인공지능으로 SaaS 아이디어를 뽑기보다 불만 데이터를 먼저 보라
인공지능에게 를 물으면 그럴듯하지만 검증하기 어려운 답이 나오기 쉽다. 근거가 약하거나, 출처가 부정확하거나, 레딧의 추천 수 같은 중요한 신호를 읽지 못하거나, 오래된 문제를 새 문제처럼 만들어낼 수 있다. 더 나은 방법은 작은 업계 를 직접 고르고, 최근 1주일 안에 반복해서 나온 불만을 묶고, 실제 댓글 근거를 확인한 뒤에 가설을 만드는 것이다.
첫 실험은 잘 모르는 건설 업계를 대상으로 했다. 2026년 6월 20일부터 27일까지 r/Construction 1,920건, r/ConstructionManagers 809건, r/estimators 422건, 총 3,151건을 훑었다. 가장 강한 신호는 견적 숫자가 어디서 나왔는지 도면, , , 가정, 수정 내역까지 거슬러 확인하기 어렵다는 문제였다.
실제 근거로는 제품 상세 정보가 빠져 로 밀린 사례, 수작업으로 페이지 이름을 바꾸는 고통, 견적 담당자가 표시 내용을 옮기는 흐름 등이 확인됐다.
핵심 포인트
- 인공지능이 만든 는 출처와 최신성이 약할 수 있다.
- 최근 글을 직접 모아 반복되는 불만을 찾는 방식이 제안됐다.
- 건설 업계 관련 레딧 글 3,151건이 1주일 범위로 확인됐다.
- 강한 문제 신호는 견적 숫자의 출처를 도면과 문서까지 추적하기 어렵다는 점이었다.
- 보다 실제 댓글, 점수, 반복 빈도 같은 근거가 먼저다.