실제로 시간을 아껴주는 AI — 또 하나 배워야 할 도구가 아니라.
또 하나의 ChatGPT 구독이 필요한 게 아닙니다. 한 주를 잡아먹는 그 구체적인 일들을 처리하는 AI가 필요합니다 — 견적서 초안 작성, 오늘만 40번째 같은 고객 질문 답변, 전화 받기 전에 고객 이력 요약. 이미 쓰고 있는 도구에 내장되고, 고객님의 데이터에 기반하고, 계산이 실제로 맞는 가격으로. $500부터.
AI가 당신의 비즈니스에 정말 가치가 있을까요?
솔직하게, 처음부터.
AI가 제값을 할 가능성이 큰 경우…
- 같은 작업을 반복하고 있는 경우 — 견적서 작성, 같은 질문에 답하기, 인보이스 분류 — 그리고 그게 매주 몇 시간을 잡아먹는 경우.
- 아무도 읽을 시간이 없는 데이터 더미(주문, 티켓, 이메일, PDF, 통화 메모)가 있지만 그 안에 답이 묻혀 있는 경우.
- 팀이 매일 고객으로부터 같은 10가지 질문을 받고 있고, 웹사이트가 방법을 안다면 답할 수 있는 경우.
- 관리 업무를 맡을 또 다른 사람을 고용하지 않고 더 많은 일을 받고 싶은 경우.
- ChatGPT를 직접 가지고 놀아 보면서 "이걸 별도 브라우저 탭이 아니라 내 실제 비즈니스에 연결할 방법이 분명 있을 거야"라고 생각한 경우.
아마 보류하는 것이 나은 경우…
- 진짜 병목이 아직 데이터가 없는 것이라면. 뒷받침할 실제 정보 없이 돌아가는 AI는 사실을 지어내는 경향이 있습니다 — 그래서 더 나은 첫 단계는 데이터를 한곳에 모으는 일입니다. 그 부분이 도움이 된다면 기꺼이 도와드리고, 그 다음에 AI를 다시 살펴보시면 됩니다.
- "AI"를 원하시지만 아직 AI가 처리할 구체적인 작업을 짚지 못하시는 경우. 아주 흔한 일입니다 — 요즘 AI가 어디에나 있으니까요. 해법은 간단합니다: 본인이 안고 있는 구체적이고 반복적인 일 하나(견적서 초안 작성, 같은 질문 답하기, 서류 분류 같은 것)를 떠올리시고 그것을 통화에 가져오십시오. 진짜 문제 하나에 대해 좋은 답 하나를 만들어 드립니다.
- 팀이 이미 스프레드시트로 프로세스를 해결했고 그것이 정말로 잘 작동하고 있다면. 돈을 아끼십시오 — 통화에서 그렇게 보이면, 그렇게 말씀드립니다.
- 주로 지금 유행이라서 AI를 고려하고 계신다면. 충분히 이해되지만 한번 짚어볼 가치가 있습니다: 고객은 보통 무대 뒤에 무엇이 돌아가고 있는지보다 전화를 받는지를 신경 씁니다. AI가 풀어줄 구체적인 진짜 문제를 찾아낼 수 있다면 좋고요. 그렇지 않다면, 그것 또한 좋은 답입니다.
어느 쪽에 해당하는지 확실하지 않다면, 바로 그것이 무료 통화의 목적입니다.
우리가 만드는 모든 AI 기능이 기본으로 얻는 것.
업셀이 아닙니다. 우리가 AI를 정직하게 유지하는 방법.
- 실제 데이터에 기반
- 첫날부터 비용 추적
- 3초 이내 답변
- 무엇을 하고 있는지 볼 수 있음
- 고장 났을 때 대비 계획
- 위험한 작업은 사람 승인
- 프롬프트와 데이터를 고객님이 소유
우리가 실제로 AI 기능을 어떻게 만드는가.
작업마다 고르고, 일이 실제로 일어나는 곳에 내장하고, 승격되기 전에 측정합니다.
작업에 맞는 도구
생각이 많이 필요한 일에는 Claude, 빠른 분류와 추출에는 OpenAI, 대량의 반복 작업에는 더 작고 저렴한 모델. 섞고 맞춰 쓰고, 한 벤더에 묶이지 않음 — 그래서 다음 달에 더 나은 모델이 나오면, 재작성이 아니라 설정 변경으로 업그레이드합니다.
답하기 전에 고객님의 자료를 읽습니다
어떤 것이든 라이브로 가기 전에, 당신의 실제 비즈니스에서 가져온 30–100개의 진짜 예제로 실행하고 점수를 매깁니다. 정확도, 답변당 비용, 거부 빈도. 숫자가 기준을 통과하지 못하면, 조정하거나 중단합니다 — 테스트에 실패하는 프로덕션 코드에 대해 비용을 지불하지 않습니다.
출시 전에 테스트
라이브로 가기 전에, 실제 비즈니스에서 가져온 30–100개의 진짜 사례로 돌리고 점수를 매깁니다. 정확도, 답변당 비용, 거절 빈도. 숫자가 기준을 넘지 못하면 튜닝하거나 중단합니다 — 테스트를 통과하지 못하는 프로덕션 코드에 비용을 내지 않으셔도 됩니다.
이미 일하는 곳에 내장
AI는 웹사이트, 앱, 이메일 초안, Power Automate 흐름 안에 나타납니다 — 기억해야 할 또 하나의 탭이 아니라요. 최고의 AI 기능은 아무도 로그인할 필요가 없는 기능입니다.
우리는 매일 AI를 출시합니다 — 우리 것과 클라이언트 것.
우리는 매일 Claude로 프로덕션 코드를 작성하고, 우리 자신의 Rec Soccer 앱 내에서 다단계 AI 워크플로를 실행하며, 이전 역할에서 약 $40K/년의 벤더 보고를 AI 지원 자동화로 대체했습니다. Attuned Ventures는 우리가 읽은 것을 팔지 않습니다 — 이미 우리 자신의 머신에서 실행되는 것을 팝니다.
고객님의 빌드를 움직이는 AI 모델.
우리는 한 벤더에 묶여 있지 않습니다. 당신의 작업에서 이기는 모델을 선택합니다 — 정확도, 비용, 속도 — 더 나은 것이 나오면 교체합니다. 사용은 우리 계정이 아닌 당신의 계정에 청구되므로, 토큰에 대한 마크업을 결코 지불하지 않습니다.
Claude
Anthropic추론, 긴 컨텍스트 작업, 신중한 글쓰기, 도구 사용에 대한 제 기본 선택지. 대부분의 작업에는 Claude Sonnet, 어려운 일에는 Opus.
GPT
OpenAI저렴하고 빠른 분류와 구조화 추출. "이 이메일을 읽고 인보이스 번호를 뽑아 줘"가 대량으로 필요할 때 제 단골 선택.
Gemini
Google거대한 컨텍스트 윈도우와 강력한 멀티모달 — 전체 PDF, 긴 회의 녹취, 또는 코드베이스 전체를 한 번에 읽기. Google Workspace 데이터와 잘 맞습니다.
Llama
Meta직접 실행해야 할 때를 위한 오픈 웨이트 모델 — 자체 서버에서, 규제 산업에서, 또는 데이터를 제삼자 API에서 완전히 떼어 놓으려 할 때.
ElevenLabs
Voice제가 들어 본 최고의 목소리 — 복제 음성, 다국어, 대화형 에이전트. AI가 사람처럼 들려야 할 때, 이것이 답입니다.
Sora + Nano Banana
OpenAI · GoogleSora에서 영상, Nano Banana(Google의 Gemini 2.5 Flash Image)에서 이미지. 마케팅 자산, 데모 릴, 광고 크리에이티브, 제품 목업, 소셜 포스트에 — 예산에 카메라 크루나 디자이너가 없을 때.
sora.com deepmind.google그리고 제값을 할 때의 전문 서비스들 — 음성-텍스트용 Whisper와 Deepgram, 규제 또는 엔터프라이즈 계약용 Azure OpenAI 또는 Amazon Bedrock, 오픈 모델의 롱테일을 위한 Hugging Face. 고객님의 작업에서 이기는 것이면 무엇이든.
시작할 수 있는 세 가지 방법. 맞는 형태를 고르세요.
각 패키지는 당신의 데이터에 기반하고, 런칭 전에 평가되며, 당신의 소유입니다. 범위는 일반적입니다 — 발견 통화 후 1페이지 고정 견적을 보냅니다.
Spark
- 일정
- 1–2주
- 범위
- 단일 기능
- 언어
- 영어
- 실제 작업에 대한 디스커버리 — 무엇이 들어가고, 무엇이 좋고, 무엇이 망가져 있는지
- 30개 이상의 실제 사례로 선택하고 튜닝된 모델 + 프롬프트
- 다운스트림 도구가 쓸 수 있도록 구조화된 출력(JSON 스키마)
- 기존 받은 편지함, CRM, 시트 또는 워크플로에 연결
Stack
- 일정
- 3–5주
- 범위
- 멀티 스텝 워크플로
- 언어
- 영어 + 1
- Spark의 모든 것
- 문서, PDF, 시트, Notion 또는 Slack 내보내기 위의 RAG 파이프라인
- 콘텐츠에 맞춰 튜닝된 벡터 스토어 + 청킹 전략
- 모든 답변에 출처 인용 — "믿어 주세요" 식 응답 없음
Suite
- 일정
- 6–12주
- 범위
- 다기능, 앱 내장
- 언어
- 2–12개 언어
- Stack의 모든 것
- 도구 사용 — AI가 고객님의 API, CRM, 캘린더, ERP, 또는 맞춤 엔드포인트를 호출
- 재시도, 폴백, 사람 승인 게이트가 있는 멀티 스텝 에이전트 루프
- 제값을 할 때의 멀티모달 — 음성(STT/TTS), 이미지, PDF
제값을 할 때의 추가 옵션.
어느 패키지에나 끼워 넣거나, 유스케이스가 커지면 나중에 추가하세요.
RAG 코퍼스 / 벡터 스토어
$800–$2.5K문서를 수집, 청크, 임베딩, 인덱싱 — 콘텐츠가 바뀔 때를 위한 재수집 잡 포함. Firestore 벡터, Pinecone, 또는 pgvector.
음성 (STT + TTS)
$1K–$3K음성-텍스트에는 Whisper 또는 Deepgram, 답변에는 ElevenLabs 또는 OpenAI 음성. 전화, 브라우저, 또는 인앱.
비전 / 이미지 이해
$800–$2K영수증, ID, 양식, 스크린샷, 제품 사진을 읽습니다. 구조화된 데이터를 추출하거나 사진에 무엇이 있는지 질문에 답합니다.
평가 하네스
$600–$1.5K테스트 세트, 채점 루브릭, 한 줄 실행기 — 모든 프롬프트나 모델 변경의 영향을 출시 전에 볼 수 있습니다.
프롬프트 버저닝 UI
$1K–$2.5K프롬프트를 편집하고, A/B 테스트를 하고, 롤백할 수 있는 작은 관리자 패널 — 앱을 재배포하지 않고.
월간 AI 유지보수
$300–$1K / 월프롬프트 튜닝, 비용 모니터링, 새 모델이 나올 때의 업그레이드, "왜 저게 저랬지?" 조사 — 대기.
AI 프로젝트가 실제로 진행되는 방식.
요술 방망이 데모 없음. 통화, 범위를 정한 파일럿, 실제 측정, 그다음 프로덕션 — 또는 솔직한 중단.
20분 디스커버리 콜
수정하려는 작업이 무엇인지, 오늘 누가 그것을 하는지, "좋음"이 어떤 모습인지, 데이터가 어디에 있는지 묻습니다. AI가 올바른 도구가 아니라면, 그렇게 말씀드립니다 — 때로는 Power Automate 흐름이나 SQL 뷰가 답입니다.
범위를 정한 파일럿
48시간 내에 고정 견적을 받으십니다 — 한 기능, 한 모델, 한 성공 지표. 지어낸 것이 아니라 고객님의 데이터에서 가져온 30–100개의 실제 사례로 빌드합니다.
평가로 측정
라이브로 가기 전에 점수를 매깁니다. 정확도, 호출당 비용, p95 지연, 거절 비율. 숫자가 기준을 넘지 못하면 튜닝하거나, 모델을 바꾸거나, 중단합니다 — 테스트를 통과하지 못하는 프로덕션 코드에 비용을 내지 않으셔도 됩니다.
출시하고 반복
당신의 앱 내부에 살고, 실시간으로 모니터링되며, 당신이 볼 수 있는 로그와 함께. 대부분의 클라이언트는 프롬프트를 조정하고 모델 업그레이드를 따라가기 위해 작은 리테이너로 우리를 유지합니다; 일부는 그러지 않습니다. 둘 다 괜찮습니다.
사람들이 자주 묻는 것들.
당신이 본 데모보다 적지만, 결코 0이 아닙니다 — 그래서 모든 빌드는 retrieval로 당신의 데이터에 기반하고, 구조화된 출력으로 검증되며, 출시 전에 진짜 예제에 대해 측정됩니다. 위험이 큰 작업의 경우 사람의 승인 단계를 추가합니다. 정직한 답변은: AI는 실수합니다, 그리고 엔지니어링은 사용자가 알기 전에 그것을 잡는 것입니다.
당신의 것, 당신의 OpenAI / Anthropic 계정에 직접 청구됩니다. 우리는 토큰을 재판매하거나 사용에 대한 마크업을 받지 않습니다. 각 호출의 정확한 비용을 보고, 언젠가 우리가 헤어진다면 키(와 지출)는 당신과 함께 남습니다.
Spark 기능의 경우, 종종 월 $5–$50의 API 호출. RAG가 있는 Stack 어시스턴트의 경우, 트래픽에 따라 일반적으로 월 $30–$300. 프롬프트 캐싱이 켜져 있으면, 반복 쿼리는 50–80% 더 저렴해질 수 있습니다. 첫날부터 대시보드를 보여드리므로 깜짝 놀랄 일이 없습니다.
OpenAI와 Anthropic 모두 계약상 기본적으로 API 트래픽으로 훈련하지 않습니다. 당신의 데이터는 당신의 계정에 살고(Firestore, Pinecone, S3 — 무엇을 사용하든), AI 호출은 당신의 인프라에서 서버 측에서 발생하며, 요청하지 않는 한 어떤 것도 타사 SaaS에 로깅되지 않습니다. 규제된 작업의 경우 추가 계약 보장을 위해 Azure OpenAI 또는 Bedrock도 사용할 수 있습니다.
주요한 것은 모두 사용합니다 — 답은 정말 "특정 작업에 가장 잘 맞는 것"입니다. 4대 AI 제공자 각각에는 강점이 있습니다: Claude(Anthropic)는 신중한 글쓰기, 추론, 비즈니스 도구 사용에 대한 기본 선택입니다. GPT(OpenAI)는 대량의 빠르고 저렴한 분류 작업에 뛰어납니다. Gemini(Google)는 처리해야 할 컨텍스트가 거대할 때 — PDF 전체, 긴 회의 녹취 — 또는 비즈니스가 이미 Google Workspace 위에서 돌아가고 있을 때 이깁니다. Llama(Meta)는 AI를 자체 서버에서 돌려야 할 때, 특히 데이터가 사외로 나갈 수 없는 규제 산업에서 적합한 선택입니다. 고객님께 좋은 소식: 저희는 모든 것을 AI 제공자가 단 한 줄의 설정 변경으로 교체될 수 있도록 작성합니다. 다음 더 좋은 모델이 나오면 다시 만들 필요 없이 업그레이드만 하시면 됩니다.
기술적인 분들을 위해: 음성에는 ElevenLabs를 사용하고, 이미지 생성은 Google의 Gemini 2.5 Flash Image("Nano Banana"), 영상에는 OpenAI의 Sora를 사용합니다. 모두 같은 추상화 레이어를 통해 라우팅됩니다.
지친 작업을 알려주세요. AI가 올바른 해결책인지 알려드립니다.
첫 통화는 약 20분 정도 — 시간을 잡아먹고 있는 그 작업에 대한 진솔한 대화입니다. 통화를 마치고 나면 명확한 다음 단계를 들고 가시게 됩니다: 범위를 정한 파일럿, 추천, 또는 가끔은 "이건 AI 문제가 아니라 스프레드시트 문제입니다"라는 솔직한 답이 될 수도 있습니다. 어느 쪽이 맞든, 그게 들으시게 될 답입니다.