“200개의 비즈니스모델 만들고 검토하기, 이제 20분이면 됩니다.”
모든 것은 하나의 질문에서 시작되었다
얼마 전, 저의 심장을 뛰게 하는 국내 보도를 하나 접했습니다.
런던 비즈니스 스쿨의 콘스탄티노스 마키데스 교수가 “한 컨설팅 회사가 실험으로 AI를 활용해 단 3시간 만에 250개의 비즈니스 모델을 생성했다”고 소개한 사례였습니다.
3시간 만에 250개. 인상적인 숫자였습니다. 하지만 기사를 본 순간, 저의 머릿속에는 더욱 흥미로운 질문들이 꼬리를 물고 피어올랐습니다.
- ‘그들은 대체 어떻게 했을까?’
- ‘그런데… 정말 3시간이나 필요했을까?’
- ‘그리고 가장 중요하게, 하나의 사업에 대해 1~5개가 아닌 200개가 넘는 BM을 만든다면, 어떤 새로운 세상이 열릴까?’
이 질문들에 대한 답을 찾기 위해, 직접 실험에 착수했습니다. 해외 사례의 한계에 도전하고, 그 너머의 가능성을 확인해보기로 결심한 것입니다.
3시간의 벽을 12분으로 단축시킨 방법
저의 목표는 명확했습니다. ‘더 빠르게, 더 깊이 있게’.
이를 위해 단순히 AI에 질문을 던지는 것을 넘어, 저희만의 정교한 프로세스를 설계했습니다. 먼저, 원하는 사업 방향과 명확히 정렬된 결과물을 얻기 위해 핵심 Seed 아이디어와 BM 디자인 원칙(Design Principles)을 정의했습니다.
그다음, 정의된 원칙을 기반으로 AI 모델을 작동시켰습니다.
- 1단계: BM 200개 생성 (소요 시간: 3분)
- 2 & 3단계: 자동 분류 및 BM 심화 후 최종 후보 20개 선별 (소요 시간: 9분)
여기에 한 가지 비밀이 있다면, 이 과정에는 단일 모델이 아닌 각 단계(창의적 발상, 논리적 분석, 객관적 평가)의 특성을 이해하고 그에 맞는 각기 다른 LLM 모델을 선택적으로 적용하는 노하우가 담겨 있다는 점입니다.
완성된 소프트웨어로 돌려본 결과는 상상 이상이었습니다. 200개의 BM 아이디어 생성부터 최종 후보 20개 선정까지, 단 12분. 해외 사례가 세운 3시간의 벽을 1/15로 단축시킨 순간이었습니다. (물론 이 벽은 언제든 쉽게 깨질 수 있는 유리벽입니다. ^^)
그래서, 200개의 BM은 무엇을 가능하게 했는가?
‘하나의 사업에 200개가 넘는 BM을 만들면 어떤 세상이 열릴까?’ 라는 마지막 질문에 대한 답은 약간 경이로웠습니다. 기대 이상이었습니다.
- 속도를 넘어선 ‘기회비용의 절약’: 몇 달간의 리서치와 회의에 쏟았을 시간과 에너지를 온전히 ‘실행’과 ‘검증’에 투입할 기회를 얻게 됩니다. (그래도여전히 별도의 리서치는 필요합니다.)
- 나도 모르는 나의 ‘편향’으로부터의 자유: 데이터 기반의 200개 아이디어는 우리가 미처 보지 못했던 시장을 객관적으로 보게 만들었습니다.
- 오리지널 아이디어를 뛰어넘는 ‘관점의 확장’: 기존에 우리가 가지고 있던 오리지널 사업 생각(Original BM)의 틀을 깨고, BM을 바라보는 수백 가지의 새로운 관점을 얻게 됩니다.
물론, 한계와 가능성은 공존합니다
솔직하게 말씀드려야 할 부분도 있습니다. AI의 평가 작업은 다양한 객관적 기준에 따라 진행되지만, 결국 AI에 의존하다 보니 사람이 보는 직관적인 견해와는 일부 다를 수 있습니다. 사람의 눈에는 매우 매력적이지만 AI는 낮게 평가하는 모델이 있거나, 그 반대의 경우도 존재합니다.
하지만 저는 이를 단점이 아닌, ‘인간 전문가의 통찰력’과 ‘AI의 데이터 기반 분석력’이 시너지를 낼 수 있는 지점으로 봅니다. 두 시각의 차이를 비교하며 토론하는 과정 자체가 새로운 기회를 발견하는 계기가 되기 때문입니다.
중요 추가 사항!) 나중에 자세히 내용을 뜯어보다 보니 중요한 숫자들의 팩트나 BM의 산업 관련도 측면에서 개선할 점들이 다수 발견되어 해당 부분을 해결하기 위한 추가적인 자동화 프로세스와 Human-in-the-Loop의 워크플로를 더하게 되었습니다. 경우에 따라서는 해당 실행에 걸리는 시간이 BM 생성 시간보다 더 오래 걸릴 수도 있습니다. 아뭏튼 팩트체크와 관련성 체크 및 업데이트가 더해지면서 좀 더 신뢰할 수 있는 콘텐트 체계가 잡히게 된 것 같습니다.
실제 컨설팅 현장에서의 적용
이러한 가능성과 한계를 바탕으로, 저희는 이 방법론을 실제 컨설팅 현장에 적용하고 있습니다.
실제로 요즘은 컨설팅 과정에서 위의 프로그램을 시범적으로 적용해 보고 있으며 앞서 언급한 ‘관점의 확장’과 같은 긍정적인 피드백은 물론, 기존의 사업모델을 입체적으로 재구성할 수 있도록 돕는 측면에서 그 가치가 증명되고 있는 것입니다.
이제 당신의 차례입니다
3시간이라는 해외 사례에서 시작된 작은 호기심은, 12분 만에 200개의 BM을 만들어 분석하고 실제 고객의 문제를 해결하는 고유의 방법론으로 완성되었습니다.
그리고 이 강력한 경험을 더 많은 분들과 나누고자 합니다.
곧, 여러분의 비즈니스를 위해 AI가 직접 나서는 한정판 프로젝트, “Next BM, 200” 프로모션이 시작됩니다.
이 흥미로운 여정에 가장 먼저 동참하고 싶으시다면, 아래 링크를 통해 사전 알림을 신청해주세요. 프로모션이 시작될 때 가장 먼저 소식을 전해드리겠습니다.
➡️ AI 기반 Next BM 200 프로모션 사전 알림 신청하기 (링크)
#AI #비즈니스모델 #신사업기획 #사업아이템 #스타트업 #창업 #디지털전환 #LLM #BM #NextUnicorn #인공지능컨설팅 #12분컷 #컨설팅사례
TL;DR
핵심은, 런던 비즈니스 스쿨에서 소개된 ‘AI로 3시간에 250개 BM’ 사례를 참고해 저자가 BM 생성-심화-후보 선정까지 12분으로 구성한 실험 흐름을 만든 점입니다. 이 방식은 먼저 3분 안에 BM 200개를 만들고, 이후 자동 분류와 BM 심화를 통해 20개 후보로 압축한 뒤 인간의 검토 시점과 결합함으로써 실무 적용 가능성을 높였습니다. 다만 수치 검증과 산업 적합성 점검은 후속 팩트체크에서 강화되어, 경우에 따라 BM 생성 시간보다 보완 시간이 더 길어질 수 있습니다.
FAQ
12분은 어디까지의 작업을 의미하나요?
본문 기준으로 12분은 BM 200개 아이디어를 생성(3분)하고, 자동 분류와 심화를 거쳐 최종 후보를 20개로 축소하는 2·3단계까지의 시간입니다. 즉 실행/판단 결과를 즉시 확정한다기보다, 사람이 다음 단계로 바로 이동할 수 있을 만큼 후보를 압축한 시간으로 이해하는 편이 정확합니다. 그래서 12분은 단일 작업의 종료가 아니라, 후보 구성의 완성 시점에 가깝습니다.
왜 200개를 만들면 더 좋았다고 본 건가요?
목표는 단순히 양을 늘리는 데 있지 않습니다. 기존에는 1~5개에 머물던 탐색 범위를 넓혀 기회비용을 줄이고, 미처 보지 못한 시장 신호를 더 많이 포착하려는 의도였습니다. 저자는 200개 아이디어를 통해 리서치와 회의에서 쓰이던 시간을 줄이고, 스스로의 편향에서 한 걸음 떨어져, 기존 오리지널 아이디어를 넘어 더 폭넓은 관점으로 수렴하는 데 의미가 있었다고 정리합니다.
단계별로 다른 LLM을 써야 하는 이유는 뭔가요?
본문은 창의적 발상, 논리적 분석, 객관적 평가의 성격이 다르기 때문에 한 모델로 모두 처리하면 품질이 희석될 수 있다고 설명합니다. 그래서 단계별로 각기 적합한 LLM을 선택해 쓰면 생성 속도뿐 아니라 결과의 해석 가능성도 높일 수 있다고 봅니다. 결국 핵심은 빠름 자체보다도 단계마다 적절한 판단 도구를 배치해 의사결정 품질을 안정화하는 데 있습니다.
AI 평가와 사람의 직관은 어떻게 결합되나요?
저자는 AI 평가가 사람의 직관과 다를 수 있음을 분명히 전제합니다. 사람이 매력적으로 보았던 아이디어가 AI에서 낮게 나오거나, AI가 높게 본 항목이 직관과 다르게 받아들여지는 경우가 생길 수 있기 때문입니다. 그래서 두 관점을 대립이 아니라 비교 대상으로 두고 토론해 추가 인사이트를 확보하는 과정을 의도적으로 넣고 있습니다.
이 방법론은 지금 당장 모든 사업에 적용 가능한가요?
현재는 실제 컨설팅 현장에서 시범 적용 중인 단계로 제시되어 있으며, 기존 사업모델을 입체적으로 재구성하는 데 유효했다는 피드백이 함께 언급됩니다. 즉, 즉시 범용화된 표준 도구가 아니라 특정 과제에서 적용 검증을 거쳐 가는 단계적 방식입니다. 따라서 즉시 적용하려면 사업의 성격·데이터·검증 체계와 맞춰 별도 실무 조정이 선행됩니다.
![[비즈니스모델 젠 in action #8] 전시회 부스에서 바라본 비즈니스모델 젠](https://businessmodelzen.co.kr/wp-content/uploads/2013/10/booth.jpg)
