AI Agent (자동화 설계자)

단순 챗봇 사용을 넘어 도구 사용·계획·실행이 가능한 AI 에이전트를 직접 만들고 배포하는 실전 강의.

AI Agent (자동화 설계자) 코스 개요

항목	내용
기간	4주
구성	4 Phase · 9 모듈 · 4 주차 세션
대상	AI 활용 전문가 (3단계) — 의사·변호사·엔지니어·마케터·기획자 등
사전 요구사항	본인 도메인에서 3년 이상 실무 경험, AI 도구를 업무에 정기적으로 사용 중
주간 학습 시간	6–8시간 (강의 2시간 + 실습 4–6시간)
최종 산출물	작동하는 AI 자산 1개 + 첫 매출 또는 LOI + 12개월 자본 로드맵

주차별 한 줄 요약

주차	Phase	모듈	주제
1	진단·설계	M1	AI 시대 자본의 작동 원리
2	진단·설계	M2	자산화 후보 발굴과 우선순위
3	빌드	M3-1	MVP 설계 — 기술 스택과 아키텍처
4	빌드	M3-2	MVP 빌드 — 노코드와 API로 작동하게 만들기
5	빌드	M4	데이터·도메인 지식 자산화
6	빌드	M5-1	가격 설계와 첫 10명 유저 확보
7	빌드	M5-2	B2B 진입과 페이드 파일럿
8	시스템화	M6	운영 자동화와 단위 경제성
9	시스템화	M7-1	법인 설립과 지분 설계
10	시스템화	M7-2	사용자·데이터·IP 계약
11	자본화	M8	투자와 자본 조달의 선택지
12	자본화	M9	다음 12개월 실행 계획

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Phase 1 · 진단과 설계

자산화의 출발점은 본인이 어디에 서 있는지 정확히 보는 것이다. 추상적인 AI 트렌드가 아니라 본인 도메인 안에서 자본이 어떻게 흐르는지를 지도로 만드는 단계다.

Week 1 · AI 시대 자본의 작동 원리

Module 1 학습 목표

• 활용자와 소유자의 자본 구조 차이를 4가지 축으로 설명할 수 있다
• AI 가치사슬의 5개 레이어와 각 레이어의 마진·해자 특성을 구분할 수 있다
• 본인 도메인이 가치사슬의 어디에 위치하는지 매핑할 수 있다

핵심 토픽

• 활용자와 소유자의 차이: 시간 자본, 의사결정 권한, 업사이드 한계, 복제 가능성
• AI 가치사슬 5계층: 컴퓨팅 인프라 → 파운데이션 모델 → 데이터·지식 → 애플리케이션 → 유통 채널
• 각 레이어의 진입 장벽 (자본·기술·네트워크) 과 마진 구조
• 한국 시장의 구조적 특징과 글로벌 자산화 경로 비교

실습

1. 본인 산업의 AI 가치사슬을 도식화 (레이어별 주요 플레이어 5개씩)
2. 본인의 현재 위치를 지도 위에 표시
3. 위·아래·옆으로 이동 가능한 경로 3개 도출

산출물

• 도메인 가치사슬 매핑 보고서 (A4 10페이지 내외)

권장 리소스

• 도서: Kai-Fu Lee 《AI Superpowers》, Daron Acemoglu 《Power and Progress》
• 보고서: Bessemer "State of the Cloud", a16z "Generative AI Market Map"

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Week 2 · 자산화 후보 발굴과 우선순위

Module 2 학습 목표

• 5가지 자산화 패턴을 본인 도메인에 적용한 아이디어를 3개 이상 도출할 수 있다
• 시장성·해자·실행성 매트릭스로 후보를 정량 평가할 수 있다
• 1순위 후보의 핵심 가설을 1페이지로 정리할 수 있다

핵심 토픽

• 패턴 1 — 수직 SaaS: 특정 산업의 AI 워크플로우 제품
• 패턴 2 — 독점 데이터셋: 라이선스 가능한 도메인 데이터
• 패턴 3 — 에이전트 워크플로우: 반복 업무를 대체하는 시스템
• 패턴 4 — 콘텐츠·전문가 IP: AI 시대에도 가치를 유지하는 인간 IP
• 패턴 5 — 도구 인프라: 다른 AI 빌더가 쓰는 메타 도구
• 평가 매트릭스: TAM·SAM, 해자(데이터·네트워크·전환비용), 실행성(자본·기간·리스크)

실습

1. 5개 패턴 각각에 대해 본인 도메인 아이디어 1개씩 (총 5개)
2. 매트릭스 점수화 후 상위 3개 선별
3. 1순위 후보의 가설 (고객·문제·솔루션·해자·수익) Lean Canvas 작성

산출물

• 후보 5개 + 1순위 선정 보고서
• 1순위 가설 1페이지 (Lean Canvas)

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Phase 2 · 빌드 — 작은 자산 만들기

가장 긴 5주를 할애한다. "활용자가 만든 도구"가 "소유 가능한 자산"이 되려면 제품·데이터 해자·유료 사용자 세 가지가 동시에 갖춰져야 한다.

Week 3 · MVP 설계 — 기술 스택과 아키텍처

Module 3-1 학습 목표

• LLM API · RAG · 에이전트 · 파인튜닝 4가지 패턴의 차이와 적용 기준을 설명할 수 있다
• 본인 MVP에 맞는 최소 기술 스택을 선택할 수 있다
• 4주 안에 작동하는 프로토타입의 아키텍처를 설계할 수 있다

핵심 토픽

• LLM API 호출의 기본 구조 (시스템 프롬프트·컨텍스트·출력 파싱)
• RAG 파이프라인: 문서 적재 → 임베딩 → 검색 → 답변 생성
• 에이전트와 도구 사용 (function calling, MCP)
• 파인튜닝이 필요한 경우와 필요 없는 경우의 판단 기준
• 노코드 도구(Make·Zapier·Bubble) 와 API 조합 패턴

실습

1. 1순위 아이디어를 4가지 패턴 중 어느 조합으로 구현할지 결정
2. 시스템 다이어그램 작성 (입력 → 처리 → 출력)
3. 4주 빌드 일정표 작성

산출물

• MVP 아키텍처 설계서 + 4주 빌드 일정

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Week 4 · MVP 빌드 — 작동하게 만들기

Module 3-2 학습 목표

• 핵심 기능 1개가 끝까지 작동하는 프로토타입을 빌드한다
• 5명의 잠재 사용자에게 데모할 수 있는 상태로 만든다

핵심 토픽

• 핵심 기능을 1개로 좁히기 (feature creep 방지)
• 인증·결제·UI는 최소화 또는 노코드로 우회
• 평가 루프: 출력의 품질을 어떻게 측정할 것인가
• 데모 시나리오와 사용자 피드백 수집 방법

실습

1. 핵심 기능 1개 빌드 완성
2. 5명 잠재 사용자에게 데모 + 1:1 인터뷰
3. 피드백 정리 후 v0.2 개선 목록 작성

산출물

• 작동하는 MVP v0.1
• 5명 사용자 인터뷰 노트 + v0.2 개선 목록

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Week 5 · 데이터·도메인 지식 자산화

Module 4 학습 목표

• 본인의 도메인 지식과 데이터를 시스템에 이식하는 3가지 방법을 적용할 수 있다
• 데이터 해자(moat)의 구체적 형태를 정의하고 측정할 수 있다
• 데이터 수집·라이선싱의 합법성과 윤리를 검토할 수 있다

핵심 토픽

• 프롬프트 라이브러리 — 도메인 지식의 가장 가벼운 자산화
• 파인튜닝셋 — 본인만의 스타일·판단을 모델에 이식
• 평가셋 (eval set) — 품질을 다른 사람과 차별화하는 핵심
• 독점 데이터 확보 경로: 사용자 생성·파트너 라이선스·공공 데이터 가공
• 개인정보·저작권·약관 검토

실습

1. 도메인 프롬프트 라이브러리 v1 (50개 이상) 작성
2. 파인튜닝셋 또는 평가셋 100건 이상 구축
3. 데이터 해자 정의서 작성 (어떤 데이터가·왜·어떻게 보호되는가)

산출물

• 자체 데이터·평가셋 v1
• 데이터 해자 정의서

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Week 6 · 가격 설계와 첫 10명 유저 확보

Module 5-1 학습 목표

• 가치 기반 가격 (value-based pricing) 으로 초기 가격을 설계할 수 있다
• 첫 10명의 유료 사용자를 확보할 채널과 메시지를 갖춘다
• 무료·페이드 전환 구조를 설계할 수 있다

핵심 토픽

• 가격 책정의 3가지 접근: 비용 기반·경쟁 기반·가치 기반
• 패키징: 단일 가격 · 단계형 · 사용량 기반
• 첫 사용자 확보 채널: 본인 네트워크·도메인 커뮤니티·콜드 아웃리치
• 첫 유저 인터뷰 스크립트와 핵심 질문

실습

1. 가격표 v1 작성 (3개 가격대 + 근거)
2. 첫 50명 잠재 유저 리스트업 + 아웃리치 메시지 작성
3. 10명에게 컨택 → 5명 인터뷰 → 첫 결제 1건 시도

산출물

• 가격 정책 문서
• 50명 잠재 유저 리스트 + 아웃리치 결과 요약

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Week 7 · B2B 진입과 페이드 파일럿

Module 5-2 학습 목표

• B2B 첫 고객을 확보하기 위한 페이드 파일럿 구조를 설계할 수 있다
• 도메인 네트워크를 활용해 의사결정자에게 도달할 수 있다
• 첫 매출 또는 유료 LOI를 확보한다

핵심 토픽

• 페이드 파일럿 (paid pilot) 구조: 6–12주, 명확한 KPI, 전환 옵션
• B2B 의사결정 구조: 사용자·구매자·승인자
• 도메인 네트워크 활용 — 본인의 3단계 위치를 자산으로 전환
• 첫 계약서의 핵심 조항 (기간·범위·KPI·종료 조건)

실습

1. 페이드 파일럿 제안서 v1 작성
2. 3개 후보 회사에 제안 → 1개 이상에서 미팅 확보
3. 첫 매출 또는 유료 LOI 확보

산출물

• 페이드 파일럿 제안서
• 첫 매출 영수증 또는 LOI

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Phase 3 · 시스템화 — 자본이 굴러가도록

매출이 발생해도 본인의 시간이 비례해서 들어가면 그것은 자산이 아니라 일이다. 인력에서 시스템으로 무게중심을 옮기는 단계다.

Week 8 · 운영 자동화와 단위 경제성

Module 6 학습 목표

• AI 추론 비용·운영 비용·인력 비용을 분리해서 단위 경제성을 모델링할 수 있다
• 인력 의존도를 낮추는 자동화 우선순위를 설정할 수 있다
• CAC·LTV·페이백 기간을 추정할 수 있다

핵심 토픽

• 단위 경제성의 4개 변수: 매출·변동비(API·인프라)·고정비·CAC
• AI 추론 비용 최적화: 모델 선택·캐싱·배치·프롬프트 압축
• 자동화 우선순위 매트릭스: 빈도 × 인력 비용 × 자동화 가능성
• 페이백 기간과 LTV/CAC 비율의 의미

실습

1. 스프레드시트로 단위 경제성 모델 v1 작성
2. 12개월 비용·매출 시뮬레이션
3. 자동화 우선순위 상위 3개 도출 + 실행 계획

산출물

• 단위 경제성 시뮬레이션 모델
• 3개월 자동화 로드맵

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Week 9 · 법인 설립과 지분 설계

Module 7-1 학습 목표

• 본인 사업에 적합한 법인 형태(주식회사·유한회사·LLC 등)를 선택할 수 있다
• 공동 창업자 지분과 스톡옵션 풀을 설계할 수 있다
• 향후 투자 라운드를 고려한 지분 구조를 설계할 수 있다

핵심 토픽

• 법인 형태 비교: 한국 주식회사·유한회사 / 미국 Delaware C-Corp
• 공동창업자 지분의 4가지 변수: 시작 시점·베스팅·클리프·가속 조항
• 스톡옵션 풀의 일반적 비율과 설계 시점
• 시드~시리즈 A까지의 희석 시뮬레이션

실습

1. 법인 형태 결정 + 설립 절차 정리
2. 공동창업자가 있다면 지분·베스팅 협의서 초안
3. 시리즈 A까지의 희석 시뮬레이션 (현재 → 시드 → 시리즈 A)

산출물

• 법인 설립 신청서 또는 설립 완료 증빙
• 공동창업자 지분 협의서 초안

본 모듈은 일반 정보 제공이며, 개별 사안은 변호사·회계사 상담을 권장합니다.

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Week 10 · 사용자·데이터·IP 계약

Module 7-2 학습 목표

• 사용자 약관·개인정보처리방침을 본인 사업에 맞게 작성·검토할 수 있다
• 데이터 라이선스 계약의 핵심 조항을 이해한다
• IP(지적재산) 보유 구조를 설계할 수 있다

핵심 토픽

• 사용자 약관의 8가지 핵심 조항 (서비스 범위·데이터 활용·면책·분쟁 해결 등)
• 개인정보처리방침 — 한국 개인정보보호법 / EU GDPR 비교
• B2B 계약의 표준 조항 (SLA·데이터 처리·종료 조항)
• IP 보유 구조: 개인 vs 법인, 직무발명, 공동개발 IP

실습

1. 사용자 약관 + 개인정보처리방침 v1
2. B2B 표준 계약서 v1
3. 본인 IP 점검 (도메인·상표·핵심 코드·데이터)

산출물

• 약관·개인정보처리방침·B2B 표준 계약서 패키지
• IP 점검 보고서

변호사 검토 후 최종 사용을 권장합니다.

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Phase 4 · 자본화 — 소유자의 게임

마지막 단계는 본인이 만든 자산을 자본 시장에서 어떻게 운용할 것인가의 문제다.

Week 11 · 투자와 자본 조달의 선택지

Module 8 학습 목표

• 부트스트랩과 외부 투자 각각의 트레이드오프를 분석할 수 있다
• 시드 라운드에 들어가는 투자자 종류와 접근 방법을 이해한다
• AI 스타트업 투자 트랙의 기본기를 갖춘다

핵심 토픽

• 부트스트랩 vs 외부 투자: 통제권·성장 속도·리스크 비교
• 시드 라운드 투자자 4종: 엔젤·액셀러레이터·시드 VC·전략적 투자자
• 자산 가치를 끌어올리는 핵심 지표: ARR·성장률·gross margin·데이터 자산
• 두 번째 자산화 트랙 — 엔젤 투자, 펀드 LP 참여 기초

실습

1. 본인 자산의 12개월 자본 로드맵 (3가지 시나리오: 부트스트랩·시드·매각)
2. 시드 투자자 30명 리스트 + 접근 우선순위
3. (선택) 엔젤 투자 1건 실사 검토

산출물

• 12개월 자본 로드맵
• 투자자 리스트 + 접근 계획

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Week 12 · 다음 12개월 실행 계획

Module 9 학습 목표

• 본인 자산의 다음 12·24·36개월 마일스톤을 설정할 수 있다
• 1단계(소유 계급) 진입까지의 단계별 점프 시나리오를 그릴 수 있다
• 코스 종료 후 지속 성장 체계(커뮤니티·멘토·후속 학습)를 구축한다

핵심 토픽

• 12·24·36개월 마일스톤 설계 — 매출·사용자·팀·자본 4축
• 1단계 진입 시나리오: 매각·지속 성장·두 번째 자산·펀드 운용
• 후속 학습 영역: 자본 시장·거시 경제·글로벌 규제·AI 기술 트렌드
• 동료·멘토·커뮤니티 — 다음 단계를 끌어주는 네트워크

실습

1. 12·24·36개월 개인 성장 로드맵 작성
2. 1단계 진입 시나리오 1개 선택 + 단계별 마일스톤
3. 코스 동기 + 멘토와 분기별 리뷰 일정 확정

산출물

• 개인 성장 로드맵 (12·24·36개월)
• 1단계 진입 시나리오 문서
• 분기별 리뷰 캘린더

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부록

사전 준비물

• 노트북, GitHub 계정, OpenAI/Anthropic API 키
• 본인 도메인 관련 데이터·자료 접근권
• 주 6–8시간의 가용 시간

단계별 통과 기준

• Phase 1 통과: 가치사슬 매핑 + 1순위 가설 통과
• Phase 2 통과: 작동하는 MVP + 첫 매출 또는 LOI
• Phase 3 통과: 단위 경제성 모델 + 법인·계약 패키지
• Phase 4 통과: 자본 로드맵 + 12개월 성장 계획

후속 프로그램 (선택)

• 분기별 동문 리뷰 데이
• 1단계 자본가 멘토 매칭 (별도 프로그램)
• 두 번째 자산 빌드 코스 (Season 2)

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Last updated: 2026.05