경험상 말하는데, 비기술 스타트업을 위한 에이전트를 만드는 게 돈이 더 됨
With My experience i am telling you You can make more on Money on building Agents for Non-Tech Startups
핵심 요약
IoT 기업에서 AI 음성 에이전트를 도입하고 직접 사용하며 불필요한 기능을 제거해 효율을 높인 경험담입니다.
- 워크플로우 자동화 — 초기 리드 자격 확인 및 할당 과정을 AI 음성 에이전트로 자동화함
- 현장 밀착형 개발 — 직접 영업 업무를 수행하며 실제 사용자에게 필요한 기능을 파악함
- 기능 최적화 — 사용하지 않는 30가지 기능을 제거하고 실질적인 요구사항을 반영함
- 비기술 스타트업 기회 — 기존 업무 프로세스에 AI를 접목하는 시장의 잠재력이 큼
IoT 회사에 처음 들어갔을 때, 창업자가 영업팀이랑 같이 일해보라고 하더군요. 그전 3년 동안은 SaaS 제품만 만들었으니, 안 해본 분야를 좀 배워보고 싶기도 해서 그러겠다고 했습니다.
회사는 이미 고객도 좀 있었고, Google Ads를 통해 들어오는 문의도 꽤 많았어요. 6년 정도 된 회사였는데, 영업팀은 여전히 모든 걸 스프레드시트로 관리하고 있더라고요.
일단 CRM이랑 칸반 보드부터 도입했습니다. 뭘 만들어야 할지 정하려면, 문의가 어떻게 고객으로 변하는지 그 과정부터 파악해야 했거든요.
새로운 리드가 들어오면 무조건 초기 통화가 필요했습니다. 영업 사원이 고객 요구사항에 대해 몇 가지 자격 확인 질문을 던지는 식이었죠. 우리 회사는 최소 거래 규모가 정해져 있어서, 규모가 작은 건은 하위 딜러에게 넘기고 큰 건만 우리 팀이 직접 처리했습니다.
그 초기 통화 과정이 제가 가장 먼저 자동화한 부분 중 하나입니다.
전화번호를 남기고 문의를 넣자마자 바로 전화를 거는 AI 음성 에이전트를 만들었습니다. 에이전트가 자격 확인 질문을 던지면, LLM을 써서 답변을 평가하고 리드 점수를 매겼죠.
이 통화는 그다음 워크플로우로도 바로 연결됐습니다. 영업 사원별로 리드를 얼마나 가지고 있는지 추적해서, 그 업무 부하랑 거래 가치를 고려해 새로운 리드를 배정했거든요. 당연히 큰 건은 경력직한테 보냈고요.
그러니까 문의가 들어오면 초기 통화, 평가, 점수 산정, 배정까지 영업 사원이 손대기 전에 알아서 착착 진행되는 구조였죠.
저는 이 연결 고리를 만드는 게 꽤 재밌었습니다. 팀 입장에서는 통화 결과가 CRM 안에서 바로 쓸모 있게 정리되는 게 중요했거든요. 그 답변들을 보고 이 건을 어떻게 처리할지, 누가 맡을지 결정할 수 있었으니까요.
그 뒤로도 긴 영업 과정이 남아있긴 했습니다. 자격이 확인된 리드는 장비 요구사항 견적도 내야 하고 실사도 나가야 했거든요. 견적서를 만들어서 CRM 연동을 통해 WhatsApp으로 보내기도 했고요.
고객사 내부 승인 절차 때문에 구매 주문서(PO)를 받기까지 몇 달씩 팔로업해야 하는 경우도 허다했습니다. 전체 사이클이 보통 3~6개월은 걸렸죠.
음성 에이전트가 초기 자격 확인 업무를 다 처리해주니까 팀원들 시간을 엄청나게 아낄 수 있었습니다. 실사나 견적서, 이후 고객 응대는 여전히 팀원들 몫이었지만요.
저는 설계부터 배포까지, 연동이랑 버그 수정까지 제품의 모든 걸 다 맡았습니다. 한 달 정도 안정적으로 돌아가니까 더 이상 만들 기능이 안 떠오르더라고요. 그래서 제가 직접 영업 사원이 되어 리드 확보부터 검증까지 다 해보기 시작했습니다.
그렇게 직접 써보니까 음성 에이전트 주변의 제품을 보는 눈이 완전히 달라지더군요. 필요 없는 기능 30개를 찾아내서 싹 다 지워버리고, 사람들이 진짜 원하는 기능들을 추가했습니다. 팀원들이 실제로 일하는 과정을 직접 겪어보니까 뭐가 필요한지 딱 보이더라고요.
팀원들은 자기들이 뭘 필요로 하는지 말로 다 설명하지 못했거든요. 직접 현장에서 같이 굴러봐야 알 수 있는 것들이었습니다. 앞으로 기존 워크플로우에 또 다른 에이전트를 심을 일이 있다면 이 점을 꼭 기억하려고요. 사람들이 의존하는 그 애플리케이션을 직접 써보는 시간을 꼭 가져야 한다는 거 말이죠.

