AI 팀원들과 함께 10개 SaaS 굴리는 1인 창업가 (feat. 인간이 없는 사업 만들기)
1인 창업가가 AI 팀원들과 함께 100만달러 규모의 사업을 유지하는 법
안녕하세요! 솔로 비즈니스 나이트입니다. 💫
오늘 소개해 드릴 창업가는 조금 특별합니다. 그의 회사에는 10여명의 팀원이 있지만, 그는 여전히 "1인 창업가" 입니다. 어떻게 이게 가능할까요?
팀원들이 전부 AI 에이전트이기 때문입니다.
오늘 소개해 드릴 마이크 루비니(Mike Rubini)는 원래 재즈 음악가이자 정규직 음악 교사였어요. 하지만 지금은 10개 이상의 소프트웨어 제품을 운영하며 100만 달러(약 14억 원) 규모의 사업을 만들어낸 1인 창업가로 변신했습니다.
그가 거느린 AI 팀원들은 각자 이메일 주소, 전화번호, 메신저 프로필을 가지고 마치 실제 팀원처럼 일하고 있어요. 이들은 프로젝트와 시장 상황을 깊이 이해하고 있으며, 마이크는 주요 의사결정의 상당 부분을 이들에게 위임하고 있다고 합니다.
그는 이 AI 팀원들을 어떻게 만들었고, 이들과 어떻게 일하고 있을까요? 비개발자도 자신만의 AI 팀원을 만들 수 있을까요? 🤔
독자분들이 궁금해할 만한 5가지 질문을 통해 마이크 루비니의 특별하고 미래지향적인 비즈니스 스토리를 살펴보겠습니다!
15초 미리보기 ⏰
Q1. 재즈 음악가가 어떻게 소프트웨어 창업가가 됐나요?
Q2. 마이크는 어떤 SaaS 제품들을 만들었나요?
Q3. 10개 제품을 혼자 운영할 수 있는 비결은?
Q4. AI 팀원은 어떻게 일하나요? (feat. AI 에이전트 vs 자동화 워크플로우의 차이점)
Q5. AI 팀원은 어떻게 만들수 있나요? 비개발자도 AI 팀원을 만들 수 있을까요?
Q1. 재즈 음악가가 어떻게 소프트웨어 창업가가 됐나요?
A. 이탈리아의 작은 마을, 소베레토(Sovereto) 출신인 마이크는 4살 때부터 음악을 시작했어요. 이후 뉴욕의 명문 재즈 스쿨(The New School for Jazz and Contemporary Music)에 입학해 음악 공부에 매진했습니다. 그러나 얼마 지나지 않아 빠르게 현실을 깨달았어요.
"재즈로는 돈을 벌 수 없다"는 것을요.
그가 진짜 사랑하는 것은 재즈였지만, 안정적인 생계를 위해서는 다른 방법이 필요했습니다. 사실 마이크는 어렸을 때 컴퓨터를 좋아했고 코딩을 조금 배웠던 경험이 있었어요. 그래서 이 스킬을 활용해 2011년, 첫 사업을 시작하기로 합니다.
바로 재즈 밴드와 뮤지션을 위한 마케팅 에이전시, jazz.services 였죠.
재즈 서비스는 음악계에서 쌓은 인맥과 SNS 마케팅 지식을 결합해, 재즈 밴드들의 공연과 음악을 온라인으로 홍보해주는 서비스였습니다. 당연히 처음에는 마이크가 모든 것을 직접 해야만 했어요. 그는 웹사이트를 만들었고, 웹 디자인과 소셜 마케팅 중심으로 일했습니다. '재즈 음악가들'이라는 틈새시장을 겨냥한 덕분에 한 달에 5~700만 원 정도 벌 수 있었어요! 꽤 괜찮은 성과였지만, 이게 뉴욕에서는 그다지 큰 돈은 아니었죠.
사업 확장을 꿈꾼 그는 소프트웨어 분야에서 기회를 발견했어요. 궁극적으로 재즈 음악가로서 자유롭게 음악 활동을 할 수 있는 재정적 안정성을 원했기에, 단순히 에이전시 운영자가 아닌 수익성 있고 확장성이 뛰어난 SaaS(서비스형 소프트웨어) 개발의 길로 뛰어들기로 합니다.
Q2. 마이크는 어떤 SaaS 제품들을 만들었나요?
A. 마이크의 창업 접근 방식은 "여러 제품을 출시하고 결과를 지켜보는 것"이었어요! 2011년 이후, 꾸준히 소프트웨어 개발에 매진한 그는 현재 10개 이상의 다양한 SaaS와 미디어 자산 등을 포함해 100만 달러 규모의 사업을 운영하고 있습니다.
현재 그가 운영 중인 주요 SaaS 제품들을 몇 개 소개해 드릴게요. 자세히 살펴보시면, 공통점이 보이실 거예요!
공통점을 발견하셨나요?
그의 제품들은 대부분 데이터 기반 서비스라는 공통점이 있어요. 틈새 시장에서 필요로 하는 데이터를 수집하고 가공해서 제공하는 방식이죠.
정식으로 개발을 배우지 않았기에, 마이크는 자신이 가장 잘할 수 있는 영역에 집중했습니다. 바로 데이터 수집과 가공이라는 핵심 기술을 활용해 여러 사업을 영리하게 확장해 나간 셈이죠.
Q3. 10개 제품들을 혼자 운영할 수 있었던 비결은?
A. 비결은 크게 두 가지입니다.
📍 첫 번째 : 그의 든든한 지원군, AI 팀원들
마이크는 2025년 6월, 자신의 블로그를 통해 직접 만든 AI 팀원들로 자신만의 팀을 꾸렸다고 공유했어요. 여기서 "AI 팀원"은 단순한 자동화 도구가 아닙니다. 자율적으로 판단하고, 학습하고, 행동하는 "에이전트"로, 그가 직접 만든 팀원들이죠!
[마이크의 AI 팀원들 (일부) 소개]
- Carla (AI 수석 보좌관): 일정 관리, 이메일 답장, 리드 팔로우업 등
- Ella (AI 재무 관리자) : 각 제품 재무 현황 실시간 보고
- Gerry (AI 제품 책임자) : 경쟁사 분석, 제품 인사이트 제공
- Lee & Sarah (AI 세일즈 담당자): 24시간 내내 판매 대화 최적화
- Herbie (AI 개발자) : 버그 수정, 테스트 코드 작성
- Keith (AI 시스템 관리자) : 서버 관리, 시스템 안정성 모니터링
- Toshiko & Bill (AI 콘텐츠 및 마케팅 책임자): 콘텐츠 작성, 캠페인 자동화
이런 식으로 각 AI 팀원은 실제 직원처럼 일하고 있어요.
물론 AI가 모든 것을 대체할 순 없을 거예요. 창의적 전략 수립, 고객과의 깊은 관계 구축, 복잡한 협상 등은 여전히 마이크가 담당하는 인간의 영역이죠. 하지만 반복적인 작업, 데이터 처리, 모니터링, 고객 응대의 일부는 AI 팀원을 활용해 처리하고 있다고 해요!
📍 두 번째 : "Product /Founder Fit" 철학
마이크는 사업의 궁극적인 목표가 사업가의 행복이라고 믿었어요. 그래서 그는 시장에 제품을 맞추는 것도 중요하지만, 자신에게 맞춰 제품을 구축하고 사업을 운영하는 데 집중했어요. 이는 장기적으로 그가 솔로 창업가로서 여러 개의 사업을 동시다발적으로 운영할 수 있는 원동력이 되었죠.
그렇다면 그는 어떻게 자신만의 Product/Founder Fit을 찾을 수 있었을까요?
첫째, 자신의 강점 파악하기 : 마이크는 0에서 1로 만드는 걸 좋아했습니다. 상대적으로 1에서 10으로 키우는 것에는 흥미가 적었죠. 그래서 그는 시장이 아니라 자신의 성향과 리듬에 맞는 제품 구조를 설계했습니다. 빠르게 만들어 출시하고, 하나의 대박보다는 여러 개의 작지만 안정적인 수익원을 만드는 방식으로 위험을 분산했어요.
둘째, 바퀴를 재발명하지 않기 : 앞서 살펴봤듯, 그의 대부분의 SaaS는 데이터 스크래핑이라는 공통 기반 위에서 만들어졌어요. 즉, 그는 자신이 잘하는 것을 고수하고 새로운 시장에 맞춰 조정하는 전략을 택했습니다. 예를 들어 Treendly는 Cart의 한 기능이었는데, 그걸 독립적인 제품으로 만든 케이스였어요!
셋째, 대기업이 하기 싫어하는 일에 집중하기 : 마이크는 광고비로 대기업과 경쟁하지 않습니다. 애초에 경쟁 자체가 될 수 없다는 걸 알고 있기 때문이죠. 대신 직접 커뮤니티에 참여하고 댓글을 다는 것처럼, 대기업이 하지 못하는 일들을 함으로써 고객들과의 관계를 쌓았어요. 그의 목표는 '규모'가 아니라 '지속 가능성'이었기 때문에 이렇게 하는 것만으로도 충분히 도움이 되었죠!
넷째, 경쟁사를 자산으로 활용하기 : 그는 경쟁사를 위협으로 보지 않았어요. 오히려 자원으로 활용했습니다. 경쟁사들이 이미 수천 달러를 들여 테스트한 카피·메시지 전략을 연구해, 자신의 제품에 맞게 재구성함으로써 마케팅 효율을 극대화했어요!
Q4. AI 팀원은 어떻게 일하나요? (feat. AI 에이전트 vs 자동화 워크플로우의 차이점)
A. Zapier 같은 자동화 툴로 워크플로우를 만드는 것도 AI 에이전트 아닐까? 생각할 수도 있을 텐데요, 마이크가 정의하는 AI 에이전트와 자동화 워크플로우는 명확히 다릅니다.
🔧 자동화 워크플로우란?
일정 순서대로 진행되는 반복적 업무 프로세스를 소프트웨어를 사용하여 자동화하는 것을 말합니다. Zapier, Make.com, n8n 같은 자동화 도구로 만들 수 있어요.
예를들어, 새 이메일이 도착하면(IF) > 자동으로 노션에 저장(THEN) 하는 식입니다.정해진 조건에 따라, 정해진 순서대로 실행하는 방식이라 스스로 판단하거나 학습하진 못해요. 마치 로봇청소기처럼 정해진 경로만 작업하고, 장애물을 만나면 방향만 바꾸는 느낌이라고 보시면 됩니다.
🤖 AI 에이전트란?
마이크는 AI 에이전트를 자율적으로 학습하고, 판단하고, 행동하는 프로세스를 갖춘 팀원이라고 정의합니다.
자율적으로 판단할 수 있고, 업무의 맥락을 이해하며 더 나은 방향을 먼저 제안해줄 수도 있죠. 마치 실제 집사나 비서처럼 주인의 선호도를 학습하고 상황을 파악해 알아서 업무를 챙깁니다.
예를 들어, 마이크의 수석 보좌관으로 일하고 있는 AI 에이전트 Carla는 단순한 슬랙 봇이 아닙니다. Carla는 이런 업무들을 수행하고 있어요.
- 일일 업무 관리 : 매일 아침 회의 일정, 해야할 업무, 날씨 정보를 포함한 데일리 브리핑 제공
- 사람(마이크) 관리 : 휴가 신청 승인/거부, 캘린더 업데이트
- 채용 지원 : 후보자 선정, 채용 홍보 이메일 초안 작성
- 이메일 관리 : 필요시 직접 이메일 작성 및 발송
- 프로젝트 관리 : 모든 시스템의 업무 현황 파악 및 관리
정리하면 자동화 워크플로우 = 정해진 길, AI 에이전트 = 목적지만 주면 알아서 가는 내비게이션에 비유할 수 있을 겁니다.
그렇다면 마이크는 처음부터 이렇게 '역할' 중심으로 AI 팀원을 설계한 걸까요?
마이크는 오랫동안 에이전트를 해야할 일, 즉 작업(Task) 중심으로만 생각해왔다고해요. 예를 들어 웹사이트 방문자를 분석하고 싶다면? 웹사이트 분석 업무에 맞는 에이전트를 만들어 보는 식이으로요. 그러다 이 에이전트를 '역할(role)' 중심으로 생각해보기 시작했습니다.
예를들어, 회사에서는 보통 디자이너가 디자인만 하지는 않아요. 디자인 작업물 관련하여 메일을 보내기도 하고, 클라이언트와 미팅을 잡거나 프로젝트 진행 상황을 보고하기도 하죠. 이렇듯, 마이크는 각 AI 에이전트들이 각자의 역할 안에서 여러 작업을 자율적으로 수행하는 방식으로 만들었습니다. 이들이 주도적으로 일하고 멀티태스킹이 가능하도록, 다음과 같은 특징을 부여했어요. 마치 사람처럼요!
- 독립적인 이메일 주소, 전화번호 보유
- 메신저 프로필 (텔레그램 등)
- 메모리 (과거 대화와 학습 내용 저장)
- 전용 도구 (각자 역할에 맞는 시스템 접근 권한)
- 의사결정 권한 (일정 범위 내 자율 판단)
마이크는 진짜 팀을 가져본 적이 없기에 AI 팀이 진짜 사람 팀보다 나을지 판단하긴 어렵지만, AI 팀원들이 그보다 훨씬 빨리 일을 처리해주고, 세부적인 부분까지 잊지 않고 관리해주기 때문에 그가 보다 큰 그림에 집중할 수 있게 되었다고 말합니다.
Q5. AI 팀원은 어떻게 만들수 있나요? 비개발자도 AI 팀원을 만들 수 있을까요?
A. 솔직히 말씀드리면, 마이크가 만든 수준의 AI 팀원을 만들기 위해서는 상당한 기술적 지식이 필요해 보였어요. (제가 비개발자라서 더 그렇게 보였을지도 모르겠지만요.. 😂)
[마이크의 AI 팀원 작동 구조]
- 입력 채널을 통해서 질문(요청사항) 입력: 이메일, 음성, 채팅, 텔레그램 등.
- 질문을 중앙 두뇌(Brain API)를 통해 처리: 과거의 대화와 학습 내용 검토 > 필요한 정보 수집 > 답변 도출
- 답변을 찾았다면, 행동 실행: 이메일, 캘린더 도구, LinkedIn 도구, n8n (자동화) 도구 등을 통해 답변에 맞는 행동 수행
- 답변 내용 저장
이러한 작동 구조를 세팅하기 위해서는 LLM API 연동, 데이터베이스, 서버 운영 등이 필요해요. 비용 지출이 생길 수 있고, 개발 지식이 없는 비개발자들에게는 진입 장벽이 높을 수 있죠. 🫠
그렇다면, 비개발자도 AI를 팀원처럼 써볼 수 있는 간단한 방법은 없을까요? 🤔
개발자가 아닌 분들도 시도해볼 수 있는 간단한 AI와의 협업을 2단계로 정리해봤습니다.
[비개발자도 시도해볼 수 있는 AI 팀원 만들기 🚀]
📍 Level 1: AI를 팀원처럼 대해보기 (당장 오늘부터 시도 가능)
단순히 AI에게 명령만 내리지 않고, 각 채팅별로 정확한 역할을 부여하고, 구체적인 업무 범위와 규칙을 설정하는 방식입니다. 핵심은 AI를 단순한 도구가 아닌 팀원으로 대하는 거예요. 예를 들어, 다음과 같이 각 단계에 따라 프롬프트를 마치 '직무설명서(Job Description)'처럼 써보는 거죠.
1. 역할 정의하기: 구체적인 직책, 성격, 전문 분야를 정의해보세요. 이렇게만 해도 AI가 단순히 글을 작성하는 게 아니라 전략적 맥락을 고려해 피드백을 주게 됩니다.
예) 너는 내 콘텐츠팀의 AI 마케터 솔비나야. 브랜드 톤은 따뜻하지만 전략적이고, 데이터 기반으로 행동해. 네 주요 목표는 브랜드 인지도 향상과 구독자 전환율 20% 향상이야.
2. 업무 범위 정하기: AI는 명확한 역할 범위가 주어질 때 가장 효율적으로 작동합니다.
예) 솔비나, 너의 담당 업무는 2가지야. 첫째, 뉴스레터 콘텐츠 주제 제안. 둘째, 완성된 뉴스레터 기반으로 SNS 업로드용 콘텐츠 콘셉트 제안.
3. 규칙 세우기: 프롬프트만으로도 협업의 기본 규칙을 만들 수 있어요.
예) 결과는 항상 표로 요약해줘. 네 톤앤매너는 '솔로 비즈니스 나이트' 뉴스레터 스타일을 유지해줘. 작업하다 모르는 게 있으면 먼저 가설을 세우고 질문해줘.
4. 개성과 성격 부여하기: AI에게 일관된 성격과 스타일을 설정하면 답변의 품질이 안정적으로 유지됩니다.
예) 솔비나는 논리형이지만 감각적인 마케터야. 데이터 기반으로 사고하면서도, 트렌드에 민감하고 위트 있는 제안을 잘 해.
📍 Level 2: 노코드 자동화 툴과 AI를 연동하여 반복 업무 자동화하기 (AI 팀원과 일하는 루틴 만들기)
AI 팀원이 생겼다면, 이제 그와 함께 반복적인 업무를 자동화해볼 차례입니다. 매번 같은 일을 직접 하지 않고도, AI가 일정에 맞춰 알아서 처리하도록 만드는 단계죠. Make, Zapier, Notion 같은 툴을 이용하면 AI → 액션 → 피드백의 구조를 쉽게 만들 수 있습니다.
예를들어, 무료 자동화 툴인 Make.com을 활용해 'AI 콘텐츠 브레인스토밍' 팀원을 만든다고 가정했을 때, 구현 단계를 간략히 정리해봤어요!
STEP 01_역할 및 주요 업무 설정: 이름은 알렉스. 콘텐츠 브레인 스토밍을 돕는 팀원. 주요 업무는 매주 월요일 아침 9시마다 ChatGPT를 통해 새로운 뉴스레터 주제를 제안하고 Notion에 자동으로 정리하기
STEP 02_준비물
- Make.com 계정 만들기
- OpenAI API 키: ChatGPT와 연동하기 위해 필요.
- Notion 계정과 '콘텐츠 아이디어' 저장을 위한 페이지 생성해두기
STEP 03_구현하기
- make.com 에 접속 > 시나리오(워크 플로우)를 생성 > 모듈(활용할 앱) 추가 : Scheduler, OpenAI, Notion.
- 각각의 모듈에 역할 부여하기
- Scheduler 모듈 : 매주 월요일 9시에 자동 실행
- Notion 모듈 : 콘텐츠 아이디어에 대한 응답 데이터를 지정해 둔 페이지에 저장
- OpenAI 모듈 : 주제 제안을 위한 아이디어 생성프롬프트 정리
예) 너는 내 뉴스레터의 콘텐츠 브레인 스토밍 팀원, ‘알렉스’야.
다음 조건을 만족하는 뉴스레터 주제를 제안해줘./독자: 2030 직장인 예비 1인 창업가 /범주: AI, 디지털 비즈니스, 사이드 프로젝트, 생산성 /형식: 번호 리스트(1~3), 각 주제에 한 줄 요약 포함 /톤: 솔로 비즈니스 나이트 스타일 (따뜻하지만 전략적) /오늘 날짜(한국시간): {{formatDate(now; "YYYY-MM-DD")}} 기준
- Run once 버튼 눌러 테스트로 실행 해보고 문제 없을 시 ON으로 전환 : 이렇게 하면 월요일 9시마다 Notion에 신선한 주제 3개가 자동 등록됩니다.
✏️ 마이크의 사례에서 얻은 솔비나의 1인 창업 인사이트
💡 AI는 "도구"가 아니라 "관계"다.
마이크의 비즈니스 스토리에서 가장 인상 깊었던 점은, 그가 AI를 정말 ‘팀원’으로 대한다는 것이었어요. 그는 자신의 보좌관인 AI 팀원, Carla에게 매일 아침 인사하고, 가끔은 농담도 건넵니다. 그에게 AI는 단순히 명령을 수행하는 도구가 아니라, 함께 일하며 배워가는 동료에 가까워요. 도구는 필요할 때만 꺼내 쓰지만, 팀원은 함께 성장합니다. AI와의 협업을 대하는 자세도 결국 앞으로는 ‘관계의 기술’ 기반이 되지 않을까 생각했어요.
💡 1인 창업가에게 AI 팀원은 선택이 아닌, 필수가 될지도 몰라요.
머지않은 미래엔, 마이크 루비니처럼 AI 팀원들과 함께 일하는 풍경이 1인 창업자들 사이에서도 자연스러워질 것 같아요. 개발 지식이 있는 분들이라면 이미 지금도 AI를 활용해 자동화 시스템을 구축해 일하는 경우도 많을겁니다. 반대로, 개발자가 아니라면 'AI 팀원을 직접 만들거나 자동화 시스템 구축은 어렵다'는 부담을 느낄 수도 있을 거예요. 하지만 미래는 준비된 자의 것’ 이라는 말이 있죠! 중요한 건 완벽하지 않더라도 지금 내가 다룰 수 있는 기술부터 시도해보는 것이라 생각해요. 미래는 어느 날 갑자기 찾아오는 게 아니라, 조금 일찍 부딪혀본 사람에게, 천천히 다가오지 않을까요.
📚 참고자료
이 글은 아래의 참고자료들을 토대로 작성했어요. 보다 자세한 내용이 궁금하신 분들은 아래의 링크를 확인해보세요!
How Mike Rubini builds and runs multiple profitable tech startups as a solo founder.