혼자 웹·앱 비즈니스를 만들고 키우는 사람들의 실전 경험, 수익화 전략, 새로운 방법을 골라 요약합니다.
macOS 화면 효과 앱 TuringShot의 직접 운영 경험에서, 새 기능을 계속 추가해도 새 이용자는 첫 사용 때 금방 이탈했다. 실제 첫 실행 장면을 관찰하니 문제는 기능 부족이 아니었다. 처음 설치된 상태가 너무 약하게 보였고, 설정을 직접 바꾸기 전에는 앱이 무엇을 하는지 잘 드러나지 않았다. 그래서 다음 기능을 만들지 않고, 숙련된 이용자들이 쓰는 방식에 맞춰 기본 설정을 바꿨다. TuringShot 1.5.12 빌드 44부터 새 설치에서는 집중 강조 효과가 처음부터 켜지고, 더 크게 보이며, 고대비로 표시된다. 그 뒤 새 이용자가 앱의 핵심 가치를 더 빨리 이해하는 순간이 앞당겨졌다. 몇 달 동안 가장 효과가 큰 변화는 새 기능이 아니라 더 나은 기본값이었다.
AutoVerdikt는 중고차 매물 조사를 한곳에서 빠르게 하도록 만든 도구다. 사용자는 페이스북 마켓플레이스나 크레이그리스트 같은 곳의 매물 주소를 붙여 넣으면 된다. 도구는 차의 연식, 제조사, 모델에 맞춘 위험 점수, 자주 알려진 문제, 매물 글 안에 숨어 있는 위험 신호를 보여준다. 차를 되팔 사람에게는 매입 기준 가격과 세 단계의 제안 가격, 각 가격에서 기대할 수 있는 수익률도 계산해 준다. 일반 구매자도 되팔 목적이 아니라 개인 구매 판단용으로 매물을 평가할 수 있다. 지금은 가입 없이 무료로 쓰게 해 트래픽을 먼저 모으려 하지만, 실제 고객층을 찾고 관심을 만드는 일이 생각보다 어렵다는 문제가 있다.
Anthropic은 15일에 적용하려던 Claude Agent SDK 과금 변경을 일단 멈췄다. 계획은 제3자 앱, 스크립트로 실행하는 명령줄 호출, 프로그램을 통한 SDK 사용을 일반 웹·명령줄 채팅과 분리하는 것이었다. 이렇게 분리되면 자동화 트래픽은 전체 API 요금으로 계산되고, 유료 구독자는 이를 일부 상쇄할 정해진 월간 크레딧만 받게 되는 구조였다. 현재는 기존 사용 한도와 조건이 그대로 유지된다. 문제는 많은 작은 서비스가 넉넉한 구독 한도 덕분에 Claude Code식 자동화를 비용상 맞출 수 있었다는 점이다. 한 분석에 따르면 Opus 사용자는 하루에 몇 번만 메시지를 보내도 구독료 대비 손익분기점에 도달할 수 있을 만큼 구독 조건이 유리했다. 하지만 공급자가 어느 날 자동화 사용의 분류를 바꾸면, 서비스 쪽 코드를 바꾸지 않아도 비용이 몇 배로 뛸 수 있다. 작은 SaaS 팀에게 실제 위험은 기능 자체보다 외부 AI 공급자의 가격 정책 위에 사업 구조가 얹혀 있다는 점이다.
여러 작은 웹 프로젝트를 운영할 때 장애를 확인하는 방식은 제각각이다. 어떤 운영자는 로그를 직접 열어 보고, 어떤 운영자는 UptimeRobot 같은 서비스를 쓰며, 어떤 경우에는 고객이 불평할 때까지 문제를 모른다. Incidently는 이런 불편에서 나온 초기 단계의 감시 도구다. 핵심 목적은 복잡한 장애 감시 도구 묶음을 만들지 않아도 중요한 문제가 생기면 바로 알려주는 것이다. 아직 완성도가 검증된 단계는 아니며, 실제 프로젝트에 써 볼 사람에게 링크를 보내고 솔직한 피드백을 받는 방식으로 개선하려는 상태다.
프리랜서 업무에서 고객의 프로젝트 요구사항이 자주 바뀌면 변경 내용을 기록하고, 양쪽이 같은 내용에 동의했는지 확인하고, 오해를 줄이는 일이 복잡해진다. 이 문제를 줄이기 위해 최근 몇 주 동안 웹 앱 형태의 작은 SaaS가 만들어졌다. 현재 마케팅 예산은 0달러라서 유료 광고는 쓸 수 없다. 핵심 고민은 새로 만든 SaaS가 첫 사용자 10~100명을 어떻게 찾을 수 있는지다. 무료로 효과를 볼 수 있는 홍보 채널, 참여할 만한 커뮤니티, 초기 성장 방법에 대한 실전 조언이 필요하다.
초기 웹 서비스가 실패하는 큰 이유는 제품을 못 만들어서가 아니라, 실제로 기다리는 사람이 없는 상태에서 만들기부터 시작하기 때문이다. 먼저 해결책을 정해 놓고 문제를 찾으면 실패할 가능성이 높다. 효과적인 순서는 아주 좁은 고객군을 먼저 정하는 것이다. 예를 들어 “소상공인”이나 “콘텐츠 창작자”처럼 넓게 잡지 말고, 온라인에서 어디에 모여 있는지 바로 찾을 수 있을 만큼 구체적으로 좁혀야 한다. 그런 다음 레딧, 텔레그램 그룹, 작은 온라인 커뮤니티에서 사람들이 무엇을 불편해하는지, 어떤 도구를 싫어하는지, 무엇이 없어서 답답해하는지 살펴야 한다. 서로 다른 세 사람이 같은 불편을 반복해서 말하면, 그것이 만들 만한 아이디어가 된다. 제품이 어느 정도 준비되면 그 불편을 말했던 사람들에게 다시 연락할 수 있고, 이들은 이미 문제를 알고 있기 때문에 첫 판매까지 이어질 가능성이 높다.
소프트웨어 서비스 아이디어를 찾을 때, 큰 불평 자체가 항상 가장 좋은 신호는 아니다. 더 강한 신호는 이미 회사 안에서 이름이 붙어 있고, 담당자가 있으며, 마감일이 있고, 현재 방식이 불편한 업무 흐름이다. 예를 들면 분쟁 처리, 송장 대조, 이익률 추적, 접근 권한 점검, 협력업체 검토, 갱신 관리 같은 일이다. 이런 업무는 화려한 인공지능 아이디어보다 덜 신나 보일 수 있다. 하지만 회사가 이미 그 일을 알고 있고 반복해서 처리하고 있기 때문에 실제 구매 가능성이 더 뚜렷하다. 아이디어 검증은 불평에서 출발할 수도 있지만, 이미 사람들이 서툴게라도 처리하는 지루한 업무에서 출발하는 편이 더 현실적일 수 있다.
대행사를 위한 프로젝트 관리 도구가 몇 주 전까지 매출 0달러였다가 월 반복 매출 263달러를 만들었다. 현재 유료 고객은 12명이고, 무료로 써보는 사람도 많이 남아 있다. 광고는 쓰지 않았다. 대행사 운영자들이 모이는 슬랙과 디스코드에 들어가서 한 명씩 직접 연락했다. 답장을 준 사람도 있었지만, 대부분은 읽고 지나갔고, 일부는 이틀 정도 써보다가 사라졌다. 계속 남은 사람들은 가장 좋은 사용자였다. 이들은 고장 난 부분, 빠진 기능, 원하는 사용 방식을 직접 알려주었고, 이런 대화는 숫자 분석 도구보다 더 도움이 되었다. 무료 요금제도 예상보다 효과가 컸다. 많은 사람이 무료로 시작해 도구에 익숙해진 뒤, 사용 한도에 닿으면 유료로 바꾸었다. 다만 첫 사용자를 얻기 전까지 몇 달 동안 기능만 만들었고, ‘기능 하나만 더 만들면 출시하겠다’는 생각이 실제로는 출시를 미루는 두려움에 가까웠다.
Heroku에서는 점검이나 유지보수 중에 DATABASE_URL 값이 바뀔 수 있다. DATABASE_URL은 앱이 데이터베이스에 접속할 때 쓰는 주소다. 이 값을 코드 안에 직접 써두면, Heroku가 값을 바꾼 뒤 앱이 데이터베이스에 연결하지 못할 수 있다. 겉으로는 서버나 데이터베이스가 고장 난 것처럼 보이지만, 실제 원인은 앱이 예전 주소를 계속 쓰는 구조다. DATABASE_URL은 코드에 고정하지 말고 환경 변수에서 읽어야 한다.
SaaS가 성장하면 문제가 저절로 줄어드는 것이 아니다. 초기에 자연스럽게 처리되던 일이 고객과 업무가 늘면서 더 복잡해질 수 있다. 예전에는 빠르게 결정하고 바로 움직일 수 있었지만, 규모가 커지면 더 많은 사람, 더 많은 조율, 더 긴 시간이 필요해진다. 성장 과정에서는 새 문제가 생기는 것뿐 아니라, 작은 팀이 가졌던 속도와 단순함 같은 장점도 사라질 수 있다. 운영자는 커지면 무엇이 좋아질지와 함께 커지면서 무엇이 약해질지도 살펴봐야 한다.
개발자 출신 창업자에게 제품을 만드는 일은 사업의 끝이 아니라 시작점에 가깝다. 코드는 문제가 생기면 기록을 보고 원인을 찾아 고칠 수 있지만, 시장 반응은 그렇게 명확하게 답을 주지 않는다. 마케팅이 실패해도 사람들이 왜 누르지 않았는지 자동으로 알려주는 단서는 없다. 아무리 깔끔하고 크게 키울 수 있는 제품을 만들어도 고객에게 알리고 팔 방법이 없으면 사업이 아니라 잘 만든 저장소에 머문다. 첫 유료 고객도 없는데 다크 모드 같은 부가 기능을 오래 다듬는 것은 우선순위가 뒤집힌 행동이다. 혼자 제품을 운영하려면 코딩보다 마케팅과 판매에 훨씬 더 많은 시간을 써야 하며, 실제로 돈을 내게 만드는 일이 가장 큰 고비다.
TV와 엔터테인먼트 분야의 작은 검색엔진 최적화 프로젝트에서 Google Search Console의 노출 수가 꾸준히 늘다가 갑자기 크게 줄었다. 사이트의 주요 페이지는 방송 프로그램 소개, 공개일 정보, 블로그 글이다. 하락 시점에 큰 새 콘텐츠를 올리지 않았고, 사이트 이전이나 디자인 변경도 없었다. 검색 결과에 어떤 주소를 대표로 보여줄지 정하는 설정이나, 검색에 나오지 않게 막는 설정도 일부러 바꾸지 않았다. Google Search Console에 수동 조치도 표시되지 않았다. 뚜렷한 원인이 보이지 않아, 초기 노출이 일시적으로 좋았다가 줄어드는 현상인지 비슷한 경험이 있는지 확인하려는 상황이다.
1인 창업자가 큰 조직이나 대기업급 고객에게 제품을 팔 때 가장 큰 걱정은 신뢰다. 제품이 잘 만들어졌더라도, 구매하는 회사 입장에서는 운영자가 한 명뿐이라는 점이 위험 신호처럼 보일 수 있다. 큰 회사는 제품 기능만 보지 않고, 문제가 생겼을 때 계속 대응할 수 있는지, 오래 운영될 수 있는지, 내부 승인을 통과할 만큼 안정적으로 보이는지도 함께 본다. 그래서 1인 운영자는 제품 자체의 완성도뿐 아니라 고객이 느낄 운영 리스크를 어떻게 줄여 보일지도 고민해야 한다.
무료 도구는 유료 제품의 축소판이 아니라, 고객이 더 큰 문제를 분명히 느끼게 만드는 좁은 도구여야 한다. 무료판이 핵심 문제를 다 해결해 버리면 고객은 굳이 돈을 내고 업그레이드할 이유가 없다. 효과가 좋은 무료 도구는 보통 세 가지다. 첫째, 진단 보고서처럼 현재 손해나 부족한 점을 숫자로 보여준다. 예를 들어 사이트 속도나 검색 노출 문제를 점검해 주고, 실제 해결은 유료 제품이 맡는 방식이다. 한 SEO 제품 사례에서는 무료 맞춤 진단을 콜드 아웃리치에 붙이자 응답률이 2%에서 14%로 올랐다. 둘째, 14일 무료 체험보다 ‘첫 10개 보고서 무료’처럼 사용 횟수를 제한해 고객이 실제 업무 흐름에 제품을 넣게 만든다. 셋째, 전체 결과에 필요한 5단계 중 첫 단계를 무료로 제대로 제공하고, 나머지 반복 작업은 유료 제품이 자동화한다. 무료 도구는 돈을 받아도 될 만큼 좋아야 하며, 이름은 기능 종류보다 고객이 얻는 결과를 말해야 한다. 만들기 전에 가짜 랜딩 페이지 2개와 소액 광고로 이름과 수요를 먼저 시험하고, 결과 화면에는 바로 다음 행동을 쉽게 보여줘야 한다.
여러 소형 틈새 앱은 비슷한 앱이 성공한 시장에서도 실패했다. HairSwap AI, Bald AI filter, Interior AI 같은 앱은 만들었지만, 유료 광고를 제대로 익히지 못해 고객을 충분히 얻지 못했다. 마지막 제품인 SocialClaw는 소셜미디어 예약 발행 도구다. Hootsuite처럼 게시물을 예약하는 서비스지만, Claude나 Openclaw 같은 AI 에이전트와 연결되도록 만든 점이 다르다. 사용자는 웹사이트에 들어가지 않고도 Claude에게 X에 글을 올리거나 영상 100개를 예약하라고 지시할 수 있다. 이 방식이 사람들이 돈을 내는 이유이며, 현재 연간 반복 매출(ARR)은 3,996달러까지 올라갔다. 앞으로는 SaaS가 MCP, CLI, Agent Skills, API 같은 방식으로 AI 에이전트 안에서 바로 쓰이게 만드는 것이 중요하다는 주장이다.
좁은 의료·건강관리 시장을 겨냥한 소프트웨어를 1년 넘게 만들었지만 아직 유료 고객이 한 명도 없다. 개발 경험도, 해당 업계 지식도 없는 상태에서 시작했고, 쉬지 않고 계속 만든 것은 아니지만 제품 형태를 갖추는 데 긴 시간이 들어갔다. 돈을 낼 고객이 있는지 먼저 확인하지 않고, 만드는 동안에야 사람들의 반응을 보며 판단했다. 주변에서 들은 말과 ChatGPT의 답변이 계속 진행해도 된다는 신호처럼 느껴졌다. 지금의 핵심 문제는 제품을 너무 오래 만든 뒤에야 실제 구매 의사가 부족하다는 점이 드러났다는 것이다.
1인 창업자를 위한 AI 도구가 실제 사용자는 확보했지만, 아직 유료 고객 전환이 필요한 단계에 있다. 이 도구는 사업 계획, 재무, 마케팅 같은 운영 업무를 한곳에서 다루는 제품이다. 마케팅 예산은 0원이라 돈을 쓰는 광고는 선택지가 아니다. 지금까지는 레딧 게시와 콜드 아웃리치를 시도했다. 핵심 고민은 첫 유료 고객을 만드는 데 실제로 효과가 있었던 방법이 무엇인지, 한 채널이 크게 성과를 냈는지, 아니면 작은 시도를 많이 쌓는 방식이 통했는지다.
출시 5개월 된 앱이 꾸준히 팔리고 있고 고객도 실제로 쓰고 있지만, 고객 의견은 거의 모이지 않고 있다. 현재는 구매 3일 뒤 자동 이메일을 보내고, Fillout으로 만든 5문항 의견 양식으로 연결한다. 문항 중 하나는 공개 후기를 요청하는 내용이다. 제품을 여러 개 산 고객도 의견을 남기지 않는 경우가 있다. 지금까지 140건의 판매에서 받은 의견은 6건뿐이라 응답률은 약 4% 수준이다. 초기 제품이라 고객이 왜 사고 어떻게 쓰는지 배우지 못하는 점이 문제로 남아 있다.
SendriaDesk는 기업의 고객 문의와 안내 메시지를 한곳에서 더 쉽게 관리하게 하려는 고객지원 마이크로 SaaS다. 출발점은 지원팀이 같은 질문에 반복해서 답하고, 여러 도구를 오가며, 고객에게 수동으로 업데이트를 보내는 데 시간을 많이 쓴다는 문제다. 핵심 기능은 인공지능 고객지원, 자동 대화, 브로드캐스트 메시지, 팀이 함께 쓰는 공유 받은함, 고객 대화 관리 도구다. 중요한 배움은 기업이 인공지능 자체보다 실제 결과를 원한다는 점이다. 그 결과는 더 빠른 답변, 반복 업무 감소, 지원 비용 절감, 고객 대화의 쉬운 관리, 자동 응대에서 사람 담당자로 자연스럽게 넘어가는 흐름이다. 겉으로 보이는 챗봇은 제품의 작은 부분일 뿐이고, 메시지 전달, 권한 관리, 대화 기록, 안정성, 실패한 요청 처리, 사람에게 넘기는 과정이 실제로 더 어렵다. 지금은 처음 보는 사람이 웹사이트에서 제품을 바로 이해하는지 확인하는 단계다.
1인 앱 운영자는 자신의 앱을 Claude에 설명하고 그럴듯한 마케팅 계획을 받은 뒤, 이미 뭔가 해낸 듯한 만족감을 느끼기 쉽다. 실제로는 목록에서 한두 가지를 조금 해보고, 바로 반응이 없으면 조용히 멈추는 흐름이 반복된다. 다른 사람의 매출 사례를 Starter Story에서 계속 보며 새 계획을 만드는 일도 실행을 대신하는 습관이 될 수 있다. 문제는 Claude의 조언이 나쁘다는 점보다, 이전에 무엇을 시도했는지와 무엇을 피하고 있는지, 지금 단계에서 가장 맞는 다음 행동이 무엇인지 기억하지 못한다는 점이다. 매번 대화가 처음부터 다시 시작되면, 계획을 읽기만 했는지 실제로 했는지 확인해 주는 사람이 없다. 제안된 해결 방식은 앱의 현재 단계와 이미 해본 일을 기준으로 지금 해야 할 한 가지 행동만 정하고, 실행 증거를 보낸 뒤 다음 날 과제를 받는 구조다. 초기에는 댓글로 앱과 이미 시도한 일을 남긴 7명에게 무료로 해보겠다는 방식이다.
독립 iOS 개발자가 업무 여행 중 직접 겪은 불편을 바탕으로 ITNRY라는 여행 일정 앱을 만들었다. 기존 여행 앱들은 기능이 지나치게 많거나, 계정을 만들게 하거나, 여행 계획을 업로드하게 하거나, 구독 결제를 요구하는 경우가 많았다. ITNRY는 그 반대로 한 번만 사면 쓰는 앱이며, 계정과 구독이 없고, 사용자를 추적하거나 데이터를 모으지 않는다. 여행 정보는 기기 안에 남아 있고, 사용자가 원할 때만 iCloud로 동기화할 수 있다. 모든 일정은 시간순 목록으로 정리되어 다음에 해야 할 일을 바로 볼 수 있다. 홈 화면 위젯도 있어 앱을 열지 않고도 필요한 정보를 확인할 수 있다. 낯선 나라에서 택시를 탈 때 호텔 이름, 주소, 위치를 현지어로 보여줄 수 있어 말이 통하지 않아도 목적지를 전달하기 쉽다. 가족에게 여행 일정을 공유해 이동 상황을 따라볼 수 있게 하는 기능도 있다.
NoUploadTools는 개인정보를 덜 넘기고 바로 쓸 수 있는 웹 도구만 모으는 디렉터리다. 실리는 도구의 기준은 오픈소스, 로그인 없음, 가능하면 오프라인 또는 클라이언트 쪽 작동, 영구 무료, 광고 없음, 서버로 파일 업로드 없음이다. 목표는 계정 만들기, 파일 업로드, 추적, 구독, 광고가 많은 화면 없이 작은 웹 도구를 쓰게 하는 것이다. 같은 원칙을 지키는 도구를 만든 사람은 이 디렉터리에 제출할 수 있다. 더 좋은 분류, 신뢰 배지, 소스 코드 검증, 오프라인·PWA 확인 같은 요소가 디렉터리를 더 유용하게 만들 수 있는지 피드백을 구하고 있다.
인공지능을 중심에 둔 고객관리 서비스가 가격 구조를 정하려는 상황이다. 기능은 영업 후보 고객의 우선순위를 매기고, 대화나 고객 정보를 자동으로 요약하고, 답장 초안을 만들어 주는 것이다. WhatsApp Business와 직접 연결되며, 일반적인 고객관리 기능도 함께 들어 있다. 첫 목표 고객은 직원 50명에서 500명 사이의 미국 중견 기업이다. 현재 구상은 작은 팀에는 사용자 1명당 월 80~100달러를 받고, 100명 이상이 쓰면 사용자 1명당 월 40~60달러로 낮추는 방식이다. 인공지능 기능은 기본 제공량을 조금 주고, 그 이상은 쓴 만큼 추가 요금을 받으려 한다. WhatsApp 메시지 비용은 실제 비용에 약간의 수수료를 더해 따로 받을 계획이다. 고객 데이터를 맞추고 초기 설정을 해주는 비용으로 한 번에 1,500~5,000달러를 받는 방안도 고민하지만, 요금 항목이 너무 많아 보일 수 있다는 점과 기업 고객이 무료 도입 지원을 기대할 수 있다는 점이 불확실하다.
Boring CRM은 부동산 중개인과 브로커를 위한 무료 고객 관리 앱이다. 인터넷 연결 없이 휴대폰 안에서만 작동하고, 고객 정보는 서버로 보내지지 않는다. 앱은 PIN이나 지문으로 잠글 수 있다. 잠재 고객 수를 제한하지 않고, 고객 상태와 유입 경로를 직접 나눌 수 있으며, 다시 연락할 시점을 알림으로 받을 수 있다. CSV 파일로 데이터를 가져오거나 내보낼 수 있고, 저장된 고객에게 한 번 눌러 전화나 문자를 보낼 수 있다. 핵심 기능은 무료이며, 앞으로 광고, 선택형 유료 기능, 다른 방식의 수익 모델 중 무엇이 맞을지가 과제다.
DailyBug는 매일 하나의 버그를 찾아 고치는 웹 게임이다. 이용자는 목숨 3개를 가지고 버그를 찾은 뒤 직접 고쳐야 한다. 하루에 하나씩 새 문제가 나오기 때문에 매일 다시 방문하는 구조다. 목표는 알고리즘 문제를 반복해서 푸는 느낌보다 실제 디버깅에 가까운 연습 경험을 주는 것이다. 만들면서 가장 큰 어려움은 하나의 버그에도 맞는 수정 방법이 여러 개 있을 수 있다는 점이었다. 처음에는 정답과 정확히 일치하는지만 확인했지만, 개발자들이 예상보다 훨씬 다양한 방식으로 문제를 고칠 수 있어 이 방식만으로는 부족했다.
ClinicalTrials.gov에 임상시험 정보를 제출하기 전에 초안을 빠르게 점검하는 도구 아이디어다. PRS 검토에서 피할 수 있는 지적이 나오면 규제 담당 팀과 임상시험 팀에 지연, 수정 작업, 반복 확인이 생길 수 있다. 제안된 방식은 제출 전에 팀이 초안을 올리면 예상되는 제출 문제를 미리 찾아주는 것이다. 목표는 재작업을 줄이고, 예상 못 한 검토 지적을 줄이며, 전체 검토 시간을 앞당기는 데 있다. 주요 고객 후보는 CRO, 임상시험 스폰서, 임상시험 투명성 담당 팀이다.
PlopKit은 어떤 웹사이트에도 붙일 수 있는 댓글 시스템이다. 방문자는 계정을 만들지 않고 댓글을 남길 수 있다. 운영자는 새 댓글을 승인하거나 거절할 수 있고, 댓글을 자동으로 받는 설정도 쓸 수 있다. 특정 단어를 막는 기능이 있으며, 앞으로 관리 기능을 더 늘릴 계획이다. 소스 코드는 오픈소스로 공개됐고, Docker로 묶여 있어 직접 설치해 셀프 호스팅하기 쉽게 만들어졌다. 약 두 달 동안 비공개로 만들어진 뒤 초기 피드백을 받기 위해 공개됐다.
D31337M3는 이름, 이메일, 맞춤 키워드를 입력하면 웹 곳곳의 개인정보 노출 가능성을 찾는 평판·개인정보 관리 SaaS다. 이 서비스는 300곳이 넘는 데이터 브로커 목록을 계속 넓혀가며, 입력한 개인 식별 정보와 키워드가 맞는 항목을 찾아낸다. 일치 항목이 나오면 위험도를 표시한 보고서를 만들고 개인 대시보드에 기록한다. 고객에게 이메일 알림도 보내서 어떤 내용이 발견됐는지 알려준다. 로그인한 고객은 문제 항목으로 바로 가는 링크와 삭제를 맡는 개인정보 담당 부서의 연락처를 확인할 수 있다. 직접 검색으로도 찾을 수 있지만, 북미에만 500곳이 넘는 데이터 브로커가 있고, 업체별 연락처를 찾고 관할 지역과 문제 유형에 맞는 삭제 요청 문구를 준비하는 데 시간이 많이 든다는 점을 자동화하려는 서비스다.
AI For A Day는 이미지 생성이 가끔 필요한 사람을 위한 결제 방식의 앱이다. 매달 요금을 내는 구독 대신, 한 번에 토큰을 사서 필요할 때 쓰는 구조다. 가격은 3유로에 10만 토큰이며, 입력 문장 길이와 참조 이미지 사용 여부에 따라 다르지만 대략 이미지 100장을 만들 수 있다. 가입하면 무료로 5천 토큰을 받아 약 4번 이미지를 만들어볼 수 있다. 이미지 생성에는 구글의 Gemini 모델이 쓰인다.
Orcamentou는 프리랜서와 서비스 제공자가 고객에게 보낼 견적서를 빠르고 깔끔하게 만들고 관리하도록 돕는 SaaS다. 몇 주 동안 본업 밖의 시간에 혼자 개발한 뒤, 처음으로 안정적으로 테스트할 수 있는 버전까지 올라왔다. 매번 스프레드시트나 문서를 처음부터 만들지 않고, 고객의 관심이 식기 전에 보기 좋은 견적서를 보내는 문제를 줄이는 데 초점을 둔다. 현재 기능에는 회원가입, 요금제, 결제 연동, 도움말 센터, 서비스 안에서 질문에 답하는 인공지능 도우미가 포함된다. 결제는 아직 샌드박스 상태라 실제 돈이 빠져나가지 않는다. 이제 핵심 과제는 만든 사람에게는 당연해 보이는 화면과 흐름이 처음 쓰는 사람에게도 쉬운지 확인하는 것이다.