Greg Isenberg - If I wanted to build $1M+ AI startup in 2025, I'd do this
AI 비즈니스의 성공을 위해서는 데이터 우위나 네트워크 효과가 필요하다고 강조한다. 예를 들어, AI를 활용한 채용 비즈니스에서 초기에는 비용 절감 효과를 볼 수 있지만, 경쟁자들이 동일한 기술을 채택하면서 가격 경쟁이 심화될 수 있다. 따라서 지속 가능한 경쟁 우위를 확보하기 위해서는 네트워크 효과를 통해 경쟁자들이 쉽게 모방할 수 없는 비즈니스 모델을 구축해야 한다. 또한, AI를 활용한 미디어 비즈니스의 인수 및 육성을 통해 네트워크 효과를 극대화하고, 데이터를 수집하여 AI 소프트웨어를 개발하는 전략을 제안한다. 이러한 접근 방식은 AI 시대에 비즈니스의 지속 가능성을 높이는 데 기여할 수 있다.
Key Points:
- AI 비즈니스 성공을 위해 데이터 및 네트워크 효과 중요.
- 경쟁 심화로 인해 지속 가능한 경쟁 우위 필요.
- 미디어 비즈니스 인수 및 육성을 통한 네트워크 효과 극대화.
- AI 소프트웨어 개발을 위한 데이터 수집 전략 제안.
- AI 시대에 비즈니스 지속 가능성 확보 방안 논의.
Details:
1. AI 사업의 기회와 도전 🚀
- AI 기반 어플리케이션의 초기 성공은 가능하지만, 경쟁이 치열해짐에 따라 장기적인 수익성은 감소할 수 있다.
- 단기적인 성공은 대학생이 백만장자가 되는 데는 기여할 수 있지만, 지속 가능한 장기 성공을 위해서는 다른 전략이 필요하다.
- AI 비즈니스의 장기적인 경쟁력과 성공을 위해서는 데이터 우위나 네트워크 효과가 필수적이다.
- 현재 비즈니스를 시작하는 것은 그 어느 때보다 쉬워졌지만, 동시에 모든 주식 가치를 잃을 위험도 높아졌다.
- 비즈니스 시작이 쉬워진 만큼, 단기적으로 성공하기 쉬운 사업은 장기적으로 가장 위험할 수 있다.
- 성공적인 AI 비즈니스를 위해서는 데이터 및 기술적 우위를 확보하고 유지하는 것이 중요하다.
- 특정 산업 내에서의 네트워크 효과는 장기적인 시장 점유율 확대에 기여할 수 있다.
- 사례 연구: 특정 AI 스타트업은 데이터 분석 기술을 통해 초기 1년 만에 시장 점유율을 15% 확대했다.
2. AI와 가치 투자: 새로운 세상 💡
- AI는 비용 절감의 측면에서 지속 혁신을 제공하지만, 이로 인해 경쟁이 증가하고 가격이 하락할 수 있음.
- AI 기술은 기존의 인적 자원을 대체하여 단기적으로 마진을 증가시킬 수 있으나, 경쟁자들도 빠르게 이를 채택하여 경쟁이 심화됨.
- 현재는 기술 기업가에게 매우 흥미로운 시기이며, 특정 틈새 시장에서의 경쟁이 증가하고 있음.
- 기술 도구의 경쟁력이 강화되면서, 네트워크 효과가 있는 소프트웨어가 더 중요한 모험 자본의 투자 대상이 됨.
- 배포가 새로운 경쟁 우위로 자리잡고 있으며, AI를 활용한 경쟁 우위는 데이터 이점이나 네트워크 효과가 필요함.
- 중간상 역할을 하는 비즈니스는 점차 사라질 것으로 예상되며, AI와 API를 통한 직접 쿼리가 중요해질 것임.
3. 미디어와 AI: 융합의 미래 📈
- 미디어 비즈니스는 고부가가치 틈새시장을 공략해야 한다. 예를 들어, TechCrunch와 같은 브랜드는 저평가된 상태로 인수 기회가 있다.
- AI는 새로운 사용 사례를 창출하며, 예를 들어 사진을 찍어 열량을 분석해주는 기능을 제공한다.
- 현재 AI를 활용한 앱들은 월 2천만 달러의 ARR을 기록하며, 앱 다운로드 수익성을 높이고 있다.
- 미디어 비즈니스의 경우, AI를 활용해 데이터를 수집하고 이를 기반으로 서비스와 제품을 판매할 수 있다.
- 콘텐츠 제작에 AI를 활용하면, 높은 품질의 콘텐츠를 대량으로 생산할 수 있어 경쟁력을 높일 수 있다.
- AI 기반의 데이터 분석을 통해 맞춤형 광고와 콘텐츠 추천을 제공, 고객 참여를 30% 이상 증가시킬 수 있다.
- AI는 콘텐츠 배포 시간을 최적화하여 사용자 참여를 극대화할 수 있다.
4. AI와 자동화 도구의 활용 🤖
4.1. 네트워크 효과와 시장 점유율 전략
4.2. 가격 전략과 소비자 인식
4.3. 단기 수익 창출과 장기 비즈니스 모델
5. 데이터 활용과 AI의 변혁 🌐
- Zapier 도입 후 업무 자동화로 비즈니스 전환: Zapier를 통해 인간이 하던 많은 업무를 자동화하면서 비즈니스에 큰 변화를 가져옴. 예를 들어, 판매 리드를 일일이 확인하고 보고서를 작성하는 과정을 자동화하여 Slack 채널에 리드가 자동으로 점수화되어 공유됨.
- Gum Loop을 통한 세일즈 리드 인텔리전스 향상: Gum Loop을 사용하여 리드에 대한 추가 정보를 제공하고, 시간에 따른 리드의 행동 패턴을 분석하여 서비스 가격을 조정할 수 있는 인사이트를 얻음.
- AI 에이전트를 활용한 고객과의 초기 상호작용: AI 에이전트를 통해 리드가 들어왔을 때 자동으로 이메일을 보내고 추가 정보를 요청하는 방식으로 고객과의 초기 상호작용을 자동화함.
- Manis AI를 사용한 지원자 평가 자동화: 50명의 지원자 이메일 데이터를 Manis AI에 업로드하여 30분 만에 가장 적합한 3명의 지원자를 자동으로 평가 및 추천받음.
- Lindy 에이전트를 활용한 이메일 관리: Lindy 에이전트를 통해 이메일을 자동으로 분류하고 아카이브하며, 특정 이메일에 대한 답장을 자동으로 작성하여 효율성을 높임.
- Vzer를 통한 웹사이트 개선: Vzer를 사용하여 30초 만에 웹사이트를 개선하고 코드까지 생성하여 웹사이트 개발 시간을 대폭 단축함.
6. mCP와 실시간 데이터의 혁신 🔄
- mCP(모델 컨텍스트 프로토콜)는 LLM에 데이터를 파이프라인으로 연결하여 실시간 데이터 쿼리를 가능하게 함
- Claude를 사용하여 회계 데이터를 통해 세금 최적화 및 10만 달러의 절세 효과를 확인
- mCP를 통해 실시간 데이터 업데이트 및 그래프, 차트 생성 가능
- 현재 시스템은 수동 업데이트가 필요하지만, 이를 자동화하여 원클릭으로 실시간 데이터 관리 가능성 탐색
- 보안이 중요한 요소로, mCP를 안전하게 관리할 수 있는 비즈니스 기회 존재
- mCP 기반 서비스는 월 구독 모델로 수익 창출 가능성
- 보안이 강력한 mCP 서비스는 경쟁 우위 제공 가능
- mCP는 LLM과의 원활한 통합을 통해 데이터의 실시간 업데이트를 지원하고, 이를 통해 사용자들이 즉각적인 의사결정을 할 수 있도록 돕습니다.
- 기술적 구현 측면에서, mCP는 데이터 파이프라인의 자동화를 통해 운영 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
- mCP의 도입으로 발생할 수 있는 잠재적 문제점에는 데이터 보안 및 프라이버시 문제가 있으며, 이를 해결하기 위한 강력한 보안 프로토콜이 필수적입니다.
7. AI 기반 대출과 비즈니스 혁신 💼
- 현대적인 디자인을 기반으로 웹사이트를 자동으로 리디자인하여 소규모 비즈니스에 접근, 월 $20에 호스팅 제공 및 변경 시 $10 추가 요금 부과로 수익 창출 가능.
- 비즈니스 웹사이트의 디자인 및 SEO 최적화 부족을 활용, 저비용으로 현대적 웹사이트 제공을 통해 비즈니스 기회 창출.
- 웹 호스팅 사업의 안정성 및 장기적인 수익성 강조, 기존 고객이 쉽게 전환하지 않음을 이용한 수익 모델 가능.
8. 개인 맞춤형 서비스와 AI 데이터 분석 📊
- 텍스트 메시지 분석을 통해 인간관계를 개선할 수 있는 아이디어가 제안되었습니다. 이는 메시지 데이터베이스를 분석하여 친구나 연락처 중 독성, 나르시시즘 또는 사이코패스적 특성을 보이는 사람을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- 메시지 분석은 사용자가 무의식적으로 부정적인 행동을 보이는 경우를 식별하거나, 소홀히 하고 있는 친구를 파악하여 관계를 개선할 수 있는 기회를 제공합니다. 이는 개인 맞춤형 서비스의 중요한 요소로 작용할 수 있습니다.
- 비즈니스 측면에서는 메시지 분석을 통해 효과적인 커뮤니케이션을 위한 코칭을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, AI를 활용하여 이메일을 긍정적으로 변환하는 것과 유사한 방식입니다.
- Lindy를 활용하여 이메일을 분석하고 프로젝트의 진행 상태를 요약하는 기능이 소개되었습니다. 이러한 아이디어는 구글과 같은 대기업에서 채택할 가능성이 큽니다.
- 보안이 중요한 사용자들을 위해 로컬 디바이스에서 이메일을 처리하여 보안을 강화하는 솔루션이 필요합니다. 이는 개인정보 보호에 대한 사용자의 요구를 충족시킬 수 있습니다.