스타트업 창업자라면 누구나 공감할 것이다. 창업은 다양한 역할을 동시에 수행해야 하고, 제한된 자원 속에서 어려운 선택을 해야 하며, 사업을 앞당길 일을 지속적으로 우선순위에 둬야 한다. 끝없는 작업이 쌓여 있는데, 이를 처리할 인력은 항상 부족하다.
AI 에이전트가 이 방정식을 바꾸고 있다. 기존 AI 도구는 정보를 실행 가능한 형태로 변환하기 위해 지속적인 인간의 지시가 필요했다. 반면 에이전트는 인간의 감독 하에 비즈니스 프로세스를 자율적으로 관리할 수 있다. 자원이 제한된 스타트업에게 이 변화는 혁신적이다.
이 글은 스타트업이 어떻게 AI 에이전트를 활용해 창업자의 시간을 확보하고, 전문가 수준의 역량에 접근하며, 스타트업의 빠른 속도를 유지하면서도 품질을 유지하는지 살펴본다.
에이전트는 모든 스타트업이 직면하는 세 가지 리소스 제약을 직접 해결함으로써 변화를 이끈다. 반복 작업에 소요되는 시간을 절약해주고, 내부에서 찾기 어려운 전문 지식을 제공하며, 빠른 스타트업 속도에서도 품질을 유지할 수 있게 돕는다.
창업자와 초기 팀원이 운영 업무에 쏟는 시간 한 시간은 전략 수립, 자금 조달, 제품 개발에 투자하지 못하는 시간이다.
분명한 해결책은 이런 업무를 처리할 인력을 채용하는 것이지만, 초기 단계 스타트업에 항상 가능한 것은 아니다. 적합한 인재를 찾는 데는 팀이 가질 수 없는 시간이 필요하며, 잘못된 채용은 간소한 조직이 쉽게 감당하기 어려운 후퇴를 초래한다. AI 에이전트는 반복 작업을 자동화해 인력 증가 없이도 스타트업에 귀중한 시간을 돌려준다.
현대적 회계 소프트웨어 제공업체 Campfire는 Claude를 활용해 회계 팀의 월별 마감 프로세스를 가속화한다. 은행 계좌 조정 시간을 90% 절감하고, Ember AI 채팅 인터페이스를 통해 보고서 작성 속도를 50% 향상시켜 전체 타임라인을 3일 단축했다.
미국 최대 회계법인 중 하나인 Armanino는 Amazon Bedrock의 Claude를 도입해 수동 작성 작업 시간을 65% 줄였고, 후속 설명 요청도 60% 감소시켰다.
전미 초등학교의 90%에서 4,500만 명의 사용자를 보유한 교육 플랫폼 ClassDojo는 Claude 기반 Sidekick AI 교사 어시스턴트를 운영한다. 이전에 학급 명단당 20-30분 걸리던 행정 업무를 몇 초로 압축했다.
수 시간 걸리던 반복 작업이 몇 분으로 줄면, 행정 부담에 허덕이지 않고 비즈니스 성장에 실제로 기여하는 작업에 집중할 수 있다.
스타트업은 모든 분야에서 세계적 수준의 업무가 필요하지만, 그러한 인재를 찾기는 쉽지 않다. AI 에이전트는 전문가 수준의 분석과 의사 결정을 제공하며, 그렇지 않으면 찾는 데 몇 달이 걸릴 수 있는 능력을 대체한다.
eSentire은 80개 이상의 국가에서 중요한 인프라를 보호하는 관리형 탐지 및 대응 서비스 제공자다. 이들은 Claude를 사용해 엘리트 SOC 분석가들의 조사 프로세스를 재현한다. 분석 시간을 5시간에서 7분으로 단축하면서 95% 정확도와 99.3% 위협 차단률을 달성했다.
Gradient Labs는 금융 기관을 위한 AI 기반 고객 지원 플랫폼이다. 복잡한 금융 지원 업무에서 80-90% 해결률과 98% 고객 만족도를 유지한다. 소규모 팀이 이제는 수년간의 도메인 경험이 필요한 박사급 전문가를 고용해야만 가능했던 분석 품질을 제공한다.
회사 규모와 상관없이 빠른 속도를 유지하면서도 품질 기준을 준수하는 것은 항상 어려운 과제다. 너무 빨리 출시하면 품질이 떨어지고, 완벽한 제품을 만들려고 하면 경쟁사에게 뒤처지기 쉽다. AI 에이전트는 이러한 딜레마를 해결해준다. 실행 속도를 획기적으로 높이면서도 높은 품질 기준을 유지할 수 있기 때문이다.
Brex는 업계 평균 70% 대비 94%의 준수율을 달성했으며, 거래의 75%를 자동화해 고객들에게 연간 5,650만 달러를 절감시켰다. StackBlitz는 Claude를 Bolt에 통합한 지 불과 4주 만에 연간 반복 수익(ARR) 400만 달러를 기록했고, 사용자들은 프로덕션 준비가 완료된 수준의 품질을 유지하면서 애플리케이션 개발 비용을 99% 절감할 수 있었다.
스타트업의 빠른 속도를 유지하되 전통적으로 따르던 품질 저하 없이 작업할 수 있다면, 양쪽의 장점을 모두 누릴 수 있다. 작업은 더 빨리 완료되며 결과물도 검증을 견딜 만큼 견고해진다.
스타트업들은 기존에 전문 인력이 필요했던 운영상의 과제들을 에이전트로 해결하고 있다. 그 결과 비용 절감, 빠른 실행, 그리고 팀 규모를 뛰어넘는 능력이 가능해졌다.
Micro1은 매일 3,000건 이상의 AI 기반 인터뷰를 진행하며 전통적인 방식 대비 채용 비용을 85% 절감했다. 이 인재 채용 플랫폼은 AI로 선별된 후보자가 실제 면접에 도달했을 때 5배 더 높은 합격률을 보였다.
Micro1의 Claude 기반 기술 면접 플랫폼을 도입한 Legal Soft은 면접 팀을 33명에서 12명으로 줄이면서도 매월 10,000건의 후보자 심사를 유지했다. 이로 인해 연간 400,000달러 이상의 채용 비용을 절감했으며 EBITDA 마진을 30% 개선했다.
Inscribe은 Claude 기반 AI 리스크 에이전트를 활용해 사기 검토 주기를 30분에서 90초로 단축했다. 문서 검증, 사기 탐지, 리스크 분석을 자동화하면서도 엄격한 데이터 프라이버시 기준을 유지한 결과, 금융 기관 고객들의 검토 처리량이 70배 증가했다.
BlueFlame은 클로드(Claude)의 비전 기능을 활용해 차트와 그래프가 많은 금융 문서를 처리함으로써, 투자 팀의 문서 분석 시간을 4시간 이상에서 단 몇 분으로 단축했다. 이 플랫폼은 소규모 팀이 대형 기술 부서가 필요했던 기관 수준의 분석을 수행할 수 있도록 지원하며, 하루 평균 30건의 고객 질의를 처리하고 수백 개 기업을 동시에 비교하는 작업을 자동화한다.
Biomni는 생의학 벤치마크에서 인간 수준의 성능을 유지하면서 과학 연구 분석 시간을 3주에서 35분(800배 빨라짐)으로 압축했다. 스탠포드 대학에서 개발한 이 플랫폼은 문헌 검토, 생물정보학 분석, 실험 프로토콜 설계를 자동화한다. 반복적인 작업에 시간의 80%를 소모하던 연구자들은 이제 여러 연구 주제를 동시에 진행할 수 있으며, 5년 이상 경력의 전문가와 동등한 수준으로 실험을 검증할 수 있다.
Lovable는 클로드와의 자연스러운 대화를 통해 기존 코딩 방식보다 20배 빠르게 프로덕션 준비 완료 웹 애플리케이션을 구축할 수 있는 플랫폼으로, 비개발자와 개발자 모두가 활용할 수 있는 환경을 제공했다. 이로 인해 6개월 만에 연간 매출 4천만 달러(ARR) 를 달성했다. 현재 이 플랫폼은 매월 100만 명 이상의 활성 사용자가 SaaS 제품부터 내부 도구까지 코드 작성 없이 다양한 솔루션을 만들고 있다.
Genspark는 8개의 전문 AI 모델을 조율하는 마스터 코디네이터로 클로드를 활용한 다중 에이전트 작업 자동화 시스템을 구축했다. 이들의 슈퍼 에이전트 플랫폼 출시 후 45일 만에 연간 매출 3,600만 달러(ARR) 를 기록했다. AI 기반 검색 엔진은 500만 명 이상의 사용자에게 쿼리 복잡도에 맞춰 자동 조정되는 동적 워크플로우를 제공한다. 특히 AI 슬라이드 기능은 수동으로 3시간 걸리는 연구 작업을 5분 만에 완료할 수 있게 해주며, 기존에는 수동으로 처리하기 어려웠던 대규모 복잡 연구 프로젝트도 가능하게 했다.
앞서 살펴본 예제들은 가능성을 보여주지만, 이를 실현하려면 첫날부터 구현 방식을 현명하게 선택해야 한다. 잘못된 출발점에서 시작하면 시간과 신뢰를 잃게 된다. 올바른 문제부터 작게 시작하면 점점 더 야심 찬 애플리케이션을 구축할 수 있는 기반을 마련할 수 있다.
에이전트 기반 프로젝트를 시작할 때는 이미 인력 감독이 존재하는 영역에서 시작하는 것이 좋다. 불완전한 자동화라도 큰 문제를 일으키지 않는 환경에서 에이전트를 도입하면 작업량을 즉시 줄일 수 있고, 사람이 결과를 검증할 수 있다.
이런 초기 배포 방식은 팀에게 에이전트의 동작 방식, 한계점, 효과적인 통합 방법을 가르쳐준다. 중요한 업무에 미치는 부담 없이 경험을 쌓을 수 있어, 후에 더 야심 찬 애플리케이션에 도전할 기반을 마련할 수 있다. 특히 정확성이 중요하고 감독이 어려운 영역에 적용할 때 이 경험이 큰 도움이 된다.
에이전트가 실제 업무를 처리하고 팀이 이를 신뢰하게 되면, 더 큰 시스템으로 확장할 수 있다. 여러 기능을 아우르는 공유 시스템을 구축하고, 결국에는 비즈니스 결과에 직접적인 영향을 미치는 복잡하고 중요한 프로세스까지 처리할 수 있게 된다.
각각의 요구사항마다 별도의 솔루션을 만드는 대신, 여러 문제를 해결할 수 있는 기반 에이전트 기능을 구축한다. 개인 맞춤형 아웃리치를 처리하는 에이전트는 채용 후보자에게 HR 스크리닝 질문을 보내고, 잠재 고객에게 맞춤형 마케팅 이메일을 작성하며, 투자자와 후속 조치를 취할 수 있다. 각 사용 사례는 에이전트가 상황에 맞는 메시지를 작성하는 방식을 개선한다.
이 단계에서는 AI 에이전트가 비즈니스의 다양한 영역에서 실제 업무를 처리하고 있다. 여러 사람이 정기적으로 사용하는 핵심 기능을 구축하고 개선했으며, 에이전트가 실질적인 성과를 낼 수 있음을 입증했다. 기술 팀은 에이전트를 구축하고 운영하는 과정에서 실무 경험을 쌓았으며, 유용한 인사이트를 얻었다.
이제 더 큰 도전을 시작할 준비가 된 것이다. 성공적으로 구축하기 위해선 초기부터 다음과 같은 역량을 갖추어야 한다:
이러한 역량은 단순한 작업에 머무는 에이전트와 더 큰 책임을 맡는 에이전트를 구분하는 기준이 된다. 이를 구축하려면 시간과 경험이 필요하며, 바로 이것이 작은 규모로 시작하는 것이 중요한 이유다.
초기 성공을 거둔 스타트업들의 공통된 패턴이 있다. 가장 부족한 자원을 확보할 수 있는 고효율 문제 하나를 골라 자동화를 적용한다. 예를 들어 창업자의 시간을 잡아먹는 후보자 선별, 쌓여만 가는 고객 지원 요청, 영업팀이 실질적인 고객을 확보하지 못하게 만드는 잠재 고객 선별 작업 등이 대상이 된다.
이런 초기 도입은 단순히 즉각적인 성과를 내는 데 그치지 않는다. 각 스타트업의 특수한 상황에서 무엇이 중요한지 가르쳐준다. 데이터를 에이전트와 어떻게 통합하는지, 어떤 프롬프트가 해당 사용 사례에 효과적인지, 워크플로우를 어떻게 조정해야 하는지 등이다. 이러한 통찰력은 규모 확장을 위한 플레이북이 된다.
스타트업들이 Claude를 활용해 영향력을 확장하는 방법을 알아보자.