2025년에 AI 에이전시 시작하는 방법 - 출시 및 확장 가이드

좁은 AI 서비스에 집중하고 몇 달 안에 반복 가능한 프로덕션 개념을 구축하십시오. 만약 창업자가 제약 조건을 알고 있다면 가격 및 배송의 기준이 명확해지고, 실용적인 결과를 추구하는 고객에게 공감할 수 있는 가치 제안을 만들 수 있습니다. 문제, 데이터 요구 사항, 그리고 측정 가능한 영향을 설명하는 1페이지 분량의 간단한 보고서를 작성하세요.

명확한 가치를 정의하고 3개의 파일럿 프로그램을 통해 이를 증명하여 차별화하고 고객 확보를 가속화하십시오. 기준 방법론을 구축하여 소수의 산업, 데이터 파트너, 결과에 중점을 둡니다. 제작하는 창작물(사례 연구, 브리프, 대시보드 등)은 프로덕션 등급의 제품이 어떻게 하는지 명확하게 보여줘야 합니다. solutions 주기 시간을 단축하고 위험을 줄입니다. 매월 최소 한 개의 고객 준비 상태의 사례 연구와 SOW에 대한 한 개의 템플릿을 작성하는 것을 목표로 설정하십시오.

자신의 틈새시장에 맞는 지도 획득 채널을 매핑하고, 초기 예산의 40%를 유료 실험에 할당하십시오. 사용 production-grade 도구 및 실행 빠른 성공을 가져다주는 루틴을 구축할 수 있습니다. устаревшие 프로세스를 고급 solutions 주기 시간을 단축하고 고객 만족도를 높이기 위해. 최소 6개월 동안 성과를 추적하여 반복 가능성을 확인하고 왔다갔다 협상에 몇 달을 낭비하는 것을 막아주는 현금 흐름을 구축하십시오. 이는 팀에게 규율 있는 지출과 긴밀한 범위를 통해 가능한 명확한 성장 경로를 제공합니다.

린 팀을 구성하고 프리랜서 크리에이터와 협력하여 역량을 확장하면서도 통제권을 유지하세요. 2~3명의 선임 전략가와 4~6명의 디자이너로 구성된 핵심 그룹을 목표로 삼아, 고객이 사용할 준비가 된 자산을 제공할 수 있도록 합니다. 매월 마일스톤과 자동화를 통해 매년 절감되는 프로세스에 대한 메모와 함께 수익에 미치는 예상 영향에 대한 계획을 작성합니다.

12개월 성장 계획을 명확한 이정표와 함께 설정합니다: 고객 기반, 반복적인 계약, 그리고 매출 총이익. 승률, 획득 효율성 및 월간 수익을 측정하는 간단한 기본 대시보드를 사용합니다. 이 계획은 작은 스튜디오의 경우 2개의 고성장 프로젝트를 선행하고 이익을 마케팅 및 도구에 재투자한다고 가정하면 6~9개월의 현실적인 기간 동안 손익분기점에 도달할 수 있는 확장을 보여주어야 합니다.

투자자, 파트너 및 고객과 공유할 수 있는 간결한 플레이북으로 개념을 문서화하세요. 범위 설정, 데이터 요청 및 전달 대시보드를 위한 템플릿 라이브러리를 유지 관리합니다. 집중적인 접근 방식은 혼란을 줄이고, 온보딩을 가속화하며, 예측 가능한 결과를 만듭니다.

AI 대행사 90일자 론칭 로드맵 (2025)

독점 서비스 패키지와 세 가지 고객 중심 캠페인으로 90일 주기의 실행을 시작하여 ROI를 증명합니다. 온보딩에는 반일 워크숍, 깔끔한 발견 체크리스트, 그리고 가치를 검증하기 위한 2주 간의 시험 운영 기간이 할당됩니다. ROI가 입증되면 더 넓은 고객 기반으로 참여를 확장합니다.

1~14일차: 계획, 파트너십, 및 인력 확보. 목표 틈새 시장을 확정하고, 전문가 리드를 임명하며, 데이터 운영 및 모델 튜닝을 위한 프리랜서 풀을 구성하고, 고객 시스템과의 통합 지점을 정의합니다. CRM, ERP, 보안 도구 등과 같은 통합된 기술 스택과 데이터 거버넌스 정책을 구축합니다.

15~30일차: 재사용 가능한 템플릿과 워크플로우를 구축합니다. 데이터 수집, 모델 프롬프트, 보고서 작성을 위한 반복적인 워크플로우를 만들고, 명령 기반 자동화를 구현하여 수동 단계를 줄이고 팀이 작업을 더욱 효율적으로 수행할 수 있도록 돕습니다. 샌드박스 환경을 사용하여 클라이언트 팀과 내부 구성원을 교육할 교육 자료 및 일정을 준비합니다.

31–45일차: 채택을 주도하고 승인을 수집합니다. 실시간 데이터로 두 개의 파일럿 캠페인을 실행하고 주요 지표의 향상을 측정하며, 이해 관계자로부터 초기 채택을 확보하고, 확장된 작업 흐름을 승인하기 위한 승인 프로세스를 공식화합니다.

46일~60일: 최적화 및 확장. 모델 개선, SLA 강화, 잠재 고객과 공유할 수 있도록 결과를 단일 패키지로 통합; 벤더 및 고객과의 파트너십 강화; 전문가가 고객 팀에 전달을 주도하도록 보장; 확장 가속화를 위해 인접 서비스 영역으로 확장.

61–75일차: 프로세스 성숙도. 완전히 반복 가능한 플레이북을 문서화하고, 터치포인트를 줄이며, 통합된 대시보드를 내장합니다. 팀에게 새로운 기능에 대한 교육을 제공하고, 성장을 유지하기 위해 전문성 센터를 구현합니다.

76일~90일: 성장하고 다음 분기를 계획하십시오. 추가 수직으로의 확장을 공식화하고 고문 캠페인을 확장하며 온보딩, 채택 및 고객 성공을 위한 장기 계획을 구축하십시오. 파트너 생태계와 조정하여 성장을 가속화합니다.

수익성 있는 틈새 시장 검증: 인터뷰 스크립트, 신호 지표 및 10명의 고객 테스트

권장 사항: 타겟 세그먼트 내에서 구매자 인터뷰 10회를 실시하여 지불 의지를 입증하고, 더 큰 생산 노력에 투자하기 전에 가장 수익성 있는 하위 틈새 시장을 정의합니다.

인터뷰 스크립트

• 시작 및 공개: 목적을 명시하고, 녹음 허가를 요청하며, 데이터 사용에 대한 동의를 확인합니다. 대화가 생산적으로 유지될 수 있도록 집중하고 간결하게 유지하세요.
• 발견 질문: 가장 큰 문제점을 파악하고, 수익 또는 절약된 시간에 대한 영향을 정량화하며, 현재 프로세스를 1~5의 심각도 척도로 매핑합니다.
• 가치 시연: 최상위의 고충을 해결하는 최소 서비스 라인을 설명하고, 가상 ROI를 공유하며, 그 결과가 투자를 정당화할지 질문합니다.
• 지불 의사와 조달: 표면 예산 범위, 의사 결정 권한, 구매자가 파일럿, 경량 참여 또는 전체 프로젝트를 선호하는지 여부.
• 종료 및 다음 단계: 2주간의 파일럿 프로그램을 제안하거나, 유료 디스커버리 스프린트를 진행하고, 결과를 검토할 수 있는 예약을 잡습니다.

신호 측정 및 점수

1. 문제 명확성 점수: 응답자가 문제를 얼마나 잘 설명하는지 (0–4).
2. 영향 가능성: 수익 또는 효율성에 대한 예상되는 영향 (0–4).
3. 행동의 시급성: 지금 움직일 의향 (0–4).
4. 의사 구매 의향 (WTP): 명시된 예산 또는 가격 허용 범위 (0–4).
5. 구매 권한: 서명하거나 의사 결정에 영향을 미칠 수 있는 능력 (0–2).
6. 배송 가능성: 현재 시스템 및 제약 조건과의 일치 (0–3).
7. 공시 및 투명성: 범위 및 제한 사항에 대한 공시의 완전성 (0–2).
8. 총점: 위 항목의 합계 (0–19). 다음 단계로 진행하려면 합격 기준(예: 10번의 인터뷰 중 최소 6번 이상 12점 이상)을 설정하십시오.

공유 시스템(에어테이블 등) 내에서 점수를 구현하면 모든 응답자에 대한 단일 보기를 만들고 협업 속도를 높이며 의사 결정에 대한 명확한 로드 렌즈를 유지할 수 있습니다. 리더보드를 사용하여 선도적인 하위 틈새 시장을 파악하고 기존 벤치마크와 비교하십시오.

10명의 고객 테스트 계획

1. 정의 및 집중: 타겟 구매자 프로필을 정의하고, 가장 큰 규모의 시장 기회와 가장 쉬운 도입 경로를 우선시합니다. 이러한 초기 범위 변경은 신뢰할 수 있는 기준을 확립하는 데 도움이 됩니다.
2. 스크리닝 및 예약: 25~40명의 잠재 고객을 사전 검토한 다음, 자격을 갖춘 후보자와 10건의 상세 인터뷰를 예약합니다. 깊이 있는 분석을 수행할 여력이 있는 경우에만 예약하지 마세요.
3. 인터뷰 주기: 일주일 이내에 인터뷰를 완료하고, 통찰력을 밤새 종합하여 추진력을 유지하고 빠르게 접근 방식을 조정합니다.
4. Data capture: store each interview in airtable with a standard template for questions, answers, and scores. Link disclosures and context as you go.
5. Analysis and scoring: compute the signal score for each respondent, aggregate results, and compare against the pass threshold.
6. Go/no-go criteria: require a clear winner sub-niche in terms of WTP and feasibility; validate at least one concrete pilot option with a defined ROAS expectation.
7. Pilot design: for the chosen focus, craft a production-ready but minimal pilot package, including deliverables, timelines, and success metrics.
8. Disclosures and ethics: document all data usage, privacy commitments, and client expectations to avoid later disputes.
9. Leadership and ownership: assign a single leader to drive the test, with defined milestones and weekly check-ins to keep the team aligned.
10. Review and scale: if the pilot meets ROAS and client feedback targets, establish a repeatable blueprint and begin onboarding additional organizations.

Tools and speed considerations

• Airtable acts as the central scoring and discovery ledger, enabling faster collaboration and transparent ROAS tracking.
• Production-ready materials should be lightweight yet robust, so you can implement quickly without overbuilding.
• Focus on a clear definition of success: a measurable outcome, a credible buyer signal, and a path to a paid pilot.
• Be mindful of disclosures and governance when sharing sensitive data with prospects and clients.

Common traps to avoid

• Overpromising results before the pilot proves impact.
• Ignoring procurement realities or budget constraints in the signal metrics.
• Expanding scope too early; stay focused on the initial, high-potential niche.
• Relying on anecdotes; rely on the 10-customer test data to guide decisions.

Next steps

1. Finalize the interview script and screening criteria within 48 hours.
2. Launch the 25–40 outreach push and start booking the 10 deep-dive conversations.
3. Populate airtable with response data, run the scoring, and identify the strongest sub-niche for a paid pilot.
4. Prepare disclosures and a clean pilot proposal to present to the leading buyer(s) who meet the thresholds.

Legal setup and data compliance: business registration, contracts, and GDPR/CCPA checklist

Immediate recommendation: register a formal business entity and open a dedicated bank account inside your corporate structure to clarify ownership, taxes, and liability while you scale project-based engagements.

Choose the entity type with a longer-term vision; strategically select options such as LLC or equivalent, which impacts governance, funding avenues, and risk posture. Document the ownership and decision rights with a clear number of stakeholders, and align this structure with your hundreds of client relationships.

Contracts should build a standard library of SOWs, NDAs, and data processing agreements (DPAs); incorporate data handling, subprocessor authorization, breach notification timelines, and termination rights so performance remains compliant across all projects. Ensure each deal with developers and freelancer teams follows the same template to avoid gaps when partnering.

GDPR/CCPA checklist: map data flows inside your operations, classify personal data types, and document lawful bases; implement data subject rights templates, retention schedules, and data minimization rules; establish SCCs for cross-border transfers where applicable.

Governance framework: designate a data protection lead or governance owner, define responsibilities, and implement an accountability model with regular analysis of controls; schedule monthly reviews to keep posture aligned with evolving requirements and client expectations.

Security and access controls: enforce least privilege, multi-factor authentication, encryption in transit and at rest, and secure backups; maintain an incident response manual and run practice drills to reduce response times; log retention should be aligned with regulatory needs and internal policy.

Data subject requests: prepare templates to respond instantly to access, deletion, and portability requests; track requests and outcomes in a centralized system, capable of handling hundreds of inquiries without slowing operations.

Vendor and partnering strategy: require DPAs with all processors, include data-transfer mechanisms when working with developers, freelancers, and agencies, and maintain a vendor risk registry; conduct deeper due diligence on data handling practices before any onboarding.

Project-based engagements: embed privacy and security clauses in every SOW; implement standardized onboarding playbooks and a clear order flow to avoid solely ad hoc agreements; this approach builds predictable risk profiles and faster approvals.

Operational setup for talent: provide a manual onboarding toolkit for freelancers and internal staff; deliver privacy and compliance training as part of the onboarding cycle and require developers to acknowledge data handling rules during the first meeting.

Implementation timetable: target a 60–90 day window to complete core registrations, DPAs, and essential controls; track monthly progress against a privacy breach risk score and adjust budgets to protect profits while maintaining compliance.

Documentation discipline: keep a governance binder with data inventories, processing logs, and decision records; update records after any policy change or new processing activity to maintain an auditable trail inside the organization.

Meeting cadence: establish quarterly reviews with clients and internal stakeholders to align on risk, privacy posture, and long-term vision; use these sessions to surface improvement opportunities and refine your contracts and governance.

Scaling perspective: with hundreds of client relationships, automation and standardized templates are essential; partnering with other agencies can accelerate governance maturity while keeping sole responsibility for compliance within your leadership team.

Technical MVP plan: model choice, minimal dataset pipeline, and deployment stack

Use a 13B Llama 3 backbone with 8-bit quantization and LoRA adapters for instruction-following, hosted on a single high-end GPU. This delivers predictable latency, cost efficiency, and fast iteration for the MVP. Then spin up a minimal API to expose the model and a prompt-template library to keep outputs aligned with branding and calls to action.

Model choice should balance capability and risk: prioritize open, well-documented checkpoints in the 7–13B range (Vicuna, Mistral, or Llama 3 variants) with lightweight adapters, so you can iterate on instruction quality without breaking the budget. Compare major metrics: perplexity, alignment scores, hallucination rates, and latency under load. Use a simple evaluation suite and a small sanity rubric to approve releases, while keeping a safety guardrail layer in front of any live prompts. Uncover gaps with a quick qualitative test run and a written feedback loop from a research or product partner, then decide on a single backbone for the next sprint, Miguel’s team included.

Minimal dataset pipeline: source domain prompts and ideal responses from internal knowledge bases, then augment with high-signal synthetic prompts that mirror real-world casting and inquiries. Keep the dataset compact: 200–500 gold prompts for quick drift checks and 1,000–2,000 additional prompts for resilience. Deduplicate, normalize formatting, remove PII, and version data with lightweight tooling. Store as JSONL with fields for prompt, completion, category, and a confidence tag; annotate samples with a specific privacy note and a disclosure line for clients. Maintain a small, written policy doc to govern data usage and approvals for new data additions, then codify the next iteration cycle.

Deployment stack: containerize the model with Docker, run a FastAPI API, and place the service behind a small, scalable inference runtime (TorchServe or Triton Inference Server). Host the artifacts on a cloud VM or managed instance with autoscaling, and layer Redis for caching of frequent prompts. Use S3-compatible storage for model artifacts and dataset versions; implement a lightweight CI/CD (GitHub Actions) to push approved model winds and prompt templates. For delivery, expose a stable endpoint with versioned routes and a simple distribution policy to manage rollouts; ensure quick rollback in case of issues and maintain a concise disclosure note for clients. Combined observability should track latency, error rate, and throughput, with daily scores to guide the next release.

Operational and governance points: establish a clear approval threshold for any data or model change, and keep a compact deck for stakeholders. Focus on cost per 1K tokens, latency targets, and safety checks; set minimum benchmarks to sell the MVP as a practical capability rather than a speculative build. Craft branding-friendly outputs with consistent tone and structure, so every call reads like a written, professional response across channels. Measure relevance and accuracy against a small, representative client set, then publish a short research brief to inform the industry feel and establish credibility in the major segments of the market.

Team notes and next steps: document the approach in a lean technical deck, assign owners, and align on a single, auditable data path. Keep the distribution plan transparent and ready for client approval, with a minimal disclosure section and a fallback option if data constraints arise. The deck should include a quick risk assessment, a cost forecast, and a roadmap from MVP to a scalable platform, with Miguel leading the technical review and ensuring the points align with the company’s branding and strategy plans.

Offer design and pricing templates: pilot scope, retainer vs outcome-based examples, and proposal template

Recommend a three-part pricing framework: pilot scope with clearly defined deliverables, a minimal retainer for ongoing work, and an outcome-based option tied to measurable results.

Pilot scope design: duration 4–6 weeks with a tight boundary around 2–3 core use cases. Deliverables include a discovery report with a data map, a proof-of-concept model or playbook, and an evaluation plan with defined success criteria and acceptance tests. Set a simple transition plan to the next phase and a formal handoff to partners so responses from their team are captured and tracked in the toolkit. Use non-technical framing to keep expectations clear across stakeholders and maintain focus on business impact.

Retainer pricing example: for ongoing engagement, structure around 24–40 hours per week across sprints, with a monthly price that reflects scope and maturity of the project. Typical ranges run from $8,000 to $15,000 per month, including biweekly calls, backlog grooming, dashboards, model monitoring, and regular optimistic learnings that push evolution. Include deliverables such as iterative improvements, governance playbooks, and knowledge transfer; payments on a monthly order in advance; and a 30-day transition window if expanding the scope.

Outcome-based example: base governance retainer plus a success fee tied to quantified uplift or savings. Define the uplift metric up front (revenue lift, cost reduction, or efficiency gain) and set a measurement window (commonly 90–120 days). Typical structure: a modest monthly base (e.g., $5,000–$8,000) plus a negotiated percentage of the measured benefit (often 12–25%). Ensure baseline data, verification rights, and clear exclusions to keep pricing fair for both sides and to avoid disputes in responses or changes. This model aligns maturity with value and reduces risk for their organization while expanding the provider’s opportunities.

Decision framework across types of buyers: across partners who want predictable costs, the retainer path offers steadiness; for those with aggressive growth goals or clear metrics, the outcome-based route can deliver better alignment. When clients lack internal data maturity, frame the engagement around delivery of specific deliverables and a transparent transition to full capability, framing risk in terms of achievable milestones rather than broad promises. Keep framing concrete and accessible, and use a marketing-friendly narrative that highlights their gains while acknowledging constraints. Could include a quick information sheet that summarizes costs, milestones, and expected responses to common questions, easing the transition for non-technical buyers.

제안서 템플릿: 섹션 순서는 간결하고 비즈니스 중심이어야 합니다. 다음을 포함하세요: 1) 목표 및 예상 결과가 포함된 경영진 요약; 2) 고객 상황 및 원하는 영향; 3) 제공물 및 승인 기준이 포함된 파일럿 범위; 4) 접근 방식 및 프로젝트 구조(부분, 이정표, 및 거버넌스); 5) 가격 및 지불 조건(정액제, 성과 기반, 또는 혼합형); 6) 역할, 책임, 및 일정; 7) 위험, 종속성, 및 변경 관리 프로세스; 8) 성공 지표 및 검증 계획; 9) 변경 주문 프로세스 및 해지 조건; 10) 다음 단계 및 행동 촉구 사항. 자주 묻는 질문에 대한 샘플 응답 시트, 샘플 킥오프 계획, 및 각 제공물 뒤에 있는 개념에 대한 간략한 설명이 포함된 부록을 추가하여 파트너가 작업 방식을 이해하도록 돕습니다. 제공물 및 일치성을 강조하는 최소한의 깔끔한 레이아웃을 사용하고, 팀이 빠르게 사용자 정의할 수 있도록 편집 가능한 버전을 제공합니다. 이러한 접근 방식은 정보를 명확하게 유지하고, 고객이 조직 전체에서 가치를 인식하도록 돕고, 이해 관계자가 신뢰할 수 있는 안정적인 프레임워크를 제공합니다.

최초 10명의 고객을 위한 Go-to-market 플레이북: 도달 범위 확보 시퀀스, 데모 키트, 전환 KPI

4주 안에 3단계 아웃리치 시퀀스와 발표 준비된 데모 키트를 사용하여 10개의 목표 데모를 예약했습니다.

타겟 고객층을 정의합니다. SaaS, 전자 상거래, 전문 서비스 회사의 미드마켓 운영, 마케팅, 제품 리더를 대상으로 합니다. 귀사의 제품을 파일럿 프로젝트를 가속화하고 위험을 줄이며 몇 주 안에 가치를 제공하는 최첨단 자산으로 포지셔닝하세요. 산업, 회사 규모, 역할에 대한 정확한 타겟팅을 사용하여 모든 접점에서 관련성을 높이세요.

Outreach sequence: implement a three-phase cadence over 10 days. Phase 1 is a concise intro email with a 2‑line problem statement and a CTA to book a 15-minute walkthrough. Phase 2 is a LinkedIn touch or social post with a quick case snippet and a link to the calendar. Phase 3 is a value-driven follow-up with a one-page ROI snapshot and a final invitation to review the live demo kit. Youll optimize subject lines and messages for clarity, and collect replies to move them straight into the calendar flow to streamline scheduling.

데모 키트 구성 요소: 빠른 시청을 위한 최적화된 8~12페이지 프레젠테이션, 1페이지 ROI 계산기, 60초 오프닝 비디오, 반복 가능한 흐름을 갖춘 실시간 데모 스크립트, 측정 가능한 결과가 있는 2개의 짧은 사례 연구, 번들 가격 범위를 갖춘 서비스 카탈로그, 구현 타임라인, 그리고 다음 단계에 대한 티저. 속도, 신뢰성, 그리고 측정 가능한 영향을 보여주는 시각 자료를 포함하십시오. 비동기 시청을 위한 녹화된 버전을 제공하고, 통화 중 마찰을 줄이기 위한 경량 Q&A 시트를 제공하십시오.

전환 KPI: 열람률, 회신율, 데모 예약율, 출석률, 제안 수락률, 그리고 계약 완료까지의 시간을 추적합니다. 목표 벤치마크: 열람률 25–40%, 회신율 8–18%, 회신에서 예약된 데모 15–30%, 출석률 70–85%, 제안 성공률 30–50%, 파일럿 프로그램의 평균 판매 주기 14–28일, CAC는 첫 해 ARR의 20–30% 미만입니다. 처음 10명의 고객의 경우, 50–70%의 아웃리치 응답을 캘린더 예약으로 수집하고 명확한 의제와 사전 읽기가 포함된 캘린더 초대장을 보내 60–80%의 데모 출석률을 유지하는 것을 목표로 합니다.

실전 연습에서는 에이전시, 귀사, 프리랜서, 그리고 제공업체들이 제공할 수 있는 반복 가능한 자산으로 역량을 구조화합니다. 역할과 책임을 매핑합니다. 핵심 계정 담당자, 메시징 컨설턴트, 시각 자료 담당 디자이너, 그리고 런-오브-쇼 스크립트가 있는 데모 호스트 또는 프리랜서를 구성합니다. 자원에는 라이브 데모 키트, CRM 준비 완료 시퀀스, 짧은 사례 연구 라이브러리, 그리고 데이터가 들어오면 팀이 빠르게 업데이트할 수 있는 ROI 모델이 포함됩니다. 이러한 접근 방식은 프로세스를 간단하고, 확장 가능하게 하며, 고객에게 실제적인 성과를 창출할 수 있도록 합니다.

데이터 수집 및 반복: 모든 홍보 및 데모에서 피드백을 수집하고, 메시지 성과를 추적하며, 실현된 수치를 사용하여 ROI 계산기를 업데이트합니다. 내부 데이터를 활용하여 타겟팅을 개선하고, 가치 제안을 조정하며, 데모 키트 시각 자료를 향상시킵니다. 목표는 각 상호 작용을 명확한 가치 정의와 다음 단계로 이어지는 더 빠른 경로로 전환하는 것입니다.

운영 일정: 0~2일차 ICP, 자산, 캘린더 링크 준비; 3~7일차 홍보 실행 및 응답 수집; 8~10일차 데모 일정 예약 및 데모 키트 전달; 11~14일차 데모 실행, 성과 포착 및 제안서 작성 시작. 프로세스를 단순하게 유지하고, 신속하게 조치를 취하며, 다양한 서비스에서 성공적인 패턴을 재사용하여 가능한 최대 이익을 얻으십시오.