AI로 돈 버는 방법 18가지(2026)

AI(인공지능)은 이미 여러 산업에 큰 변화를 불러왔습니다. 생성형 AI 애플리케이션은 이제 고객이 자주 묻는 질문에 답변을 제공할 수 있으며, AI 기반 도구는 제품 설계도 작성과 소프트웨어 코드 작성과 같은 복잡한 작업도 수행할 수 있습니다. 이러한 눈부신 발전 덕분에 이제 AI는 온라인에서 수익 창출을 위한 강력한 수단으로 자리잡았습니다.

가장 좋은 점은 값비싼 AI 기술을 구매하지 않고도 수익을 창출할 수 있다는 것입니다. AI 기반 사업을 시작하고 Google Gemini나 ChatGPT와 같은 상용 애플리케이션을 사용하여 온라인에서 수익을 올릴 수 있습니다.

본 블로그에서는 AI 사업 아이디어와 인공지능 도구에 대한 개요 및 AI로 수익을 창출하는 방법에 대한 팁을 제공합니다.

요약: AI로 돈 버는 가장 빠른 방법

AI란 무엇인가요?

수익 창출 기회를 살펴보기 전에, AI가 무엇을 의미하는지 명확히 살펴보겠습니다. 인공지능은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행하도록 설계된 컴퓨터 시스템을 의미합니다. 인간의 뇌와 마찬가지로, AI 도구는 일반적으로 경험(또는 "훈련")을 통해 학습하고, 변화에 적응하며, 시간이 지남에 따라 성능이 개선됩니다.

오늘날의 AI 환경에는 다음이 포함됩니다.

• 생성형 AI: 기존 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 시스템입니다. 여기에는 ChatGPT와 같은 텍스트 생성기, DALL-E와 같은 이미지 생성기, GitHub Copilot과 같은 코드 생성기가 포함됩니다.
• 머신러닝(ML): 컴퓨터가 데이터 분석을 통해 학습하여 결정이나 예측을 할 수 있도록 하는 알고리즘입니다. AI 기반의 예술 및 글쓰기 도구들은 인간이 만든 결과물에서 패턴을 감지하고, 이를 토대로 새로운 콘텐츠를 생성하기 위해 다양한 형태의 머신러닝 알고리즘을 활용합니다.
• 딥 러닝: 여러 층의 신경망(심층 신경망)을 포함하는 머신러닝의 하위 분야입니다. 이러한 네트워크는 기계가 이미지 및 음성 인식 능력을 향상시키는 데 도움을 줍니다.

AI를 활용해 돈 버는 방법: 18가지 아이디어

1. AI 전자상거래
2. AI 소프트웨어 개발
3. AI 데이터 분석
4. AI 기반 챗봇 및 가상 비서
5. AI 작성 콘텐츠
6. AI 그래픽 디자인
7. AI 웹사이트 제작
8. AI 동영상 편집
9. AI 디지털 마케팅
10. AI 제휴 마케팅
11. AI 번역 서비스
12. AI 기반 금융 예측 분석
13. AI 기반 교육 프로그램
14. AI 채용 및 인사 관리
15. AI 사이버 보안
16. AI 재고 관리
17. AI 농업 관리
18. 공급망 최적화 분야의 AI

인공지능이 빠르게 발전함에 따라, AI는 글쓰기에서 데이터 분석에 이르기까지 수많은 산업에 스며들었습니다. 시장 트렌드의 변화로 인해 경제 전반에서 인공지능 응용 기술이 급격히 확산되었으며, AI를 활용해 수익을 창출할 수 있는 방법을 찾는 일이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 실제로 Statista는 AI 시장 규모가 2030년까지 8,260억 달러(약 1,175조 3,980억 원)에 달할 것으로 예측하고 있습니다.

*환율 기준은 2025년 10월

AI를 이용해 돈을 벌고 싶다면, 탐색해 볼만한 몇 가지 아이디어를 소개합니다.

1. AI 전자상거래

AI는 온라인 판매에 혁명을 일으키며, 전자상거래 사업 시작과 확장을 그 어느 때보다 쉽게 만들고 있습니다. 전문적인 온라인 스토어를 만들기 위해 기술적 전문 지식이나 큰 예산이 필요했던 시대는 이제 지났습니다. 오늘날의 AI 기반 전자상거래 플랫폼은 스토어 디자인부터 제품 설명까지, 모든 작업을 처리하여, 판매자는 고객과 연결되는 브랜드 구축이라는 핵심적인 부분에 집중할 수 있습니다.

일부 기업가들은 AI를 스마트한 제품 선택 및 타겟 마케팅과 결합하여 매월 수백만 원을 벌고 있습니다. SellersCommerce에 따르면, 2025년까지 AI는 전자상거래 산업에 약 86억 5천만 달러(약 12조 3,063억 원)의 부가가치를 더할 것으로 전망됩니다. 이는 사업적 감각이 뛰어난 사업가들에게 더 많은 기회가 열리고 있다는 뜻입니다. 핵심은 AI가 복잡한 업무를 처리하는 동안, 여러분은 고유한 비전과 고객에 대한 깊은 이해를 통해 가치를 더하는 것입니다.

예를 들어, Shopify의 AI 웹사이트 빌더를 사용하여 몇 분 만에 무료 스토어 디자인을 만들 수 있습니다. 비즈니스나 제품에 대한 간단한 설명을 입력하면 업계에 맞는 고유한 모양의 맞춤형 테마를 생성할 수 있습니다. 모든 테마를 시도해보고 필요에 맞게 추가로 사용자 정의할 수 있습니다.

2. AI 소프트웨어 개발

AI 도구는 다양한 유형의 소프트웨어 애플리케이션을 지원하는 코드를 작성할 수 있습니다. 이는 코드 한 줄 한 줄을 직접 작성해야 하는 번거로운 과정을 생략해, 시간과 인력을 크게 절약할 수 있게 해줍니다. 이러한 AI 코딩 도구를 활용해 고객 맞춤형 프로그램을 제작하는 프리랜서 코더나 소프트웨어 개발자로 활동할 수도 있습니다.

또한, AI로 개발한 소프트웨어는 AI 모델을 통합할 수도 있습니다. 예를 들어, 머신러닝 알고리즘을 적용해 장부 항목을 자동 처리하고 재무 보고서를 생성하는 회계 자동화 소프트웨어를 AI를 통해 개발할 수 있습니다.

3. AI 데이터 분석

AI 데이터 분석 서비스를 도입한다는 것은 딥 러닝, 자연어 처리(NLP), 때로는 컴퓨터 비전(데이터 특성과 추구하는 인사이트에 따라 다름) 기술을 활용한다는 것을 의미합니다. AI 기술을 활용하여 인사이트를 얻고, 프로세스를 최적화하며, 데이터 시각화를 생성하고, 새로운 산업 기회를 창출할 수 있습니다.

많은 기업은 의사결정을 이끌어낼 수 있는 실행 가능한 정보에 비용을 지불합니다. 대표적인 AI 데이터 분석 제품으로는 RapidMiner, DataRobot, Domino 등이 있습니다.

4. AI 기반 챗봇 및 가상 비서

고객 서비스용 AI 챗봇에 대한 시장 수요는 매우 높습니다. 인간 상담원과 달리, 강력한 AI 봇은 분당 수천 건의 응답을 생성할 수 있어, 온라인 고객 지원을 훨씬 효율적으로 수행할 수 있습니다.

AI 챗봇이나 가상 비서 프로그램을 제작해 고객 서비스 운영을 개선하려는 기업에 제공하세요. 챗봇을 개인화하여 응답을 자동화하고 고객사의 웹사이트나 플랫폼에서 고객 만족도를 개선하는 동시에 AI로 수익을 창출할 수 있습니다.

5. AI 작성 콘텐츠

NLP 덕분에 AI 작문 도구는 인간이 작성한 구문을 놀라운 정확도로 모방하는 콘텐츠 생성을 전문적으로 할 수 있습니다. 예를 들어, 프리랜서 작가들은 AI 글쓰기 도구를 활용해 아이디어를 발굴하고, 스스로 작업할 때보다 훨씬 빠르게 글을 작성할 수 있습니다. AI 기반 콘텐츠 생성은 창작 과정을 간소화하여, 작가들이 더 많은 프리랜서 고객 대상으로 글쓰기 서비스를 제공할 수 있도록 합니다. 그 결과, 엄청난 추가 노력 없이도 더 높은 수익을 얻을 수 있습니다.

OpenAI의 ChatGPT와 Google Gemini와 같은 AI 도구가 콘텐츠 생성에 활용되는 오늘날의 비즈니스 환경에서는 콘텐츠의 품질, 일관성, 브랜드 가치와의 조화를 보장하는 편집자의 역할이 매우 중요해졌습니다. 즉, AI 애플리케이션을 콘텐츠 생성에 사용하지 않더라도, AI가 생성한 콘텐츠를 편집하는 역할을 담당하며, AI 산출물에 인간적인 감각을 더하는 편집자로서 수익을 창출할 수 있습니다.

6. AI 그래픽 디자인

많은 AI 기반 도구는 다양한 목적을 위한 AI 생성 아트를 제작할 수 있습니다. 예를 들어, 기업 로고, 웹 디자인, 티셔츠 그래픽 등과 같은 디지털 아트워크 제작에 AI 이미지 생성기를 활용할 수 있습니다. Midjourney나 DALL-E와 같은 강력한 도구를 사용하여 고객을 위한 디지털 아트 제작 과정의 속도를 높이세요. 컨셉이 승인되면, 편집 기술을 활용해 AI가 생성한 아트워크를 맞춤화하고 완성도를 높일 수 있습니다.

일반적으로 AI 아트 생성기에는 디자인 아이디어를 간단히 텍스트로 설명하기만 하면, 도구가 그 설명을 기반으로 이미지를 만들어 줍니다. 또한, Adobe Sensei나 Canva와 같은 AI 지원 디자인 도구를 사용하여 시각적 컨셉을 개발할 수도 있습니다.

7. AI 웹사이트 제작

AI 도구를 이용하면 놀라운 속도로 웹사이트를 디자인하고 구축할 수 있습니다. AI 도구를 활용하여 전자상거래 사이트나 사진 포트폴리오와 같이 목적에 맞는 맞춤형 웹사이트를 만들 수 있습니다. 예를 들어, 고객용 사이트를 구축하거나, 비즈니스를 대표하는 여러분만의 웹사이트를 디자인할 수 있습니다.

8. AI 동영상 편집

AI 도구는 이제 일련의 텍스트 입력을 기반으로 동영상을 자르고 편집할 수 있습니다. PictoryAI와 Animoto와 같은 AI 동영상 편집 소프트웨어는 저예산 YouTube 동영상에서부터 전문 영화, TV 프로그램 및 광고에 이르기까지 폭넓은 분야에 활용됩니다.

기초적인 영상 편집 기술이 있다면, AI 도구를 함께 활용해 효율성을 높이고 편집 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 이렇게 생산성이 높아지면 더 많은 고객 프로젝트를 수용할 수 있습니다. 물론 인간 편집자의 최종 검수는 여전히 중요하지만, 머신러닝이 발전함에 따라, 최소한의 수동 개입만으로도 완성도 높은 영상 콘텐츠를 제작할 수 있게 되었습니다.

9. AI 디지털 마케팅

디지털 마케팅의 거의 모든 영역을 관리하고, 심지어 소셜 미디어 브랜드 관리까지 도와주는 AI 도구들이 있습니다. 이러한 AI 솔루션을 활용하면 콘텐츠 제작을 자동화하고, 데이터 분석·예측 분석·자동화를 결합해 유료 광고 콘텐츠를 예약 게시할 수 있습니다. 또한 블로그 게시물 작성, 검색 엔진 최적화(SEO), 스폰서형 소셜 미디어 게시물 제작, 전환율 최적화(CRO) 등 다양한 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

많은 AI 기반 마케팅 캠페인이 사람이 제작한 디지털 마케팅 자료집에서 시작합니다. 이후 AI 도구가 이를 기반으로 더 많은 콘텐츠를 생성하고 배포하여 고객사 브랜드를 홍보하거나 제품과 서비스를 판매하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

10. AI 제휴 마케팅

AI 도구를 활용하여 제휴 마케팅으로 수익을 창출하세요. AI 기반 제휴 마케터로서 다른 회사의 제품이나 서비스를 홍보하고 수수료를 얻어 수익을 창출할 수 있습니다. AI 도구는 검색 트렌드를 분석해 어떤 제품이 홍보 가치가 있는지 파악하고, 이를 기반으로 제휴 마케팅 웹사이트를 구축하는 데 도움을 줍니다. 제휴 마케팅 웹사이트가 안정적으로 운영되기 시작하면, 제휴 마케팅은 훌륭한 부업이 될 수 있으며, 다른 프로젝트에 집중하면서 수동 소득을 올릴 수 있습니다.

추천 읽기: AI 제휴 마케팅: 인공지능으로 수익 창출하는 방법

11. AI 번역 서비스

대규모 언어 모델(LLM)은 여러 언어를 깊이 이해하므로 번역 도구로 유용합니다. 다국어를 구사할 수 있다면 AI 번역 및 현지화 서비스를 제공할 수 있습니다.

AI 지원 번역 서비스를 시작하면, AI 번역 도구가 먼저 기본 번역을 생성합니다. 이후 번역가는 기계가 생성한 결과물의 정확성과 문법, 어조 등을 검토 후에 고객에게 최종본을 전달합니다.

12. AI 기반 금융 예측 분석

재무 분석가는 이제 예측 모델링에 AI를 사용합니다. 이는 주식 시장 예측, 위험 평가 또는 금융 거래에서의 사기 탐지를 위한 AI 알고리즘 개발 등을 포함할 수 있습니다. 이러한 데이터 분석 활용 사례에 대해 더 알아보려면, Kensho, H2O Driverless AI, Palantir Foundry 등 이 분야의 기존 AI 금융 소프트웨어를 확인해 보세요.

13. AI 기반 교육 프로그램

AI를 사용하여 온라인 강좌, 교육 프로그램 및 워크숍을 제작할 수 있습니다. AI를 사용하여 강의 개요를 작성하고, 여기에 여러분의 전문성을 더해 고유한 콘텐츠를 제작하세요. AI가 생성한 초안을 다듬고 타겟 오디언스에 맞게 조정하면 더욱 완성도 높은 교육 자료를 만들 수 있습니다. 기업 대 소비자(B2C) 모델에서는 새로운 기술을 배우거나 역량을 강화하려는 개인을 대상으로 제공할 수 있고, 기업 간(B2B) 모델에서는 직원들에게 업계 동향이나 구매자 페르소나에 대해 교육하려는 기업에 도움이 될 수 있습니다.

14. AI 채용 및 인사 관리

이력서 심사, 후보자 매칭 및 면접 등과 같은 채용 프로세스를 자동화하는 맞춤형 AI 솔루션을 개발하세요. 이러한 솔루션은 인사(HR) 부서의 시간과 자원을 절약하는 데 큰 도움이 됩니다. 이미 국내(미국) 주요 채용 플랫폼 중 상당수가 AI 기반 소프트웨어를 활용해 지원자를 효율적으로 분류하고 있습니다. 희소 기술 인력을 찾는 틈새 기업을 위한 전문화된 AI 도구 구축을 고려해 보세요.

15. AI 사이버 보안

AI 기반 사이버 보안 솔루션은 기업이 보안 위협과 이상 징후를 탐지하고, 이를 실시간으로 모니터링할 수 있도록 지원합니다. 사이버 공격이 증가함에 따라 기업들은 고급 보안 조치에 투자를 늘리고 있습니다.

이 분야에 진입한다면, 타겟 오디언스는 고객 데이터를 대량으로 저장하는 기업이 될 가능성이 높습니다. 예를 들어, 유출 시 막대한 피해를 초래할 수 있는 민감한 재무 데이터를 보호하는 역할을 수행할 수도 있습니다.

16. AI 재고 관리

재고 관리는 복잡한 과정이지만, AI 도구를 활용하면 이를 단순화하고 시간을 절약할 수 있습니다.

AI 기반 소프트웨어를 사용하면 공급망 전반에서 제품 이동을 추적하고, 고객 행동 데이터를 기반으로 재고 수요를 예측하며, 제품이 판매되거나 재입고될 때마다 재고 기록을 자동으로 업데이트할 수 있습니다.

디지털 기업가로서 AI 기반의 올인원 재고 관리 솔루션을 사용할 수 있습니다. 또는 창고나 배송 물류와 같은 특정 틈새시장에 집중하여 더 많은 수익을 올릴 수 있습니다.

17. AI 농업 관리

AI 애플리케이션은 이제 정밀 농업, 작물 모니터링, 수확량 예측 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 이러한 솔루션은 농부들이 운영 효율성을 높이고, 작물 생산량을 극대화하는 데 도움을 줍니다.

농업 분야에 종사하고 있다면, 이미 AI 도구를 활용하여 식량 생산성을 향상시키면서 수익을 창출하고 있는 농부, 종자 생산자, 자원 관리자들과 함께할 수 있습니다.

18. 공급망 최적화 분야의 AI

2024년 McKinsey & Company 설문조사에 따르면, 응답자의 53%가 공급망용 AI 도구와 재고 관리를 활용할 때 5% 이상 수익이 증가했다고 답했습니다. AI를 사용하여 재고 관리 시스템 최적화, 경로 및 공급업체 조직, 품질 관리 수행, 위험 예측 및 관리, 수요 예측과 같은 작업을 수행하세요.

최고의 AI 도구 비교: 비즈니스에 적합한 도구 찾기

수백 개의 AI 도구가 사용 가능한 상황에서 비즈니스에 적합한 도구를 선택하는 것은 매우 중요합니다. 다음은 가장 널리 사용되는 AI 애플리케이션과 주요 사용 사례입니다.

콘텐츠 생성 도구

시각적 콘텐츠 도구

비즈니스 자동화 도구

고객 서비스 도구

AI 도구를 선택할 때 다음 요소들을 고려하세요.

• 통합 기능: 기존 시스템과 호환되는가?
• 학습 곡선: 도구를 마스터하려면 얼마나 많은 시간이 걸리는가?
• 사용자 정의 옵션: 특정 요구사항에 맞게 도구를 조정할 수 있는가?
• 데이터 개인정보 보호: 도구가 업체와 고객의 데이터를 어떻게 보호하고 처리하는가?
• 확장성: 사업과 함께 성장할 수 있는가?

가장 비싼 도구가 항상 최선의 선택은 아닙니다. 가능한 경우 무료 체험판부터 사용해 보고, 기능이 많은 도구보다는 현재 비즈니스 과제를 실질적으로 해결할 수 있는 도구에 집중하세요.

AI 도구로 돈을 버는 팁

이제 다양한 산업에서 AI를 사용하는 방법을 익혔다면, 시작 시에 고려해야 할 몇 가지 빠른 팁을 살펴볼 차례입니다.

• 문제점이나 비효율적인 부분을 찾아보세요. 틈새시장과 더 넓은 업계를 조사하여 AI 서비스가 가치를 추가하고 고객의 문제점을 해결할 수 있는 사용 사례를 찾아보세요.
• 직접 테스트하세요. 사업 아이디어에 따라 비코드 플랫폼이나 AI 기반 API를 사용하여 간단한 제품 프로토타입을 디자인하세요. Shopify를 사용 중이라면, 스토어에 AI 기반 Shopify 앱을 추가하여 AI 통합 기능을 테스트할 수도 있습니다.
• 피드백을 요청하고 지속적으로 개선하세요. 특히 시작 단계에서는 피드백을 요청하고 건설적인 비판을 바탕으로 제품이나 서비스를 꾸준히 개선하는 것이 중요합니다.

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AI를 활용한 현실적인 수익 잠재력

AI 기반 사업에 대한 가장 일반적인 질문 중 하나는 “실제로 얼마나 벌 수 있는가?”입니다. 수익은 기술, 시간 투자, 사업 모델에 따라 크게 달라지지만, 현실적인 관점에서 보면 다음과 같습니다.

AI 고용

전문 AI 직무의 경우, Glassdoor의 급여 데이터에 따르면, AI/ML 엔지니어는 미국에서 연평균 $170,768약 2억 4,240만 원)를 벌며, 기본 급여 $125,436(약 1억 7,805만 원)에 추가 보상이 포함됩니다. 마찬가지로 머신러닝 엔지니어는 연평균 $154,676(약 2억 1,956만 원)를 버는 것으로 나타났습니다.

미국 노동통계청에 따르면, AI 데이터 과학자의 2024년 5월 기준 연간 중위 임금은 $112,590(약 1억 5,982만 원)입니다. 이 분야의 고용은 2023년부터 2033년까지 36% 증가할 것으로 전망되며, 이는 평균보다 훨씬 빠른 성장 속도입니다.

이러한 수치는 정규직 근로자를 기준으로 한 것이지만, 전문 AI 역량에 대해 고객이 지불할 수 있는 수준을 가늠할 수 있는 벤치마크로 활용할 수 있습니다.

AI 프리랜싱

2024년 Upwork 보고서에 따르면, 데이터 과학 및 분석은 가장 빠르게 성장하는 업무 카테고리 중 하나이며, 특히 AI 모델링 및 머신러닝 기술의 수요가 빠르게 증가하고 있습니다.

Robert Half 2025 기술직 급여 가이드에 따르면, AI 및 머신러닝 기술이 가장 각광받는 기술 역량 중 하나로, 고용주의 38%가 이러한 기술을 갖춘 인력을 적극적으로 찾고 있습니다. 이로 인해 이 분야의 프리랜서와 컨설턴트에게 새로운 기회가 열리고 있습니다.

AI 강화 비즈니스 모델

프리랜싱을 넘어서, 기업가들은 확장 가능한 AI 기반 비즈니스를 구축하고 있습니다. 수익 잠재력에 영향을 미치는 주요 요소는 다음과 같습니다.

• 전문화: 틈새 분야의 전문 지식은 더 높은 요금을 받을 수 있습니다
• 결과: 고객에게 입증 가능한 투자 수익률(ROI)을 제공하면 프리미엄 가격을 책정할 수 있습니다.
• 사업 모델: 제품화된 서비스나 확장 가능한 솔루션은 시간제 업무보다 수익 잠재력이 훨씬 높은 높습니다.

성공적인 AI 비즈니스를 구축하는 데는 시간이 필요합니다. 많은 기업가들은 다른 수입원을 유지하면서 사이드 프로젝트로 시작하고, 전문성을 쌓으며 고객 기반을 확장해 나가면서 점진적으로 성장합니다.

AI 시작하기: 초보자 로드맵

AI를 처음 접하지만, 그 잠재력에 흥미를 느낀다면, 부담 없이 시작할 수 있도록 도와주는 실질적인 로드맵을 소개합니다.

1. AI 리터러시 개발(1~2주)

AI 기본 사항과 기능을 이해하는 것부터 시작하세요. 기술 전문가가 될 필요는 없지만, 다음 사항은 반드시 숙지해야 합니다.

• 다양한 유형의 AI와 각 기술이 잘하는 영역
• 비즈니스에 활용되는 일반적인 AI 애플리케이션
• 기본 용어와 개념

DataCamp의 AI 학습 가이드와 같은 자료가 이러한 기초를 빠르게 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2. AI 도구 탐색(2~4주)

기술적 전문 지식이 필요하지 않은 사용자 친화적인 AI 도구로 실험을 시작하세요.

• 마케팅 자료 생성을 위한 AI 작문 도우미
• 시각적 콘텐츠를 위한 AI 이미지 생성기
• 시장 분석을 위한 AI 연구 도구

이러한 도구들이 잘할 수 있는 일과 한계점을 파악하고, 이를 어떻게 여러분의 워크플로우나 사업 모델에 통합할 수 있을지 이해하는 데 집중하세요.

3. 기회 식별(2~4주)

기술, 관심사, 시장 조사를 바탕으로 특정 방향을 선택하세요.

• 기존 사업에 AI를 적용하여 효율성이나 서비스 개선
• 전문 지식을 바탕으로 새로운 AI 강화 서비스 개발
• 특정 문제를 해결하는 AI 기반 제품 생성

최고의 기회는 종종 고유한 기술과 새로운 AI 기능이 만나는 지점에 있습니다.

4. 최소 실행 가능한 제품 구축(4~8주)

명확한 가치를 전달할 수 있는 집중된 제품으로 작게 시작하세요.

• 제공할 가치와 타겟 오디언스를 명확히 정의하기
• 필요한 도구와 워크플로우 설정하기
• 제품을 소개하는 간단한 웹사이트 제작하기
• 첫 고객에게 도달하기 위한 기본 마케팅 전략 세우기

5. 출시, 학습, 반복

마지막 단계는 실제 고객에게 제품을 선보이는 것입니다.

• 소규모 출시로 시작해 피드백 수집하기
• 결과를 측정하고 개선 영역 파악하기
• 고객 의견을 바탕으로 제품을 지속적으로 개선하기
• 접근 방식을 검증하면서 점진적으로 확장하기

성공적인 AI 기업가들도 첫 시도에서 모든 것을 완벽하게 하는 경우는 거의 없다는 것을 기억하세요. 핵심은 작게 시작하고, 빠르게 학습하며, 실제 피드백을 바탕으로 조정하는 것입니다.

비즈니스에서의 AI: 사례 연구

많은 기사들이 AI로 쉽게 돈을 벌 수 있다고 말하지만, 실제 현실은 더 복잡합니다. 기업가 포럼의 토론을 살펴보면 알 수 있듯이, 성공적인 AI 기업가들은 일반적으로 "돈을 버는 방법"에 관한 질문을 하지 않습니다. 그들은 제품과 서비스를 구축하고 확장하는 데 집중합니다.

그렇다면 성공적인 AI 기업가와 단순히 꿈꾸는 사람들의 차이는 무엇일까요? 그것은 기술적 전문성이 아니라 전략적 적용과 문제 해결 능력입니다. Precedence Research의 연구에 따르면, 성공을 거두는 기업들은 특정 상거래 과제에 AI를 전략적으로 적용하고 있습니다.

성공적인 접근 방식에는 일반적으로 다음과 같은 요소가 포함됩니다.

• 도메인 전문 지식과 AI 효율성: 산업 지식과 AI의 확장성 결합
• 문제 중심적 접근법: AI의 활용 방안을 정하기 전에 구체적인 시장 요구를 먼저 파악
• 부가가치 서비스: AI 기능을 더 넓은 서비스 제공 안에 통합하여 가치 극대화
• 지속적인 학습: 고객 성과에 초점을 맞추면서 최신 AI 동향을 꾸준히 학습

실제 기업들이 AI를 활용하는 방법

다음은 일부 실제 회사들이 AI를 활용하여 측정 가능한 결과를 도출하는 방법입니다.

Sephora의 AI 기반 개인화

글로벌 뷰티 소매업체인 Sephora는 고객 경험을 혁신한 AI 기반 개인화 전략을 구현했습니다. RedressCompliance의 사례 연구에 따르면, Sephora의 AI 시스템은 구매 이력, 검색 행동, 퀴즈 응답을 포함한 고객 데이터를 분석하여 맞춤형 제품 추천을 생성합니다.

스토어에는 다음과 같은 소비자 중심의 AI 기능도 포함되어 있습니다.

• 가상 아티스트 도구: 얼굴 인식 기술을 활용해 고객이 메이크업을 가상으로 시도해볼 수 있도록 지원합니다.

Sephora의 사례는 AI가 쇼핑의 ‘개인적인 경험’을 대체하는 것이 아니라 오히려 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.

Wayfair의 AI 기반 제품 태깅

온라인 홈 용품 리테일러인 Wayfair는 4천만 개 이상의 제품으로 구성된 방대한 카탈로그로 인해 상당한 도전 과제에 직면했습니다. 수동 태깅은 속도가 느리고 일관성이 떨어져, 고객이 원하는 제품을 쉽게 찾기 어려웠습니다.

Snorkel AI의 고객 사례에 따르면, Wayfair는 머신러닝(ML) 기반 솔루션을 도입해 제품 태깅 프로세스를 자동화하고 정확도를 향상시켰습니다.

결과

• 수동 방식 대비 10배 빠른 제품 라벨링 속도
• 자동화된 제품 태깅의 정확도 대폭 향상
• 고객 검색 결과 품질 개선

이 시스템은 제품 이미지와 설명을 분석해 색상, 스타일, 소재, 기능 등 속성을 자동으로 태깅합니다. 이를 통해 검색 정확도를 높이고, 고객 맞춤형 제품 추천을 강화할 수 있게 되었습니다.

H&M의 AI 재고 관리

글로벌 패션 소매업체인 H&M은 한때 전 세계 매장에서 과잉 재고와 비효율적인 재고 분배 문제로 어려움을 겪고 있었습니다. DigitalDefynd의 사례 연구에 따르면, H&M은 다음을 포함한 여러 데이터 포인트를 분석하는 AI 기반 수요 예측 시스템을 구현했습니다.

• 과거 판매 데이터
• 소셜 미디어 트렌드
• 지역 이벤트 및 날씨 패턴
• 경제 지표

이 시스템을 도입하면서 H&M은 과잉 재고를 줄이고, 할인 판매를 최소화하며, 공급망을 최적화해

적절한 시기에 적절한 매장에 적절한 제품을 배치할 수 있게 되었습니다.

이러한 사례들은 중요한 인사이트를 제공합니다. 성공적인 AI 도입은 인간의 의사결정을 대체하는 것이 아니라, 데이터 기반 인사이트로 이를 강화하는 것입니다. 가장 높은 ROI를 달성한 기업들은 고유한 브랜드 아이덴티티를 유지하면서도, 구체적인 비즈니스 과제를 해결하기 위해 AI를 전략적으로 활용하고 있습니다.

AI로 수익을 창출할 때 피해야 할 일반적인 함정

AI는 흥미로운 기회를 제공하지만, 성공을 방해할 수 있는 몇 가지 일반적인 실수가 있습니다. 이러한 함정을 미리 인식하면 시간과 비용을 절약하고, 불필요한 좌절도 피할 수 있습니다.

AI 기능 과대평가

많은 기업가들이 AI가 할 수 있는 것에 대한 비현실적인 기대를 가지고 시작했다가 실패하곤 합니다. Project Management Institute에 따르면, AI 프로젝트의 70~80%가 잘못된 기대와 기술적 한계로 인해 실패한다고 합니다.

현재 AI는 패턴 인식, 콘텐츠 생성, 데이터 분석 등에서는 탁월한 성과를 보입니다. 하지만 상식적 추론이나 인간의 판단이 필요한 창의적 문제 해결 측면에서는 여전히 한계를 보이고 있습니다. 따라서 AI를 중심으로 사업을 구축하기 전에, AI 성능에 대한 일반적인 의견에 너무 의존하기보다는 구체적인 사용 사례에 맞춰 기술의 실제 역량을 철저히 검증하는 것이 중요합니다.

법적 및 윤리적 고려사항 무시

AI는 저작권, 데이터 개인정보 보호, 투명성, 편향에 대한 복잡한 문제를 수반하기도 합니다. TechTarget은 AI를 사용하는 기업이 데이터 개인정보 보호, 보안, 지적재산권과 관련된 윤리적 및 법적 문제에 직면할 수 있다고 강조합니다.

AI 비즈니스를 시작하기 전에 다음 사항을 검토하세요.

• 업계 및 대상 시장의 관련 규정 조사하기
• 데이터 처리 및 AI 사용에 대한 명확한 정책 수립하기
• AI 결과물에 나타나는 편향성을 완화하는 계획 세우기
• AI 사용 방식과 위치를 고객에게 투명하게 공개하기

고객 중심이 아닌 기술 중심으로 접근

가장 일반적인 실수는 AI 솔루션을 개발한 후에, 그것이 해결할 수 있는 문제를 찾는 것입니다. 하지만 성공적인 기업가들은 정반대로 행동합니다. 그들은 먼저 고객의 문제를 명확히 정의한 뒤, AI가 이를 해결하는 데 실제로 도움이 될 수 있는지, 그리고 어떻게 적용할 수 있을지를 판단합니다.

시장 조사, 설문조사, 직접적인 대화를 통해 잠재고객의 문제점을 이해하는 것부터 시작하세요. 그런 다음, 어떤 AI 도구가 이러한 요구를 가장 효과적으로 해결할 수 있는지 고려해야 합니다.

AI 서비스의 상품화

AI 도구가 점점 더 접근 가능해지면서 단순히 "AI 기반 서비스"를 제공하는 것만으로는 충분하지 않습니다.

상품화를 피하려면 다음을 고려하세요.

• AI 결과를 향상시키는 독점적인 방법론이나 프레임워크 개발하기
• AI를 적용하는 방법을 알려주는 산업별 전문 지식 구축하기
• 결과를 개선하는 고유한 데이터세트나 학습 접근법 설계하기
• 기술 자체보다는 결과와 사업 성과에 집중하기

인간적 경험 간과

AI가 많은 업무를 자동화할 수는 있지만, 신뢰를 구축하고 탁월한 고객 경험을 제공하는 데에는 인간적인 감각과 손길이 여전히 필요합니다.

가장 성공적인 AI 비즈니스는 다음과 같은 공통점이 있습니다.

• AI가 어디에서, 어떻게 사용되는지 명확하게 소통하기
• 핵심 단계에서는 인간이 감독 및 개입하기
• 인간의 창의성과 판단력 대체가 아닌 강화에 AI 활용하기
• 기술만으로는 만들 수 없는 인간적 관계를 구축하는 데 집중하기

AI는 고객과 비즈니스 목표를 지원하기 위한 수단이어야 합니다. 그 반대가 되어서는 안 됩니다. 기술은 목표를 이루기 위한 도구일 뿐, 그 자체가 목적은 아니라는 점을 기억하세요.

AI 비즈니스의 미래 대비

AI 기술이 빠르게 발전함에 따라 지속 가능한 비즈니스를 구축하려면 미래를 내다보는 사고가 필요합니다. AI 기반 벤처가 변화 속에서도 지속적으로 경쟁력을 유지하고 시장에서 관련성을 확보할 수 있도록 돕는 핵심 전략입니다.

하이브리드 접근 방식으로 유연성 유지하기

단일 AI 기술이나 플랫폼에 모든 것을 걸기보다는, 여러 도구와 방법론을 결합하는 하이브리드 접근법을 개발하세요. MIT Sloan Management Review에 따르면, 가장 탄력적인 AI 구현은 자동화된 시스템과 인간 전문 지식을 결합한 형태입니다.

이는 다음을 의미할 수 있습니다.

• 다양한 작업에 다른 AI 모델 사용하기
• 중요한 결정은 인간이 감독하기
• 기술이 변화함에 따라 적응할 수 있는 프로세스 개발하기

기술이 아닌 문제 해결에 집중하기

특정 AI 기술을 중심으로 한 사업은, 해당 기술이 발전하거나 대체됨에 따라 빠르게 구식이 될 위험이 있습니다. 따라서 기술 자체보다 기술 변화와 관계없이 지속되는 고객의 실제 문제 해결에 사업의 초점을 맞추는 것이 중요합니다.

예를 들어, 여러분을 “GPT 전문가”로 마케팅하기보다는, “개인화된 고객 경험을 통해 전환율을 높이는 솔루션 제공자”로 포지셔닝하세요. 이러한 고객의 니즈는 기본 기술이 변하더라도 계속 존재할 것입니다.

지속적인 학습에 투자하기

AI 기술의 반감기는 다른 많은 분야보다 짧습니다. Harvard Business Review 연구에 따르면, 일부 분야의 기술적 역량은 불과 2년 반 만에 구식이 될 수 있습니다.

매주 일정 시간을 다음과 같은 활동에 투자하세요.

• 새로운 AI 도구와 기법 실험하기
• 업계 출판물과 연구 팔로우하기
• 관련 커뮤니티와 포럼 참여하기
• 새로운 기술에 대한 강의 수강하기

독점적 자산 구축하기

AI 도구 자체는 상품화될 수 있지만, 다음을 통해 지속적인 가치를 구축할 수 있습니다.

• 독점 데이터: AI 성능을 향상시키는 고유한 데이터세트 수집 및 개발하기
• 맞춤형 워크플로: AI와 인간 전문 지식을 결합하는 고유한 프로세스 개발하기
• 산업별 지식: 일반적인 솔루션이 부족한 전문 도메인에 AI 적용하기
• 브랜드와 관계: 사용하는 특정 기술을 넘어서는 신뢰와 관계 구축하기

이러한 변화를 미리 예측하고 준비하면, 불확실한 변화 속에서도 빠르게 적응하고 경쟁 우위를 유지할 수 있는 방향으로 비즈니스를 포지셔닝할 수 있습니다.

Shopify로 AI 비즈니스 시작하기

최근 몇 년간 인공지능(AI) 기술이 눈부시게 발전하면서, 이제 기업가의 꿈을 현실로 바꿔줄 다양한 AI 솔루션을 손쉽게 활용할 수 있습니다. 상거래 중심 AI는 업계에서 경쟁력 있는 온라인 스토어를 더 쉽고 빠르게 시작하고 성장시킬 수 있도록 도와줍니다.

제품 설명을 작성하든, 라이브 채팅을 구매로 전환하는 데 도움이 필요하든, Shopify Magic은 강력한 AI 도구로 전자상거래 기업이 성장할 수 있도록 연중무휴 지원합니다.