새 사업 없이 하던 대행 일에 AI 얹었더니 3명이 연 5억

Tom Garcy는 새 회사를 차리지 않았다. 기존에 운영하던 대행사 내부 프로세스에 AI 자동화를 붙였다. 결과는 3인 팀, 연 $440K(약 6억원) 매출이다. 새로 만들지 않아도 되는 구조다.

기존 대행사가 AI 자동화에 유리한 이유

새 SaaS를 만드는 것과 기존 서비스 비즈니스에 AI를 얹는 것의 차이는 출발점 에 있다. 기존 대행사에는 이미 고객, 신뢰, 도메인 지식이 있다.

AI 자동화가 이 구조에서 먼저 작동하는 방식은 신규 매출 창출이 아니라 인력 확장 없이 처리량을 늘리는 것 이다. 3명이 $440K를 만드는 핵심은 반복 작업을 AI가 흡수해서, 사람이 더 높은 가치의 일에 집중할 수 있게 된다는 구조다.

단, Tom Garcy의 기존 고객 기반과 운영 기간이 전제다. AI만 붙이면 $440K가 되는 게 아니라, 기존 관계 위에 AI 레버리지를 올린 결과다. 어떤 역할로 3명이 구성됐는지, 어떤 도구를 썼는지는 소스에서 상세하게 확인되지 않는다.

지금 하던 일에 AI를 붙이는 첫 단계

한국 1인 대행사나 프리랜서라면 오늘 밤 30분으로 첫 실험을 시작할 수 있다.

• 매주 반복하는 작업 하나를 적는다 — 보고서 정리, 견적서 작성, SNS 글쓰기, 이메일 답변 등 무엇이든
• 그 작업을 ChatGPT나 Claude에 한 번 시켜본다
• 결과물 품질과 걸린 시간을 기존 방식과 비교한다

한국 플랫폼 적합성도 확인이 필요하다. 클라이언트 보고서가 한글이라면 Claude나 ChatGPT 한국어 출력 품질을 먼저 테스트하는 것이 순서다.