ChatGPT Pro(월 $200) vs Perplexity AI(무료): 0에서 5백만 달러 스타트업 구축하기

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Greg Isenberg 구독자 206,000명

요약

이 영상은 ChatGPT Pro와 Perplexity AI의 심층 분석 기능을 활용해 실제로 스타트업 아이디어를 도출하고 실행 가능한 전략을 모색하는 과정을 보여줍니다. 영상에서는 법률 계약 자동화와 AI 영업 아웃리치 에이전트 같은 구체적인 사업 아이디어를 예시로 들며, 각 플랫폼의 응답 속도와 분석 깊이를 비교합니다. 또한 MVP 개발, 수익 모델, 경쟁 분석 등 스타트업 구축에 필요한 다양한 실무 팁과 전략적 질문을 던지며 시청자가 자신만의 아이디어를 발전시키도록 독려합니다. 최종적으로 두 플랫폼의 강점과 사용법을 설명하며, 창의적 사고와 실험의 중요성을 강조합니다.

주요 키워드

ChatGPT Pro Perplexity AI 스타트업 심층 연구 MVP 법률 계약 AI 에이전트 ARR 경쟁 분석 데이터 네트워크 효과

하이라이트

  • 🚀 실험적 접근: ChatGPT Pro와 Perplexity AI의 심층 연구 도구를 직접 사용하여 스타트업 아이디어를 도출하는 과정을 실험합니다.
  • ⚡️ 스타트업 프롬프트: 동일한 프롬프트를 두 플랫폼에 제공하여 AI가 제시하는 사업 아이디어와 실행 전략을 비교합니다.
  • 🌟 법률 계약 AI 솔루션: 수많은 소스를 활용해 법률 계약 자동화, 버전 관리, 그리고 블록체인 감사 기능이 포함된 아이디어를 구체적으로 제시합니다.
  • 📌 AI 영업 아웃리치: AI 기반 영업 도구를 통해 개인화된 이메일 및 링크드인 메시지 전송으로 신규 고객 파이프라인 창출 전략을 설명합니다.
  • 🚀 MVP와 수익 모델: 최소한의 개발 비용과 빠른 실행을 위한 MVP 구축, 사용량 기반 가격 책정, 그리고 ARR(연간 반복 수익) 성장 전략이 논의됩니다.
  • ⚡️ 경쟁 분석 및 데이터 네트워크 효과: 플랫폼이 축적한 고유 데이터를 통해 경쟁 우위를 확보하는 방법과 자동 학습 과정을 소개합니다.
  • 🌟 사용자 경험 강조: 두 플랫폼의 응답 속도와 프롬프트 반복 필요성을 비교하며 실제 사용자가 플랫폼 선택 시 고려할 점을 제시합니다.

용어 설명

심층 연구(Deep Research)

단순 답변을 넘어 여러 소스에서 정보를 분석하여 보다 정교한 결과물을 생성하는 기능을 의미합니다.

MVP (최소 기능 제품)

초기 시장 진입을 위한 최소한의 기능을 갖춘 제품으로, 빠른 피드백과 검증을 위해 개발됩니다.

ARR (연간 반복 수익)

스타트업이나 구독 기반 비즈니스의 연간 예상 수익을 측정하는 주요 지표입니다.

AI 에이전트

특정 업무를 자동화하고 실행 가능한 조언을 제공하는 인공지능 시스템을 의미합니다.

데이터 네트워크 효과

플랫폼이 사용자와의 상호작용을 통해 축적한 데이터를 바탕으로 더욱 정교한 서비스를 제공하는 현상을 말합니다.

제로 투 원 (Zero to One)

새로운 시장이나 제품을 창출하며 처음부터 혁신적인 사업 모델을 구축하는 단계적 과정을 의미합니다.

[00:00:00] 실험 소개 및 목표 설정

영상은 두 AI 플랫폼의 심층 연구 기능을 비교하며, 스타트업 아이디어 도출과 실행 전략을 제시하는 목적을 설명합니다. 간단한 인사와 테스트 의도로 시작됩니다.

[00:00] AI 리서치 도구 비교 실험 소개: ChatGPT Pro($200/월)와 Perplexity($20/월)의 딥 리서치 기능을 비교하여 스타트업 아이디어 개발에 활용하고자 함
[00:00:38] 스타트업 프롬프트 작성

동일 프롬프트를 통해 두 플랫폼에 스타트업 아이디어와 실행 계획을 요청합니다. AI가 제안하는 전략을 비교 분석하기 위한 기본 설정 과정이 담겨 있습니다.

[01:13] 스타트업 개발을 위한 프롬프트 작성: AI 에이전트 기반의 방어 가능한 비즈니스 모델을 찾고, 3년간 연간 100만→300만→500만 달러 성장을 목표로 하는 전략 요청
[02:20] 초기 요구사항 구체화: 특정 산업이나 대상 없이 성공 가능성이 높은 아이디어를 찾고, 초기 개발 비용 5.5만 달러 이하의 접근 방식 선호
[03:43] MVP 개발에 대해 기술적 배경이 부족한 화자가 사업 방향에 대해 고민하며, 현금흐름 중심으로 시작하되 VC 투자도 고려하고 있음을 설명합니다.
[04:09] 연매출 1억 달러 이상을 목표로 하며, 시장 진입 전략으로 바이럴 셀프 서브 성장 방식을 선호한다고 밝힙니다.
[04:37] ChatGPT와 Perplexity AI를 비교 분석하기 위해 동일한 프롬프트로 테스트를 시작합니다.
[05:08] Startup Empire 멤버십 프로그램을 소개하며, 스타트업 창업자들을 위한 교육과 네트워킹 플랫폼임을 설명합니다.
[06:22] Deep Research 기능을 소개하며, 더 많은 소스를 검토하는 새로운 도구의 특징을 설명합니다.
[07:21] AI 전략의 방어 가능성에 대한 통찰을 얻었으며, Perplexity의 철저한 검토 방식과 빠른 처리 속도에 주목했습니다.
[08:02] AI와 지능이 수동 작업의 시간을 크게 줄여줄 수 있으며, Perplexity는 ChatGPT와 달리 자격 검증 질문 없이 바로 작업을 시작합니다.
[09:00] Perplexity가 ChatGPT보다 빠른 처리 속도를 보여주며, 유튜브 콘텐츠를 포함한 34개의 다양한 소스를 분석했습니다.
[00:09:51] 법률 계약 AI 솔루션

Perplexity가 법률 계약 자동화와 관련된 솔루션을 제시하며, 자동 redline, 버전 관리 및 블록체인 감사 기능을 포함한 아이디어를 구체화합니다. 법률 부서의 업무 효율화와 비용 절감 방안을 설명합니다.

[09:51] 법률 계약 수명 주기 AI 에이전트 솔루션을 제안하며, 기업 법무팀의 시간 낭비와 버전 관리 오류로 인한 손실 문제를 해결하고자 합니다.
[10:25] 제안된 AI 솔루션은 API 통합, 위험 수준 학습, 자동 문서 수정, 버전 관리 등 포괄적인 기능을 제공합니다.
[10:49] MVP 개발 단계에서 블록체인 스타일의 감사 추적 기능의 필요성에 대해 논의하며, 이는 좋은 기능이지만 초기 단계에서는 필수적이지 않다고 판단합니다.
[11:20] Perplexity 사용 시 더 구체적인 제약조건을 포함해야 하며, 시스템의 방어 가능성은 협상 결과의 지속적인 학습과 법무 부서 워크플로우 통합에서 비롯됩니다.
[12:17] 성장 플레이북 1단계에서는 90일간의 틈새시장 검증을 통해 크롬 확장 프로그램을 개발하고, 미국 법률회사 200개에 무료 교정 감사 서비스를 제공하는 전략을 제시합니다.
[13:08] 수익화 모델로는 월 2,500달러의 구독제를 도입하며, 특정 문서 유형에 한정된 서비스를 제공합니다.
[13:25] 2단계와 3단계에서는 법무 운영 플랫폼 통합, 조항 라이브러리 구축, SOC 2 컴플라이언스 추가 등 점진적인 기능 확장을 계획합니다.
[14:03] ServiceNow와 Salesforce CPQ 통합을 통한 확장 계획과 월 8,000달러 엔터프라이즈 티어로의 업셀 전략이 제시됩니다.
[14:14] 3년간의 성장 로드맵이 제시되며, 1년 차 120만 달러, 2년 차 310만 달러, 3년 차 540만 달러의 매출 목표가 설정됩니다.
[14:36] 이 사업 아이디어는 Y Combinator 수준의 투자 유치가 가능한 우수한 아이디어로 평가되며, 성장 잠재력이 높은 것으로 분석됩니다.
[15:31] ChatGPT와 Perplexity의 분석 결과를 비교하면서, AI 영업 아웃리치 어시스턴트라는 새로운 아이디어가 제시됩니다.
[00:15:50] AI 영업 아웃리치 도우미

ChatGPT Pro가 제안한 AI 기반 영업 아웃리치 에이전트 아이디어가 소개됩니다. 개인화된 이메일 자동화와 CRM 통합을 통한 B2B 리드 창출 전략에 중점을 둡니다.

[16:30] B2B 기업을 대상으로 하는 AI 기반 영업 자동화 시스템의 특징과 데이터 네트워크 효과를 통한 차별화 전략이 설명됩니다.
[17:25] AI 시스템이 시간이 지남에 따라 개인화와 리드 스코어링을 발전시키며, CRM과 이메일 시스템 통합을 통해 경쟁력을 강화합니다.
[17:42] B2B 영업팀의 66%가 AI 도구 도입으로 고객 이해와 개인화된 접근이 향상되었다고 보고하며, 이는 높은 시장 수요를 보여줍니다.
[18:04] ChatGPT는 MVP 개발 전략으로 잠재 고객 후속 이메일 자동화에 집중하고, 웹 앱이나 크롬 확장 프로그램으로 시작할 것을 제안합니다.
[18:59] 저비용 구축을 위해 OpenAI GPT API 활용, 단순한 UI, 단일 채널 접근, 수동 검토 옵션 등을 제안합니다.
[19:48] 프리랜서 개발자가 몇 주 내에 $55,000 미만의 비용으로 MVP를 구축할 수 있으며, 빠른 출시와 베타 테스트를 통한 가치 검증을 강조합니다.
[20:38] 제품 확산 전략으로 무료 티어를 통한 낮은 진입 장벽과 월 50회 AI 생성 이메일을 제공하여 개인 영업사원이나 스타트업이 쉽게 시도해볼 수 있게 합니다.
[21:04] AI 어시스턴트의 성공 사례를 내부적으로 공유하도록 하여 입소문 마케팅을 활용하고, 더 많은 사용자가 늘어날수록 네트워크 효과로 AI 성능이 향상됩니다.
[21:27] 성공 사례 연구와 데모를 통한 콘텐츠 마케팅 전략을 제시하며, 실제 Jenny AI가 5백만 달러 매출 달성한 사례를 참고 예시로 들어 신뢰성을 높입니다.
[22:11] 첫 해 200개 기업이 연 5,000달러 유료 플랜으로 전환하면 백만 달러 매출 달성이 가능하며, 2년 차에는 랜드 앤 익스팬드 전략으로 3백만 달러까지 성장할 수 있습니다.
[23:18] 수익화 전략으로 사용자당 가격책정과 사용량 기반 티어를 제시하며, 베이직(월 49달러), 팀(월 199달러), 엔터프라이즈 등 세 가지 요금제 구조를 제안합니다.
[23:55] SaaS 서비스의 미래는 사용량 기반 요금제에 있으며, 구독 요금제도 포함된 것이 긍정적이라고 평가합니다.
[24:16] 딥 리서치 사용 시 추가 질문이 필요할 수 있으며, 일반 버전보다 효율적으로 결과를 얻을 수 있습니다.
[24:45] 수익 최적화 전략으로 프리미엄 업셀, 연간 계약, 성과 기반 옵션 등이 제시되었으나, MVP 단계에서는 아직 시기상조입니다.
[25:10] VC 투자 준비도와 1억 달러 연간 매출 달성 가능성에 대한 현실적인 평가가 이루어졌습니다.
[25:59] ChatGPT는 상세하고 깊이 있는 분석을, Perplexity는 간결하고 핵심적인 정보를 제공하는 특징이 있습니다.
[26:30] 두 도구의 가격 대비 가치는 사용자의 필요와 스타일에 따라 다르며, Perplexity는 무료 버전으로도 충분한 가치를 제공합니다.
[27:31] AI 툴의 놀라운 성능에 대한 감탄을 표현하며, 기존 아이디어를 더 독특하게 발전시키는 방안을 모색하기로 결정했습니다.
[00:27:46] 경쟁 분석 및 MVP 전략

두 플랫폼의 응답 질과 깊이를 비교하며 MVP 개발, 수익 모델 및 시장 진입 전략을 구체적으로 분석합니다. 사용자가 실제 제품 출시를 위한 구체적인 단계와 비용을 파악할 수 있도록 안내합니다.

[28:07] AI 스타트업 아이디어를 차별화하기 위한 다양한 전략을 제시받았습니다. 미개척 영역 발굴, 트렌드 결합, 독점 데이터 활용 등의 방안이 포함됩니다.
[28:50] ChatGPT와 Perplexity의 응답 속도 차이를 비교하며, Perplexity의 빠른 반응 속도가 작업 효율성에 도움이 된다고 평가했습니다.
[29:16] AI 법률 분야의 경쟁 상황을 고려하여, MVP 개발 계획과 50만 달러 예산 내에서의 실현 가능성을 검토하기로 했습니다.
[30:21] 제로투원 스타트업 구축 과정에서 딥 리서치 툴의 중요성을 강조하며, 이를 워크플로우에 통합하는 것이 성공 확률을 높이는 핵심이라고 설명했습니다.
[31:05] AI 법률 시장의 주요 경쟁사들을 파악하고, 효과적인 프롬프트 작성의 중요성과 기본적인 도메인 지식의 필요성을 강조했습니다.
[31:45] 퍼플렉시티의 딥 리서치가 법률 AI 스타트업 시장에 대한 임원 요약본을 제공했습니다. 37개 경쟁사 분석을 통해 미개척 틈새시장 3개를 발견했습니다.
[32:12] 차별화 요소로 Clause 계보학을 제시하며, 블록체인 기반 버전 관리와 22,000개의 주석 달린 NDA 데이터베이스를 핵심 자산으로 제안했습니다.
[32:35] 4,800달러 예산의 MVP 구현 계획을 제시하며, 크롬 확장 프로그램 프로토타입 개발과 익명화된 계약 검토 시스템 구축 방안을 상세히 설명했습니다.
[33:28] 시장 진입 전략과 수익화 모델을 제시하며, 무료 Clause 취약성 감사부터 조항당 15센트의 자동 수정 기능까지 구체적인 비즈니스 모델을 설명했습니다.
[34:31] ChatGPT는 롱테일 팟캐스트와 광고주를 연결하는 AI 플랫폼을 제안하며, 소규모 팟캐스트를 묶어 새로운 광고 시장을 창출하는 아이디어를 제시했습니다.
[35:06] 유튜브에서 시청하면 내용의 깊이를 더 잘 이해할 수 있다는 설명을 하고 있습니다.
[35:13] AI 기반 팟캐스트 플랫폼의 독점적 데이터 우위에 대해 설명하며, 콘텐츠 반응과 광고 효과에 대한 데이터 축적의 중요성을 강조합니다.
[35:49] MVP 개발 방법론을 설명하며, 5000달러로 시작할 수 있는 AI 기반 트랜스크립트와 요약 생성기 구현 방안을 제시합니다.
[36:54] ChatGPT와 Perplexity의 심층 연구 결과를 문서로 정리하여 무료로 공유할 예정임을 안내합니다.
[37:18] 두 플랫폼의 특징을 비교하며, Perplexity는 무료로 빠른 서비스를, ChatGPT Pro는 더 자세한 분석을 제공한다고 설명합니다.
[00:37:20] 최종 비교 및 결론

ChatGPT Pro와 Perplexity AI의 장단점이 정리되며, 사용자가 자신의 스타일과 필요에 맞춰 선택할 수 있는 기준을 제공합니다. 영상은 시청자에게 실험적 접근과 창의적 아이디어 도출을 권장하며 마무리됩니다.

[38:19] 현재 이러한 도구들이 제공하는 경쟁 우위를 강조하며, 실제 사용과 경험의 중요성을 설명합니다.
[00:00] 자, 오늘은 제가 한동안 하고 싶었던 것을
[00:02] 진행해보도록 하겠습니다.
[00:04] OpenAI ChatGPT와
[00:06] Perplexity의 딥 리서치 기능을
[00:10] 비교 테스트해보려고 합니다.
[00:13] 가장 간단히 설명드리자면,
[00:15] ChatGPT나 Perplexity에 프롬프트를 입력하면
[00:19] 빠른 답변을 받을 수 있지만,
[00:20] 딥 리서치는 마치 주니어 애널리스트,
[00:24] 맥킨지 애널리스트처럼
[00:26] 연봉이 수십만 달러인
[00:29] 전문가가 심층 리서치를
[00:31] 제공하는 것과 같습니다.
[00:34] 오늘은 이것을 활용해서
[00:35] 실제 비즈니스를 만들어보겠습니다.
[00:38] 우리는 프롬프트를 입력하고
[00:39] ChatGPT와 Perplexity에 동일한 프롬프트를 주겠습니다.
[00:44] ChatGPT는 월 200달러짜리 프로 플랜이고,
[00:48] Perplexity는 월 20달러입니다.
[00:50] 어느 것이 더 나은지 비교해보겠습니다.
[00:53] 우리는 스타트업 아이디어를
[00:54] 검토해볼 것인데, 어쩌면
[00:56] 여러분이 활용할 수 있는
[00:57] 훌륭한 스타트업 아이디어를 찾을 수도 있습니다.
[01:00] ChatGPT와 Perplexity를 통해
[01:03] 이 비즈니스를 어떻게 구축할지
[01:05] 전략을 알아보겠습니다.
[01:13] 자, 이제 프롬프트를 입력해보겠습니다.
[01:16] ChatGPT와 Perplexity에
[01:17] 동일한 프롬프트를 입력할 건데요.
[01:20] '스타트업을 만들고 싶은데,
[01:22] AI 에이전트를 만들어서
[01:25] 고부가가치 틈새시장에 집중하고 싶습니다.
[01:29] 일시적인 유행이 아닌
[01:32] 방어 가능한 비즈니스 모델을 원합니다.
[01:36] 제로투원 플레이북을 만들어서
[01:38] 고객을 확보하는 방법과
[01:40] 5가지 아이디어와 성장 전략을 주세요.
[01:43] 목표는 1년차에 100만 달러,
[01:45] 2년차에 300만 달러,
[01:49] 3년차에 500만 달러입니다.'
[01:52] 이제 우리는
[01:54] ChatGPT 프로와 Perplexity가
[01:58] 3년 안에 500만 달러 매출의 비즈니스를
[02:02] 구체적인 전략과 함께
[02:05] 제시할 수 있는지 보겠습니다.
[02:06] 실제로 적용 가능한지
[02:08] 진지하게 검토해보겠습니다.
[02:13] 이걸 하시려면 딥 리서치 버튼을
[02:17] 클릭하셔야 합니다.
[02:20] 여기서는 '흥미로운 벤처네요.
[02:22] 최적의 아이디어와 플레이북을 제공하기 위해
[02:25] 관심 있는 산업이
[02:27] 있는지 여쭤보겠습니다'라고 합니다.
[02:28] 저희는 '특정 산업은 없고,
[02:31] 성공 가능성이
[02:33] 가장 높은 스타트업 아이디어를
[02:36] 찾고 있다'고 답변했습니다.
[02:39] 그리고 '기업, 중소기업, 개인 중
[02:43] 어떤 대상을 선호하냐'는 질문에
[02:54] '효과만 있다면 상관없다.
[02:56] B2B든 B2C든 좋다'고 답했습니다.
[02:58] AI 기능 선호도에 대해서도
[03:02] '자동화나 데이터 분석 등
[03:04] 특별한 선호도는 없고
[03:06] 성공 가능성이 가장 높은 것을 찾는다'
[03:10] 라고 답변했습니다.
[03:23] 기술 리소스에 대해
[03:25] 기술팀이 있는지, 로우코드나
[03:27] 노코드 접근을 선호하는지 물어봐서
[03:30] '초기 비용 5만 5천 달러 이하의
[03:36] 접근방식을 선호한다'고
[03:38] 답변했습니다.
[03:43] MVP에 대해서는 내가 그다지
[03:47] 기술적이지 않은데, 음... 뭘 더 말할 수 있을까?
[03:49] 현금 흐름으로 이 사업을 운영하고 싶지만
[03:55] 잠재적으로 VC 투자도 받고 싶어요
[03:59] 만약 이 사업이 연매출 1억 달러를
[04:05] 넘어설 수 있다고 생각된다면요
[04:09] 시장 진입 전략으로
[04:12] 직접 판매, 파트너십,
[04:13] 또는 바이럴 셀프 서브 성장 중 어떤 것을 선호하시나요?
[04:18] 저는
[04:20] 바이럴
[04:21] [음악]
[04:23] 음...
[04:25] 바이럴 셀프 서브 성장을
[04:31] 선호하지만, 당신의
[04:35] 제안을 듣고 싶습니다
[04:37] 자, 이제 우리는 기다려볼 건데요
[04:43] 얼마나 시간이 걸리는지 보겠습니다
[04:46] 보통 8분 정도 걸리거든요
[04:48] 지금 리서치를 시작했네요
[04:52] 그동안 우리는
[04:55] Perplexity로 가서
[04:57] 같은 프롬프트를 입력해보고
[05:00] 어떻게 되는지 비교해볼 겁니다
[05:03] 모든 결과를
[05:05] 비교해볼 거예요. Perplexity를
[05:08] 열어볼게요. 잠깐 팟캐스트를 멈추고
[05:10] Startup Empire에 대해 설명해드리겠습니다
[05:13] Startup Empire는 제가 운영하는 프라이빗 멤버십인데요
[05:17] 저나 여러분처럼 스타트업을
[05:20] 만들고 싶어하는 사람들이 모여있습니다
[05:23] 그들은 성장을 가속화할 수 있는
[05:26] 콘텐츠를 찾고 있고
[05:27] 잠재적인 공동 창업자도 찾고 있으며
[05:29] 저 같은 사람들의 튜토리얼을 통해
[05:32] 이메일 마케팅 방법,
[05:35] 팔로워를 늘리는 방법,
[05:37] 트위터에서 바이럴하는 방법 등
[05:38] 다양한 것들을 배우고 있죠
[05:40] 이것이 바로 Startup Empire입니다
[05:43] 스타트업을 시작하고 싶지만
[05:46] 아이디어를 찾고 있는 사람들이나
[05:48] 이미 스타트업이 있지만
[05:50] 원하는 성과를 보지 못하는 분들을 위한 곳이에요
[05:53] 설명란에 있는
[05:55] Startup empire.co 링크를
[05:58] 확인해보세요. Deep Research는
[06:01] 완전히 새로운 제품인데요
[06:04] 이 드롭다운 메뉴에서
[06:07] 확인하실 수 있습니다
[06:10] 프롬프트를 추가해볼 건데
[06:12] 흥미로운 점은 ChatGPT처럼
[06:15] 후속 질문을 할지
[06:18] 보는 거예요. 아직은 모르겠네요
[06:22] 곧 알게 될 거에요. Deep Research의 멋진 점은
[06:26] ChatGPT와 Perplexity 모두
[06:29] 그리고
[06:30] Perplexity는 제 생각에
[06:33] 2-3개의 소스가 아니라
[06:34] 훨씬 더 많은
[06:36] 소스를 검토한다는 거예요
[06:38] 보세요, 지금 6개의 소스를
[06:40] 가져오고 있네요. 참고로 저는
[06:42] 이걸 처음 사용해보는 거예요
[06:44] ChatGPT는 조금 써봤지만
[06:47] 우리가 함께 배워가는 거죠
[06:49] 이 에피소드가 끝날 때쯤이면
[06:50] 이게 정말 가치 있는지 아닌지
[06:53] 알게 될 거예요. 아직은 모르겠네요
[06:57] 곧 알아보죠
[06:59] 이건 추론 모델 같은데요
[07:02] 생각하는 과정을 볼 수 있어요
[07:05] AI 특화된 0에서 1까지의
[07:07] 플레이북을 찾기 위해
[07:09] 웹 검색이 필요하다고 하네요
[07:11] 0에서 1까지의 스타트업 플레이북에 대한
[07:13] 통찰을 찾았다고 합니다
[07:16] 좋네요. 이전 검색에서
[07:19] 통찰을 발견했다고 하는군요
[07:21] AI 전략의 방어 가능성에 대한 통찰력을 얻었네요.
[07:23] 음, 정확히 어떻게 작동하는지 알 필요는 없지만
[07:28] 실제로 이게 어떻게 작동하는지는 몰라도
[07:30] 정말 좋은 것 같아요.
[07:32] 철저하게 검토하고 있다는 게 좋네요.
[07:35] 그 표현이 뭐였죠? 'crossing its t's,
[07:38] dotting its i's' 였나?
[07:40] 댓글란에서 누가 정확한 표현을 알려주시겠죠.
[07:42] 하지만 요점은
[07:44] Perplexity가 모든 것을 꼼꼼히 확인하고 있다는 거예요.
[07:46] 보시다시피 29개의 소스를 검토하고 있죠.
[07:48] 만약 우리가 이걸 수동으로 한다면
[07:51] 구글에서 검색한다고 해도
[07:53] 사실 저는 할 수 없을 거예요.
[07:55] 실제로 수동으로 한다면
[07:57] 이건 정말 많은 시간이 걸릴 거예요.
[08:01] 이건 정말 많은 시간이 필요한 작업이에요.
[08:02] 그래서 여기서 우리가 바라는 것은
[08:06] 이것이 기본적으로 AI와
[08:09] 지능이 우리를 도울 수 있다는 거죠.
[08:12] 한 가지 흥미로운 점은
[08:14] Perplexity는 자격 검증 질문을 하지 않는다는 거예요.
[08:18] ChatGPT에서 봤던 것과는 달리
[08:22] ChatGPT는 자격 검증 질문을 했었죠.
[08:26] 그래서 차이점을 보게 될 거예요.
[08:30] 어떤 차이가 있는지
[08:32] 그리고 무엇이
[08:35] 더 높은 품질의
[08:38] 결과를 보여주는지 살펴보죠.
[08:40] 좋아요, Perplexity로 돌아가보면
[08:43] 이제 충분한 정보를 모았다고 하네요.
[08:45] 쿼리에 대한 답변을 준비 중이에요.
[08:47] 지금 3번째 쿼리에 답변하고 있고
[08:51] 이제 34개의 소스까지 늘었네요.
[08:53] 실제 사람이 한다면 정확히 이렇게
[08:56] 답변할 거예요.
[08:58] 자, 먼저 주목할 점은
[09:00] Perplexity가 ChatGPT보다 빠르다는 거예요.
[09:03] ChatGPT는 아직 절반밖에 안 됐는데
[09:06] Perplexity는 이미 끝났어요. 정말 놀랍네요.
[09:09] 이제 아이디어들을 살펴볼까요?
[09:11] 재미있게도 실제로
[09:14] 소스 중 하나가 제 것이네요.
[09:17] 제 유튜브 영상 중 하나를 참고했어요.
[09:21] 제 유튜브 영상을 분석했다니
[09:23] '2025년에 만들 수 있는 백만 달러 규모의 AI 스타트업 아이디어 3가지'
[09:26] 링크도 있네요. 이건 정말
[09:31] 웃기면서도 놀라워요.
[09:34] 하지만 유튜브도 검색한다는 게 멋지네요.
[09:36] 보시다시피 영상의 자막을
[09:39] 다운로드해서 분석했어요.
[09:41] 이제 이 아이디어들을 살펴보면서
[09:43] 여러분이 판단해보세요.
[09:46] 이게 좋은 아이디어인지 나쁜 아이디어인지
[09:48] 한번 보죠. 첫 번째는
[09:51] 법률 계약 관련 내용인데, 이건 Perplexity의
[09:55] 심층 연구 답변이에요.
[09:57] 법률 계약 수명 주기 AI 에이전트에 관한 문제인데요.
[10:00] 기업 법무팀이 시간의 23%를
[10:03] 표준 계약서를 수동으로 검토하는 데 낭비하고 있어요.
[10:06] 버전 관리 오류로 인해
[10:08] 기업들이 연간 24억 달러의
[10:10] 손실을 보고 있죠.
[10:13] 현재의 CLM 솔루션들은 광범위한
[10:16] 맞춤화가 필요하고
[10:19] 회사별 협상 패턴에 적응하지 못해요.
[10:22] 따라서 AI 에이전트의 방어 가능한 해결책은
[10:25] 다음과 같습니다.
[10:27] 첫째, API를 통해
[10:30] 이메일, SharePoint, DocuSign과 직접 통합
[10:32] 둘째, 과거 계약 분석을 통해
[10:34] 조직의 위험 허용 수준을 학습
[10:37] 셋째, 회사별 대체 조항을 사용해
[10:40] 제3자 문서를 자동으로 수정
[10:43] 넷째, 버전 이력을
[10:46] 블록체인 스타일의 감사 추적으로 유지
[10:49] 블록체인 스타일의 감사 추적 기능이 있는데요
[10:53] 이것도 좋은 기능이라고 생각하지만
[10:55] MVP(최소 기능 제품)를 위해서
[10:58] 블록체인 해시 기반 감사 추적이 꼭 필요할까요?
[11:00] 사실 그렇진 않죠. 하지만
[11:03] Perplexity에 추가로 물어볼 수 있겠네요
[11:06] 이 제품의 MVP는 무엇이 되어야 할지
[11:11] ChatGPT에서는
[11:14] 5,000달러 이하라고 했었는데
[11:16] 이건 흥미로운 점이네요
[11:20] Perplexity를 사용할 때는
[11:21] 더 많은 제약 조건을 포함시키는 게 좋을 것 같아요
[11:24] 왜냐하면 아마도
[11:25] 그런 후속 질문은 받지 못할 테니까요
[11:27] 왜 방어 가능한가에 대해서는
[11:29] 협상 결과에 대한 지속적인 노출을 통해
[11:32] 기관의 기억력을 발전시키고
[11:33] 법무 부서의 워크플로우에 깊이 내재화됩니다
[11:36] 사용자당 주 평균 14.3회 로그인하는데
[11:39] 이런 데이터는 정말 좋은 인사이트예요
[11:42] 이건 정말 훌륭한 통찰이에요
[11:44] 비즈니스를 만들 때
[11:45] 알고 싶은 정보죠
[11:47] 이건 정말 도움이 되는
[11:49] 6개월에서 n개월의 인간 경험에 해당하는
[11:51] 재교육이 필요하다는 점도 중요하고요
[11:54] 참고로 이런 숫자들은
[11:55] 클릭해서 출처를 확인하고 더 깊이 파고들 수 있어요
[11:58] 여기 Perplexity가 제시한
[12:01] 성장 플레이북이 있는데
[12:04] 이게 실제로 좋은지 한번 보죠
[12:05] 이 에이전트는 정말 가치가 있어 보이네요
[12:08] 왜 방어 가능한지 완전히 동의합니다
[12:12] Perplexity에서 보여주는
[12:13] 내용이 마음에 드네요
[12:16] 보이는 게 맘에 들어요
[12:17] 성장 플레이북 1단계는
[12:20] 90일 동안의 틈새시장 검증 제품으로
[12:23] 법률 계약 검토 세션을 기록하는
[12:26] 크롬 확장 프로그램을 만들어
[12:28] 허가를 받고 초기 모델을 학습시킵니다
[12:31] 시장 진출을 위해 미국 법률회사 200개에
[12:35] 무료 교정 감사를 제공하고
[12:38] 매출 5천만에서 5억 달러 규모의
[12:41] 중견기업을 타겟팅 합니다
[12:43] 이 무료 교정 감사 아이디어가 흥미롭네요
[12:47] 크롬 확장 프로그램으로는
[12:49] 전혀 생각지 못했던 건데
[12:51] 저는 변호사가 아니고
[12:53] 인터넷상에서
[12:55] 변호사인 척하지도 않지만
[12:57] 하지만 많은 사람들이 사용하는
[13:01] 제품을
[13:02] 만드는 사람으로서
[13:04] 이것만 봐도
[13:07] 많은 의미가 있어 보여요
[13:08] 수익화 모델은 월 2,500달러 구독제이고
[13:12] 특정 문서 유형에 한정되어 있네요
[13:14] 이것도 정말 흥미롭네요
[13:18] 특정 문서 유형에
[13:20] 구독을 한정하는 건 생각지도 못했는데
[13:23] 정말 멋진 아이디어예요
[13:25] 2단계는 워크플로우 통합으로 4-9개월차에
[13:28] 진행하고
[13:29] Lexion과 Entra 같은
[13:31] 법무 운영 플랫폼과 통합하고 조항 라이브러리 빌더를 출시하는데
[13:35] 고객들의 과거 선호 언어를 사용해
[13:38] 사용량 기반 가격 정책을 구현하고
[13:40] 검토당 25센트를 책정하네요
[13:43] 정말 흥미로운 비즈니스 모델이에요
[13:45] 단계별 접근 방식이 마음에 들어요
[13:47] 1단계에서 2단계로 가는 것이
[13:49] 완전히 이해가 되네요
[13:52] 3단계는 기업 확장인데
[13:55] 10-12개월차에 규제 산업을 위한
[13:59] SOC 2 타입 컴플라이언스를 추가하고
[14:01] 맞춤형 커넥터를 개발하는 거네요
[14:03] ServiceNow와 Salesforce CPQ로 확장하고,
[14:06] 맞춤형 플레이북과 재무 로드맵이 포함된 월 8,000달러의 엔터프라이즈 티어로 업셀
[14:09] 재무 로드맵으로 진행하겠습니다.
[14:12] 어떻게 세부적으로 나누어지는지 봅시다.
[14:14] 1년 차에는
[14:16] 40개 클라이언트에 MRR 25,000달러로 연간 매출 120만 달러
[14:20] 그리고 150개 클라이언트에 MRR 5,000달러
[14:24] 사용량 기반 수익 25만 달러를 추가해서 2년 차에는
[14:28] 310만 달러, 그리고 3년 차에는
[14:31] 300개 이상의 플랫폼 수수료와
[14:34] 임베디드 라이선스로 540만 달러 달성
[14:36] 이 아이디어를 보면서 생각해보니
[14:40] 이런 아이디어라면 Y Combinator 기업으로 선정되어
[14:43] 투자를 받을 수 있을 것 같습니다. 정말 좋은 아이디어죠.
[14:46] 성장 플레이북이 그렇게 길지는 않지만
[14:47] ChatGPT 딥 리서치가
[14:49] 더 긴 답변을 줄 것 같은 느낌이 듭니다.
[14:52] 하지만 전반적으로 보면
[14:55] 우리 채널에서 늘 얘기하듯이
[14:59] 이 아이디어를 스핏할지
[15:01] 아니면 씹할지 결정해야 하는데
[15:03] 저는 이 아이디어를 씹겠습니다.
[15:06] 매우 합리적인 아이디어이고
[15:08] 꽤 괜찮은 원페이지네요. 다만 단점이라면
[15:11] 더 깊이 있게 파고들 필요가 있죠.
[15:13] 즉, 더 많은 프롬프트가 필요할 것 같습니다.
[15:15] 하지만 전반적으로 보면 불평할 게 없죠.
[15:19] 몇 분 만에
[15:21] 이렇게 대단한 아이디어를 얻었으니까요.
[15:24] 그리고
[15:26] 이것은 시작에 불과하죠.
[15:28] 자, 이제 ChatGPT 딥 리서치로 돌아가서
[15:31] 결과가 나왔는지 확인해보겠습니다.
[15:34] 완료되었네요.
[15:37] Perplexity 딥 리서치와 비교해보겠습니다.
[15:42] Perplexity의 딥 리서치와
[15:44] ChatGPT를
[15:46] 비교해보면, 같은 아이디어면 재미있겠지만
[15:51] 다른 아이디어네요.
[15:55] AI 영업 아웃리치 어시스턴트라... 솔직히 좀 회의적이네요.
[15:59] 이런 류의 아이디어를 많이 봤거든요.
[16:01] 하지만 열린 마음으로 보도록 하죠.
[16:04] 일단 한번 살펴보겠습니다.
[16:07] 우선 빠르게 스크롤해보면
[16:08] 얼마나 긴지 보이네요.
[16:11] 이건 완전한
[16:14] 사업 계획서네요.
[16:16] 전체를 읽어보도록 하겠습니다.
[16:19] 좋은 아이디어일 수 있겠네요.
[16:21] 아직 모르지만, 함께 알아보도록 하죠.
[16:24] AI 기반 영업 아웃리치 어시스턴트로
[16:27] 가상 SDR 역할을 하며
[16:30] 잠재 고객 리서치와
[16:31] 개인화된 전화, 이메일, 링크드인 메시지를
[16:34] 자동화하는 시스템입니다.
[16:37] 타겟 시장은
[16:38] B2B 기업들로,
[16:40] 스타트업부터 중견기업까지
[16:42] 추가 SDR 채용 없이도 더 많은 파이프라인을
[16:45] 원하는 기업들입니다. AI 에이전트는 리드 데이터를 풍부하게 하고
[16:48] 맞춤형 아웃리치를 대규모로 만듭니다.
[16:51] 이 시스템의 차별성은
[16:53] 데이터 네트워크 효과에서 나오는데,
[16:55] 참고로 데이터 네트워크 효과는
[16:57] 정말 좋은 용어입니다.
[16:59] 딥 리서치가 정말 제대로 알고 있네요.
[17:02] 이건 정말 대단한 용어인데요.
[17:04] 모든 상호작용으로부터 학습하며
[17:06] 어떤 메시징이 응답을 이끌어내는지
[17:09] 각 산업별로 효과적인 방법에 대한
[17:11] 고유한 데이터셋을 구축합니다.
[17:13] 이것도 정말 중요한 포인트인데요.
[17:15] AI 스타트업을 만들 때
[17:17] 효과적인 방법에 대한 고유한 데이터셋 구축이
[17:19] 핵심 경쟁력이 될 것이기 때문입니다.
[17:22] 시간이 지날수록
[17:25] 시간이 지남에 따라 우수한
[17:26] 개인화와 리드 스코어링을 개발하여
[17:29] 각 고객의 맥락에 맞게 조정하는데, 이는
[17:31] 경쟁사가 쉽게 복제할 수 없습니다. CRM과
[17:34] 이메일 시스템과의 통합으로
[17:37] AI를 영업팀의 워크플로우에
[17:40] 깊이 임베딩하여 경쟁력을 강화합니다.
[17:42] B2B 영업팀들은 이러한 AI
[17:45] 발굴 도구를 점점 더 많이 도입하고 있으며, 66%의 영업 담당자들이
[17:49] AI가 고객을 더 잘 이해하고
[17:51] 개인화된 접근을 하는 데 도움이 된다고 합니다.
[17:54] 이는 이러한 에이전트에 대한
[17:56] 수요를 보여줍니다. 이 에이전트는 방대한
[17:58] 연락처
[18:00] 데이터베이스를 활용할 수 있습니다. 좋습니다. 그렇다면
[18:04] 이것을 어떻게 실제로 구축할까요?
[18:05] ChatGPT는 뭐라고 하는지 보죠. 좁지만
[18:08] 가치 있는 사용 사례에 집중하여 단순하게 유지하세요.
[18:11] 예를 들어, 자동화부터 시작하세요.
[18:12] 잠재 고객에 대한 후속 이메일로 시작하는 거죠.
[18:17] 저는 이 제안을 보고 정말 기쁩니다.
[18:20] 이전에 들어본 아이디어인데
[18:22] X에서는 거의 밈이 될 정도입니다.
[18:24] '당연히 AI 가상 영업 담당자를 만들고 있겠죠'
[18:27] 라는 식으로요.
[18:29] 하지만 이렇게 후속 이메일을
[18:33] 템플릿을 기반으로 하되
[18:36] AI로 개인화하는 이 접근 방식은
[18:38] 정말 독특합니다. 저는 이런 것을
[18:41] 본 적이 없는데, 정말
[18:43] 좋은 아이디어네요. MVP는 웹 앱이나
[18:46] 크롬 확장 프로그램으로,
[18:47] 영업 담당자가 잠재 고객 목록을 입력하거나
[18:50] CRM을 연결하면 AI가
[18:52] 개인화된 이메일을 생성하고 일정에 따라 보내는 방식입니다.
[18:54] 이를 저비용으로 구축하려면...
[18:57] 이제 우리가 원하는 이야기가 나오네요.
[18:59] 기존 AI API를 사용하고
[19:02] OpenAI GPT 같은 서비스를 활용하세요. 재미있네요.
[19:05] ChatGPT가 '우리 서비스를 사용하라'고
[19:08] 추천하다니
[19:09] ChatGPT API로 아웃리치 텍스트를 생성하세요.
[19:13] 주요 입력값인 잠재 고객 정보와 가치 제안을 기반으로
[19:15] 초기에는 비용이 많이 드는 모델 학습이 필요 없습니다.
[19:18] 초기 UI는 화려하지 않게, 로코 도구나 템플릿을 사용해
[19:22] 간단한 인터페이스를 만들어
[19:24] 사용자가 AI가 제안한 메시지를 검토하고 편집할 수 있게 하세요.
[19:27] 처음에는 복잡한 분석은 건너뛰세요.
[19:30] 단일 채널에 집중하세요. 이메일로만 시작하세요.
[19:32] LinkedIn이나 전화보다 구현 비용이 저렴합니다.
[19:35] 수동 대체 옵션을 두어, AI가 불확실할 때는
[19:38] 사람이 처리하도록 표시하여
[19:40] 품질을 보장하면서
[19:42] 데이터를 수집하고 프롬프트를 개선하세요.
[19:44] 이것은 중요한 부분이고,
[19:46] 이걸 포함시킨 것이 좋네요.
[19:48] 음... 이 MVP는 프리랜서 개발자가
[19:51] 몇 주 안에 만들 수 있습니다.
[19:53] 주요 비용은 $55,000 미만으로,
[19:56] 개발자 시간과 API 호출 비용입니다.
[19:59] 기성 AI를 사용하고
[20:01] 하나의 워크플로우에 집중함으로써 빠르게 출시하고
[20:04] 베타 사용자들을 확보하여
[20:07] 가치를
[20:09] 증명할 수 있습니다. 전반적으로 도움이 되긴 하지만,
[20:13] 더 자세히 살펴보고
[20:15] 더 깊이 있는 프롬프트로 정확한
[20:18] 플레이북을 이해할 필요가 있습니다.
[20:20] 플레이북을 요청했는데, 이게
[20:22] 플레이북일까요? 글쎄요...
[20:26] 플레이북의 개요 정도이지만
[20:28] 확실히
[20:29] 시작하는 방법에 대한
[20:31] 정말 좋은 아이디어들이 있습니다. 고객 확보와
[20:34] 성장... 음, 제품 주도의 바이럴 채택이죠.
[20:38] 영업팀 사이에서의 확산과 낮은 진입 장벽의
[20:40] 가입 방식을 살펴보겠습니다.
[20:43] 자체 서비스 무료 티어로
[20:45] 제한된 무료 플랜을 제공하여 월 50회의
[20:48] AI 생성 이메일을 제공합니다.
[20:54] 개인 영업 담당자나 작은 스타트업이
[20:56] 승인 없이 시도해볼 수 있게 하여
[20:59] 기업 내 진입점을 확보할 수 있습니다.
[21:01] 바이럴 루프의 결과로
[21:04] AI 어시스턴트가 미팅을 잡거나
[21:05] 응답을 받을 때마다 사용자에게
[21:07] 내부적으로 성공 사례를 공유하도록 합니다.
[21:09] '이 미팅은 AI가 설정했습니다' - 영업사원들은
[21:12] 직장에서 이런 꿀팁 공유를 좋아하죠.
[21:13] 이런 입소문이 널리 퍼질 수 있습니다.
[21:16] 정말 좋은 추천 인센티브네요.
[21:20] 더 많은 영업사원이 사용할수록
[21:22] AI는 공유된 데이터로
[21:24] 네트워크 효과를 만들어 더 좋은 성능을 보입니다.
[21:27] 콘텐츠 마케팅으로 사례 연구를 발행하고
[21:29] X 스타트업이 AI로 3배 성장한 방법과 짧은 데모를 보여줍니다.
[21:32] 이건 정말 좋은 방법이네요.
[21:34] 보세요, 여기 링크가 있는데
[21:36] 스타터 스토리에 대한 것입니다.
[21:38] 27세가 Jenny AI를 연간 매출 5백만 달러로 성장시킨 방법
[21:41] 흥미로운 점은
[21:43] 이게 매우 관련성 있는
[21:45] 스토리라는 거고, 여기에 포함된 게 정말 좋습니다.
[21:48] 이것이 고품질임을 알 수 있죠.
[21:49] 정말 마음에 듭니다.
[21:50] 확실히 깊이 있는
[21:53] 리서치에 대한 점수를 줄 만합니다.
[21:57] HubSpot과 같은 마켓플레이스 목록을 보면
[22:00] 이러한 채널에 존재하는 것이
[22:02] 유통경로를 제공합니다.
[22:07] 첫 해 목표는 수백 개의
[22:09] 유료 팀을 확보하는 것입니다.
[22:11] 만약 200개 기업이
[22:13] 연간 5,000달러의 유료 플랜으로 전환한다면
[22:16] 연간 백만 달러의 매출이 발생합니다.
[22:19] 2년 차에는 3백만 달러로 성장할 수 있는데
[22:21] 이는 랜드 앤 익스팬드 전략으로 가능합니다.
[22:23] 무료 사용자들이
[22:25] 유료로 전환하고 소규모 팀 유료 사용자들이
[22:28] 사용량을 늘리거나 상위 티어로 업그레이드하는
[22:32] ROI를 보면서 상향 조정되는 방식입니다.
[22:35] 상향식 채택 방식은 영업 비용을 최소화하며
[22:37] 제품이 가치를 입증하면서
[22:39] 스스로 판매됩니다. 다른 AI
[22:41] SaaS 제품인 Cursor처럼 영업팀 없이
[22:44] 개발자들의 입소문만으로 성장했죠.
[22:46] 개인들이 자신의 팀으로
[22:49] 끌어들이는 방식인데, 정말 인상적인 것은
[22:51] Jenny AI와 Cursor 같은
[22:53] 실제 사례들을 사용하고 있다는 점입니다.
[22:56] 이런 예시들을 보고 싶었는데
[22:58] 정말 좋네요.
[23:00] 이제 수익화와 가격 책정을 살펴보고
[23:02] VC 준비도를 확인한 다음
[23:04] 마무리하고 나서
[23:06] perplexity와
[23:08] ChatGPT를 비교해보겠습니다.
[23:11] 자, 수익화 부분으로 돌아가보죠.
[23:18] 사용자당 가격 책정 또는 사용량 기반 티어입니다.
[23:21] 예를 들어, 영업 담당자당 과금하여
[23:24] 무제한 아웃리치에 대해 월 50-100달러를 청구하거나
[23:29] 볼륨에 따라 과금할 수 있습니다.
[23:33] 일반적인 구조는 다음과 같습니다.
[23:36] 베이직 플랜은 월 49달러로 개인 영업사원용 제한된 이메일,
[23:39] 팀 플랜은 월 199달러로 5명의 영업사원,
[23:43] 더 많은 이메일과 CRM 기능 제공,
[23:45] 그리고 대규모 볼륨을 위한 엔터프라이즈 요금제입니다.
[23:49] 이해가 되네요. 저는 개인적으로
[23:52] 사용량 기반 티어에 더 관심이 있는데
[23:55] 사용량 기반 요금제를 해야 한다고 했어야 했는데
[23:57] 그게 SaaS의 미래니까요. 하지만
[23:59] 구독 요금제를 포함했다는 것만으로도 만족스럽네요
[24:01] 구독 요금제에 대해서는
[24:02] 만약 당신이 하고 있다면
[24:04] 딥 리서치를 사용할 계획이라면
[24:06] 제 생각에는 Perplexity나 ChatGPT 모두
[24:10] 반드시 필요할 것 같습니다
[24:13] 확실히 필요해요
[24:15] [음악]
[24:16] 의문점이 있다면 다시 물어봐야 하는 것 같은데
[24:20] 이는 완전히 합리적입니다
[24:22] 이걸로도 충분하고, 아마도
[24:24] 5번이나 7번 정도 더 프롬프트를 입력해야 할 수도 있지만
[24:28] 일반 ChatGPT나 Perplexity를 사용한다면
[24:30] 50번이나 100번의 프롬프트가 필요할 수 있죠
[24:33] 이만큼의 고화질과 명확성을 얻기 위해서는
[24:38] 이 정도는
[24:43] 음
[24:45] 그래서 수익을 최적화하는 방법에 대한
[24:49] 아이디어를 제공하죠. 프리미엄 업셀, 연간 계약
[24:51] 프리미엄 기능, 성과 기반 옵션 등
[24:54] 이 모든 것이 좋은 아이디어입니다
[24:56] 하지만 솔직히 아직은 거기까지 갈 단계는 아니에요
[25:00] 이런 것들을 생각해보는 것은 좋지만
[25:03] MVP를 0에서 1로 만드는 단계에서는
[25:05] 이것들이 꼭 필요하지는 않습니다
[25:06] 하지만 이것들을 포함시킨 것은
[25:09] 좋은 점이에요
[25:10] VC 준비도와 1억 달러 연간 매출까지
[25:13] 스케일링하는 부분도 포함했네요
[25:16] 두 번째 프롬프트에서 제가
[25:18] 1억 달러 매출까지 도달할 수 있어야 한다고
[25:20] 언급했던 것 같네요
[25:21] 이게 가능하다고 말한 것이 흥미롭네요
[25:23] 정말 멋진 일이죠
[25:27] 이것이 연간 1억 달러 규모의 아이디어라고
[25:29] 말한 것이 멋지네요
[25:31] 그래요, 가능하다는 거죠
[25:37] 또한 2억 달러 연간 매출로 가기 위해서는
[25:40] VC 투자가 필요할 것이라고 한 것도
[25:43] 꽤나 정직한 답변이에요
[25:48] 자, 이것이 ChatGPT 딥 리서치의 결과입니다
[25:54] 이제 Perplexity를 보면
[25:59] 비교해볼 때 Perplexity는 훨씬 더 간단하죠
[26:01] ChatGPT가 더 자세한 반면
[26:04] Perplexity는 정말 군더더기가 없어요
[26:10] 인정할 수밖에 없네요
[26:13] 이제 질문은 ChatGPT Pro가
[26:17] Perplexity보다 10배 비싼 가격을
[26:20] 지불할 만한 가치가 있는가입니다
[26:24] 여러분이 판단하시길 바랍니다
[26:30] 여러분의 스타일에 달려있죠
[26:33] Perplexity는 프롬프트를
[26:36] 조금 더 많이 입력해야 하고
[26:37] ChatGPT는 한 번에 더 자주
[26:40] 원하는 결과를 얻을 수 있어요
[26:42] 스타일에 따라 다르겠지만
[26:44] 저는 이 계정에서는
[26:47] Perplexity Pro를 구독하지 않았어요
[26:49] 보시다시피 이 계정은 Pro가 아닙니다
[26:53] 무료로도 이용할 수 있죠
[26:56] 한 달에 몇 번 정도 무료로 사용할 수 있고
[26:59] 그 이후에는 월 20달러를
[27:02] 지불해야 하지만
[27:03] 그래도 정말 놀라운 가치죠
[27:05] 정말 대단합니다
[27:08] 놀라워요
[27:10] 자, 한번 보겠습니다
[27:11] 클릭해서
[27:16] 네
[27:18] 음, 정확히 몇 번의 무료 딥 리서치를
[27:19] 제공하는지는 모르겠네요. 아마 많지는 않을 거예요
[27:23] 하지만 좋은 소식은
[27:31] 이 두 가지 모두 정말 정말 뛰어납니다
[27:35] 이것들은 말도 안 되게 좋아요, 무서울 정도로 좋죠
[27:38] 자, 재미삼아 첫 번째 아이디어에 대해
[27:42] 이렇게 해보죠. 제가 이 아이디어를
[27:46] X(트위터)에서 본 것 같은데
[27:51] 어떻게 하면
[27:53] 이 아이디어를 더 독특하게 만들 수 있을까요?
[27:57] 더 특별하게 만들어볼까요?
[28:00] 어떻게 될지 한번 보죠
[28:07] AI 스타트업 아이디어를
[28:10] 더 독특하고 특별하게 만들기 위해
[28:12] 미개척 영역을 찾고
[28:14] AI를 다른 트렌드와 결합하거나
[28:17] 독점적 데이터를 활용하고
[28:19] 새로운 비즈니스 모델을 도입하거나
[28:21] 바이럴 요소를 강화할 수 있습니다
[28:23] 어떤 방식으로 독특하게 만들까요?
[28:25] 예를 들어, 새로운 틈새시장을 탐색해볼까요?
[28:28] 당신이 전문가니까, 제가 월 200달러를 지불하는
[28:32] 서비스에 맞게
[28:35] 가장 잠재력 있는 아이디어를 당신이 결정해주세요
[28:39] ChatGPT가 작업하는 동안 어떻게 되는지 보죠
[28:44] ChatGPT가 작업하게 하고
[28:47] 어떻게 되는지 봅시다
[28:50] 사실 전체 답변에 대한 후속 질문은
[28:54] 한 번도 해본 적이 없네요
[28:56] 이런 것에 대해
[28:58] 전체 답변을 받은 후에
[29:01] 아쉽게도 시간이 꽤 걸리네요
[29:04] 더
[29:06] 빨랐으면 좋겠어요
[29:10] Perplexity의 장점이 바로 그거죠
[29:12] 바로 작업 모드로 들어갈 수 있어요
[29:14] 이것에 대한 후속 질문을 해보죠
[29:16] AI 법률 분야에
[29:20] 이미 큰 투자를 받은 경쟁사들이
[29:25] 많이 있지 않나요?
[29:28] 제가 실패할 것 같은데
[29:32] 이 아이디어를 어떻게 하면 더 독특하게
[29:36] 만들 수 있을까요?
[29:39] 그리고
[29:43] MVP 기능을 구현하기 위한 단계별 계획도
[29:48] 알려주세요
[29:50] 그리고 이 스타트업 MVP가
[29:56] 최대 50만 달러 비용으로 가능한지 확인해주세요
[30:01] Perplexity 딥 리서치가 얼마나 빠르거나 느린지 보죠
[30:07] 여기 보니까 딥 리서치는
[30:09] 몇 분 정도
[30:10] 걸린다고 하네요. ChatGPT로 돌아가보죠
[30:16] 둘 다 작업하는 동안
[30:20] 생각해볼 점은
[30:21] 여러분의 워크플로우에 있어서
[30:24] 제로투원 스타트업을 만든다면
[30:27] 제로투원 스타트업을 만들고 싶다면
[30:29] 제로투원 스타트업을 만들고
[30:31] 제로투원 기능을
[30:34] 구축하고 싶다면
[30:36] 딥 리서치 같은
[30:40] 동반자를
[30:42] 워크플로우에 통합하는 건
[30:45] 당연한 선택입니다
[30:48] 당신의 업무 능력을
[30:49] 향상시켜줄 것이고
[30:52] 제품을 개선하는 데
[30:53] 도움을 줄 것입니다
[30:55] 성공 확률을
[30:57] 최대한 높일 수 있도록
[30:59] 왜 안 하겠어요, 그죠?
[31:02] 자, 여기서 어떤 일이 일어나는지 보죠
[31:05] Perplexity가 Harvey와
[31:07] CaseTex 같은 대규모 투자를 받은
[31:11] 경쟁사들을 찾아냈네요
[31:13] 저도 AI 법률 분야에
[31:17] 큰 투자를 받은 경쟁사들이
[31:19] 있다는 걸 알고 있었어요
[31:22] 하지만 여전히 프롬프트를 작성하는 사람의
[31:25] 책임이 중요합니다
[31:28] 프롬프트에서
[31:30] 적절한 질문을 해야 하기 때문이죠
[31:34] 제가 한 질문이
[31:36] 로켓 과학은 아니지만
[31:38] 어느 정도의 지식은 필요합니다
[31:42] 좋아요, 방금 답변을 받았네요
[31:45] 퍼플렉시티의 딥 리서치로부터
[31:48] 답변을 받았는데, 임원 요약본을
[31:50] 제공해 주었네요. 와우, 임원 요약본으로
[31:52] 법률 AI 스타트업 분야에 대해
[31:55] 37개의 경쟁사 분석을 통해
[31:58] 아직 개척되지 않은 3개의
[32:01] 틈새시장을
[32:02] 발견했고, 상세히 설명해주고 있어요.
[32:05] 경쟁사 분석을 제공하고
[32:07] 놀라운 기회 매트릭스를 작성했네요.
[32:10] 와우, 이건 정말 대단해요.
[32:12] 예를 들어, 차별화 요소를 잘 설명하고 있어요.
[32:16] 예를 들면,
[32:18] Clause
[32:20] 계보학의 기술적 접근 방식으로
[32:22] 블록체인에서 영감을 받은 버전 관리와
[32:25] 방어 가능성의 원천으로
[32:27] 22,000개의 주석이 달린 NDA
[32:32] 데이터베이스를 제시했어요. 게다가
[32:35] 4,800달러 예산의 전체 MVP 구현 계획도
[32:38] 제공했네요. 5,000달러도 안 되는
[32:40] 비용으로, 저녁 식사비 200달러까지 포함했어요.
[32:44] 퍼플렉시티에 감사하네요.
[32:47] ChatGPT Pro에 쓸 200달러를 아껴주었어요.
[32:50] 아마도 그래서
[32:53] 4,800달러를 선택한 것 같네요. 여기에는
[32:55] 크롬 확장 프로그램 프로토타입이 포함되어 있고
[32:59] 익명화된 계약 검토
[33:00] 세션을 기록하고 커서 이동과 편집
[33:03] 빈도, 외부 연구 소스를 추적하며
[33:06] Manifest V3와 Tzer Flow JS를 사용해
[33:09] 개발 비용 없이 법률팀
[33:13] 인터뷰도
[33:15] 진행할 수 있어요. 그리고 2단계
[33:17] 핵심 기능 개발에서는
[33:19] Clause 라이브러리와
[33:21] 구축 방법, 비용까지
[33:23] 상세히 설명하고 있어요. 이건 정말
[33:25] 훌륭해요. 정말 잘 만들어졌어요.
[33:28] 시장 진입 순서도 제시했는데
[33:31] 제가 볼 때 이게 가장
[33:34] 중요한 부분 중 하나예요. 물론
[33:37] 어떤 제품을 만들지 아는 것도
[33:40] 매우 중요하고 MVP 출시 방법도 중요하지만
[33:42] 유통이 새로운 핵심이죠.
[33:46] 그래서 마케팅 전략을 수립하는 것이
[33:50] 정말 중요해요.
[33:52] 무료 Clause 취약성 감사를 제공하고
[33:56] 과거 이행 기록을 생성하며
[33:57] 리스크 점수를 매기고
[34:00] 대체 언어 접근 비율을 분석하며
[34:04] 조항당 15센트의 자동 수정 기능까지
[34:06] 이 모든 게 정말 좋은 아이디어예요.
[34:09] 월간 검색량도 보여주고
[34:10] CPC도 알려주면서 유기적 검색
[34:13] 전략을 제시하고 웨비나 운영 방법까지
[34:15] 알려주네요. ChatGPT Pro만큼 깊이는 없지만
[34:19] 이런 표 형식이 마음에 들어요.
[34:22] 이건 정말 훌륭하고
[34:23] 꼭 필요한 정보예요.
[34:25] 추가 프롬프트만 입력하면
[34:27] 됩니다.
[34:28] 각 섹션을 더 깊이 파고들 수 있어요.
[34:31] 이제 ChatGPT가 끝났는지 확인해볼까요?
[34:33] 네,
[34:35] 완료됐네요. 새로운
[34:39] 아이디어를 제시했는데요, 롱테일
[34:41] 팟캐스트와 스폰서를 위한
[34:44] AI 플랫폼이에요. 이 AI 에이전트는
[34:46] 팟캐스트 제작을 간소화할 뿐만 아니라
[34:49] 소규모 팟캐스트를 묶어서 광고주에게
[34:52] 제공하여 롱테일 팟캐스트
[34:54] 광고 시장을 여는 거예요. 꽤 멋지네요.
[34:56] 완전한 연구 문서 형태로 되어있어요.
[34:59] 유튜브로 보시는 분들이나
[35:00] 스타트업 아이디어 팟캐스트를
[35:02] 스포티파이나 애플에서
[35:04] 들으시는 분들은 확인해보세요.
[35:06] YouTube에서 보시면
[35:08] 얼마나 심도있게 다루는지 보실 수 있습니다
[35:11] 네
[35:13] 와, 이건 정말 좋은 아이디어네요
[35:16] 기본적으로 경쟁력 있는 부분이
[35:20] 독점적인 데이터라는 점입니다
[35:22] 독점적 데이터의
[35:24] 장점에 대해 설명하는데, 예를 들어
[35:27] 플랫폼이 팟캐스트를 온보딩하고
[35:29] 스폰서십 캠페인을 운영하면서
[35:31] 어떤 콘텐츠가 반응이 좋은지와
[35:33] 어떤 광고 배치가 효과적인지에 대한
[35:36] 각 분야별 고유한 데이터가 쌓이게 되죠
[35:38] 시간이 지나면서 AI는 각 쇼의 스타일, 톤,
[35:40] 청취자 행동 패턴과 어떤 스폰서
[35:43] 메시지가 효과적인지 학습하게 됩니다
[35:46] 이는 지속적인 학습 루프를 만들어
[35:48] 타겟팅을
[35:49] 개선하게 되죠. MVP 개발에 대해서도
[35:52] 5000달러로 시작하는 방법을 설명하는데
[35:56] 시간이 많이 소요되는 콘텐츠
[35:58] 제작을 위해 AI 기반 트랜스크립트와
[36:00] 팟캐스트 에피소드 요약 생성기를 구현하고
[36:03] 기술적으로 어떻게 구현하는지
[36:05] 정확하게 설명해주고 있어요
[36:08] Whisper나 Assembly AI를 추천하는데
[36:11] 자사 제품을 추천하는 것이
[36:12] 좀 이상하긴 하지만 이해는 됩니다
[36:15] 어쨌든
[36:18] 음... 그리고 기본적인 웹
[36:22] 인터페이스를 만들고
[36:24] 스폰서 매칭을 수동으로 하는 방법도 설명하고
[36:28] 더 깊이 들어가서 설명하고 있어요
[36:31] perplexity보다 더 자세하게 다루고 있죠
[36:38] 네, 전부 다 설명하진 않겠습니다만
[36:40] 이게 정말 길거든요
[36:42] 대충 훑어보기만 해도
[36:45] 정말 대단히 좋은 내용이라는 걸
[36:49] 알 수 있습니다
[36:52] 정말 좋네요
[36:54] ChatGPT와 Perplexity에서 각각
[36:58] 5개씩의 심층 연구 스타트업 아이디어를
[37:01] 모두 살펴볼 시간은 없었지만
[37:04] 문서로 정리해놨는데
[37:06] 무료로 다운로드 받으실 수 있습니다
[37:09] 쇼 노트에 링크를 첨부할 텐데
[37:11] 이 아이디어들을 가져가서
[37:14] 큰 사업을 만들고 싶으신 분들은 참고하세요
[37:18] 자, 여러분
[37:20] 이런 플랫폼들을 아직 사용하지 않으신다면
[37:23] 사용해보시는 게 좋을 것 같아요
[37:26] 좋은 소식은
[37:27] Perplexity 심층 연구가 무료라는 거죠
[37:29] 정말 좋고 빠른 서비스입니다
[37:32] 원하는 수준의 깊이에 도달하려면
[37:34] 좀 더 많은 프롬프팅이 필요할 수 있지만
[37:36] 어떤 분들은 오히려
[37:38] 수동 변속기와 자동 변속기처럼
[37:40] 이걸 더 선호하실 수도 있어요. ChatGPT Pro의
[37:44] 심층 연구는 시간이 좀 더 걸리고
[37:47] 더 자세한 보고서를 얻을 수 있지만
[37:51] 품질 면에서는
[37:53] 정말 훌륭합니다
[37:55] 어느 제품을 선택하든
[37:58] 둘 다 멋진 제품이고
[38:00] 정말 여러분의 취향에 달려있죠
[38:03] 제 생각에는 두 제품을
[38:05] 모두 사용해보시고
[38:07] 하나를 취소하실 수도 있죠
[38:10] 물론 Perplexity는 무료니까
[38:12] 취소할 필요도 없습니다만
[38:15] 중요한 건
[38:17] 실제로 사용해보고 아이디어를 내보는 거죠
[38:19] 지금은 이게 경쟁 우위니까요
[38:21] 그래서 여러분께 보여드리고 싶었어요
[38:24] 사실 저도 배우고 싶었고
[38:26] 제 일상에도
[38:27] 적용하고 싶었거든요. 만약
[38:31] 이 영상이 도움이 되셨다면
[38:33] 댓글 섹션에 한마디 남겨주세요
[38:35] 저는 모든 댓글을 읽어보거든요
[38:37] 좋아요와 구독도 해주시면
[38:40] 더 많은 콘텐츠를 보실 수 있습니다
[38:43] 다음 영상에서 뵐게요
[38:45] 행복한 비즈니스 되시고
[38:48] 여러분의 창의력이 발휘되길 바랍니다
[38:50] 스타트업 아이디어 팟캐스트 들어주셔서 감사합니다
[38:53] 다음에 뵐게요