AI에게 '수익성 있는 틈새시장'을 물어봤더니 하룻밤 사이에 플레이 가능한 데모 비디오를 만들어줬다

AI를 활용한 브레인스토밍과 프로토타이핑

저는 주로 본업 외에 제 기술을 수익화할 새로운 방법을 자주 구상합니다. 하지만 시장 조사부터 시작해서 계획을 세우고, 프로토타입을 만드는 과정은 항상 엄청난 노력이 필요하게 느껴집니다.

그래서 최근에는 AI를 일종의 '사운딩 보드(sounding board)'로 사용하기로 결정했습니다. 솔직히 큰 기대를 하지 않았습니다. 어느 날 밤 늦게, 수면 부족으로 인한 영감에 사로잡혀 매우 모호한 질문을 던지면서 시작되었습니다. "수익성이 높은 블루 오션 아이디어는 무엇일까요?"

AI 기반 브레인스토밍 및 프로토타이핑

AI의 초기 답변은 예상대로 일반적이었습니다. "블로그 운영," "제휴 마케팅," "기술 판매" 등이었습니다. 이 방향으로는 아무것도 될 것 같지 않아, 저는 제 상황에 대한 좀 더 많은 맥락을 제공했습니다.

• 저는 엔지니어이므로 시스템을 구축할 수 있습니다.
• 기본적인 비디오 편집 도구는 다룰 수 있습니다.
• 하지만 얼굴을 노출하거나 목소리를 사용하고 싶지는 않습니다.
• 지속적인 콘텐츠 제작은 피하고 싶습니다.

이러한 조건을 추가하자 AI의 제안들이 더 구체적이 되었습니다. "일회성 디지털 콘텐츠" 방향이 나오기 시작했습니다. 몇 번의 대화를 나눈 후, AI는 마침내 핵심 아이디어로 "진행자가 단순히 비디오를 재생하는 협력 미스터리 게임"을 제안했습니다.

개념은 이렇습니다. 참가자들이 결혼식 피로연이나 회사 모임 같은 행사에서 미스터리를 해결하기 위해 팀을 이루는 것입니다. 판매 포인트는 진행자에게 사용이 매우 쉽다는 점, 즉 전용 비디오를 단순히 투사하기만 하면 된다는 것입니다. 음, 이건 일회성 구매이고 재고가 필요 없습니다. 나쁘지 않네요.

"흥미롭네요." 제가 답했습니다. 그러자 AI가 "이 계획으로 진행할까요?"라고 물었습니다. 늦은 시간이라 거의 자동적으로 대답했습니다. "진행합시다. 저는 자러 갈 테니, 당신이 할 수 있는 것을 해주세요." 그리고 노트북을 덮었습니다.

결과: 플레이 가능한 MVP

다음 날 아침, 저는 AI의 알림을 확인하고 진심으로 놀랐습니다. 하룻밤 사이에 완전하고 실제로 작동하는 최소 기능 제품(Minimum Viable Product, MVP)을 만들어 놓았기 때문입니다.

생성된 파일에는 다음 내용이 포함되어 있었습니다.

• 3분짜리 데모 비디오: "사라진 사회자 연설"
• 답안지 (PDF)
• 플레이 테스트 가이드와 위의 파일을 담은 ZIP 파일

영상을 재생해보니, 일본어로 사건 경위를 명확하게 설명했고, 퍼즐을 푸는 부분에서는 상담 타이머가 표시되었으며, 심지어 마지막에는 정답 공개 섹션까지 포함되어 있었다. 단순한 배경 음악과 자막이 있어 이벤트용으로 거의 바로 사용 가능한 수준이었다.

더 놀라웠던 점은 여기서 멈추지 않았다는 것이다.

• 판매 페이지 초안 (Draft for a sales page)
• 고객 유치를 위한 SNS 게시물 초안 (Draft for SNS posts to attract customers)
• 고객 문의 응대 양식 (Template for handling customer inquiries)

이런 것들까지 제공되었다. 아이디어 구상부터 프로토타입 개발, 심지어 간략한 판매 전략에 이르기까지 – AI는 하룻밤 사이에 이 모든 과정을 스퍼트(sprinted)했다. 잠자리에 들기 전 막연하게 “할 수 있는 것을 해봐”라고 말했을 뿐인데 이렇게 구체적인 결과물을 기대하지 못했다.

남은 과제: 인간의 역할 (The Remaining Work: Where Humans Come In)

물론 AI가 만들어낸 것이 완벽한 것은 아니다. 이 영상은 단지 데모일 뿐이며, 제품으로 판매되려면 품질 개선이 필요하다. 내가 다듬고 싶은 영역들이 많다: 배경 음악(BGM) 선정, 자막 디자인, 내레이션 뉘앙스 등.

또한, 이것은 첫 번째 시나리오에 불과하다. 이를 제품으로 개발하려면 여러 개의 시나리오를 만들어야 한다. AI가 시나리오 생성에 도움을 줄 수는 있지만, 재미 요소(fun factor)와 논리적 일관성을 검토하는 것은 궁극적으로 인간에게 달려있다.

판매 페이지 구축, 결제 시스템 통합, 그리고 실제 마케팅까지. AI가 생성한 초안이 있더라도, 이를 실행하는 것은 나에게 달렸다. AI가 지루하고 반복적인 작업의 80%를 처리하더라도, 최종적인 20%의 다듬기와 세상에 내놓는 과정은 여전히 인간의 손길을 필요로 한다.

독자들을 위한 교훈 (A Takeaway for Readers)

이 경험을 통해 내가 배운 것은 AI와의 브레인스토밍은 단순히 “대략적인 아이디어를 던지는 것”에서 시작할 수 있다는 것이다. 거기서부터 대화를 통해 자신의 기술과 제약 조건을 전달하면, 그 답변의 정확도를 크게 향상시킬 수 있다.

만약 새로운 아이디어를 찾고 있다면, AI에게 다음과 같이 질문해 보는 것을 시도해라:

“당신의 아이디어에 대한 가장 단순한 프로토타입(MVP)을 만들어 줄 수 있나요?”

단순히 아이디어 문서나 텍스트를 받는 대신, 저처럼 비디오나 도구 같은 '동적인 무언가'를 만들도록 시도해 보세요. 이렇게 하면 머릿속으로만 생각했던 아이디어가 구체적인 형태로 변환되어 다음 단계를 훨씬 명확하게 할 수 있습니다.

저는 소규모 Python 시스템(거래 봇, RAG API, 예약 자동화 등)을 구축하고 실행하며, 과정에서 발생하는 모든 오류를 기록합니다.

만약 공급자 독립적인 RAG Q&A API가 유용하다면, 제가 만든 것은 GitHub의 MIT 라이선스로 공개되어 있습니다: rag-faq-api. 이 API는 API 키 없이도(오프라인 스텁 LLM + 해싱 임베더) 작동하며 전체 테스트 스위트를 통과하고, 환경 변수 하나로 Claude / Gemini / OpenAI를 전환할 수 있으며, 청크링 스윕을 통해 검색 품질 측정 도구(Hit@k / MRR / Recall@k)까지 제공합니다.