• 기존 SaaS가 업무 도구를 판매했다면,
  에이전트 SaaS는 팀이 더 이상 수작업으로 처리하지 않아도 되는 업무 자체를 판매하며 수조 달러 규모의 인적 자본 시장을 겨냥함
• 유망한 에이전트는 이미 직원·에이전시·접수원·배차 담당자에게 비용을 지급하는 업무 중 빈도가 높고, 완료 조건과 손실이 명확하며, 기존 소프트웨어에 접근하면서 일정한 판단이 필요한
  유급 워크플로에서 출발함
• 개발 전에 실제 담당자의 사례 10~20개를 관찰하고 트리거·맥락·도구·권한·승인·에스컬레이션·성공 기준을 명세한 뒤, 초안·승인이나 분류·조율·제한적 실행 중 하나로
  최소 유용 에이전트(MUA) 를 만들어야 함
• 실제 사례 50개로 평가 세트를 구성하고 로그·승인·설정·인계 규칙을 제공해야 고객이 동작과 오류를 확인할 수 있으며, 에이전트가 일을 수행하더라도 이
  제품 래퍼가 SaaS로서의 신뢰를 형성함
• 한 틈새시장에서 같은 문제를 겪는 고객 2~3곳에 사람과 AI를 결합한 파일럿을 판매하고, 반복되는 부분을 제품화한 뒤 검증된 결과에 따라
  사용량·성과 기반 가격으로 확장하는 접근이 필요함

업무 도구에서 업무 수행 제품으로

• 핵심 사고방식은 “
  제품이 곧 업무”라는 것임

• 일반 SaaS는 팀이 사용할 수 있는 도구를 판매함

• 에이전트 SaaS는 팀이 더 이상 수작업으로 처리하지 않아도 되는 업무를 판매함

• 에이전트 시장이 SaaS보다 클 수 있는 이유는 소프트웨어 예산을 넘어
  수조 달러 규모의 인적 자본 시장을 대상으로 하기 때문임

• 좋은 제품 제안은 특정한 귀찮은 업무를 주니어 직원보다 잘 처리하고, 에이전시보다 빠르며, 인력을 추가하는 것보다 저렴하게 수행한다는 형태임

레스토랑 전화 응대

• 저녁 시간에 전화가 몰리면 호스트가 좌석 안내와 반복 질문, 예약 요청을 동시에 처리하기 어려워 예약이나 단체 식사 문의에서 매출을 놓칠 수 있음
  Slang AI는 레스토랑용 AI 슈퍼호스트 사례임

• 수신 전화와 고객 질문에 응답함

• 예약을 관리하고 VIP 요청을 전달함

• 단체 식사 문의나 고객 불만처럼 우선순위가 높은 주제를 직원에게 알림

• 레스토랑이 사용하는 다른 시스템과 연동함

홈서비스 전화 응대

• 배관·HVAC·지붕·방역 업체는 전화를 놓치면 작업 예약과 후속 연락이 누락되고 배차 담당자의 부담이 커질 수 있음
  same day는 홈서비스 업체를 대상으로 24시간 전화와 문자를 처리하는 AI 배차 담당자·영업 에이전트·접수원을 판매함
• 전화 응답과 문자 회신을 처리함
• 작업을 예약하거나 일정을 변경함
• 같은 수요에서 더 많은 매출을 얻도록 지원함

이미 비용이 지급되는 워크플로 찾기

• 에이전트 아이디어는 사람들이 이미 직원·에이전시·접수원·코디네이터·배차 담당자에게 비용을 지급하는 업무에서 찾아야 함
• 자동화로 해당 업무 일부를 덜어내면 사람은 더 창의적인 작업에 집중할 수 있음

좋은 워크플로의 다섯 가지 조건

빈도가 높아야 함

• 매일 일어나는 업무도 좋지만 매시간 발생하는 업무가 더 적합함
• 인바운드 잠재 고객, 전화, 기술지원 티켓, 견적 요청, 예약, 주문, 유지보수 요청이 사례임

완료 조건이 명확해야 함

• 작업 예약 완료, 티켓 분류, 환불 승인, 공급업체 일정 확정, 고객에게 유용한 답변 제공처럼 성공 여부를 판별할 수 있어야 함

기존 소프트웨어를 사용해야 함

• Gmail, Slack, Shopify, HubSpot, Zenes, Stripe 같은 시스템에서 맥락을 읽고 도구를 사용할 수 있는 업무가 적합함

예외는 번거롭지만 학습 가능해야 함

• 너무 단순한 업무는 기본 자동화나 Zap으로 처리할 수 있음
• 순수한 인간 판단이 필요하면 첫 버전이 쉽게 실패함
• 반복적이면서도 AI가 도울 만한 판단이 포함된 영역이 적절함

구매자가 손실을 체감해야 함

• 부재중 전화, 느린 답변, 이탈한 잠재 고객, 비어 있는 예약 시간, 저부가가치 조율에 투입되는 비싼 인력 등이 해당함

아이디어 점수화

• 하나의 틈새시장을 선택하고 사람들이 불평하는 업무
  20개를 적어봄

• 지붕 업체: 부재중 전화, 금융 관련 질문, 보험 서류, 예약 알림

• 메디컬 스파: 잠재 고객 검증, 노쇼 복구, 멤버십 상향 판매

• Shopify 브랜드: 반품, 교환, 도매 잠재 고객 후속 연락

• 각 업무는 다음 다섯 기준으로 평가함

• 얼마나 자주 발생하는가

• 문제로 인한 비용이 얼마나 큰가

• 완료 여부를 얼마나 쉽게 판단할 수 있는가

• 어떤 도구에 접근해야 하는가

• 누가 이미 관련 예산을 보유하는가

• 가장 먼저 선택할 대상은
  급여나 외주비가 이미 붙어 있는 업무임

개발 전에 실제 업무 관찰하기

• 프롬프트를 작성하거나 코딩하기 전에 해당 업무를 수행하는 사람을 관찰해야 고품질 에이전트에 필요한 세부 정보를 얻을 수 있음

• 담당자가 처리하는
  10~20개 사례를 직접 보거나 화면을 녹화하고, 수행 과정을 말로 설명하도록 요청함

• 어떤 사례가 쉬운지 확인함

• 어떤 사례가 특이한지 파악함

• 의사결정 전에 무엇을 확인하는지 기록함

• 어디에서 실수가 발생하는지 찾음

• 업무를 이전에 직접 해봤더라도 최근 실제 사례를 다시 관찰하면 개발 과정에서 세부 흐름을 기억하는 데 도움이 됨

업무의 세부 사항이 제품 품질을 결정함

• 레스토랑 호스트의 실제 업무는 영업시간 질문에 답하는 것보다 훨씬 깊음

• 주방 마감 시간을 알아야 함

• 유모차를 두기 좋은 테이블을 구분해야 함

• 파티오 운영 중단 여부를 확인해야 함

• VIP를 처리하는 방법을 알아야 함

• 특정 문의를 별도 담당자에게 전달할 시점을 판단해야 함

• 이런
  실제 업무의 세부 사항이 에이전트의 품질을 결정함

에이전트 명세의 일곱 요소

• 무엇이 에이전트를 실행시키는가
• 어떤 맥락이 필요한가
• 어떤 도구를 사용할 수 있는가
• 무엇을 스스로 처리할 수 있는가
• 어디에서 승인이 필요한가
• 언제 사람에게
  에스컬레이션해야 하는가
• 성공은 어떤 상태인가
• 이 요소를 명확히 해야 사람만큼 또는 그보다 잘 일하면서 더 일관된 품질을 제공할 수 있음

최소 유용 에이전트부터 시작하기

• 처음부터 완전 자율 직원을 만들려고 하면 데모는 그럴듯해도 실제로 동작하지 않아 사업이 실패할 수 있음
• 첫 버전은
  최소 유용 에이전트(MUA) 로 범위를 좁혀야 함

네 가지 첫 버전

초안·승인 에이전트

• 맥락을 읽고 답변, 견적, 요약 또는 다음 단계를 작성함
• 사람이 결과를 승인함
• 위험, 창의성, 승인 절차가 포함된 업무에 적합함

분류 에이전트

• 들어오는 업무를 분류해 적절한 위치로 전달함
• 유지보수 요청, 청구 문제, 환불 요청 등에 적용할 수 있음

조율 에이전트

• 시스템과 사람 사이에서 업무 진행을 관리함
• 가용 시간을 확인하고 알림을 보내며 누락된 정보를 요청함

제한적 실행 에이전트

• 명확한 규칙 아래 특정 작업을 직접 수행함

• 예약, 후속 연락, 50달러 미만 환불 등이 사례임

• 최소 유용 에이전트는 초안 작성, 분류, 조율, 제한적 실행 순서로 자율성의 범위를 넓힐 수 있음

워크플로에서 자율 에이전트로

• Anthropic의 에이전트 지침에 따르면 많은 에이전트 문제는 먼저
  예측 가능한 워크플로로 시작해야 함

• 워크플로는 정해진 경로를 따르지만, 에이전트는 상황에 따라 더 동적으로 결정함

• 창업자는 예측 가능한 경로에서 시작하고 판단이 가치를 만드는 부분에만 자율성을 추가해야 함

• 초기 제품은 하나의 워크플로와 하나의 약속이면 충분함

• 지붕 업체의 부재중 전화에 답하고 적합한 작업을 예약함

• 부동산 관리자의 유지보수 요청을 분류하고 적절한 공급업체 일정을 잡음

• 레스토랑의 예약 전화를 처리하고 사람이 개입해야 할 때 직원에게 알림

• 고객 역시 처음 에이전트를 구매하는 만큼 Microsoft나 Salesforce가 아닌 신규 업체에 모든 업무를 한꺼번에 맡기려 하지 않을 수 있음

• 따라서
  작동하는 단일 워크플로로 신뢰를 쌓아야 함

신뢰를 만드는 제품 래퍼와 평가 체계

• 에이전트가 업무를 수행한다면
  제품 래퍼는 고객에게 신뢰와 통제권을 제공함

• 단순 자동화와 에이전트 우선 SaaS를 구분하는 기능은 다음과 같음

• 작업 로그

• 승인 절차

• 제어 설정

• 사람에게 넘기는 규칙

• 실제 가동 전 테스트

• 에이전트가 특정 행동을 선택한 이유를 확인하는 기능

• 에이전트는 전화 시스템, 받은편지함, Slack 채널, CRM 안에서 동작할 수 있으므로 대시보드는 단순해도 되지만 고객에게는 통제실이 필요함

• 레스토랑 전화 에이전트: 통화 요약, 예약 결과, 실패한 사람 인계

• 부동산 유지보수 에이전트: 생성된 티켓, 공급업체 전달, 세입자 업데이트, 소유자 승인

실제 사례 50개로 평가하기

• 자율성을 약속하기 전에
  평가 세트를 구성해야 함

• 전화, 잠재 고객, 유지보수 요청 등 실제 업무 사례 50개를 수집함

• 각 사례에 올바른 답을 표시한 뒤 다음 항목을 검사함

• 문제를 정확히 분류했는가

• 필요한 누락 정보를 물었는가

• 올바른 정책을 적용했는가

• 프롬프트, 모델, 도구, 워크플로를 바꿀 때마다 같은 평가 세트를 다시 실행해 개선과 퇴보를 확인함

• 평가는 판매 과정에서도 신뢰 자료로 활용할 수 있음

• 과거 유지보수 요청 50개 중
  42개를 올바르게 전달하고 6개를 사람 검토 대상으로 분류했으며 2개에서 실수했다는 식으로 결과를 공개함

• 실수한 사례와 수정 방법까지 보여주면 고객이 에이전트의 한계와 개선 과정을 확인할 수 있음

노동처럼 파일럿을 판매하고 SaaS로 제품화하기

• 가장 빠른 출발점은 AI와 사람이 함께 업무를 수행하는
  파일럿을 판매한 뒤 반복되는 부분을 제품으로 만드는 것임

• 같은 틈새시장과 워크플로, 문제를 가진 고객 3곳에서 시작하고 결과를 판매함

• 부재중 전화에 응답하고 잠재 고객을 검증함

• 유지보수 요청을 분류함

• 초기에는 설치비와 이해하기 쉬운 월 구독료를 받고, 가치를 파악한 뒤 사용량 또는 성과 기반 가격을 추가함

• 고객은 또 다른 사용자 좌석보다 결과에 비용을 지급하길 원할 수 있지만, 처음부터 성과 가격으로 전환하지 말고 충분히 학습한 뒤 적용해야 함

가격 예시

• 설치비
  1,500달러와 워크플로 하나당 월 1,000달러

• 설치비 2,000달러와 검증된 예약 건당 30달러

• 처리 티켓 500개까지 월 3,000달러

• 정확한 가격을 찾는 것보다 다음 정보를 배우는 일이 더 중요함

• 고객이 무엇을 가치 있게 보는가

• 에이전트가 어디에서 실패하는가

• 어떤 작업에 승인이 필요한가

• 제품을 제거했을 때 고객이 무엇을 가장 아쉬워하는가

반복 패턴의 제품화

• 모든 지붕 업체가 긴급 전화 스크립트, 서비스 지역 확인, 금융 질문, 견적 후속 연락을 필요로 한다면 이를 하나의 제품으로 만들 수 있음
• 모든 메디컬 스파가 잠재 고객 점수화, 상담 예약, 노쇼 복구, 시술 후 후속 연락을 필요로 한다면 같은 방식으로 제품화할 수 있음
• 먼저 업무를 직접 수행하면서 공통 패턴을 찾아야
  재사용 가능한 소프트웨어를 만들 수 있음

워크플로 비교 콘텐츠로 고객 확보하기

• 고객 확보 콘텐츠는 기존 방식과 에이전트 방식을 나란히 보여주는
  워크플로 해부가 효과적임

기존 방식

• 전화에 아무도 답하지 않아 고객이 경쟁사로 이동함

• 고객 서비스 담당자가 질문하고 일정과 서비스 지역을 확인한 뒤 예약함

• 메모와 알림을 남기지만 후속 연락을 잊음

에이전트 방식

• 전화를 받고 적절한 질문을 함
• 서비스 지역과 긴급도를 확인함
• 예약을 생성하고 CRM을 업데이트함
• 확인 메시지를 전송함
• 예외 사례를 사람에게 전달함
• 관리자는 기존 과정에서 발생하는 손실을 직접 체감하므로 비타민보다
  진통제에 해당하는 제품을 판매해야 함
• 하나의 워크플로를 선택해 인터넷에서 해당 업무와 제품이 연결되도록 만들어야 함
• 체크리스트와 벤치마크를 제작함
• 워크플로 해부 자료와 약 50개의 사례 콘텐츠를 게시함
• 기존 방식을 풍자하거나 밈으로 만듦
• 반응이 좋은 콘텐츠를 골라 유료 광고를 집행함
• 처음에는 하나의 플랫폼에 집중하고, 구축 기간 내내 잠재 고객층을 함께 만들어야 함

30일 에이전트 사업 실행 계획

첫째 주: 틈새시장과 작동 가능한 버전 검증

1일 차: 누락된 업무가 금전 손실로 이어지는 틈새시장을 선택함

• 홈서비스, 부동산 관리, 보험 대행사가 사례임

2일 차: 운영 담당자 10명을 인터뷰하고 화면 공유로 워크플로를 관찰함

• 인터뷰 비용을 지급할 수도 있음
• 통화 내용을 연구 자료로 보관함

3일 차: 빈도, 고통, 소프트웨어 접근성, 명확한 성공 지표를 갖춘 워크플로 하나를 선택함
4일 차: 트리거, 맥락, 도구, 규칙, 인계, 평가를 포함한 에이전트 명세를 작성함
5일 차: Claude나 chatbt를 이용해 맥락을 복사·붙여넣고 결과 초안을 만든 뒤 사람이 승인하도록 함

• 소프트웨어를 만들기 전에 AI가 실제 업무에 도움이 되는지 검증함

6일 차: 초안·승인 또는 분류 기능을 중심으로 가장 작은 유용한 버전을 구축함
7일 차: 실제 사례 50개로 평가 세트를 만듦

둘째 주: 같은 틈새시장에서 파일럿 판매

• 동일한 틈새시장과 워크플로를 대상으로
  파일럿 2건을 판매함

• 범위를 좁혀 같은 문제와 결과를 반복적으로 검증함

셋째 주: SaaS 통제 기능 추가

• 로그, 승인, 설정, 분석, 사람 인계를 포함한 제품 래퍼를 추가함

• AI를 이용해 해당 소프트웨어를 구축하며, Clawude Design과 Fable이 도구 사례로 포함됨

넷째 주: 증거와 배포 채널 확보

• 워크플로 해부 콘텐츠를 게시함
• 파일럿 결과를 제품의
  검증 자료로 전환함
• 반응이 좋은 콘텐츠 형식을 찾고 해당 전략에 집중함
• 유료 고객 확보에 비용을 투입할 수 있는 채널을 파악함
• 두 번째와 세 번째 달에는 고객 생애가치(LTV), 작동하는 채널, 추가 투자할 영역을 확인함

반복되는 고통스러운 업무를 없애는 사업

• 소프트웨어의 역할은 “업무를 도와주는 도구”에서 “
  함께 업무를 수행하는 시스템”으로 이동함

• 기회는 잘 이해하는 틈새시장에서 하루 종일 반복되는 가장 작고 고통스러운 워크플로를 찾아 없애는 데 있음

• 전화 응답

• 작업 예약

• 티켓 분류

• 시스템 업데이트

• 특이 사례의 사람 에스컬레이션

• 실행 순서는 업무 찾기, 담당자 관찰, 명세 작성, 수동 운영, 최소 유용 에이전트 구축, 파일럿 판매, 반복 부분 제품화임

• 사람이 이미 비용을 지급하는 업무를 안정적으로 수행하고 통제·평가·인계 수단까지 제공해야 고객이 실제로 구매하는
  에이전트 SaaS가 됨

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