했지만, 그만큼 제가 제공한 내용에 충실하게 응답했습니다. 맞춤형 느낌이 강했고, 인간의 요구를 더 잘 캐치하려는 인상을 받았어요.
ChatGPT는 전체적인 구조나 정리에는 강했지만, 세부 예시에서 약간의 오류가 있었습니다. 예를 들어, 제가 폐경 관련 호르몬제를 다루고 있음에도 피임약을 예시로 제시하더라고요 😅
Perplexity는 시장 조사와 경쟁사 분석에서 특히 유용했습니다. 방대한 자료를 빠르게 검색하고 정리해주는 능력이 돋보였어요.
야무진 Claude
AI 간 협업의 흐름 📚
각각의 모델로 생성한 사업계획서들을 NotebookLM에 정리해서 통합한 후, Claude에게 "이 자료들을 바탕으로 더 명료하게 정리해줘"라고 요청했습니다.
그 결과, 굉장히 빠른 속도로 전체 시장 리서치와 핵심 정리가 가능해졌습니다. 마치 여러 명의 분석가들이 초안을 내고, 마지막 전문가가 정제하는 느낌이었어요.
시행착오의 핵심은 "문맥 전달"
제가 만들고자 하는 서비스는 매우 니치한 의료 시장을 대상으로 합니다. 이 분야는 해당 전문가가 아니라면 pain point를 직관적으로 이해하기 어렵죠. 그래서 대부분의 AI 모델들이 초반에는 문제 자체를 오해하곤 했어요.
하지만 제가 직접:
"임상에서 이런 점이 힘들고",
"이걸 이런 방식으로 해결하려 한다"
...라고 설명을 덧붙이니, 그제서야 각 모델이 문제와 해결책의 연결점을 이해하더라고요.
결과와 배운 점
AI를 사용하며 사업계획서의 핵심 구조를 자연스럽게 익혔습니다
니치한 분야일수록, AI에게 문맥을 세심히 설명해줘야 한다는 걸 체감했습니다
예시 오류(폐경 vs 피임약)처럼, 도메인 지식이 필요한 분야는 사람이 직접 교정해줘야 함을 느꼈어요
다양한 AI를 활용하고 통합 정리하는 방식(NotebookLM → Claude 명료화)이 특히 효과적이었어요
앞으로도 AI는 '초안 도우미'로서 활용할 수 있지만, 마지막 다듬기는 제 손으로 해야겠다는 확신이 생겼습니다
도움 받은 글 (옵션)
스터디장님의 '사업계획서 작성 봇'
