최근 전 세계적으로 인공지능(AI)에 대한 관심이 뜨겁다. 그러나 AI의 엄청난 잠재력을 알고 있음에도 불구하고, 구체적인 스타트업 아이디어를 찾지 못해 고민하는 창업자와 기술자들이 많다. 이에 Y Combinator가 샌프란시스코에서 AI 스타트업 스쿨을 개최하는 등, 아이디어 발굴의 중요성을 강조하고 있다. 이 아티클은 AI 분야에서 혁신적인 스타트업 아이디어를 찾는 실용적인 접근법과 성공 사례를 소개한다.
아이디어 발굴의 핵심은 바로 ‘경험’과 ‘탐험’
스타트업 아이디어를 찾는 것은 결코 간단하지 않다. 좋은 아이디어란, 유행을 좇거나 주말 해커톤에서 손쉽게 구현할 수 있는 수준을 넘어, 더 야심 차고 도전적인 문제를 해결하는 것이다. 그러기 위해서는 창업자가 스스로에게 “우리가 아니면 누가 할 것인가?”라는 질문을 던져야 한다.
스타트업 아이디어 발굴에 있어 중요한 방법 중 하나는 자신의 경험을 깊이 성찰하거나 적극적으로 외부 세계를 탐험하는 것이다. 즉, 이미 익숙한 분야에서 전문성을 활용하거나, 현장에 직접 나가 산업과 정부, 그리고 사회가 직면한 실제 문제들을 탐색하는 것이다. 이 과정에서 얻은 아이디어는 표면적인 것이 아니라 근본적이고 실질적인 문제 해결을 위한 것이어야 한다.
| 고유한 경험으로부터 시작되는 아이디어들
실제로 성공적인 AI 스타트업 창업자들은 이전 직장이나 전문적인 경험에서 자신만의 아이디어를 발굴했다. Tesla의 재무팀 출신 창업자가 자동차 대출 상환 처리를 위한 AI 음성 에이전트(Salient)를 만든 것이나, 전기 및 소프트웨어 엔지니어들이 AI 기반의 회로 기판 설계 소프트웨어(Diode Computer)를 개발한 사례 등이 대표적이다.
이러한 창업자들은 자신의 전문성을 활용하여 시장에서 독특한 위치를 차지하게 되었으며, 기술적 전문성과 시장의 니즈가 결합하여 성공을 이끌었다. 19세 창업자들이 설립한 DataCurve의 사례에서도, 초기 해커톤 아이디어에서 출발해 수차례의 피벗을 거친 끝에, 창업자의 Cohere 인턴 경험을 바탕으로 LLM 데이터 도구로 전환해 큰 성과를 올렸다. 이 사례는 전문성과 경험이 아이디어의 성공적 발전과 피벗 과정에서 얼마나 중요한지를 보여준다.
| 자신의 전문성을 똑바로 응시하는 자세
많은 창업자들이 자신의 전문성을 과소평가하거나 외면하고 새로운 분야를 추구하는 경향이 있다. 이는 마치 자신이 너무 잘 알고 있는 분야에 대한 일종의 ‘알레르기 반응’과도 같다. 그러나 실제로 성공적인 창업 아이디어는 대부분 창업자의 전문성을 기반으로 할 때 가장 큰 성과를 거둔다. 자신이 깊이 알고 있는 분야에서 혁신적인 아이디어를 찾는 것이 오히려 더 현실적이고 효과적이기 때문이다.
따라서 창업자들은 자신의 전문 분야를 피하기보다는 오히려 그 전문성에서 깊고 설득력 있는 통찰력을 끌어내는 데 집중해야 한다. 이러한 전문성은 새로운 아이디어 발굴뿐 아니라, 제품의 방향성을 전환해야 하는 피벗 상황에서도 중요한 전략적 기반이 된다.
특히 대학생이라면 최첨단 기업에서의 인턴십 경험이 매우 유용하다. 예를 들어, DataCurve의 창업자는 Cohere에서의 인턴 경험을 통해 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 데이터 관리 도구를 개발했고, 창업 1년 만에 중상위 7자리 수 매출을 달성했다. 또한 David AI의 창업자들은 Scale에서 근무하며 다중 모달 데이터 처리 분야에서 틈새 시장을 발견하고 이를 사업화하여 성공적인 성과를 이뤘다. 이처럼 창업 초기에는 전문성을 심화시키고, 미래에 필요한 고품질 문제를 현장에서 미리 경험하는 것이 중요하다.
시장의 니즈를 포착하는 창의적 접근
초기 아이디어 발굴 단계를 넘어 아이디어를 실제 비즈니스로 발전시키려면, 창의적이면서도 구체적인 접근법이 필요하다. 단순한 B2B SaaS 모델을 넘어서, 사람들이 장기적으로 몰입할 수 있고 상상력을 자극하는 혁신적인 솔루션을 개발해야 한다. 예를 들어, Substack의 콘텐츠 구독 경험을 기반으로 새로운 방식의 소셜 네트워크 플랫폼(Can of Soup)을 구상하거나, Apple에서 얻은 AI 연구 경험을 활용하여 기존의 검색 서비스 한계를 극복한 지능형 벡터 검색 엔진(Happenstance)을 만드는 등의 사례가 있다. 이렇게 명확히 구체화된 창의적 접근법을 통해 시장의 요구를 뛰어넘는 혁신적이고 확장 가능한 솔루션을 제시할 수 있다.
| 아이디어를 디벨롭할 기회는 발로 뛰어서 찾는다
아이디어가 막힐 때는 직접 현장에 뛰어들어야 한다. 의료 청구 자동화를 위해 실제로 청구 업무를 수행하면서 프로세스를 이해하거나, 가족이 운영하는 사업장에서 문제점을 찾아 솔루션을 개발하는 사례(ESS Health)가 대표적이다. 이렇게 직접 현장에서 얻은 통찰력과 아이디어는 현실적이고 지속 가능한 비즈니스로 발전할 가능성이 크다.
| 현장 경험을 실질적인 자동화 솔루션으로 연결하기
현장에서 아이디어를 얻었다면, 다음 단계는 이를 구체적인 AI 자동화 솔루션으로 발전시키는 것이다. 현장의 문제를 이해한 후에는 이를 해결할 수 있는 업무들을 세부적으로 탐색하여 자동화의 타겟을 명확히 설정해야 한다. 예컨대, Indeed.com과 같은 구인 사이트에서 원격으로 가능한 반복 업무를 찾고, 이를 자동화할 수 있는 AI 솔루션을 개발하는 전략이 있다. 실제로 정부 계약 입찰 자동화(Sweet Spot), 드라이브스루 주문 접수 자동화(Lilac Labs), 로봇 프로세스 자동화(UiPath, Automat) 등은 이렇게 현장 경험에서 얻은 아이디어를 실용적이고 구체적인 자동화 솔루션으로 발전시킨 사례들이다.
지속가능한 AI 스타트업 창업을 위한 장기적 성공 전략은?
사실 AI 스타트업이 즉각적으로 성공하는 경우는 꽤 드물며, 실제 성공적인 아이디어를 찾고 시장에 맞는 제품을 개발하기까지는 일반적으로 1년 이상의 시간이 소요된다. 이 기간 동안 창업자들은 끊임없이 변화하는 AI 기술과 시장의 니즈를 지속적으로 점검하며 프로덕트-마켓 핏을 점진적으로 찾아가는 과정을 경험한다.
따라서 장기적인 관점에서 지속적인 학습과 적응을 중요하게 여기는 것이 오늘날 스타트업 환경의 핵심이다.
결국 이러한 과정을 효과적으로 수행하기 위해서는 기술적으로 복잡한 문제를 해결할 수 있는 전문성뿐 아니라, 꾸준한 현장 탐험과 개인적 연결망을 활용한 적극적인 탐색이 필수적이다. 그렇기 때문에 AI 스타트업 창업자는 결코 집 안에만 머물러서는 안 된다. 끊임없이 세상과 교류하며 현장의 문제를 이해하고 해결책을 찾아 나가는 것이야말로 지속 가능한 성공의 지름길이다.
이처럼 AI 스타트업 아이디어 발굴 과정은 창업자의 경험, 전문성, 적극적인 탐험 정신이 결합할 때 가장 강력한 결과를 만들어낸다. 이제는 단순히 기술적 가능성만 바라보는 것이 아니라, 창업자가 세상 속에서 직접 부딪히고 경험하며 얻는 현실적인 문제 해결 능력이 진정한 AI 스타트업 성공의 핵심이 될 것이다.
[영상 원본 출처] How To Get AI Startup Ideas
