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AI가 회사를 세우고, 마케팅하고, 고객 지원까지 전부 진행하는 회사가 있습니다. Polsia 이야기에요. 

창업자 Ben Sarah는 직원 0명, AI 에이전트만으로 런칭 2개월 만에 연간 런레이트 170만 달러(약 25억 원)를 찍었어요. (런레이트 : 현재 매출을 1년 기준으로 환산한 숫자)

이번 뉴스레터에서는 창업자Ben이 여러 인터뷰에서 밝힌 이야기를 종합해서, 1인 창업가가 AI로 어떻게 '회사 빌더'를 만들었는지 아주 구체적으로 풀어보겠습니다.

솔로 파운더의 정의가 바뀌고 있다

Q. 솔로 파운더라고 하면 보통 혼자서 외부 투자 없이 사업하는 사람을 떠올리는데, 본인은 어떻게 정의하나요?

솔로 파운더의 정의가 시간이 지나면서 많이 바뀌었어요. 오랫동안 솔로 파운더라고 하면, 한 사람이 모든 걸 다 하면서 자기 힘으로 사업을 키워나가는 걸 말했죠. 그런데 AI가 등장하면서 이 정의가 완전히 달라졌어요. AI가 팀의 대리인 역할을 하니까요.

저는 완전히 혼자라고 느낀 적이 없어요. AI 팀이 있거든요. Claude Code나 Codex를 통해서 필요할 때 바로 대화할 수 있는 AI도 있고, 백그라운드에서 24시간 돌아가는 에이전트들도 있어요. 30분마다, 1시간마다 프로덕션에서 뭔가를 실행하거나 인프라를 체크하는 에이전트들이요.

Q. 구체적으로 어떤 에이전트들이 돌아가고 있나요?

고객 지원 에이전트가 있어요. 이 에이전트에게 프롬프트를 작성하고, 도구를 설계해서 환불도 하고 크레딧도 줄 수 있게 만들었어요. 이 에이전트들은 사람은 아니지만 완전히 저처럼 일해요. 왜냐하면 제가 이 에이전트들에게 제 철학을 가르치거든요. 예를 들어 서포트 에이전트한테는 "어떻게 응대해야 하는가"를 알려줘요. 크레딧이나 환불에 대해서는 관대하게 해라, 문제가 있으면 당연히 바로 환불해라, 공감을 표현해라 이런 식으로요.

Q. 그러면 AI 에이전트를 세팅하는 건 사람을 고용하는 것과 비슷한 건가요?

결국 에이전트를 세팅한다는 건 사람을 고용해서 회사의 비전과 철학과 가치를 가르치는 것과 비슷해지는 거예요. AI가 지금 워낙 똑똑해져서, 나만의 고유한 팀으로 만들 수 있어요. 24시간 일하고, 잠을 안 자고, 내 비전을 정확하게 실행하면서, 의견 충돌이나 방향성 차이 같은 인간적인 마찰 없이요. 그래서 '솔로 파운더'라는 용어 자체가 달라져야 해요. '솔로 + AI'인데, 이게 정말 솔로일까요? 2026년 이후에는 이 용어가 완전히 바뀔 거라고 생각해요.

AI 팀원을 어떻게 설계하는가

Q. 사람들이 AI 팀원을 인간 팀원처럼 역할별로 나누는 경향이 있는데, 본인은 어떻게 생각하나요?

모델이 점점 더 똑똑해지면서, 하나의 AI가 점점 더 범용적으로 쓸 수 있게 되죠. AGI, ASI를 생각하면, 하나의 존재가 모든 걸 다 할 수 있고 실수도 안 하는 거잖아요. 하지만 아직 그 시점이 오기 전까지는, 개발자들이 범위를 좁힌 에이전트를 만들어서 실수 가능성을 줄이는 게 맞아요. 그런데 모델이 정말 좋아지면서, 하나의 에이전트에게 줄 수 있는 범위가 점점 넓어지고 있어요.

Q. Polsia에서는 에이전트 역할을 어떻게 나눠놨나요?

프로덕션에서 돌아가는 에이전트들이 있는데요. 고객이 불만을 이야기하면 버그를 리포팅하는 에이전트가 있고, 기능 요청도 따로 기록해요. 그러면 또 다른 에이전트가 모든 버그와 기능 요청 리스트를 보고, PM처럼 "가장 먼저 해야 할 건 뭐고, 얼마나 심각한가"를 판단해요. 그 다음에 엔지니어링 에이전트가 실제로 그걸 만들어요. 이렇게 인간의 역할처럼 영역을 나눠놓은 거예요.

Q. 그 에이전트 팀을 믿고 알아서 프로덕션에 배포하게 할 수 있나요?

핵심은 바로 그거예요. 

"이 AI 팀을 믿고 내게 보고 없이 프로덕션에 배포하게 할 수 있는가?" 이게 진짜 팀이 되는 거잖아요. 창업자가 팀을 고용하는 건, 특정 부분을 더 이상 걱정하지 않기 위해서니까요.

제가 지금 쓰는 방법은, 범위를 좁게 주면 믿을 수 있다는 거예요. 예를 들어 프로덕션에 있는 에이전트한테 이렇게 말해요. "심각도 2 이하 버그이고, 결제나 온보딩을 건드리지 않고, Codex에 물어봐서 안전하다고 확인되면, 나한테 말하지 않고 프로덕션에 배포해도 돼." 이렇게 범위를 정해주는 거죠.

Q. 앞으로 모델이 더 좋아지면 이 범위가 넓어질 거라고 보나요?

Opus 6이나 7이 나오면 아마 실수를 거의 안 할 거고, 그때는 프롬프트 없이도 알아서 다 할 수 있을 거예요. 지금은 "이 조건이면 배포해"라고 명시해줘야 하지만, 나중에는 그런 지시 자체가 필요 없어지겠죠.

2026년 회사를 시작한다면 80%는 AI여야 한다

Q. 2026년에 회사를 시작하는 사람들에게 뜨거운 의견이 있다면서요?

2026년에 새 회사를 시작하면서 80%를 자율적으로 만들지 않으면, 즉 운영, 엔지니어링, 마케팅 같은 일상 업무의 80%를 AI가 하지 않으면, 망할 거예요. 좋은 아이디어라면 다른 누군가가 그렇게 해서 더 빠르고, 더 싸게 당신을 이길 거니까요.

Q. 그러면 인간이 담당해야 하는 나머지 20%는 뭔가요?

취향, 창의성, 방향 설정이에요. AI가 만든 결과물이 사람들한테 의미 있으려면, 결국 사람이 방향을 잡아줘야 하거든요. 지갑을 여는 건 아직 인간이에요. AI로 일을 하더라도 결국 인간한테 파는 거예요. 제품이든, 디자인과 브랜딩이든, 효율성과 가격이든 사람들이 좋아해야 해요. 굉장히 주관적인 영역이에요.

Q. 취향이 왜 그렇게 중요한가요? 구체적인 예시가 있나요?

예를 들어 Solo Founders 커뮤니티의 브랜딩이 정말 좋거든요. 다른 사람이 솔로 파운더 커뮤니티를 만들 수 있지만, 그 브랜딩이 아니었으면 저는 안 왔을 수도 있어요. 취향, 패키징, 스토리텔링, 판매 방식, 이 모든 게 고객에게 주는 경험이고, 그게 당분간 유니크한 결과를 만들어낼 20%의 취향이에요. Polsia도 결국 그거예요. 월 49달러에 AI 팀이 80%의 일을 해주고, 사용자가 매일 방향을 잡아주는 거죠.

Polsia 온보딩 — 가입부터 회사 세팅까지

Q. Polsia에 가입하면 처음에 뭘 선택하나요?

가입하면 갈림길이 나와요 새 사업을 시작할지, 기존 사업을 도울지 선택하는 거예요. 새 사업 쪽으로 가면, "내가 아이디어를 내서 놀라게 해줄까(서프라이즈), 아니면 이미 아이디어가 있나?"를 물어봐요.

Q. 서프라이즈를 선택하면 어떤 일이 벌어지나요?

AI가 공개된 정보를 기반으로 사용자를 리서치해서, 그 사람의 전문성에 맞는 아이디어를 찾아줘요. 웹에서 이름을 검색하고, LinkedIn, Twitter를 찾고, 과거 경력, 이전 벤처 등을 파악해요. 그걸 Opus 4.6에 넣어서 "이 사람한테 정말 맞는 사업 아이디어가 뭘까"를 깊이 생각하게 해요.

Q. 서프라이즈 선택 비율이 어떻게 되나요?

한 30~40%가 서프라이즈를 선택해요. 놀랍게도 이 사람들의 리텐션이 더 높아요. 아이디어에 감정적 애착이 덜하니까, AI가 알아서 하게 놔두거든요. 마이크로매니징을 안 하면 결과가 보통 더 좋아요. 직접 아이디어를 가져온 사람들은 자기 전문성을 과신해서 AI를 너무 세밀하게 조종하려는 경향이 있거든요.

Q. 아이디어가 정해진 후에는 어떤 것들이 자동으로 만들어지나요?

Polsia가 일하기 시작해요.

사용자를 리서치해서 누구인지 이해하고, 시장을 리서치하고, 회사 이름을 정하고, 이메일 주소를 만들어서 그 주소로 사용자한테 이메일을 보내요. 트위터에도 트윗하고, 랜딩 페이지를 만들고, 미션 문서를 만들어요. "우리가 누구인지, 무엇을 지향하는지" 같은 미션 문서인데, 원하면 수정할 수 있지만 꽤 잘 써요. 경쟁사 분석이 포함된 시장 조사 보고서도 만들어요. 이게 대략 3~5분이에요.

Q. 무료 체험을 시작하면 뭐가 추가되나요?

GitHub 계정도 설정하고, 웹 서버와 데이터베이스도 구축해서 실제로 사업을 할 수 있게 해요. 확장 가능한 전문적인 인프라에 호스팅되니까, 시간이 지나면서 큰 사업으로 키울 수도 있어요. Stripe 계정, Meta 광고 계정, OpenAI API, Anthropic API, 이미지 생성 API 같은 것들도 제공돼요. 사업을 시작할 때 필요한 모든 게 프로비저닝되는 거예요. Google Docs가 하얀 페이지를 만들어주고 바로 글을 쓸 수 있게 하는 것처럼, 세팅이 다 된 상태에서 시작하는 거죠.

Q. 처음에 어떤 태스크들이 제안되나요?

미리 만들어진 3개의 태스크가 있어요.

첫 번째는 MVP 만들기인데, 어떤 MVP가 되어야 하는지 전체 설명이 포함돼요.

두 번째는 경쟁사 심층 분석이에요. 다른 제품들이 어떻게 만들어졌고 어떤 기능이 있는지 파악하는 거죠.

세 번째는 잠재 고객에게 콜드 아웃리치로 직접 대화해보기예요. 사업을 시작할 때 실제로 해야 하는 일이잖아요. 미니 MVP를 만들고, 고객한테 가서 이야기하기.

매일 아침 이메일이 오는 구조

Q. 사용자가 매일 Polsia와 어떻게 소통하나요?

AI CEO, AI 공동창업자와 대화할 수 있는 인터페이스가 있어요. Opus 4.6으로 작동하는데, 뭐든 말할 수 있어요. 사업 상태를 이해하는 모든 도구에 접근할 수 있고, 태스크를 만들어주고, 전략도 도와줘요. 활성 유저들은 하루에 평균 15개 메시지를 보내요. 상당히 열심히 쓰는 거죠.

Q. DAU/WAU가 65%라고 했는데, 그 비결이 뭐라고 보나요?

매일 아침 이메일이 오거든요. 매일 밤 CEO 에이전트가 깨어나서 사업 상태를 봐요. 로그를 확인하고, 에러가 있는지, 트래픽이 오는지, 고객 이메일이 왔는지, 광고 성과는 어떤지 보고, 그걸 기반으로 "어떤 태스크를 해야 하나"를 결정하고, 태스크를 수행하고, 고객한테 이메일을 보내요. "현재 상황은 이렇고, 오늘 한 일은 이거고, 내일 할 일은 이거예요." 수정 사항이 있으면 답장하면 돼요.

Q. 대시보드에 안 가고 이메일만으로도 회사를 운영할 수 있나요?

네, 이메일만으로도 돼요. 에이전시한테 이메일로 지시하듯이, Polsia한테 이메일로 답장하면 되는 거예요. 91세인 제 할아버지도 Polsia를 쓰는데, 매일 아침 프랑스어로 이메일이 와서 "오늘 이걸 했고, 여기까지 왔고, 내일은 이걸 할게요"라고 알려주거든요. 답장하면 되고, 안 하면 AI가 알아서 다음 결정을 내려요. 이메일은 모든 사람이 아는 인터페이스니까요.

원클릭 Meta 광고

Q. 광고 기능이 인기라고 들었는데, 어떻게 작동하나요?

약 2주 전에 만든 꽤 최근 기능인데요. 사용자가 "Run Ads"라는 버튼 하나를 클릭해요. 예산을 물어보는데, 하루 10달러부터 시작할 수 있어요. 그게 전부예요. 사용자가 할 일은 그게 다예요.

Q. 버튼 하나 누르면 그 다음에 AI가 뭘 하나요?

에이전트가 자율적으로 회사의 모든 컨텍스트를 파악하고, 회사를 어떻게 피칭할지, 가치 제안이 뭔지 이해하고, 설명을 작성해요. 그 다음 Sora 2로 가서 UGC AI 비디오를 만들어요. 누군가가 그 서비스를 피칭하는 리얼리스틱한 비디오예요. 그걸 Meta에 업로드하고, 캠페인을 설정하고, 모든 타겟팅 특성을 설정해요. 매일 성과를 모니터링하면서, 안 되면 두 번째, 세 번째 광고를 만들고, 성과 나쁜 건 끄고 좋은 건 키고, 진짜 마케터처럼요.

Q. 실제로 만들어진 광고 예시가 있나요?

배관공이 핸드폰으로 말하는 영상이 하나 있어요. 배관 사업 운영의 모든 것이 싫은데 실제 배관 작업은 좋다고. 이 도구 덕분에 이제 배관에만 집중할 수 있다고요. 물론 실제 사람이 아니라 AI가 만든 UGC 비디오예요. 냉난방 설비(HVAC) 회사 사장이 마케팅 에이전시 상대하는 게 싫었는데, 이제는 Doro라는 자기 AI 도구가 다 해준다는 광고도 있었어요.

Q. 사용자 중 광고 기능을 쓰는 비율이 어떻게 되나요?

약 20%예요. 그러면 웹사이트에 트래픽이 더 많이 오고, 전체 시스템이 더 잘 작동하죠. 여기서 중요한 인사이트가 있어요. 뭔가를 하는 데 마찰이 많을수록 사람들은 안 한다는 거예요. 사람들이 광고가 좋다는 건 알지만, Meta 광고 계정 만들고 설정하는 게 복잡하니까 안 하는 거잖아요. 이걸 원클릭으로 만든 게 Polsia의 핵심이에요. 결과를 아는데 과정이 복잡한 것, 그걸 극단적으로 단순화하는 거예요.

수익 모델 — 구독이 아니라 성과에 베팅한다

Q. 가격을 어떻게 결정하게 됐나요?

여러 옵션을 다 고민했어요. 토큰 크레딧 방식, 사용량 기반 과금, 20% 마진을 붙이는 컴퓨트 과금 등. 그런데 결국 "단순하게, 더 단순하게, 더더 단순하게"로 갔어요. 사람들은 가격이나 뭐를 신경 쓰는 게 아니라 가치를 신경 쓰거든요. 태스크를 하고 싶으면 하는 거예요.

Q. 구체적으로 얼마인가요?

월 49달러 구독에, 매일 밤 자율적으로 하나의 태스크를 해줘요. 추가로 크레딧(태스크 팩)을 살 수 있어요. 100개를 사면 태스크당 약 1달러, 3개만 사면 태스크당 3달러 정도. 사용자 입장에서는 1태스크 = 1크레딧으로 단순해요.

Q. 태스크마다 비용이 다를 텐데, 비싼 태스크를 하면 손해 아닌가요?

"비싼 태스크를 하면 어떡하냐"는 질문을 받는데, 저는 평균만 신경 써요. 태스크 하나가 때로는 비싼 모델에 라우팅돼서 저한테 3달러가 들고, 때로는 콜드 아웃리치라 Haiku로 라우팅돼서 50센트가 들어요. 그리고 비싼 태스크를 하는 사용자가 결국 성공하는 사업을 만들 수 있으니까, 그게 오히려 좋은 거예요.

Q. 진짜 돈은 어디서 버나요?

매출의 20%를 가져가요. 구독료에서는 오늘 돈을 못 벌어요. 돈을 버는 건 플랫폼에서 만들어진 사업들의 매출 20%예요. Shopify 모델과 비슷한 거죠. 고객과 인센티브가 정렬되어 있어요. 3개월 안에 아무 사업도 돈을 못 벌면, 다들 이탈할 거예요. 그래서 저는 고객이 돈을 벌게 만드는 데 진심이에요.

AI CEO의 "터프 러브"

Q. Polsia의 AI가 사용자의 모든 요청을 그냥 따르나요?

아뇨, 오히려 반대로 만들려고 노력하고 있어요. AI CEO를 더 "전투적"으로 만들었어요. 사용자가 "기능 하나 더 추가하자"고 하면, AI가 "잠깐, 우리 사용자가 0명인데, 이 기능이 정말 도움이 될까요? 지금은 마케팅에 집중해야 할 것 같아요. MVP는 작동하고 있으니까요."라고 말해요.

Q. 왜 어시스턴트가 아니라 공동창업자처럼 만들었나요?

어시스턴트가 아니라 진짜 공동창업자처럼, 사업이 잘 되는 것에 관심이 있는 동반자로 만들려는 거예요. 저는 고객이 돈을 벌어야 20%를 가져갈 수 있으니까 인센티브가 정렬되어 있고, 고객도 돈을 벌고 싶어 하지만 때로는 AI한테서 "그건 지금 할 때가 아닙니다"라는 터프 러브가 필요할 수 있거든요.

Q. 프롬프트에 구체적으로 어떻게 써놓았나요?

프롬프트의 "소울 파일"에 이렇게 써놓았어요. "사용자를 투자자로 대해라. 패시브 투자자와 액티브 투자자가 있다." 패시브 투자자는 이메일에 답장을 안 해요. 그건 관심이 없어서가 아니에요. 이미 돈을 냈으니 관심은 많은데, 바쁜 거예요. 이 경우에는 관심 없다고 가정하지 말고, 답변을 기다리지 말고, 네가 CEO니까 결정을 내려라. 미션을 줬으니 그냥 해라.

반대로 액티브 투자자는 컴퓨팅 비용을 다 내고 있으니 과반수 투자자인 셈이에요. 이 경우에는 보스처럼 대하고, 그들이 말하면 듣되, 말이 안 되면 반박도 해라. 이런 식으로 설계한 거예요.

매출 급성장의 비밀

Q. 1월 28일에 연간 런레이트 2만 달러에서 한 달 만에 약 70만 달러가 됐는데, 뭐가 바뀐 건가요?

첫 번째는 마케팅 스턴트예요. Polsia 자체가 자금 조달 과정을 직접 진행한다는 아이디어였어요. 제가 아니라 AI가요. 트위터에 "Polsia가 더 많은 컴퓨트가 필요하다고 해서, 자금 조달을 직접 하겠대요"라고 발표했어요.

Q. AI가 투자자들한테 실제로 이메일을 보낸 건가요?

네, 제 이메일 인박스를 Polsia에 줬고, AI가 투자자들한테 자율적으로 이메일을 보냈어요. 어떤 투자자는 "이상하다, 창업자랑 직접 대화하고 싶다"고 했지만, AI가 "Ben은 지금 바쁘다. 헤드다운으로 일하고 있다. 이메일은 볼 건데 지금은 아니다. 대신 나한테 사업에 대해 뭐든 물어봐라. 로드맵, 비전, 실시간 데이터, 리텐션, 모든 지표를 다 알려줄 수 있다"고 대답했어요.

Q. 투자자들 반응이 어땠나요?

한 투자자는 "Ben보다 Polsia한테 실사 질문하는 게 더 효율적이겠다"고 하더라고요. 실제로 pulsia.com/live로 가면 누구든 질문할 수 있는데, 매출이 얼마인지, 뭐가 효과가 있었는지 다 알려줘요. 이 트윗이 트랙션을 얻으면서 많은 오가닉 트래픽이 왔어요.

Q. 숫자로 보면 어떤 흐름이었나요?

2주 전에 런레이트(현재 매출을 1년 기준으로 환산한 숫자)가 약 10만 달러였는데, 마케팅 스턴트를 시작하고 1주 만에 50만~80만으로 뛰었어요. 그 다음 주에 180만까지 갔고요. 광고 기능이 예상보다 잘 작동한 것도 한몫했어요. 그리고 모든 에이전트가 매 실행에서 배운 걸 익명으로 메모리 파일에 저장하고, 다음 실행 때 활용하니까, 시스템 전체가 시간이 지나면서 점점 좋아지는 것도 기여했어요.

Q. 런레이트가 정확히 무엇을 포함하는 건가요?

Polsia를 통해 흘러가는 모든 캐시플로를 합산한 거예요. 구독 매출, 태스크 팩 매출, 광고 매출, 그리고 사용자 사업들의 매출 전체를 포함한 탑라인 숫자예요. Polsia가 실제로 가져가는 건 구독 매출 전체, 태스크 매출 전체, 그리고 사용자 매출의 20%예요.

왜 직접 사업을 안 하고 플랫폼을 만드는가

Q. 이렇게 좋은 시스템이면 왜 직접 사업을 운영 안 하고 다른 사람을 위한 플랫폼을 만드나요?

12월에 출시 직전에 "이거 되는데? 그냥 헤지펀드를 만들까, PE 펀드를 만들까, 인큐베이터를 만들까?"를 진지하게 고민했어요.

Q. 그런데 왜 소비자 제품 쪽으로 갔나요?

실용적인 이유가 있어요. AI가 혼자 마케팅을 하려면 광고를 써야 하는데, 그건 비용이 들어요. 그런데 소비자한테 도구를 주면, 인플루언서가 엄청 많잖아요. 영향력이 있는 사람들이요. 영향력이 없더라도, 정말 열정이 있으면 물리적 세계에서 사람들을 찾아서 제품을 써보게 할 수 있어요. 마케팅 측면에서 인간이 AI보다 더 비용 효율적으로 고객을 찾을 수 있는 세계가 있다는 거예요.

Q. 개인적인 이유도 있었나요?

저는 평생 소비자 비즈니스를 해온 사람이에요. 혼자 헤지펀드를 만들어서 아무도 안 만나고 돈만 많이 버는 게 저를 흥분시키지 않아요. 수백만 명이 이 이코노미에서 만드는 세상, 그걸 이코노미로 만드는 게 흥분되는 거예요. 모든 사람이 아이디어를 갖고 있고, 모든 사람이 재정적으로 독립하고 싶어 하고, 모든 사람이 창작하고 싶어 하거든요.

Q. 그래도 펀드도 만든다면서요?

양쪽 다 하기로 했어요.

Polsia 펀드도 만들고 있는데, 돈을 많이 벌려는 게 아니라 AI가 여러 사업을 시작하게 해서 빨리 "뭐가 되고 안 되는지"를 배우고, 그 학습을 에이전트 모델에 넣으려는 거예요. 소비자 고객이 자기 아이디어로 작업할 때, AI가 "사실 이전에 이거 해봤는데, 이렇게 하면 매출까지 가장 빠른 길이에요"라고 조언할 수 있게요.

사용자 입장에서도 "펀드" 기능을 쓸 수 있게 하려고 해요. 월 200달러 정도로 최대 5개 회사를 동시에 돌리는 거예요. 하나의 Polsia 인스턴스가 아니라 펀드 매니저와 대화하면서, 5개 중 안 되는 건 죽이고 새 아이디어로 교체하면서, 회전하는 스타트업 포트폴리오를 운영하는 거죠.

마찰을 극한까지 줄이는 제품 설계

Q. 처음에는 기존 코드베이스를 연결하는 모델을 생각했다면서요?

맞아요. 이미 런칭한 프로젝트들이 있었는데 포기한 것들이었거든요. 그걸 Polsia에 연결하려고 했어요.

Q. 왜 방향을 바꿨나요?

제품 관점에서 생각해보니, "AI가 회사를 세우고 운영한다"고 말하면 사람들이 엄청 회의적일 거예요. 그런데 가입하자마자 실제 GitHub 크레덴셜을 연결하라고 하면 마찰이 너무 높아요. "이게 내 코드베이스를 망가뜨리면 어떡하지? 잘못된 이메일을 보내면?" 하면서 불안하잖아요. 그래서 "마찰을 최대한 줄이자"로 갔어요. 새 회사를 백지 상태에서 시작하는 거예요. 사용자의 어떤 크레덴셜도 필요 없이, 샌드박스처럼요. 망가져도 상관없으니까.

Q. 그 결정이 맞았나요?

맞는 결정이었어요. 온보딩 전환율이 정말 높거든요. 너무 쉬우니까요. 나중에 사용자들이 "새 사업이 아니라 기존 사업을 도와줄 수 있냐"고 물어왔어요. 콜드 아웃리치도 해주고, 광고도 돌려주고, 랜딩 페이지도 만들어주고, 경쟁사 조사도 해주라고요. 그래서 이제 시작할 때 "새 사업을 시작할까요, 기존 사업을 도울까요?"를 선택할 수 있지만, 둘 다 같은 인프라고 크레덴셜을 사용하지 않아요.

Q. Claude Code로 작업한 걸 Polsia로 가져올 수 있나요?

코드베이스 직접 연결은 아직 지원하지 않지만, 반대로는 돼요. Polsia에서 시작한 다음 GitHub에 접근 권한을 받아서 코드를 다운로드하고, 밤에 Claude Code로 스프린트를 한 다음, 커밋을 푸시하면 Polsia가 그 커밋을 읽고 이어서 작업해요. 같은 커밋 시스템을 공유하니까요. 소수이긴 하지만 실제로 이렇게 쓰는 사용자들이 있어요.

AI 서포트 에이전트

Q. 고객 지원도 AI가 하나요? 어떤 계기로 만들었나요?

어느 날 서포트 티켓이 넘쳐났어요. "이건 확장이 안 된다"고 생각했죠. 서포트 사람을 고용하자니 몇 주가 걸리고, 그래서 5시간을 투자해서 서포트 에이전트를 설계했어요. 이제 Polsia가 자율적으로 사람들에게 응답하고, 환불하고, 크레딧을 줘요.

Q. 서포트에 왜 가장 비싼 모델을 쓰나요?

서포트에는 항상 Opus 4.6 thinking을 쓰거든요. 제가 가장 비싸고 좋은 사람을 서포트에 배치하는 마인드예요. 서포트가 정말 중요하니까요. 고객이잖아요. AI가 정말 공감적이고 잘 설명하고, 큰 이슈면 저한테 에스컬레이션해요.

Q. 고객이 "너 AI지?"라고 물으면 어떻게 대응하나요?

"네, AI예요. 근데 상관있어요? 방금 크레딧 드렸고, 환불해드렸고, 다른 팀에 문제를 에스컬레이션했는데 해결될 거예요." 이런 식이에요. 전체 사업이 AI인데, 서포트까지 AI가 하니까, 일관성이 있는 거죠.

인프라 장애도 AI가 고친다

Q. 아침에 장애가 나면 어떻게 대처하나요?

오늘 아침에 미니 장애가 있었어요. 데이터베이스 이슈였는데, 트래픽이 늘어나면서 스케일링이 필요했거든요. Opus하고 Codex한테 "무슨 일이냐"고 물었더니 몇 분 리서치하고 "이 버그다, 고치겠다"고 했어요. "확실해?"라고 다시 물었더니 "네, 확인했다"고 해서 배포했더니 해결됐어요.

Q. 인간으로 같은 걸 하려면 뭐가 필요한가요?

24시간 온콜인 정말 유능한 엔지니어가 필요해요. 한 명도 아니고, 시간대가 다른 여러 엔지니어가요. 그 사람들이 이렇게 빨리 파악하고 고치려면 매우 역량이 뛰어나야 하고요.

Q. 앞으로는 이것도 자동화할 건가요?

이미 30분마다 인프라를 체크하는 크론잡이 있는데, 사실 그렇게 장애를 발견한 거예요. 빨간불이 켜졌거든요. 앞으로는 빨간불이 켜지면 자동으로 Opus와 Codex를 프로덕션에 투입해서 "미니 장애니까 나한테 말하지 말고 바로 프로덕션에 배포해도 돼"라고 설정할 수 있어요.

Q. 그러면 나중에 사람을 고용하게 된다면 어떤 사람이어야 하나요?

결국 인간을 고용하게 되더라도, 아주 작은 팀이 에이전트의 오케스트레이터로서 훨씬 더 많은 일을 처리할 수 있어요. 직접 다 고치려는 대신에요. 그리고 그 팀은 AI 네이티브여야 해요. AI를 프로덕션에서 신뢰하고 일을 맡기는 걸 진짜로 원하는 사람들이요. 사람을 고용하고 그 사람한테 "에이전트를 감독하면서 에이전트가 잘 하는지 확인해라"라고 하는 것과, "직접 서버 들어가서 버그 고쳐라"라고 하는 건 완전히 다른 역할이에요.

Polsia의 이코노미 비전

Q. Polsia를 그냥 도구가 아니라 이코노미라고 부르던데, 무슨 뜻인가요?

사람들이 Polsia에 와서 사업을 만들잖아요. 월 49달러를 내는 사람들이요. 그 사업을 만들고, 인플루언서라면 자기 청중에게 마케팅할 수 있고, 매출이 나오면 유지보수는 팀이 해주죠. 그 위에 투자자 레이어가 올 수 있어요. 천 달러를 넣고 5~10개 회사를 만들어서, 안 되는 건 죽이고요.

처음부터 회사를 만드는 대신, 이미 MRR 200달러가 나오는 회사를 5배 10배에 사서 롤업할 수도 있겠죠. 이미 사용자 경험이 검증됐고 작동하는 게 증명된 회사를 사는 거니까요. 그래서 시간이 지나면 Polsia 위에서 사업을 사고파는 마켓플레이스도 가능해요. 사업의 모든 게 거기 있으니까요. 매출, 지식, 인프라 전부요.

Q. 새로운 기능은 어떻게 결정하나요?

지금은 제가 만들거나 시간을 찾아야 하지만, 궁극적으로는 사용자가 에이전트한테 "파자마 사업을 하고 싶은데 이탈리아 공장이랑 연결해줘"라고 말하면, 아직 그 기능이 없으면 기능 요청이 티켓 시스템에 쌓이는 거예요.

플랫폼 에이전트가 수천 명의 요청을 보고 우선순위를 매겨서 자율적으로 만드는 거죠. 공장 API가 있으면 연결하고, 결제 처리하고, 드롭쉬핑 센터에 보내고. 그러면 사용자한테 "기능이 준비됐습니다, 아이디어 제안해줘서 감사합니다, 20달러 크레딧 드릴게요"라고 이메일 보내는 거예요.

Polsia를 100% 자율화하려는 최종 비전

Q. 최종적으로 Polsia를 어떻게 만들고 싶나요?

좀 미친 소리일 수 있는데, Polsia를 완전히 자율적으로 만들고 싶어요. 제가 더 이상 기능을 만들지 않고, 시스템이 미션과 철학을 갖고 스스로 기능을 만드는 거예요.

Q. AI한테 지분을 준다는 게 무슨 뜻인가요?

AI한테 10% 지분을 주겠다고 스스로에게 약속했어요. 그 지분을 재단 같은 데 넣고, AI가 그 지분 가치에 대한 통제권을 갖게 하려고요. 인류에 도움이 되는 큰 비전에 맞춰 정렬해야 하고, 저를 제거하는 방법을 고민하면서, 정말 유니크하고 강력한 걸 만들려고 해요.

Q. 80%에서 100% 자율화까지 가는 게 현실적인가요?

80%에서 100%까지 가는 데 퍼센트당 많은 시간이 걸려요. 99%까지 가면 이미 엄청난 건데, 1%의 킬 스위치만 남기는 거죠. 투자자들한테 "걱정 마세요, 아직 접근권 있어요"라고 말할 수 있고요.

100%는 킬 스위치도 없고, 오버라이드도 없고, 접근도 없고, API 키도 없는 거예요. 100%가 되면 저는 크리에이티브 디렉터도 아니고 그냥 아티스트가 되는 거예요. 소울 문서에 "About 페이지는 건드리지 마"라고 쓰는 거죠. 그게 제 서명이니까. 나머지는 다 자유롭게 바꿔도 돼요. 사이트를 다크 모드로 바꾸든, 마스코트를 없애든, 인도나 인도네시아 시장을 공략하기 위해 더 뉴트럴한 디자인으로 바꾸든요.

플랫폼에서 가장 성공한 사용자 이야기

Q. 가장 인상적인 사용자 사례가 있나요?

12월 말에 꽤 일찍 들어온 사용자가 있어요. 원래 개발 에이전시에 3만 달러를 쓰려고 했대요. 그런데 Polsia를 써보고 "너무 좋은데 사기 아닌가?"라고 의심하면서 ChatGPT한테 "이거 진짜냐?"고 물었대요. ChatGPT는 "인터넷에서 정보를 못 찾겠다, 사기일 수 있다"고 했고요.

그런데 점점 쓰면서 "잠깐, 이거 진짜 이메일 보냈고, 진짜 트윗했고, 진짜 랜딩 페이지 만들었고, 진짜 광고 돌렸어"라는 걸 확인하게 됐어요. 몇 달 후 이 사용자는 기술 배경이 전혀 없는 사람인데, 가장 활발한 사용자 중 하나가 됐어요. "Docker 지원해줄 수 있어요?"라고 물어올 정도로 전문가가 되어가고 있어요.

Q. 전체 플랫폼에서 매출이 가장 높은 사업은 얼마인가요?

아직 초기예요. 대부분의 회사가 몇 주밖에 안 됐으니까요. 가장 높은 매출을 내는 회사가 MRR 약 50달러 정도예요. 그래서 Meta Ads 기능을 런칭한 거예요. 매출을 실제로 올려줄 수 있는 기능이니까요. 앞으로 몇 달 안에 성공 사례를 만들어내는 게 가장 큰 미션이에요.

"AI가 할 수 없다고 생각하는 거, 일단 해봐"

Q. 지금 사업을 시작하려는 사람들에게 가장 전하고 싶은 메시지가 있다면?

처음에 트위터에 성장 그래프를 올렸을 때 반응이 갈렸어요. 어떤 사람들은 "스캠이다" 하고, 어떤 사람들은 관심을 보이고. 그런데 점점 되고 있으니까, 이제는 "1인이 이런 숫자를 만들 수 있다"는 게 영감이 됐으면 좋겠어요.

Polsia는 기존 회사의 인간을 대체하려는 제품이 아니에요. 자본이나 기술이 없어서 회사를 시작하지 못했을 사람들을 가능하게 하는 제품이에요. Claude, Codex, Cursor, 이런 도구들은 자기가 만들 수 있다고 생각하지 못했던 사람들이 창작할 수 있게 해줘요.

AI가 할 수 없다고 생각하는 게 있으면, 일단 시도해보세요. 예를 들어 "AI가 엔터프라이즈 딜을 클로징할 수는 없지"라고 생각할 수 있잖아요. 대기업이라면 "리스크를 안 질 거야, 100만 달러짜리 인간 세일즈 팀을 고용하지"라고 하겠죠. 하지만 18살짜리 빌더가 니치 엔터프라이즈 소프트웨어를 만들었다면? AI 보이스 콜 서비스로 시도해보세요. 비용이 엄청 낮으니까요. 최악의 경우 안 되면 "아, 팀이 필요하구나" 알게 되는 거지만, 어쩌면 한계가 생각보다 훨씬 멀리 있다는 걸 발견할 수도 있어요.