아직 ChatGPT, Google Gemini 또는 최신 노트북 LM을 사용해 보지 않으셨다면, 지금 바로 사용해보세요. 농담입니다만... 진심은 아닙니다.
지난 몇 년 동안 인공 지능(AI)은 비즈니스 세계를 변화시켜 기업의 운영, 의사 결정, 가치 전달 방식을 재편했습니다.
AI의 확산은 지나가는 유행이 아닙니다. McKinsey는 AI가 다음과 같은 가치를 창출할 수 있을 것으로 예상합니다 2030년까지 세계 경제에 13조 달러 기여 . 이 파이의 한 조각을 차지하고 싶다면 다음 벤처에 영감을 줄 수 있는 수익성 있는 AI 비즈니스 아이디어의 20가지 예시를 살펴보세요.
수익성 있는 AI 비즈니스 아이디어 20가지 예시
대부분의 제너레이티브 AI 사용자는 이를 '콘텐츠 생성' 도구로 생각합니다. 이것이 가장 인기 있는 사용 사례이긴 하지만, 이것이 유일한 사용 사례는 아닙니다. AI는 음악과 엔터테인먼트, 의료, 제약, 제조, 소프트웨어 개발 등 산업 전반에 걸쳐 큰 발전을 거듭하고 있습니다.
어떤 산업에 종사하든 여러분의 관심을 불러일으킬 수 있는 인공지능 비즈니스 아이디어의 단면을 소개합니다.
1. 개인 맞춤형 피트니스 및 영양 플랜
개인화는 AI가 수행할 수 있는 가장 효과적인 작업 중 하나입니다. 트렌드를 연구하고, 입력을 이해하고, 대규모로 결과를 개인화할 수 있습니다. 첫 번째 AI 비즈니스 예시는 이 기능을 활용합니다.
AI 기반 피트니스 및 영양 앱은 나이, 성별, 활동 수준, 건강 목표, 식단 선호도에 따라 모든 사용자의 건강 및 웰니스 관행을 맞춤화합니다. 이러한 앱은
- 식사 플랜 및 운동 추천
- 라이프스타일 변화 제안
- 습관 형성 운동을 통해 사용자의 손을 잡아줍니다
- 금연 또는 기타 건강에 해로운 습관 개선 지원
- 사용자에게 보충제/약물 복용을 알림
기존 피트니스 앱과 달리 AI 기반 앱은 사용자의 요구/라이프스타일 변화에 적응할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 목표 체중에 도달하면 앱이 자동으로 운동을 변경하여 현재 상태를 유지할 수 있습니다.
비즈니스 팁: 개인 맞춤형 피트니스 및 영양 플랜은 비즈니스 대 소비자(B2C) 구독 모델을 따릅니다. 이 앱의 수익성을 높이기 위해 광고 지원, 부분 유료화 또는 계층형 구독 모델 중에서 선택할 수 있습니다.
2. 자동화 재고 관리
일반적으로 자동화는 규칙 기반, 즉 '만약 이 경우 저 경우' 모델을 따릅니다. AI는 완전히 판도를 바꿉니다. AI를 통해 팀은 여러 트리거/리액션으로 복잡한 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
이러한 종류의 자동화는 창고 및 공급망 조직의 대규모 재고 관리에 유용합니다. 강력한 AI 기반 재고 관리 도구가 가능합니다:
- 수요-공급 관리: 사람의 개입 없이 수요를 파악하고, 재고 수준을 추적하며, 자동으로 공급을 재주문합니다
- 시장 변동 처리: 계절별 수요 변동을 예측하고 제조, 가격 책정 또는 기타 전략적 개입에 대한 인사이트를 제공합니다
- 운송 효율성 향상: 공급망의 병목 현상을 파악하고 가장 효율적인 배송 경로를 제안합니다
비즈니스 팁: 이 앱은 일반적으로 장기 계약으로 청구되는 B2B 앱입니다. 종량제 구독 모델도 가능하지만, 다년 계약을 맺는 것이 가장 수익성이 높을 수 있습니다.
3. 제조 공장을 위한 예측 유지보수
AI는 사물 인터넷(IoT)의 영향력을 강화합니다. AI 기반 예측 유지보수 솔루션은 센서와 디바이스를 사용하여 산업 장비를 모니터링합니다. 수집된 데이터를 기반으로 AI 기반 예측 유지보수 앱은 기계가 고장날 가능성이 높은 시기를 예측합니다.
이를 통해 기업은 고장이 발생하기 전에 유지보수 작업을 수행하여 비용이 많이 드는 다운타임과 수리를 방지할 수 있습니다. 특히 장비 고장으로 인한 비용이 수백만 달러에 달할 수 있는 제조, 항공, 에너지와 같은 산업에 유용합니다.
비즈니스 팁: 예측 유지보수 앱은 단순한 소프트웨어 그 이상을 포함합니다. 네트워크에 연결된 센서 배열이 필요하며, 이는 상당한 초기 투자가 될 수 있습니다. 이 B2B 제품은 장기적인 하드웨어 + 소프트웨어 솔루션으로 구축하는 것이 가장 좋습니다.
4. AI 기반 적응형 학습 시스템
보는 학습자, 듣는 학습자, 읽는 학습자, 행동하는 학습자 등 모든 종류의 학습자가 있습니다. 좋은 학습 시스템은 수십 개의 다른 강의 플랜을 만들 필요 없이 사용자의 고유한 요구 사항에 맞게 조정되는 시스템입니다.
AI 기반 도구는 이를 정확히 달성할 수 있습니다. 학생들의 학습 방식을 분석하여 맞춤형 교육 경험을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 AI 코스 는 시각적 학습자에게는 이미지와 그래프를 제공하고, 텍스트 학습자에게는 니모닉을 제공할 수 있습니다. 또한 학생의 필요에 맞는 보충 자료를 추천하여 학습의 몰입도와 효율성을 높일 수 있습니다.
AI로 적응형 학습 시스템을 구축하고자 하는 경우 가장 많이 사용되는 학습 요구 사항은 다음과 같습니다.
- 언어 학습
- 수학, 물리, 화학 등의 학교 커리큘럼
- 생산성 및 기억력 훈련
- 프로그래밍 언어
- 크로 셰 뜨개질, 뜨개질, 그림 그리기 등의 취미
- 목공, 건축, 배관 등의 직업 기술
비즈니스 팁: 학습 시스템은 구독을 통해 B2C가 될 수 있습니다. B2B 모델로 구축하여 기업용 학습 및 개발 프로그램을 판매할 수도 있습니다.
5. AI 기반 스마트 홈 관리
스마트 홈 관리는 AI 분야에서 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나입니다. Google Nest나 삼성 스마트 사물과 같은 대기업들은 온도 제어부터 조명, 보안에 이르기까지 모든 것을 관리하는 솔루션을 구축하고 있습니다.
홈 관리에서 가장 매력적인 사용 사례는 다음과 같습니다:
- 멀리서도 기기를 켜고 끄며 관리하기
- 조명의 색상, 따뜻함 및 밝기 맞춤형 설정
- 사용하지 않는 가전제품을 자동으로 조정하거나 꺼서 에너지 사용량 및 효율성 최적화
- 비정상적인 활동을 모니터링하고 집주인에게 잠재적 위협에 대한 경고 제공
일반적으로 스마트 홈 앱은 기기 제조업체를 통해 판매됩니다.
예를 들어, 삼성이나 샤오미에서 냉장고나 로봇 청소기를 제조하는 경우 이를 제어할 수 있는 모바일 앱도 제공합니다.
비즈니스 팁: AI 기반 홈 관리 시스템을 구축하는 경우, 디바이스 제조사 또는 구현 회사와 파트너 관계를 맺고 제품을 번들로 제공하는 것이 좋습니다.
6. AI 기반 금융 자문
재무 자문은 교육적인 측면도 있습니다. 어드바이저는 고객이 투자 결정의 조건, 위험 및 보상을 이해하도록 해야 할 책임이 있습니다. 이러한 대화의 깊이가 깊기 때문에 확장하기가 어렵습니다.
AI 기반 재무 자문이 이를 바꿀 수 있습니다. 방대한 양의 금융 데이터를 빠르게 처리하는 AI의 능력은 시장 동향 예측, 리스크 관리, 투자 기회 파악에 이상적입니다.
투자자의 경우, AI는 기존 어드바이저보다 훨씬 적은 비용으로 개인화된 투자 조언을 제공할 수 있습니다. 어드바이저의 경우 추가 노력 없이도 다양한 고객 관계를 자동화하고 운영할 수 있습니다.
비즈니스 팁: 앱 제작자는 마켓플레이스 모델을 활용하여 두 유형의 사용자에게 구독료를 부과할 수 있습니다.
7. AI 기반 헬스케어 진단
오늘날 대부분의 의료 서비스는 환자가 통증이나 질병을 느낄 때 의사에게 연락하는 사후 대응형입니다. 그러나 고령화 인구가 증가함에 따라 업계 전체가 가치 기반 의료 서비스를 제공하는 사전 예방적 접근 방식으로 전환하는 것을 고려하고 있습니다.
이러한 변화는 데이터, 예측, 자동화에 크게 의존하고 있습니다. AI 기반 의료 진단 앱은 이러한 변화의 물결을 타고 수익성을 높일 수 있습니다:
- 모니터링/웨어러블 데이터의 이상 징후를 실시간으로 처리하기
- 의료 이미지, 검사 결과, 환자 이력을 분석하여 질병 조기 발견
- 의료 스캔 판독 및 진단 정확도 향상
- 식습관, 운동, 설탕 섭취, 흡연 등과 같은 행동과 건강 결과의 상관관계 파악
비즈니스 팁: 규제가 엄격한 업계에서는 규정 준수에 관한 한 모든 수단을 동원해야 합니다. 평판이 좋은 보험사와 제휴하여 진단 서비스를 출시하는 것을 고려해 보세요.
8. 은행권에서 사기 탐지 및 예방을 위한 AI
2024년 상반기에 5억 7천만 파운드(7억 4천만 달러 상당)가 영국에서 결제 사기로 손실 된 금액 . 작년, 미국 고객들은 사기로 인해 10 억 달러를 잃었습니다 . 악의적인 범죄자들이 은행과 고객을 속이기 위해 끊임없이 진화하는 사기를 설계함에 따라, 모든 은행 리더들은 AI에 도움을 요청하고 있습니다.
기업용 사기 탐지 및 예방 앱이 바로 그것입니다:
- 대량의 트랜잭션 데이터를 실시간으로 분석하여 패턴을 찾아냅니다
- 비정상적이거나 사기성 트랜잭션 식별
- 의심스러운 활동을 발견하고 관련 팀에 경고 알림
- 잠재적 사기 가능성을 예측하고 예방 조치를 위한 권장 사항 제공
비즈니스 팁: AI 기반 사기 탐지 시스템은 시간이 지남에 따라 사기범이 사용할 수 있는 새로운 기술을 학습하여 기존의 규칙 기반 시스템보다 더 효과적입니다.
9. AI 기반 콘텐츠 생성
디지털 마케팅의 세계에서는 콘텐츠가 모든 것입니다. AI 기반 도구는 콘텐츠로 할 수 있는 일을 진정으로 향상시킬 수 있습니다.
- 초안 작성: 자연어 처리를 통해 사람의 프롬프트를 이해하여 콘텐츠 작성하기
- 콘텐츠 용도 변경: 블로그나 사례 연구와 같은 한 가지 양식의 콘텐츠 입력을 받아 비디오 스크립트, 팟캐스트, 뉴스레터, 소셜 미디어 업데이트 등으로 자동으로 용도 변경하기
- 콘텐츠 큐레이팅: 기록에서 사용자 선호도를 학습하여 Spotify 및 YouTube의 재생 목록과 같은 큐레이팅된 콘텐츠 구축
- 품질 관리: 표절, 문법 오류, SEO 등을 확인합니다
- 가독성 높은 요약 생성: 긴 양식의 콘텐츠를 처리하고 쉽게 읽고 참조할 수 있도록 요약합니다
Business Tip: AI를 사용하는 콘텐츠 생성 도구에는 비즈니스 모델을 위한 다양한 옵션이 있습니다. 예를 들어 표절 검사기를 만드는 경우 검사하는 단어 수에 따라 요금을 부과할 수 있습니다.
콘텐츠의 용도를 변경하는 경우에는 정액 구독료를 부과하는 것이 좋습니다. 개인화 도구를 디바이스나 미디어 앱에 통합하여 함께 판매할 수도 있습니다. 콘텐츠의 기회는 정말 무궁무진합니다.
10. 생산성을 위한 AI
개인과 팀의 생산성을 최적화하는 것은 모든 비즈니스 리더의 가장 큰 과제 중 하나입니다. 특히 생산성을 명확하게 정의하는 것이 거의 불가능한 지식 업무에서는 성과를 향상시키는 도구는 조직에 큰 도움이 됩니다.
AI 프로젝트 관리: 다음과 같은 통합된 AI 도구는 ClickUp Brain 내에서 스타트 업을위한 프로젝트 관리 소프트웨어 가 도움이 될 수 있습니다:
- 업데이트/스탠드업 생성
- 프로젝트 정보 검색
- 일정 및 플랜 자동화
- 교차 기능 팀의 업무량 관리
clickUp Brain으로 손끝에서 프로젝트 인텔리전스 활용하기
AI 달력 관리: 회의는 지식 근로자에게는 필요악입니다. AI는 선호도, 패턴, 우선순위에 따라 일정을 개인화하여 이 문제를 해결할 수 있습니다.
AI 코파일럿: 제너레이티브 AI로 인해 여러 기능에 걸쳐 AI 에이전트가 등장했습니다. 작가, 에디터, 개발자, 운영 책임자, 영업사원, 재무 전문가 등을 위한 코파일럿을 구축할 수 있습니다.
비즈니스 팁: 이러한 도구를 B2C로 만들어 개인에게 판매할 수 있습니다. 또한 스타트업 및 기업 팀을 대상으로 AI 도구에 대한 사용자별 구독 요금을 부과하는 협업 제품으로 구축할 수도 있습니다.
11. AI 기반 채용 및 HR 자동화
현대의 일은 복잡합니다. 조용한 퇴사, 긱 이코노미, 하이브리드 인력 및 기타 혁신적인 업무 모델로 인해 인재 확보는 혼란에 빠졌습니다. AI 도구는 이러한 혼란을 보다 효과적으로 관리하여 의미 있는 결과를 도출하는 데 도움이 될 수 있습니다.
다음과 같은 사용 사례를 위한 AI 기반 앱은 수익성 있는 비즈니스 아이디어가 될 수 있습니다.
- 이력서 심사: 머신러닝 모델을 사용하여 다양한 역할에 대한 이력서의 1차 선별을 수행합니다
- 자동화 테스트: 직무에 필요한 기술에 대한 후보자의 숙련도를 측정하기 위해 미리 설계된 테스트
- 비디오 평가: 바디랭귀지, 커뮤니케이션 스킬 등에 대한 비디오 인터뷰 분석
- 면접 스케줄링: 면접관과 지원자의 가용성을 자동으로 매칭하여 면접 일정 예약
- 온보딩: 부서, 역할, 연차 등에 따라 신입사원을 위한 종합적이고 개인화된 온보딩 워크플로우 지원.
비즈니스 팁: 기업 고객 또는 채용 파트너를 위해 이러한 앱을 구축할 수 있습니다. 기업 인재 확보 팀의 경우, 이러한 앱을 조직의 워크플로우에 통합하여 프로세스 효율성을 높일 수 있습니다. 채용 대행사의 경우 이러한 앱을 통해 대규모로 탁월한 효율성을 창출할 수 있습니다.
두 고객 모두 이 앱은 월간/연간 구독 모델로 일할 수 있습니다. 사용량 기반 요금제를 사용하는 것도 의미가 있습니다. 예를 들어, 이력서를 심사할 때마다 또는 온보딩된 모든 직원에 대해 요금을 청구할 수 있습니다.
12. AI 기반 가상 비서
Siri에게 알람 설정을 요청하거나 개인 금융 앱을 사용하여 지출 보고서를 작성하는 등 누구나 가상 비서를 사용합니다. 가상 비서와 에이전트는 스타트업이 기하급수적인 가치를 지닌 제품을 개발할 수 있는 훌륭한 AI 기반 비즈니스 아이디어입니다.
다음은 수익성 있는 비즈니스로 구축할 수 있는 몇 가지 앱입니다.
개인 비서: 사용자가 이메일 보내기, 청구서 지불, 식료품 주문, 약속 예약과 같은 개인적인 작업을 수행할 수 있도록 다양한 앱에 연결되는 자동화 워크플로우입니다.
고객 지원 도우미: AI 챗봇이 고객 서비스 상담원의 역할을 수행하여 사용자가 정보를 찾고, 간단한 문제를 해결하고, 티켓을 제기하는 등의 작업을 도와줍니다.
전문가 어시스턴트: 주식 시장, 날씨, 여행 예약, 리서치 등과 같은 분야에서 전문화된 인텔리전스를 갖춘 AI 도구.
임원 비서: 비즈니스 리더가 회의 일정을 잡고, 이메일을 처리하고, 문서를 요약하고, 후속 조치를 계획하는 등의 작업을 도와주는 AI 도구.
비즈니스 팁: 가상 비서의 성격에 따라 구독료를 청구할 수 있습니다. 예를 들어, 전문가 비서는 심층적인 지식에 대해 더 높은 구독료를 청구할 수 있고, 경영진 비서는 더 낮은 가격대로 더 많은 고객층에게 다가갈 수 있습니다.
13. AI 기반 마케팅 및 광고
디지털 마케팅은 의도와 관련성이 중요합니다. AI 기반 광고 소프트웨어는 고도로 타겟팅된 광고, 제품 추천, 마케팅 메시지를 전달함으로써 이를 최적화할 수 있습니다.
- 예측 이메일: AI 도구는 여러 채널에서 제품과 사용자의 상호 작용을 기반으로 적시에 사용자에게 맞춤형 이메일을 보낼 수 있습니다
- 시간 제한 오퍼: IoT 디바이스는 매장에 들어오는 고객을 식별하고 적시에 할인 혜택을 제공하여 충동 구매를 유도할 수 있습니다
- 개인화된 카탈로그: AI는 방대한 이커머스 웹사이트에서 고객이 좋아할 만한 맞춤형 제품 카탈로그를 생성할 수 있습니다
- 문맥 광고: AI는 방대한 양의 데이터를 처리하여 고객의 선호도와 브라우징 컨텍스트에 따라 광고를 표시할 수 있습니다
- 시간별 알림: 모바일 앱은 AI 도구를 통합하여 사용자의 행동에 영향을 미칠 수 있는 알림을 적절한 언어로 적시에 제공할 수 있습니다
비즈니스 팁: AI 제품을 구축하는 것 외에도 특정 클라이언트를 위한 틈새 AI 마케팅 기술 대행사가 될 수 있는 기회가 있습니다. 고객의 니즈에 맞는 맞춤형 AI 마케팅 솔루션을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 특정 키워드 성과를 추적하거나 시장 동향을 보고하는 봇을 만들어 경쟁 우위를 제공하는 제품을 구축할 수 있습니다.
14. AI 기반 영업 팀 자동화
더 많은 고객에게 도달하고 더 많은 인지도/이자를 구축하는 조직의 능력은 수익 창출 능력과 직접적인 관련이 있습니다. 경쟁이 치열한 시장 상황에서 영업 팀은 성능 저하 없이 비용을 절감할 수 있는 방법을 찾고 있습니다. AI 기반 제품은 이를 실현할 수 있습니다.
다음은 다양한 마케팅 및 영업 팀의 사용 사례를 지원하기 위해 구축할 수 있는 제품입니다.
마케팅과 영업팀에서 AI를 어떻게 활용할 수 있나요?
작업 자동화: AI 기반 자동화 앱을 구축하여 영업팀 담당자가 수행해야 하는 반복적인 작업의 수를 줄일 수 있습니다.
예를 들어, 팔로워 후속 조치를 AI로 완전히 자동화할 수 있으며, 맞춤형 및 예측 메시지를 부팅할 수 있습니다.
비디오 트랜스크립트: AI 노트 필기 기능은 잠재 고객과 의미 있는 관계를 구축하는 데 집중하는 동안 이 도구를 사용하여 대화를 녹음/전사하는 영업 전문가들 사이에서 높은 수요를 보이고 있습니다.
실시간 AI 생성 트랜스크립션으로 ClickUp Clips에서 비디오 데모 제작하기하기
다음 단계 설계: 대화 내용을 바탕으로 AI 도구는 양 당사자를 위한 액션 항목을 자동으로 생성할 수 있습니다. 실제로 AI 도구를 CRM, 이메일, 비디오 회의, 데모 플랫폼 등과 같은 앱에 통합하는 기능을 사용하면 복잡한 워크플로우도 자동화할 수 있습니다.
대시보드 만들기: 오늘날 대부분의 영업팀 도구는 일종의 보고 기능을 제공합니다. 하지만 기본 제공되는 기본 보고서만으로는 충분하지 않은 경우가 많습니다. AI를 통해 팀은 언제든지 가장 중요한 정보만 포함된 맞춤형 KPI 중심 대시보드를 만들 수 있습니다.
또한 숫자로 응답하는 AI 챗봇을 구축할 수도 있습니다. "지금까지 총 매출은 얼마입니까?" 또는 "30일 이상 휴면 상태인 리드는 몇 개입니까?"와 같은 질문을 통해 영업 팀은 데이터 분석가의 도움 없이도 동적으로 영업 데이터를 탐색할 수 있습니다!
영업 팀을 위한 KPI 기반 대시보드(ClickUp)
비즈니스 팁: 영업팀은 경쟁이 치열한 스페이스라는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 이미 대형 CRM 플랫폼이 시장을 장악하고 있습니다. 따라서 비즈니스로서는 틈새 AI 제품을 구축하는 것이 더 합리적입니다.
또는 이러한 CRM 플랫폼에 부족한 기능을 위한 앱을 구축할 수도 있습니다. 이렇게 하면 Salesforce 또는 HubSpot 마켓플레이스에서 이러한 앱을 호스팅하고 사용량 기반 요금을 부과할 수 있습니다.
자세히 보기: 위의 내용 중 관심 있는 것이 있다면 다음 내용을 참조하세요 영업팀에서 AI를 사용하는 방법 /AI .
15. 소프트웨어 개발에서의 AI
10여 년 전, 투자자 마크 안드레센은 다음과 같이 말했습니다 소프트웨어가 세상을 먹어 치우고 있습니다 . 그 이후로 우리는 점점 더 많은 소프트웨어에 둘러싸여 공과금 납부부터 게임 플레이까지 매일 모든 것을 할 수 있게 되었습니다.
AI는 이러한 소프트웨어 개발을 한 단계 도약시키고 있습니다. 오늘날 조직이 직면하는 모든 소프트웨어 엔지니어링 문제를 해결할 수 있는 간단하면서도 강력한 제품을 만들 수 있습니다. 아래에서 몇 가지 아이디어를 살펴보세요.
- AI 기반 코드 리뷰, 디버깅 및 테스트를 통한 품질 관리
- 시각적 요소, 그래프, 워크플로우 다이어그램 등이 포함된 자동화 문서화
- 소프트웨어 개발자가 자연어 입력으로 코드를 생성할 수 있는 코파일럿
- 프로그래밍과 코드 품질/성능에 대한 피드백 제공
- 사이버 보안을 위한 머신 러닝 모델
소프트웨어 프로젝트 관리부터 배포까지, AI로 개선할 수 있는 엔지니어링 사용 사례는 수십 가지가 있습니다. 이 업계에 종사하고 계신다면 다음 블로그 게시물을 참고하세요 소프트웨어 개발에서 AI를 사용하는 방법 /AI 흥미롭습니다.
Business Tip: 이미 소프트웨어 팀에서 사용하는 도구는 여러 가지가 있습니다. 예를 들어, 전 세계 수백만 명의 개발자가 티켓팅을 위한 Jira, 코드 관리를 위한 GitHub 등을 사용하고 있습니다. AI 기반 소프트웨어 개발 비즈니스를 구축하는 동안 이러한 일반적인 제품에서 부족한 부분을 주의 깊게 파악하고 신중하게 해결하는 것이 도움이 됩니다.
AI 도입의 초기 단계에서는 ClickUp AI의 개발 계획 템플릿 를 참고하세요.
16. AI 기반 패션 추천
이커머스에서 가장 큰 문제 중 하나는 반품입니다. 고객은 제품을 구매하여 입어보고 맞지 않는 제품은 반품합니다. 더 큰 문제는 메이크업과 같이 반품이 불가능한 제품은 부적합하더라도 구매자의 후회를 불러일으킨다는 것입니다.
AI 기반 패션 앱은 바로 이 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 다음은 여러분이 만들 수 있는 앱에 대한 몇 가지 아이디어입니다.
- 사이즈 추천: 고객이 신고한 사이즈, 과거 구매 내역, 제품 정보를 기반으로 AI를 통해 정확한 추천을 제공하세요
- 가상 체험판: 신발, 립스틱, 의류 등의 제품에 대해 AI 및 가상현실 앱을 사용하여 사용자가 구매하기 전에 가상으로 사용해 볼 수 있도록 합니다
- 룩북: 고객의 구매 이력을 바탕으로 기존 옷장과 잘 어울리는 액세서리를 추천합니다
비즈니스 팁: 이러한 모든 데이터를 바탕으로 AI 제품은 미래의 패션 트렌드를 예측하여 리테일러가 경쟁에서 앞서나갈 수 있도록 지원합니다. 단, 이를 활용하기 전에 사용자의 동의를 받아야 합니다.
17. 부동산 및 자산 관리를 위한 AI
부동산은 기술 도입에 있어 가장 열성적인 산업은 아닙니다. 하지만 매력적인 제품이 있다면 이들에게 필요한 추진력이 될 수 있습니다. AI 기술은 이 그린필드 산업에서 엄청난 기회를 제공합니다.
부동산 가치 평가: AI 기술 는 역사적 데이터, 시장 동향, 주변 성장률이나 이자율과 같은 기타 요인을 기반으로 부동산에 대한 보다 정확한 평가를 내릴 수 있습니다.
세입자 서비스: AI 기반 부동산 관리 도구는 임대료 수금 및 유지보수 요청과 같은 세입자 서비스를 자동화할 수 있습니다.
시설 관리: AI 도구는 자산 관리자가 예정된 유지보수 일정을 예약하고, 다운타임/수리를 예측하고, 수리 또는 교체 결정을 평가하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
협업: 다음과 같은 AI 기반 협업 도구를 사용할 수 있습니다 부동산용 ClickUp 은 결과를 획기적으로 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, ClickUp의 위치 도구를 사용하면 리스트를 지도화하고, 색상 코드를 사용하여 가격 범위별로 리스트를 구분하고, 나중에 사용할 수 있도록 정보를 쉽게 저장할 수 있습니다.
ClickUp에서 시각적 클라이언트 협업을 위한 대화형 지도 보기
비즈니스 팁: 부동산 업계는 신중하고 비교적 느리게 변화하는 산업이기 때문에 부동산 고객은 AI 도구 구매를 서두르지 않을 수 있습니다. 따라서 부분 유료화 모델은 가치를 입증하고 고객 여정을 통해 신뢰를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.
18. AI 기반 농업 솔루션
AI는 농업 현대화에 결정적인 역할을 할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. AI 기반 시스템은 토양 센서, 일기예보, 위성 이미지의 데이터를 분석하여 다양한 전선에서 농업을 최적화할 수 있습니다.
몇 가지 핵심 AI 사용 사례 입니다:
- 작물에 물을 줄 시기와 양에 대한 권장 사항
- 심거나 수확할 시기에 대한 제안 사항
- 해충 관리 전략
- 농장 관리 및 농부 생산성에 관한 데이터 기반 의사 결정
비즈니스 팁: AI 제품으로서 소비자/농부에게 직접 구독료를 청구할 수 있습니다. 그러나 이 시장에서는 수익 공유 모델을 위해 NGO 또는 커뮤니티 조직과 제휴하여 B2B 모델을 설계할 수도 있습니다.
19. 여행 및 접객업용 AI
에어비앤비, 트립어드바이저와 같은 여행 회사와 숙박 플랫폼은 오랫동안 AI를 활용하여 사용자를 위한 맞춤형 여행 경험을 제공해 왔습니다. 그러나 이 스페이스에는 아직 완료됨이 더 많습니다.
아직 해결되지 않은 몇 가지 문제가 남아 있습니다:
- 목적지 결정: 선호도, 계절, 이벤트, 비용 등에 따라 적합한 휴가 목적지 선택하기
- 예산 책정 및 계획 수립: 예산 범위 내에서 항공권, 호텔 숙박, 비자, 액티비티, 쇼핑 등을 포함한 완벽한 휴가 설계하기
- 단체 여행: 단체 여행에서 여러 사람의 가용성, 선호도 및 요구 사항의 균형을 맞추기
- 상황에 맞는 추천: 계절, 시간대, 위치 등에 따른 이벤트/관광 제안
- 자동화: 원활한 체크인, 체크아웃, 공항 환승 등 지원
비즈니스 팁: 여행 업계는 많은 사람이 모이는 스페이스라는 점을 고려할 때, 다양한 조직을 대상으로 기능을 개선하고 판매하는 것이 가장 좋습니다. 예를 들어, 호텔 체인을 위한 맞춤형 자동화 솔루션을 구축하여 ERP와 통합할 수 있습니다.
20. AI 기반 법률 조사 및 계약 분석
"일반적인 포춘 1000대 기업은 특정 시점에 20,000~40,000개의 활성 계약을 유지합니다." 의 연구에 따르면 . 이러한 계약의 조항, 날짜 및 세부 사항을 파악하는 것은 지친 수작업이 될 수 있습니다.
AI를 사용하면 상황이 달라집니다. AI는 자동화를 통해 기하급수적인 가치를 제공합니다:
- 검토, 실행, 결제를 위한 계약서 분석
- 계약 체결 전 문서 검토
- 모든 당사자에게 최상의 거래를 보장하기 위한 법률 조사
- 법률 데이터베이스에서 관련 판례 검색
- 규정 준수 및 서비스 수준 계약(SLA)
비즈니스 팁: 사용자 기반 요금제와 사용량 기반 요금제 모두 이 시장에서 작동합니다. 예를 들어 법률 리서치 앱의 경우 사용자당 구독료를 부과할 수 있습니다. 문서 검토 앱의 경우 각 문서/페이지 프로세스에 대해 요금을 부과할 수 있습니다.
이 중 마음에 드는 아이디어가 없다면 조금은 메타적이지만 충분히 가치 있는 21번째 아이디어가 있습니다: AI에게 물어보세요
다음과 같은 AI 도구를 실행하세요 ClickUp Brain 에 접속하여 아이디어를 교환하세요. 시작에 어려움이 있다면 ClickUp Brain에 아이디어를 제안하고 구체화해 달라고 요청하세요.
가장 수익성이 높은 AI 스타트업 아이디어는 무엇인가요?
AI 스타트업은 방대한 비즈니스 환경입니다. 모델 생성, 플랫폼, B2C, B2B, 서비스 제공에 이르기까지 전 세계가 당신의 오이스터입니다. 스타트업을 위한 아이디어를 평가할 때는 이 스페이스에 존재하는 모든 기존 플레이어의 성격, 시장 가치, 경쟁력을 고려하세요.
시작을 돕기 위해 현재 이 분야에서 자리를 잡고 있는 비즈니스의 몇 가지 예시를 소개합니다.
제너레이티브 AI 스페이스에서는 OpenAI와 Anthropic과 같은 모델 개발 회사가 오늘날 가장 가치 있는 스타트업 중 하나입니다. AI를 활용한 데이터 분석 분야에서는 데이터브릭스가 두각을 나타내고 있습니다. 의료 스타트업인 Abridge는 임상의사 커뮤니티에서 인기를 얻고 있습니다.
생산성 및 협업 분야에서는 Notion과 ClickUp이 큰 진전을 보이고 있습니다. 콘텐츠 생성 분야에서는 Writer가 인기를 얻고 있습니다.
이들 모두 아직 수익성 확보 단계에 이르지 못한 성장 중인 스타트업이라는 점에 주목할 필요가 있습니다. 그러나 비즈니스에서 AI가 성공할 수 있는 길은 분명합니다.
탐색할 아이디어가 있다면 다음과 같은 방법으로 tool 개발을 시작할 수 있습니다.
AI 도구 개발 프로세스 이해하기
AI 도구를 구축하는 것은 비즈니스, 기술, 소비자 측면의 고려 사항을 포함하는 포괄적인 노력입니다. 다음은 도구를 개발하는 방법에 대한 단계별 안내입니다.
아이디어 구상 및 조사
Tool 개발을 시작하기 전에 아이디어를 명확히 하세요.
- 사용자의 문제를 명확하게 정의하세요
- 고객과 고객의 행동을 이해하세요
- 현재 사용 중인 솔루션 연구
- 기회 평가하기
아이디어를 구체화했다면 시장 조사를 실시하여 현재 위치를 파악하세요. 다음과 같은 질문을 해 보세요.
- 이 제품에 대한 시장이 있는가?
- 사용자가 비용을 지불할 능력과 의사가 있는가?
- 시장에 다른 도구가 있나요? 어떻게 작동하는가? 요금은 얼마인가요?
- 제품을 시장에 출시할 때 직면할 수 있는 위협은 무엇인가요?
예를 들어, AI 기반 소셜 미디어 관리 도구를 구축하는 경우, 작업을 수행하기 위해 X(이전의 Twitter)의 API에 크게 의존하고 있습니다. X가 지원을 중단하면 비즈니스 모델이 붕괴됩니다.
AI 도구를 구축하기 전에 이러한 매개변수를 이해해야 합니다.
오브젝트 정의하기
AI 기반 제품이 고객에게 제공하는 한 가지 중요한 값을 파악하세요. 이는 "**AI의 이점은 무엇인가?"라는 질문에 대한 답이 될 수 있습니다
답은 효율성 향상, 생산성 향상, 운영 비용 절감, 고객 서비스 자동화, 실시간 분석 제공 등이 될 수 있습니다.
목표를 정의할 때는 SMART(구체적이고, 측정 가능하며, 달성 가능하고, 관련성 있고, 시간 제한이 있는)하게 설정하세요. 시간이 지나도 제품이 고객을 위해 이러한 목표를 일관되게 충족하는지 확인하세요.
AI 도구를 위한 데이터 수집 및 준비하기
이 단계는 AI 개발의 초석입니다. AI 모델의 성능은 학습되는 데이터의 양과 품질과 직결됩니다. 부정확하거나, 완료하지 않았거나, 제대로 구조화되지 않은 데이터는 AI 도구의 실패로 이어질 수 있습니다.
- 관련 데이터 수집
- 데이터를 정리하여 노이즈나 불일치를 제거하세요
- 지도 학습 모델을 사용하는 경우 데이터에 주석을 달거나 라벨을 붙입니다
모델 개발 및 배포
데이터를 준비했으면 머신 러닝 또는 딥 러닝 알고리즘을 사용해 AI 모델을 개발하세요. 기본 수준에서는 다음과 같습니다:
- 적절한 알고리즘 선택하기
- 준비된 데이터에 대한 모델 훈련
- 성능을 위해 모델 다듬기
- 모델이 새로운 데이터에 잘 일반화되는지 확인하기 위해 모델 테스트 및 검증
- 클라우드 또는 온프레미스 인프라에 배포 및 사용 활성화
참고 자료: 다음에 대한 입문서를 읽어보세요 웹 사이트에 /AI를 통합하는 방법 .
AI 도구를 마케팅하고 판매하세요
도구를 구축했다면 이제 시장에 출시할 차례입니다. 소프트웨어 제품의 마케팅 및 영업은 그 자체로 하나의 완성된 책입니다. 따라서 여기에서는 명심해야 할 몇 가지 기본적인 최고의 실행 방식에 대해 이야기합니다.
포지셔닝: 리서치를 통해 AI 제품을 시장에서 포지셔닝하세요. 차별화되고 더 나은 기능에 집중하세요. 사용자의 니즈에 맞춰 제품의 이점을 설명하세요.
⼮ 채널: 콘텐츠 마케팅, 광고, 이벤트, 데모, 소셜 증명과 같은 채널을 활용하여 잠재 고객과 신뢰와 믿음을 쌓으세요.
💵 가격: 고객에게 청구할 금액과 방법을 결정하세요. 다음 섹션에서 몇 가지 모델을 살펴봅니다.
😎 고객 성공: AI 도구는 설계상 사용하면 사용할수록 더 좋아집니다. 즉, 데이터를 수집하고 활용할 수 있도록 고객이 오랜 기간 동안 도구를 사용해야 합니다. 강력한 고객 성공 팀을 구성하고 장기적인 사용을 장려하세요.
모니터링 및 최적화
끊임없이 진화하는 기술인 AI 도구는 지속적인 모니터링과 최적화가 필요합니다. 모델이 새로운 데이터를 통해 동적으로 학습할 수 있도록 지원하세요. 성능을 모니터링하여 정의된 목표를 충족하는지 확인하세요. 사용자 피드백과 시스템 성능 데이터를 수집하여 AI 도구의 적절성과 관련성을 유지하세요.
지금까지 제품을 구축하고 시장에 출시하는 방법에 대해 설명했습니다. 이제 말 그대로 결론에 대해 논의할 차례입니다.
AI 스타트업: 수익성 및 수익 창출
다른 비즈니스와 마찬가지로, AI 스타트 업 수익을 창출해야 합니다. 이를 위해 다양한 채널을 통해 수익을 창출합니다.
AI 비즈니스는 어떻게 수익을 창출할까요?
제품 구독: 스타트업은 구독 기반 모델에서 정기적인 요금을 지불하면 이용할 수 있는 AI 도구를 만듭니다. 인기 있는 예시로는 Google Gemini와 Jasper가 있습니다.
라이선스: 일부 스타트업은 AI 알고리즘을 구축하여 의료, 금융 또는 소매업과 같은 산업의 공급업체나 비즈니스에 라이선스를 제공합니다. Google의 Med-PaLM 또는 OpenAI의 GPT 모델이 이러한 방식으로 작동합니다.
컨설팅: 스타트업은 컨설팅 서비스를 제공하여 클라이언트를 위한 맞춤형 AI 솔루션을 개발하거나 기존 워크플로우에 AI를 통합합니다.
인사이트: 데이터로 수익을 창출하거나 인사이트를 판매하거나 독점 AI 모델에서 파생된 예측 분석으로 수익을 창출하는 스타트업도 있습니다. BloombergGPT가 좋은 예시입니다.
어떤 수익 모델을 선택하든 ROI를 주시해야 합니다. AI 도구를 구축하는 데 상당한 비용, 인프라, 데이터, 기술이 필요하다는 점을 고려하면 투자 수익률(ROI)은 먼 꿈이 될 수 있습니다. 사실 이는 AI 스타트업의 주요 과제 중 하나입니다.
비즈니스에서 AI를 구현할 때의 어려움과 이를 극복하는 방법
AI 기반 비즈니스를 구축하는 것은 다른 어떤 것보다 간단하고 쉽습니다. 예를 들어, 헬스장을 열고 싶다면 부동산, 장비, 트레이너, 영업팀, 마케팅 등에 투자해야 합니다. 반면에 AI 기반 운동 앱은 차고에서 구축할 수 있습니다.
그러나 다른 몇 가지 AI 도전 과제 를 고려해야 합니다.
데이터
AI 도구는 방대한 양의 데이터를 기반으로 구축됩니다. 이러한 데이터를 수집하고 사용할 때 다음과 같은 문제에 직면할 수 있습니다:
- 데이터 수집 방법에 대한 윤리 문제
- 특히 개인 식별 정보인 경우 데이터 사용과 관련된 프라이버시 문제
- 데이터 저장의 보안 문제
- 지역, 주, 연방법 및 국제법 준수
AI 도구를 만들기 전에 데이터 문제를 철저히 고려하세요. 데이터 전문가와 변호사의 도움을 받아 올바른 방향으로 시작하세요.
데이터의 또 다른 양식은 전문 지식입니다. 예를 들어, AI 기반 운동을 설계하는 경우, 운동의 정확성과 적합성을 검증할 수 있는 분야별 전문가가 필요합니다. 단순히 체중 목표를 달성하기 위해 고객에게 잠재적으로 위험한 활동을 하도록 tool이 추천해서는 안 됩니다.
AI 앱이 제공하는 추론/추천을 고려하고 이를 검증할 전문가를 등록하세요. 해당 분야의 전문가가 콘텐츠를 검증할 수 있도록 책임 모델을 구축하세요. 의료나 금융과 같이 규제가 엄격한 산업에서 일하고 있다면 더욱 주의를 기울이고 법률 전문가와 상담하세요.
비용
**AI 스타트업을 시작하는 데 드는 비용은 얼마인가요?
AI 스타트업을 시작하는 데 드는 비용은 제품, 인프라, 데이터 수집, 팀 크기, 제품 개발 복잡성에 따라 5,000달러에서 10만 달러 이상까지 그 범위가 다양합니다. 이러한 비용은 제품을 시장에 출시하거나 수익을 창출하기 훨씬 전에 미리 발생하는 경우가 많습니다.
비용 관련 문제를 해결하려면 명확한 장기 비즈니스 플랜을 세워 투자금을 회수하세요. 소규모 MVP로 시작하여 규모를 확장하기 전에 검증하세요.
프라이버시 및 보안
AI 시스템은 방대한 양의 민감한 데이터에 의존하기 때문에 프라이버시 및 보안에 대한 우려가 예상됩니다. 보안 침해를 방지하려면 강력한 시스템을 구축하세요:
- 데이터 오남용 방지
- 규정을 준수하고 규제에 따른 처벌을 피하세요
- 데이터 거버넌스 관리
- 익명화, 암호화 등과 같은 최고의 보안 실행 방식 보장
- 사이버 보안 조치 및 감사 실시
고객 신뢰 확보
열광적인 반응에도 불구하고 고객들은 AI에 대해 경계심을 가질 수 있습니다. 특히 의료, 투자, 패션과 같이 인간의 창의성과 판단력이 높은 가치를 지니는 분야에서는 더욱 그렇습니다.
신뢰를 구축하여 이러한 경계심을 해소하세요. AI가 어떻게 사용되고, 어떤 데이터가 수집되며, 어떻게 의사 결정이 내려지는지 투명하게 공개하세요. 사용자에게 데이터에 대한 더 큰 통제권을 부여하세요. 사용자가 원할 때 사람과 상호 작용할 수 있도록 하세요. 피드백을 구하고 구현합니다.
ClickUp으로 AI 비즈니스 시작하기 # Start Your AI Business
ChatGPT 및 이와 유사한 대규모 언어 모델(LLM)이 출시된 이래로 AI는 모든 곳에 존재해 왔습니다.
이제 모든 업무용 도구와 생산성 플랫폼에는 AI가 탑재되어 있습니다. Apple은 iOS와 MacOS에 Apple Intelligence를 통합하고 있습니다. 모든 산업과 사용 사례에서 AI 우선 도구가 등장하고 있습니다.
하지만 AI 시장의 거대한 기회는 이제 시작에 불과합니다. 차세대 소프트웨어 제품인 AI 스타트업은 기술 비즈니스를 재정의할 것입니다. 그 파이의 한 조각을 차지하고 싶다면 지금 바로 최고의 AI 비즈니스 아이디어를 시작하세요.
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