비즈니스 모델 캔버스(BMC)는 2010년 알렉산더 오스터왈더와 예스 피그누어가 고안한 비즈니스 모델링 프레임워크로, 그 특유의 쉬운 사용성과 직관성으로 전 세계적으로 창업자와 기업가들이 비즈니스 모델을 설계하고 검증하는 데 널리 활용되는 프레임워크입니다. 비즈니스 모델 캔버스는 9개의 핵심 구성요소를 통해 기업이 어떻게 가치를 창출하고, 전달하며, 수익화하는지를 한눈에 파악할 수 있는 강력한 도구입니다.
하지만 AI 기술의 급속한 발전과 함께, AI 기반 비즈니스 모델은 전통적인 소프트웨어나 서비스 비즈니스와는 일부 다른 특성을 보이고 있습니다. 예를 들어 데이터 의존성, 학습 메커니즘, 컴퓨팅 자원 요구사항, 규제 환경 등 AI 특유의 요소들이 비즈니스 모델의 설계와 실행에 중요한 영향을 미치고 있습니다.
이 글에서는 기존 비즈니스 모델 캔버스의 9개 구성요소를 기반으로 하되, AI 기반 비즈니스가 각 요소에서 추가로 고려해야 할 특성과 요소들을 살펴보고자 합니다. 이를 통해 AI 제품의 “Plan A” 비즈니스 모델을 보다 체계적이고 완성도 높게 설계할 수 있는 접근법을 제시합니다.
AI 비즈니스를 위한 확장된 접근법
새로운 제품이나 서비스를 기반으로 한 비즈니스 모델 디자인은 사실 새로울 것이 없습니다. 비즈니스 모델링은 큰 틀에서 보면 가치를 창조하고, 전달하고 그 과정에서 돈을 어떻게 벌 수 있을지를 규정하는 것입니다. 그리고 검증된 프레임워크가 예전부터 존재해왔습니다.
다만, 기존 비즈니스와 AI 기반 비즈니스는 몇 가지 부분에서 특성을 보입니다. 먼저, 데이터가 핵심 자산이자 연료로 작용합니다. 둘째, 모델의 학습과 성능 개선이 지속적으로 이루어지는 순환적 가치 창출 구조를 가집니다. 마지막으로 초기 개발과 운영 사이의 비용 구조가 전통적인 소프트웨어와 차이가 있습니다.
이러한 특성을 고려하여, AI 제품의 비즈니스 모델을 기획하는데 있어서 기존과는 다른 접근이 일부 필요합니다. 본 글에서는 예비 또는 초기 창업자가 쉽게 그리고 직관적으로 비즈니스 모델의 아웃라인을 구체화할 수 있는 도구, ‘비즈니스 모델 캔버스’를 가지고 AI 기반 제품에 대한 비즈니스 모델을 구조화하는데 있어서 추가로 고려해야 할 부분을 다루고자 합니다.
비즈니스 모델 캔버스에 대한 설명은 아래 링크 내용으로 갈음하겠습니다.
- 비즈니스 모델 캔버스 이해 : https://acquiredentrepreneur.tistory.com/4
AI 중심의 비즈니스 모델 캔버스 활용법
고객 세그먼트 (Customer Segments)
비즈니스 모델 캔버스에서 고객 세그먼트는 기업이 서비스하고자 하는 목표 고객군이 누구이고 어떤 특성을 지니고 있는지 정의하는 블록입니다. 보통 목표 고객의 특성을 정의하고, 유사한 특성으로 그룹핑(고객군)하기 위해 아래와 같은 요소들을 탐색하고 고려하여 규정합니다.
- 인구통계학적 특성(나이, 성별, 소득, 직업 등)
- 지리적 위치
- 심리적 특성(라이프스타일, 가치관, 취향 등)
- 행동 패턴(구매 빈도, 사용 습관 등)
- 니즈와 문제점의 유사성
비즈니스 모델 캔버스를 다룬 도서 <비즈니스 모델의 탄생>(이하 ‘원전’)에서는 고객 세그먼트는 일종의 시장 유형으로써 5가지 유형이 있다고 설명합니다.
- 매스 마켓
- 틈새 시장
- 세그먼트가 명확히 이루어진 시장
- 복합적인 세그먼트가 혼재돼 있는 시장
- 멀티사이드 시장
하지만 스타트업 비즈니스의 초기 목표 시장 유형은 틈새 시장 또는 멀티사이드 시장으로 제한적이기 때문에 해당 블록에서는 단순히 고객군 유형보다는 고객의 특성을 규정하는 것이 보다 올바른 활용법이라고 생각합니다.
비즈니스 모델 캔버스의 ‘고객 세그먼트’ 블록에 대한 자세한 이해는 아래 링크를 참조하시기 바랍니다.
AI기반 비즈니스가 추가로 고려해야 할 사항
본 글에서는 비즈니스 모델 캔버스를 구성하는 9가지 블록을 소개하며, AI 기반 비즈니스 모델을 수립할 때 추가로 고려해야 할 특성을 설명할 예정입니다. AI 기반 비즈니스를 고려하는 창업자는 모든 특성을 다 적용하기보다는, 소개하는 특성 중 몇 가지를 선택하여 기존의 비즈니스 모델 캔버스 활용법과 함께 고려해 최종 모델링을 하면 됩니다. 이는 앞으로 소개할 모든 새로운 특성이 모든 아이템에 적용되는 것은 아니기 때문입니다.
AI 기반 비즈니스에서는 기존의 고객 세그먼트 접근법 외 다음과 같은 추가로 고려해야 합니다:
- AI 리터러시 수준에 따른 고객 분류
- 고객군 유형: B2C, B2B, B2G 등
- 데이터 성숙도 및 접근성에 따른 세분화
- 의사결정 자동화 수용 수준
- 산업별/기능별 특화 니즈
이 중 고객군 유형을 제외한 특성에 대해서 보다 자세하게 소개하겠습니다.
AI 리터러시 수준에 따른 고객 분류
AI에 대한 이해도와 수용성은 고객의 제품 채택과 사용 행태에 큰 영향을 미칩니다. 다음과 같이 분류할 수 있습니다.
- AI 얼리어답터: 새로운 AI 기술에 적극적으로 관심을 보이고 실험하려는 고객층
- 실용적 AI 사용자: 명확한 가치가 입증된 AI 솔루션만 수용하는 고객층
- AI 회의론자: AI에 대한 불신이나 우려가 있어 채택을 꺼리는 고객층
- AI 활용 전문가: 업무나 일상에서 AI 도구를 적극적으로 활용하는 고객층
각 세그먼트에 맞는 가치 제안과 커뮤니케이션 전략을 수립해야 합니다. 예를 들어, AI 얼리어답터에게는 최신 기술적 성능을, 실용적 사용자에게는 구체적인 문제 해결 사례를 강조할 수 있습니다.
데이터 성숙도 및 접근성에 따른 세분화
특히 B2B AI 솔루션의 경우, 고객의 데이터 성숙도와 접근성은 제품 채택과 성공에 결정적인 요소입니다.
- 데이터 성숙 기업: 이미 구조화된 데이터와 분석 시스템을 갖춘 고객
- 데이터 수집 단계: 데이터는 있으나 체계적 관리와 활용이 미흡한 고객
- 데이터 부재 기업: 필요한 데이터가 없거나 접근이 제한된 고객
데이터 성숙도에 따라 제품의 가치 실현 시점과 방식이 달라질 수 있으므로, 이에 맞는 온보딩과 가치 제안 설계가 필요합니다.
의사결정 자동화 수용 수준
AI의 핵심 가치 중 하나는 의사결정 자동화이지만, 고객에 따라 이에 대한 수용 수준이 다릅니다.
- 완전 자동화 선호: AI의 판단과 실행을 전적으로 신뢰하는 고객
- 인간-AI 협업 선호: AI는 추천만 하고 최종 결정은 인간이 하길 원하는 고객
- 투명성 중시: AI의 결정 과정과 근거를 명확히 이해하길 원하는 고객
이러한 수용 수준에 따라 제품의 설계와 인터페이스, 설명 기능 등이 달라질 수 있습니다.
산업별/기능별 특화 니즈
AI 솔루션은 종종 특정 산업이나 기능에 특화되어 있으며, 이에 따른 세분화도 필요합니다.
- 산업별 특화: 금융, 의료, 교육, 제조 등 산업별로 다른 규제, 워크플로우, 데이터 환경
- 기능별 특화: 마케팅, HR, 고객 서비스, R&D 등 기업 기능별 특화 요구사항
- 기업 규모별: 스타트업, 중소기업, 대기업별로 다른 리소스와 통합 요구사항
가치 제안 (Value Propositions)
가치 제안은 특정 고객 세그먼트에게 제공하는 제품과 서비스의 집합으로, 고객이 왜 다른 경쟁사가 아닌 우리 회사를 선택해야 하는지를 명확히 보여줍니다. 효과적인 가치 제안은 다음 요소들을 포함합니다.
- 고객의 문제나 페인 포인트 해결
- 고객의 니즈 충족
- 경쟁사 대비 차별화된 이점 제공
- 기능적, 정서적, 사회적 가치 전달
비즈니스 모델 캔버스를 창조한 알렉산더 오스터왈더는 비즈니스 모델 캔버스 이후 ‘가치 제안 캔버스’라는 도구를 추가 제안하면서 가치 제안을 설계할 때는 고객의 ‘해야 할 일(Jobs-to-be-done)’, ‘고충(Pains)’, ‘기대 이득(Gains)’을 깊이 이해하고 이에 맞는 솔루션, 통증 완화제, 이득 창출자를 제시해야 한다고 강조했습니다.
개인적으로 ‘가치 제안’을 가장 직관적으로 정의하기 위해서는 우리 제품이나 서비스가 고객에게 어떤 ‘쓸모’를 제공하는지 하나의 단어로 설명할 수 있어야 한다고 생각합니다.
- 예시 : 새로운, 저렴함, 고성능, 브랜드 등
비즈니스 모델 캔버스의 ‘가치 제안’ 블록에 대한 자세한 이해는 아래 링크를 참조하시기 바랍니다.
AI기반 비즈니스가 추가로 고려해야 할 사항
AI기반 제품이 가지고 있는 가장 큰 특성은 바로 ‘직접적 대안재’가 존재한다는 점입니다. 기본적으로 AI기반 제품을 사용자가 그동안 해왔던 특정 ‘할 일’을 대신 수행해줍니다. 그렇기 때문에 사용자가 할 일을 수행하는데 관성적으로 사용하던 솔루션이 존재하고 이는 곧 직접적 경쟁재입니다.
AI기반 비즈니스 모델의 가치제안을 고도화하는데 있어서 현존하는 직접적 경쟁재 대비 어떤 개선이 있는지 추가로 고려해볼 필요가 있습니다. 이때 저는 블루오션 전략에서 나온 ERRC Framework를 활용하고자 합니다.
강화(Enhance): 기존 솔루션보다 더 뛰어난 성능/정확도
AI는 다음과 같은 측면에서 기존 솔루션의 성능을 크게 강화할 수 있습니다:
- 예측 정확도: 머신러닝을 통한 보다 정확한 예측과 추천
- 개인화 수준: 개인별 선호도와 행동 패턴에 맞춘 세밀한 커스터마이제이션
- 처리 규모와 속도: 인간이 불가능한 규모의 데이터 처리와 분석
- 24/7 가용성: 중단 없는 서비스 제공과 즉각적인 응답
- 지속적 개선: 사용자 피드백과 새로운 데이터를 통한 자가 학습 및 성능 향상
AI 기반 가치 제안을 설계할 때는 단순히 “AI를 사용한다”는 사실이 아니라, 위와 같은 강화 요소들이 고객에게 어떤 구체적인 가치를 제공하는지 명확히 해야 합니다.
절감(Reduce): 시간/비용/노력의 감소
AI는 다음과 같은 측면에서 고객의 부담을 줄일 수 있습니다:
- 시간 절약: 자동화를 통한 반복 작업 시간 단축
- 비용 절감: 인력 대체 또는 효율화를 통한 운영 비용 감소
- 인지적 부담 감소: 복잡한 의사결정 프로세스 단순화
- 오류 감소: 인간의 실수 가능성 최소화
- 진입 장벽 낮춤: 전문 지식 없이도 복잡한 작업 수행 가능
이러한 절감 요소들은 명확한 ROI(투자수익률)로 계량화하여 제시하는 것이 효과적입니다.
제거(Eliminate): 불필요한 단계나 복잡성 제거
AI는 기존 프로세스나 솔루션에서 다음과 같은 요소들을 제거할 수 있습니다:
- 중간 단계 제거: 직접적이고 즉각적인 결과 제공
- 배움의 장벽 제거: 직관적인 인터페이스와 자연어 상호작용
- 물리적 제약 제거: 시공간 제약 없는 서비스 접근성
- 불확실성 제거: 데이터 기반 정확한 의사결정 지원
- 주관적 편향 제거: 객관적 분석과 판단 제공
이러한 ‘제거’ 요소는 고객 여정을 단순화하고 경험을 향상시키는 핵심 차별점이 될 수 있습니다.
창조(Create): 기존에 불가능했던 새로운 가능성 제공
AI는 기존에는 불가능했던 새로운 가치를 창출할 수 있습니다:
- 새로운 인사이트 발견: 방대한 데이터에서 숨겨진 패턴과 관계 파악
- 초개인화 경험: 개인별 상황과 선호에 완벽히 맞춘 서비스
- 예측적 개입: 문제가 발생하기 전에 선제적 조치
- 크리에이티브 증강: 인간의 창의성을 보완하고 확장
- 접근성 확대: 이전에는 접근하기 어려웠던 서비스나 정보에 대한 접근 제공
창조적 가치는 종종 AI 비즈니스의 가장 강력한 차별화 요소가 되며, 새로운 시장과 기회를 열어줍니다.
채널 (Channels)
채널은 기업이 고객 세그먼트에 가치 제안을 전달하는 방법과 경로를 의미합니다. 전통적으로 스타트업 비즈니스 모델 설계의 2축을 꼽으라면 가치제안 디자인과 채널 디자인을 꼽을 수 있습니다. 멋진 제품을 만들어 놨지만, 정작 찾는 이가 하나도 없는 ‘꿈의 구장 오류’는 스스타트업 창업자들이 흔히 직면하는 대표적인 문제 중 하나입니다.
효과적인 채널 전략은 고객 인지부터 구매 후 지원까지 전체 고객 여정을 포괄합니다. 채널은 크게 다음과 같이 분류할 수 있습니다. 원전에서는 채널 설계 시 고려해야 할 주요 단계로 다음 5단계를 제시합니다.
- 인지 단계: 고객이 제품/서비스를 알게 되는 방법
- 평가 단계: 고객이 가치 제안을 평가하는 방법
- 구매 단계: 고객이 제품/서비스를 구매하는 방법
- 전달 단계: 가치 제안을 전달하는 방법
- 구매 후 단계: 구매 후 고객 지원을 제공하는 방법
비즈니스 모델 캔버스의 ‘채널’ 블록에 대한 자세한 이해는 아래 링크를 참조하시기 바랍니다.
AI기반 비즈니스가 추가로 고려해야 할 사항
잠재 사용자가 AI기반 제품의 존재를 ‘인식’하고, 제품의 시도 또는 사용 여부를 ‘평가’하는데 있어서 AI기반 제품의 특성을 고려하여 다음 5가지의 전술(Tactics)을 제시하고자 합니다.
- 데모 체험 유형: AI의 즉각적 가치를 직관적으로 보여줄 수 있는 다양한 데모 방식 (인터랙티브 데모, 샌드박스, 실제 데이터 기반 맞춤형 시연 등)
- AI 검색 노출 가능성(SEO 중심 모델): LLM 또는 AI Agent 제품에 직접 노출출
- Referral 강화 방향: 기존 사용자의 경험이 새로운 고객 획득으로 이어지는 메커니즘 (성과 공유, 사용 사례 스토리텔링, 내부 확산 전략)
- 랜딩페이지 온보딩 강화: 첫 접점에서 AI의 복잡성을 줄이고 가치를 명확히 전달하는 온보딩 경험 설계
- 오피니언 리더 및 영향력자 활용: 해당 분야의 신뢰받는 전문가와 영향력자를 통한 제품 검증 및 신뢰 구축 전략 (사례 연구, 전문가 리뷰, 공동 연구 등)
데모 체험 유형: AI의 즉각적 가치 시연 방식
AI 제품은 그 가치를 설명하는 것보다 직접 보여주는 것이 훨씬 효과적입니다. 고객이 제품을 처음 접했을 때 제품이 어떤 가치를 어떤 형태로 창출하고 이것이 내 삶에 어떻게 도움이 될 지 즉각 떠올릴 수 있도록 만들어야 합니다.
- 인터랙티브 데모: 사용자가 직접 조작하고 결과를 확인할 수 있는 웹/앱 기반 데모
- 샌드박스 환경: 제한된 기능이지만 실제 제품의 핵심 가치를 체험할 수 있는 무료 버전
- 맞춤형 시연: 잠재 고객의 실제 데이터나 사용 사례를 활용한 맞춤형 가치 증명
- 비교 시연: 기존 방식과 AI 솔루션의 직접적인 성능/결과 비교
- 점진적 체험: 단계적으로 AI의 가치를 체험할 수 있는 온보딩 경험
AI 제품은 경험재의 성격이 강하므로, 가능한 한 초기 사용 장벽을 낮추고 핵심 가치를 즉각적으로 체험할 수 있는 데모 전략이 중요합니다.
AI 검색 노출 가능성(SEO 중심 모델)
AI 대중화 시대에는 사람들이 검색엔진에 직접 검색하기보다는 AI 에이전트가 추천해주는 제품을 수용할 것이라는 전망이 많습니다. 이러한 상황에서 SEO가 핵심 채널인 경우, AI 모델에 의해 선택받을 수 있도록 전략을 세우는 것이 중요합니다. 이는 AI 알고리즘이 제품을 추천할 때 고려하는 요소들을 이해하고, 그에 맞춰 최적화된 콘텐츠와 메타데이터를 제공하는 것을 의미합니다.
현재 단계에서는 이 부분이 아직 정답이 없는 영역으로, 창업팀의 노력이 요구됩니다. 또한, 이 영역에서 어느 정도 상위 노출을 달성할 수 있다면, 이는 창업팀이 지니고 있는 하나의 역량으로 어필할 수 있는 부분입니다.
Referral 강화 방향
AI 제품은 사용자 경험과 성과에 따라 강력한 추천 효과를 만들 수 있습니다:
- 성과 공유 메커니즘: 사용자가 자신의 AI 활용 성과를 쉽게 공유할 수 있는 도구
- 사용 사례 스토리텔링: 실제 사용자의 성공 스토리를 매력적인 형태로 제작하여 공유
- 전문가 네트워크 활용: 해당 분야 전문가들을 통한 신뢰성 있는 추천 및 검증
- 내부 확산 전략: 기업 내 초기 사용자로부터 조직 전체로 확산되는 경로 설계
- 커뮤니티 기반 확산: 사용자 커뮤니티를 통한 자연스러운 제품 홍보와 지식 공유
랜딩페이지 온보딩 강화
AI 제품의 첫 경험은 복잡성을 최소화하고 핵심 가치를 즉각적으로 전달해야 합니다:
- 단계적 가치 증명: 복잡한 기능 설명 대신 단계별로 가치를 체험하는 온보딩 설계
- 맞춤형 경로 설계: 사용자 유형이나 목표에 따라 다른 온보딩 경험 제공
- 즉각적 성과 경험: 첫 사용에서 바로 가치를 느낄 수 있는 ‘빠른 승리’ 설계
- AI 작동 방식 투명성: AI의 한계와 가능성을 적절히 설명하여 현실적 기대치 형성
- 점진적 데이터 요청: 필요한 시점에 맞춰 점진적으로 데이터를 요청하는 신뢰 기반 접근
오피니언 리더 및 영향력자 활용
AI 제품은 초기 인지도 확대 및 수용성 증진에 전문성과 신뢰성이 중요하므로 제품 또는 창업팀의 영향력 있는 검증이 필요합니다.
- 산업별 전문가 협력: 특정 산업이나 분야의 전문가를 통한 제품 검증 및 사례 연구
- AI 사상가/인플루언서 파트너십: AI 분야의 영향력 있는 인물들과의 전략적 협업
- 학술적 검증: 연구 기관이나 학계와의 협력을 통한 제품 유효성 검증
- 선도 기업 사례 개발: 업계 선도 기업들과의 협력을 통한 모범 사례 구축
- 전문 커뮤니티 참여: AI 관련 전문 커뮤니티에서의 적극적인 지식 공유와 기여
고객 관계 (Customer Relationships)
고객 관계는 기업이 각 고객 세그먼트와 제품 간 어떤 유형의 관계를 구축하고 유지할 것인지를 정의합니다. 원전에서 고객 관계의 주요 유형에는 다음이 포함됩니다
- 개별 어시스트 (직원과 고객 간 직접 상호작용)
- 매우 헌신적인 개별 어시스트 (특정 고객에게 지정된 담당자)
- 셀프 서비스 (고객이 스스로 필요한 것을 해결)
- 자동화 서비스 (셀프 서비스와 자동화 프로세스의 조합)
- 커뮤니티 (고객 간 상호작용 촉진)
- 공동 창조 (고객과 함께 가치 창출)
비즈니스 모델 캔버스의 ‘고객 관계’ 블록에 대한 자세한 이해는 아래 링크를 참조하시기 바랍니다.
AI기반 비즈니스가 추가로 고려해야 할 사항
AI기반 제품이 기존 제품 대비 지니고 있는 가장 큰 특성은 사용자와 상호작용하면서 사용자의 맥락을 꾸준히 학습할수록 제품이 사용자에게 전달하는 효용이 더 커지는 구조라는 점입니다. 이 부분은 ‘Context Network Effect‘라는 개념으로 과거 포스팅에서 설명드렸습니다.
제품이 사용자 간 보다 매끄러운 상호작용을 바탕으로 사용하면 할수록 제품 가치가 더욱 강화돼 결국 높은 전환 비용을 만들어내기 위해서는 다음 5가지 전술 포인트를 고려해야 합니다.
- 사용자 피드백 수집 체계: 사용자 행동 및 명시적 피드백을 자동으로 수집하는 메커니즘
- 데이터 품질 관리 시스템: 학습에 필요한 다양하고 양질의 데이터를 확보하는 방안
- 자동 학습 파이프라인: 새로운 데이터로 모델을 주기적으로 재학습하는 자동화 시스템
- 성능 모니터링 체계: AI 성능을 지속적으로 측정하고 저하 시 알림을 제공하는 기능
- 상황 적응형 로직: 사용자 맥락과 환경에 따라 AI가 스스로 조정하는 적응 메커니즘
사용자 피드백 수집 체계
AI 제품의 성능과 가치는 지속적인 학습을 통해 향상되므로, 효과적인 피드백 수집이 필수적입니다:
- 명시적 피드백 메커니즘: 사용자가 직접 AI의 결과나 성능을 평가할 수 있는 간편한 도구
- 암묵적 행동 데이터 수집: 사용자의 실제 행동과 반응을 분석하여 간접적 피드백 활용
- 컨텍스트 기반 피드백: 사용 맥락과 상황에 맞춘 적절한 시점의 피드백 요청
- 세분화된 피드백 수집: 전반적 만족도뿐 아니라 특정 기능과 결과에 대한 구체적 평가
- 피드백 루프 투명성: 사용자 피드백이 어떻게 제품 개선에 반영되는지 명확히 커뮤니케이션
이러한 피드백 체계는 단순한 제품 개선을 넘어 사용자와의 협력적 관계를 형성하는 핵심 요소입니다.
데이터 품질 관리 시스템
AI의 성능은 학습 데이터의 품질에 직접적으로 영향을 받으므로, 고객 데이터의 품질 관리가 중요합니다:
- 데이터 온보딩 지원: 초기 데이터 설정과 통합을 위한 전문적 지원
- 데이터 건강도 모니터링: 고객 데이터의 품질과 적합성을 지속적으로 점검하는 시스템
- 데이터 보강 프로그램: 부족한 데이터를 보완하기 위한 추가 데이터 소스 제안
- 데이터 거버넌스 지원: 데이터 관리와 규제 준수를 위한 가이드라인과 도구 제공
- 데이터 가치 최적화: 고객이 보유한 데이터에서 최대 가치를 추출하는 방법 교육
자동 학습 파이프라인
AI 모델의 지속적인 개선을 위해서는 고객이 직접 입력하는 정보뿐만 아니라, 고객과 그 주변의 다양한 정보와 맥락을 수집하고 학습하는 시스템적 접근이 필요합니다:
- 자동 재학습 시스템: 새로운 데이터를 기반으로 모델을 주기적으로 업데이트
- A/B 테스팅 프레임워크: 새로운 모델이나 기능의 효과를 검증하는 자동화된 테스트
- 성능 열화 감지: 모델 성능이 저하될 때 자동으로 감지하는 모니터링 시스템
- 도메인 적응 메커니즘: 고객별 특수한 환경이나 조건에 맞게 모델을 조정하는 프로세스
- 사용자 맥락 학습: 개별 사용자나 사용 맥락에 따라 모델 출력을 최적화하는 개인화 학습
성능 모니터링 체계
AI 시스템의 성능과 가치를 지속적으로 검증하고 커뮤니케이션하는 것이 중요합니다:
- 실시간 성능 대시보드: 핵심 성과 지표와 AI 성능 메트릭을 투명하게 시각화
- 이상 탐지 및 알림: 성능 저하나 예상치 못한 결과가 발생할 때 사전 알림
- 비즈니스 임팩트 연결: 기술적 성능을 넘어 비즈니스 성과와의 연결성 제시
- 벤치마킹 비교: 이전 버전이나 업계 표준과의 성능 비교 데이터 제공
- 사용자 피드백 연계: 객관적 성능 지표와 주관적 사용자 만족도의 상관관계 분석
상황 적응형 로직
AI가 다양한 상황과 환경에 맞게 스스로 조정되어 최적의 경험을 제공하는 능력이 필요합니다:
- 사용자 숙련도 감지: 사용자의 AI 활용 수준에 맞춘 인터페이스와 기능 조정
- 맥락 인식 상호작용: 사용 상황과 환경에 맞는 적절한 응답과 지원 제공
- 학습 곡선 최적화: 사용자의 학습 속도와 패턴에 맞춘 기능 소개 및 교육
- 감정 상태 반응: 사용자의 감정 상태나 긴급성을 감지하여 대응 방식 조정
- 사용 패턴 예측: 과거 행동을 기반으로 사용자의 필요와 의도를 선제적으로 예측
수익원 (Revenue Streams)
수익원은 기업이 각 고객 세그먼트로부터 창출하는 현금 흐름을 의미합니다. 비즈니스 모델을 지속 가능하게 만들기 위해서는 고객에게 제공하는 가치에 상응하는 적절한 수익 모델이 필요합니다. 주요 수익 모델에는 다음이 포함됩니다:
- 자산 판매: 제품의 소유권을 판매하는 모델 (예: 하드웨어, 책)
- 사용료: 서비스 사용량에 따라 과금하는 모델 (예: 통신사, 호텔)
- 구독료: 지속적인 서비스 접근권에 대해 정기적으로 과금하는 모델 (예: 넷플릭스)
- 대여/임대: 일정 기간 동안 자산의 사용권을 제공하는 모델 (예: 장비 임대)
- 라이선싱: 지적재산권 사용에 대한 권한을 제공하는 모델 (예: 특허, 소프트웨어)
- 중개 수수료: 두 당사자 간 거래를 연결해주는 대가로 받는 수수료 (예: 부동산 중개)
- 광고: 제품, 서비스, 브랜드 노출에 대한 비용을 받는 모델 (예: 미디어)
각 수익 모델에는 고정 가격(미리 정해진 가격)과 변동 가격(시장 상황에 따라 변동)이라는 두 가지 주요 가격 책정 메커니즘이 있습니다. 비즈니스 모델에 따라 여러 수익원을 조합하여 활용할 수 있습니다.
비즈니스 모델 캔버스의 ‘수익원’ 블록에 대한 자세한 이해는 아래 링크를 참조하시기 바랍니다.
AI기반 비즈니스가 추가로 고려해야 할 사항
AI 기반 제품은 그 특성상 다양하고 혁신적인 수익 모델을 구축할 수 있습니다. 다음은 AI 비즈니스에 적합하다고 예상되는는 주요 수익원 유형입니다.
- 최종 산출물 판매: AI가 생성한 결과물(분석 보고서, 예측 데이터, 생성 콘텐츠 등)을 직접 판매
- 서비스 종량제: 사용량(API 호출, 처리 데이터양, 계산 시간 등)에 비례한 과금 모델
- 성과 연동 수수료: 비즈니스 성과(매출 증가, 비용 절감 등)에 연동된 수익 모델
- 정기 구독료: 기간별 고정 요금으로 서비스 접근권을 제공하는 안정적 수익 모델
- 프리미엄 기능 판매(Freemium): 기본 기능은 무료, 고급 기능은 유료로 제공하는 단계적 모델
- 타겟 광고 모델(노출보다 성과 중심): AI의 정교한 개인화 능력을 활용한 효과적인 광고 수익 모델
최종 산출물 판매
AI가 생성하거나 분석한 결과물 자체에 가치를 부여하고 이를 직접 판매하는 모델입니다:
- AI 생성 콘텐츠 판매: AI가 생성한 예술, 음악, 텍스트 등의 창작물 판매
- 분석 보고서 판매: AI가 데이터를 분석하여 생성한 인사이트와 보고서 판매
- 예측 데이터 판매: 미래 트렌드나 결과에 대한 AI 예측 정보 제공
- 맞춤형 추천 패키지: 개인화된 추천이나 솔루션 번들 판매
이 모델은 결과물의 품질과 독특성, 그리고 이를 통해 창출되는 가치가 명확할 때 효과적입니다.
서비스 종량제
AI 서비스의 사용량에 비례하여 과금하는 유연한 모델입니다:
- API 호출 기반 과금: AI API 호출 횟수나 처리량에 따른 과금
- 처리 데이터양 기준: 분석하거나 처리한 데이터의 양에 따른 과금
- 계산 시간 기준: AI 모델이 작업을 처리하는 데 소요된 컴퓨팅 시간에 따른 과금
- 사용자 인터랙션 기준: 사용자와 AI 간 상호작용 횟수나 깊이에 따른 과금
이 모델은 고객의 실제 사용량과 가치 창출에 직접적으로 연결되어 있어 공정하고 확장 가능한 수익 구조를 제공합니다.
성과 연동 수수료
AI 솔루션이 창출한 실질적인 비즈니스 성과에 연동하여 수익을 창출하는 모델입니다:
- 비용 절감 연동: 고객이 AI를 통해 절감한 비용의 일정 비율 수취
- 매출 증가 연동: AI 도입으로 인한 추가 매출의 일정 비율 공유
- 성과 목표 달성 보너스: 사전 합의된 성과 지표 달성 시 추가 수수료
- 리스크-리워드 모델: 기본 수수료는 낮게 책정하고 성과에 따른 보상 비중을 높게 설정
- 단계적 성과 수수료: 성과 수준에 따라 단계적으로 증가하는 수수료 구조
이 모델은 고객에게 낮은 초기 위험과 명확한 ROI를 제공하며, 공급자에게는 뛰어난 성과에 대한 추가 보상을 가능하게 합니다.
정기 구독료
지속적인 AI 서비스 이용에 대해 정기적으로 고정 비용을 지불하는 모델입니다:
- 티어형 구독 모델: 기능과 사용량에 따른 다양한 구독 등급 제공
- 사용자 기반 구독: 활성 사용자 수에 따른 단계적 구독료
- 엔터프라이즈 라이선스: 기업 전체가 무제한으로 사용할 수 있는 포괄적 구독
- 연간 약정 할인: 장기 약정 시 할인된 구독료 제공
- 번들 구독: 여러 AI 서비스나 솔루션을 하나의 구독으로 통합
구독 모델은 예측 가능한 반복 수익을 창출하며, 고객의 지속적인 가치 실현과 성장을 촉진합니다.
프리미엄 기능 판매(Freemium)
기본 기능은 무료로 제공하고 고급 기능이나 추가 용량에 과금하는 접근법입니다:
- 기능 제한형: 고급 AI 기능은 유료 사용자에게만 제공
- 용량 제한형: 기본 사용량 초과 시 과금
- 지원 서비스형: 기본 제품은 무료이나 전문 지원이나 컨설팅은 유료
- 고급 인사이트형: 기본 분석은 무료, 심층 분석과 인사이트는 유료
- 개인용/기업용 분리: 개인 사용자는 무료, 기업용 기능과 통합은 유료로 제공
이 모델은 낮은 진입 장벽으로 빠른 사용자 확보가 가능하며, 제품 가치를 경험한 사용자들의 자연스러운 전환을 유도합니다.
타겟 광고 모델(노출보다 성과 중심)
AI의 정교한 개인화 능력을 활용한 효과적인 광고 수익 모델입니다:
- 행동 예측 기반 광고: 사용자의 미래 행동이나 니즈를 예측한 선제적 광고
- 맥락 인식 광고: 사용자의 현재 상황과 맥락에 완벽히 부합하는 광고 제공
- 성과 기반 과금: 단순 노출이 아닌 실제 전환이나 행동에 따른 광고 과금
- 개인화 콘텐츠 내 자연스러운 통합: 콘텐츠와 광고의 경계를 허무는 맞춤형 통합
- 다이내믹 광고 최적화: AI가 실시간으로 광고 콘텐츠와 타겟팅을 최적화
이 모델은 광고주에게 높은 ROI를, 사용자에게는 관련성 높은 콘텐츠 경험을 제공합니다.
핵심 자원 (Key Resources)
핵심 자원은 비즈니스 모델이 효과적으로 작동하기 위해 필요한 가장 중요한 자산입니다. 이러한 자원을 통해 기업은 가치 제안을 창출하고, 시장에 접근하며, 고객 관계를 유지하고, 수익을 창출할 수 있습니다. 핵심 자원은 다음과 같이 분류할 수 있습니다:
- 물리적 자원: 시설, 건물, 시스템, 장비, 유통 네트워크 등
- 지적 자원: 브랜드, 특허, 저작권, 파트너십, 고객 데이터베이스 등
- 인적 자원: 특정 지식이나 기술을 가진 직원이나 협력자
- 재무적 자원: 현금, 신용 한도, 주식 옵션 등의 재무 보증
비즈니스 모델에 따라 필요한 핵심 자원의 유형과 구성이 크게 달라질 수 있으며, 이러한 자원은 자체적으로 소유할 수도 있고 파트너를 통해 확보할 수도 있습니다.
비즈니스 모델 캔버스의 ‘핵심 자원’ 블록에 대한 자세한 이해는 아래 링크를 참조하시기 바랍니다.
AI기반 비즈니스가 추가로 고려해야 할 사항
AI 기반 비즈니스는 전통적인 비즈니스와 비교하여 특별한 유형의 자원을 필요로 합니다. 그 중 가장 중요한 것은 ‘데이터 자원’입니다. 데이터는 AI 모델을 학습시키고 성능을 향상시키는 데 필수적입니다. 다음은 AI 기반 비즈니스가 특히 요구하는 자원 유형과 각 항목에 대한 설명입니다.
데이터 자원
AI의 성능과 가치는 데이터의 양과 질에 직접적으로 의존합니다:
- 학습 데이터셋: 모델 학습을 위한 대규모, 고품질, 다양한 데이터
- 테스트 및 검증 데이터: 모델 성능을 평가하고 검증하기 위한 독립적인 데이터셋
- 피드백 데이터: 사용자 상호작용과 피드백을 통해 수집된 지속적 개선을 위한 데이터
- 데이터 파이프라인: 지속적으로 신선한 데이터를 수집, 정제, 처리하는 시스템
- 데이터 관리 및 거버넌스 시스템: 데이터의 품질, 보안, 규제 준수를 보장하는 프레임워크
데이터 자원의 경쟁력은 단순한 양이 아닌, 품질, 다양성, 희소성, 그리고 도메인 특화성에서 비롯됩니다.
재무 자원
AI 개발과 운영은 상당한 초기 투자와 지속적인 자금 지원이 필요합니다:
- AI 모델 개발/학습/재학습 투자 자금: 초기 모델 개발과 지속적인 성능 향상을 위한 자금
- 인프라 구축 자금: AI 운영에 필요한 컴퓨팅 및 저장 인프라 구축 비용
- 데이터 획득 및 처리 자금: 양질의 학습 데이터 확보와 전처리를 위한 투자
- 초기 시장 진입 및 확장 자금: 사용자 확보와 시장 침투를 위한 마케팅 및 영업 자금
초기 AI 스타트업은 전통적인 소프트웨어 비즈니스보다 더 큰 규모의 초기 투자가 필요하며, 수익화까지의 기간도 더 길 수 있다는 점을 고려해야 합니다.
인적 자원
AI 비즈니스는 특수하고 희소한 인적 자원에 크게 의존합니다:
- AI/ML 전문가: 데이터 과학자, ML 엔지니어, AI 연구원 등 핵심 기술 인력
- 도메인 전문가: 특정 산업이나 문제 영역에 대한 깊은 이해를 가진 전문가
- AI-도메인 융합 인재: 기술과 도메인 지식을 모두 갖춘 하이브리드 인재
- AI 윤리 및 거버넌스 전문가: AI의 윤리적, 법적 영향을 관리할 수 있는 인력
- AI UX 디자이너: AI와 인간 간의 효과적인 상호작용을 설계할 수 있는 전문가
이러한 인적 자원은 희소성이 높고 경쟁이 치열하므로, 인재 유치와 유지를 위한 전략적 접근이 필요합니다.
무형 자원
AI 기업의 핵심 가치는 종종 무형 자산에 있습니다:
- AI 알고리즘 및 모델 지적재산권: 독자적인 AI 기술과 모델에 대한 IP
- 모델 학습 방법론 및 노하우: 효과적인 모델 학습과 최적화에 대한 전문 지식
- 데이터 레이블링 및 큐레이션 방법론: 효율적이고 정확한 데이터 준비 프로세스
- AI 윤리 및 거버넌스 프레임워크: 책임 있는 AI 개발과 배포를 위한 내부 지침
- 산업별 AI 적용 지식: 특정 산업이나 문제 영역에 AI를 적용하는 전문 지식
이러한 무형 자산은 종종 문서화하기 어렵고 암묵적 지식의 형태를 띠고 있어, 핵심 인력에 대한 의존도가 높아질 수 있습니다.
유형 자원
AI 운영에는 특수한 물리적 및 기술적 인프라가 필요합니다:
- 모델 개발 및 운영을 위한 하드웨어: GPU, TPU 등 특수 컴퓨팅 자원
- 데이터 저장 및 처리 시스템: 대용량 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 인프라
- AI 개발 및 배포 플랫폼: 모델 개발, 테스트, 배포, 모니터링을 위한 통합 환경
- 보안 및 규정 준수 인프라: 데이터 보호와 규제 준수를 위한 기술적 인프라
- 확장 가능한 서비스 인프라: 사용량 증가에 탄력적으로 대응할 수 있는 클라우드 인프라
이러한 유형 자원은 상당한 초기 투자가 필요하지만, 클라우드 서비스의 발전으로 과거보다 접근성이 높아졌습니다.
핵심 활동 (Key Activities)
핵심 활동은 비즈니스 모델을 작동시키기 위해 기업이 반드시 수행해야 하는 가장 중요한 활동들입니다. 이는 가치 제안을 창출하고 전달하며, 시장에 접근하고, 고객 관계를 유지하고, 수익을 창출하는 데 필수적인 활동들입니다. 핵심 활동은 비즈니스 모델 유형에 따라 다양하게 나타날 수 있으며, 일반적으로 다음과 같이 분류됩니다:
- 생산 활동: 제품 설계, 제조, 전달 (제조업에서 주로 필요)
- 문제 해결 활동: 새로운 솔루션 개발과 컨설팅 (서비스업에서 주로 필요)
- 플랫폼/네트워크 활동: 플랫폼 관리, 서비스 프로비저닝, 네트워크 촉진 (플랫폼 모델에서 주로 필요)
핵심 활동은 핵심 자원과 함께 비즈니스 모델의 내부 엔진을 구성하며, 이를 효율적으로 수행하는 능력이 기업의 경쟁 우위를 결정하는 중요한 요소가 됩니다.
비즈니스 모델 캔버스의 ‘핵심 활동’ 블록에 대한 자세한 이해는 아래 링크를 참조하시기 바랍니다.
AI기반 비즈니스가 추가로 고려해야 할 사항
AI기반 비즈니스가 추가로 고려해야 할 핵심 활동은 비즈니스의 경제적 해자(Moat) 유무를 결정하는 AI 모델의 경쟁력 강화 활동입니다. AI 모델의 경쟁력을 강화하기 위한 활동은 기술 개발, 데이터 관리, 운영 최적화의 세 가지 주요 영역으로 나눌 수 있습니다.
이 세 가지 활동은 AI 기반 비즈니스의 경제적 해자를 구축하는 데 필수적이며, 이를 통해 경쟁사와의 차별화를 이루고 지속 가능한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
각 영역에 대한 설명은 다음과 같습니다.
기술 개발 활동
AI 모델의 성능을 향상시키기 위한 알고리즘 연구, 모델 개발, 시스템 설계 및 아키텍처 구축, 그리고 모델 테스트 및 검증을 포함하는 활동입니다.
- 알고리즘 연구 및 모델 개발: 최신 알고리즘을 연구하고, 이를 기반으로 AI 모델을 개발하여 성능을 향상시킵니다. 이는 AI의 핵심 경쟁력을 결정하는 중요한 요소입니다.
- AI 시스템 설계 및 아키텍처 구축: AI 시스템의 전반적인 설계와 아키텍처를 구축하여 효율적이고 확장 가능한 시스템을 만듭니다. 이는 시스템의 안정성과 성능에 직접적인 영향을 미칩니다.
- 모델 테스트 및 검증: 개발된 모델의 성능을 테스트하고 검증하여, 실제 환경에서의 유효성을 확인합니다. 이를 통해 모델의 신뢰성과 정확성을 보장할 수 있습니다.
기술 개발 활동은 AI 모델의 차별화된 성능과 혁신을 가능하게 하여 경쟁사와의 기술적 격차를 벌릴 수 있습니다. 이는 시장에서의 경쟁 우위를 확보하고 유지하는 데 중요한 역할을 합니다.
데이터 관리 활동
AI 모델 학습에 필요한 데이터를 획득, 전처리, 정제, 라벨링하고, 데이터의 품질과 보안을 관리하는 활동입니다.
- 데이터 획득 및 파이프라인 구축 : AI 모델 학습에 필요한 데이터를 수집하고, 이를 처리할 수 있는 데이터 파이프라인을 구축합니다. 이는 데이터의 흐름을 원활하게 하고, 모델 학습을 지원합니다.
- 데이터 전처리/정제/라벨링 : 수집된 데이터를 분석하기 전에 전처리, 정제, 라벨링 과정을 통해 데이터의 품질을 높입니다. 이는 모델의 학습 효율성을 극대화하는 데 필수적입니다.
- 데이터 거버넌스 및 품질 관리 : 데이터의 보안, 프라이버시, 품질을 관리하여 데이터의 신뢰성을 유지합니다. 이는 데이터 기반 의사결정의 정확성을 보장합니다.
데이터 관리 활동은 AI 모델의 정확성과 신뢰성을 높이는 데 필수적입니다. 양질의 데이터를 지속적으로 확보하고 관리함으로써, 경쟁사보다 우수한 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있습니다.
운영 최적화 활동
AI 시스템의 배포, 확장, 성능 모니터링, 지속적 개선, 규제 준수 및 윤리적 AI 실행을 포함하는 활동입니다.
- 시스템 배포 및 확장 관리 : AI 시스템을 실제 환경에 배포하고, 필요에 따라 확장하여 다양한 요구를 충족시킵니다. 이는 시스템의 유연성과 확장성을 높이는 데 중요합니다.
- 성능 모니터링 및 지속적 개선 : 시스템의 성능을 지속적으로 모니터링하고, 개선점을 찾아 업데이트합니다. 이를 통해 시스템의 효율성과 효과성을 유지할 수 있습니다.
- 규제 준수 및 윤리적 AI 실행 : AI 시스템이 관련 법규와 윤리적 기준을 준수하도록 관리합니다. 이는 AI의 사회적 책임과 신뢰성을 확보하는 데 필수적입니다.
운영 최적화 활동은 AI 시스템의 효율성과 안정성을 보장하여, 비용을 절감하고 고객 만족도를 높입니다. 이는 장기적으로 비즈니스의 지속 가능성을 강화하고, 시장에서의 입지를 공고히 하는 데 기여합니다.
핵심 파트너십 (Key Partnership)
핵심 파트너십은 고객 세그먼트로부터 가치를 제공하고 전달하기 위한 우리의 핵심 자원 및 활동 외 필요한 부분을 믿을만한, 역량있는 파트너와 협력하여 충당하는 방식으로 원전에서는 다음 4가지로 파트너십을 구분합니다.
- 비경쟁자들 간의 전략적 동맹
- 코피티션(Coopetition), 즉 경쟁자들 간의 전략적 파트너십
- 새로운 비즈니스를 개발하기 위한 조인트 벤처
- 안정적 공급을 확보하기 위핸 구매자-공급자 관계
비즈니스 모델 캔버스의 ‘핵심 파트너십’ 블록에 대한 자세한 이해는 아래 링크를 참조하시기 바랍니다.
AI기반 비즈니스가 추가로 고려해야 할 사항
모든 비즈니스가 적절한 파트너십이 중요하겠지만, 특히 AI기반 비즈니스의 경우 창업팀이 고객에게 탁월한 고객경험을 제공하기 위한 A to Z를 모두 직접 수행하고 확보할 수 없기에 적절한 파트너십이 요구됩니다.
아래 항목들은 AI기반 비즈니스가 핵심 역량 및 활동 확보에 요구되는 파트너십 유형입니다.
- 독점적 데이터 소유자: 특정 산업이나 영역의 희귀/고품질 데이터에 독점적 접근권을 제공하는 파트너
- 선도 연구기관: 최신 AI 알고리즘과 모델에 조기 접근할 수 있는 학술/연구 기관과의 제휴
- 산업 선도 기업: 특정 분야의 대규모 사용자 기반과 사용 시나리오를 제공할 수 있는 기업
- 규제 기관 관계: 새로운 AI 규제에 대한 조기 인사이트와 준수 지침을 얻을 수 있는 관계
- 특화 하드웨어 개발자: 일반 시장에 출시되기 전 맞춤형/특수 AI 하드웨어에 접근할 수 있는 파트너십
- 인재 파이프라인: 희소성 높은 AI 인재를 우선적으로 접근할 수 있는 교육기관이나 커뮤니티
- 독점 유통 채널: 특정 고객 세그먼트에 대한 독점적 접근을 제공하는 유통 파트너
비용 구조 (Cost Structure)
비용구조는 우리가 고객 세그먼트로부터 가치를 제공하고 전달하는데 소요되는 자원, 활동, 파트너십을 소유하고 수행하는데 들어가는 전체 비용을 의미합니다.
원전에서는 비용을 크게 ‘고정비(Fixed Cost)’와 ‘변동비(Variable Cost)’ 2가지로 구분해서 설명하고 있으며, 비즈니스 모델 유형에 따라 비즈니스 채산성 분석 및 관리에 중요하게 작용되는 비용들이 상이합니다.
- 고정비 (Fixed Cost) : 생산되는 제품/서비스 규모의 상관없이 고정적으로 소요되는 비용. 인건비, 임대료, 설비 등이 해당된다. 특히 제조기반 회사가 비용 중 고정비의 비중이 높은 편.
- 변동비 (Variable Cost) : 생산되는 제품/서비스 규모에 거의 비례하여 소요되는 비용. 원재료비, 광고선전비, 지급수수료, 연료비 등이 해당된다. 사업 초기 물리적 설비가 거의 필요하지 않은 기술/서비스 기반 회사가 비용 중 변동비의 비중이 높은 편.
비즈니스 모델 캔버스의 ‘비용 구조’ 블록에 대한 자세한 이해는 아래 링크를 참조하시기 바랍니다.
AI기반 비즈니스가 추가로 고려해야 할 사항
AI기반 비즈니스에서 주로 나타나는 고정비, 변동비 항목을 아래와 같이 정리했습니다.
고정비
- 인적 자원 비용
- AI 연구/개발 인력 급여: AI 알고리즘과 모델을 개발하는 고급 전문 인력 비용
- 데이터 과학자 및 엔지니어 인건비: 데이터 처리와 모델 구현을 담당하는 인력 비용
- 도메인 전문가 자문료: 특정 산업이나 문제 영역의 전문 지식 활용 비용
- 제품 및 UX 팀 비용: AI 제품의 사용자 경험과 인터페이스를 설계하는 인력 비용
- 윤리 및 규제 준수 인력 비용: AI 윤리와 규제 이슈를 관리하는 전문 인력 비용
- 기본 인프라 비용
- 기본 서버 및 저장장치 유지비: 최소한의 시스템 운영을 위한 기본 인프라 비용
- 개발 환경 라이센스 비용: AI 개발 도구와 환경 유지를 위한 라이센스 비용
- 사무실 및 작업 환경 비용: 물리적 작업 공간과 협업 환경 유지 비용
- 기본 데이터 스토리지 비용: 핵심 데이터 자산 보관을 위한 스토리지 비용
- 보안 및 백업 시스템 비용: 데이터와 모델 보호를 위한 기본 보안 인프라 비용
- 데이터 관련 비용
- 데이터 획득 및 구매 비용: 외부 데이터 소스 접근이나 구매 비용
- 데이터 라벨링 및 정제 작업 비용: 원시 데이터를 학습 가능한 형태로 가공하는 비용
- 데이터 저장 및 전송 비용: 대용량 데이터의 저장과 네트워크 전송 비용
- 데이터 품질 관리 비용: 지속적인 데이터 품질 모니터링과 개선 비용
- 데이터 거버넌스 비용: 데이터 관리, 보안, 규제 준수를 위한 운영 비용
- 모델 최적화 비용
- 성능 최적화 및 튜닝 비용: 모델 성능과 효율성 향상을 위한 최적화 비용
- 새로운 기능 개발 및 테스트 비용: 신규 AI 기능 개발과 검증에 소요되는 비용
- 다양한 모델 실험 비용: A/B 테스트와 다양한 모델 구성 실험 비용
- 기술 라이센스 비용
- 기반 AI 기술 라이센스: 기본 AI 알고리즘이나 모델 사용을 위한 라이센스 비용
- 개발 도구 및 소프트웨어 라이센스: AI 개발에 필요한 특수 소프트웨어 비용
- 제3자 API 기본 구독료: 외부 API와 서비스 활용을 위한 기본 구독 비용
- 데이터베이스 및 분석 도구 라이센스: 데이터 관리와 분석을 위한 도구 비용
- 지적재산권 사용료: 특허나 기타 IP 사용에 대한 지불 비용
- 규제 및 법률 비용
- 법률 자문 및 규제 준수 비용: AI 관련 법적 이슈와 규제 대응을 위한 자문 비용
- 인증 및 보안 감사 비용: 데이터 보안과 시스템 안정성 검증을 위한 감사 비용
- 지적재산권 보호 비용: AI 알고리즘과 모델에 대한 특허 및 IP 보호 비용
- 개인정보 보호 준수 비용: GDPR 등 개인정보 보호 규정 준수를 위한 비용
- 산업별 규제 대응 비용: 금융, 의료 등 특정 산업의 AI 규제 준수 비용
변동비
- 클라우드 자원 비용
- 사용량 기반 클라우드 컴퓨팅 비용: 실제 사용된 서버 자원에 따른 클라우드 비용
- 모델 학습/추론 처리 비용: AI 모델의 학습과 추론에 소요되는 클라우드 컴퓨팅 비용
- 트래픽에 따른 서버 확장 비용: 사용자 증가에 따른 클라우드 인프라 확장 비용
- 데이터 처리 및 ETL 비용: 대용량 데이터 처리와 변환 비용(크기에 비례)
- 토큰 관련 비용
- API 호출당 토큰 사용 비용: 외부 AI API 사용 시 토큰 소비에 따른 비용
- 입력/출력 토큰 차등 비용: 입력과 출력 토큰에 대한 차등적 비용 구조
- 모델 크기/성능별 토큰 비용 차이: 다양한 모델 크기와 성능에 따른 차등 비용
- 프롬프트 최적화 및 관리 비용: 효율적인 프롬프트 설계를 통한 토큰 사용 최적화 비용
- 캐싱 및 재사용 전략 비용: 중복 계산 방지를 위한 캐싱 전략 구현 비용
- 고객 지원 및 운영 비용
- 사용자 증가에 따른 지원 비용: 커뮤니티 관리, 고객 문의 대응 등 지원 비용
- 오류 해결 및 유지보수 비용: AI 시스템의 오류 모니터링과 해결 비용
- 사용량 기반 제3자 서비스 비용: 외부 서비스와 API 통합 관련 변동 비용
- 콘텐츠 모더레이션 비용: 부적절한 콘텐츠 필터링과 관리에 소요되는 비용
- 데이터 관련 비용
- 추가 데이터 라벨링 및 정제 작업 비용: 서비스 운영 과정에서 추가로 획득한 원시 데이터를 학습 가능한 형태로 가공하는 비용
- 추가 데이터 저장 및 전송 비용: 대용량 데이터의 저장과 네트워크 전송 비용
- 추가 데이터 품질 관리 비용: 지속적인 데이터 품질 모니터링과 개선 비용
- 모델 최적화 비용
- 사용량 증가에 따른 모델 재학습 비용: 새로운 데이터로 모델을 업데이트하는 비용
- 모델 경량화 및 효율화 비용: 리소스 사용을 최적화하기 위한 모델 조정 비용
AI기반 비즈니스 모델링 접근법(BMC 활용 중심)
AI 기반 비즈니스 모델의 성공은 비즈니스 모델 캔버스의 9개 구성요소가 유기적으로 연결되고 조화를 이루는 데 달려 있습니다. 특히 AI 비즈니스에서는 다음과 같은 독특한 연결 패턴에 주목해야 합니다.
데이터 흐름과 비즈니스 모델 연계
AI 비즈니스의 핵심이자 파워는 양질의 데이터 확보 및 활용입니다. 비즈니스 모델 캔버스 상 각 구성요소 간 관계를 ‘데이터 흐름’ 관점에서 바라봄으로써 비즈니스 혁신 동인을 발견하고 정의,개선하는데 활용할 수 있습니다.
- 고객 세그먼트 → 데이터 자원 → 가치 제안: 고객으로부터 수집된 데이터가 핵심 자원이 되어 더 나은 가치 제안으로 순환
- 고객 관계 → 핵심 활동 → 핵심 자원: 고객 상호작용에서 발생하는 피드백이 모델 개선 활동을 통해 더 풍부한 데이터 자원으로 축적
- 핵심 파트너십 → 핵심 활동 → 가치제안: 다양한 파트너 채널을 통한 데이터 수집, 정제, 분석 활동이 고객 가치제안 강화
위의 예시처럼 데이터 흐름을 중심으로 비즈니스 모델 캔버스를 분석하면, AI 비즈니스의 혁신 기회를 발견하고, 지속 가능한 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 됩니다.
AI 역량과 가치 제안 정렬
AI 기술적 역량과 고객 가치 제안 사이의 명확한 연계가 필요합니다:
- 핵심 자원(AI 모델) → 가치 제안 → 고객 세그먼트: AI 모델의 특정 강점이 고객 세그먼트의 니즈에 부합하는 가치로 변환
- 핵심 활동(모델 개발) → 핵심 자원 → 가치 제안: 지속적인 모델 개선 활동이 AI 자원의 품질을 높여 가치 제안을 강화
- 핵심 파트너십 → 핵심 자원 → 가치 제안: 전략적 파트너십을 통해 확보한 데이터나 기술이 독특한 가치 제안을 가능하게 함
AI 기술의 가능성과 현실적 한계 사이의 균형을 찾아, 과장된 약속이 아닌 실현 가능한 가치 제안을 설계할 수 있어야 합니다.
비용-수익 균형점 도출
AI 비즈니스는 독특한 비용 구조와 수익 모델을 가지므로, 이들 간의 조화가 중요합니다:
- 비용 구조(컴퓨팅 자원) → 핵심 활동(모델 최적화) → 수익원: 컴퓨팅 비용을 최적화하는 활동이 수익성에 직접적인 영향
- 고객 세그먼트 → 가치 제안 → 수익원: 고객이 실제 지불할 의향이 있는 가치와 그에 따른 적절한 수익 모델 설계
- 핵심 자원(데이터) → 비용 구조 → 수익원: 데이터 획득 및 처리 비용과 이를 통해 창출할 수 있는 수익 간의 균형
특히 초기 투자 비용이 높은 AI 비즈니스에서는 단기적 수익과 장기적 가치 창출 사이의 균형을 신중하게 고려해야 합니다.
이상으로 ‘비즈니스 모델 캔버스’라는 쉽고 직관적인 프레임워크를 중심으로 AI 기반 비즈니스 모델을 수립할 때 고려해야 할 특성들을 정리해보았습니다. 아무리 완성도 높은 프레임워크나 도구, 개별 인사이트라 할지라도 모든 부분에서 적용되고 활용될 수는 없습니다. 본 글에서 제시한 다양한 의견과 생각 중에서 꼭 필요하고 적용할 수 있는 부분을 취사선택하여, 지속 가능하고 성장 가능한 AI 비즈니스 모델 설계에 기여할 수 있기를 바랍니다. 이 글이 여러분의 AI 비즈니스 여정에 유익한 길잡이가 되기를 바라며 마무리하겠습니다.
