### **브로커 활용의 장점**

1. **네트워크 활용**: 브로커는 다양한 산업에서 이미 구축된 네트워크를 보유하고 있어, 스타트업이나 작은 기업이 빠르게 시장에 진입하고 거래를 성사시키는 데 큰 도움을 줄 수 있습니다. 직접적인 영업 조직 없이도 효과적으로 고객을 찾을 수 있습니다.

2. **성과 기반 보수**: 브로커는 일반적으로 성과에 따라 커미션을 받기 때문에, 거래가 성사되지 않으면 비용이 들지 않는다는 장점이 있습니다. 기업 입장에서는 고정 비용 부담을 줄이고, 결과에 따른 비용 지출이 가능하므로 리스크 관리가 용이합니다.

3. **시간과 자원 절약**: 브로커를 활용하면, 새로운 시장에 진출하거나 복잡한 계약을 체결할 때 내부 자원을 많이 소모하지 않아도 됩니다. 전문적인 중개 서비스를 통해 빠르게 목표를 달성할 수 있습니다.

### **브로커 활용의 단점**

1. **전문성 부족 및 신뢰성 문제**: 한국에서는 종종 자격이나 전문성이 부족한 브로커들이 설쳐서 문제가 발생하기도 합니다. 검증되지 않은 브로커와 협력할 경우, 회사가 손해를 입거나 사기에 휘말릴 가능성이 큽니다. 특히 사기 사례가 빈번한 산업에서는 브로커 선정이 더 까다로울 수 있습니다.

2. **비용 구조의 복잡성**: 성과 기반 커미션은 초기 비용을 절감할 수 있지만, 장기적으로는 높은 수수료를 요구할 수 있습니다. 이는 브로커의 요구에 따라 달라질 수 있으며, 단순히 성과가 발생했다고 해서 무조건 비용이 적게 드는 것은 아닙니다. 대형 거래일수록 브로커가 가져가는 몫이 클 수 있습니다.

3. **기업의 통제력 약화**: 브로커가 기업을 대신해 거래를 진행하는 과정에서, 회사의 방향이나 철학과 일치하지 않는 방식으로 거래가 진행될 수 있습니다. 회사 내부 영업팀을 사용할 때와는 달리, 브로커가 기업의 이해와 다르게 행동할 위험이 있습니다.

4. **법적 및 윤리적 문제**: 브로커와의 거래는 때로는 법적 문제가 될 수 있습니다. 특히 불법적인 거래 관행이나 윤리적으로 문제가 있는 브로커와 협력할 경우, 기업도 그로 인해 법적 리스크를 안게 될 수 있습니다. 브로커의 평판과 신뢰도를 철저히 검증하는 과정이 반드시 필요합니다.

### **결론**

브로커 활용은 신중한 접근이 필요합니다. 기업이 빠르게 시장에 진입하고 리소스를 절약하는 데는 유리할 수 있지만, 브로커의 전문성과 신뢰도를 검증하는 과정이 없다면 오히려 리스크가 커질 수 있습니다. 한국의 상황에서는 특히 검증되지 않은 브로커들로 인한 사기 사례가 많기 때문에, 파트너를 선정할 때는 그들의 신뢰성, 과거 성과, 법적 자격 여부를 꼼꼼히 확인하는 것이 필수적입니다.

https://github.com/OpenBMB/ChatDev https://github.com/OpenBMB/ChatDev/blob/main/wiki.md#visualizer

강의 제목: “AI가 일하는 회사 만들기 – 100원으로 운영되는 IT 벤처 기업”

강의 설명: 이 강의는 AI(인공지능) 기술을 중심으로 한 100% 온라인으로 운영되는 IT 벤처 기업을 창업하고 운영하는 방법에 대해 다룹니다. 참가자들은 기술적인 지식 뿐만 아니라, 다양한 전문 분야의 업무를 효과적으로 수행하기 위한 필수 스킬도 배울 수 있습니다.

소셜 미디어 마케팅은 새로운 고객을 창출하는 것을 목표로 하지만, AI 자동화 에이전시는 프로세스를 간소화하고 생산성을 높이며 비용을 절감하여 기업을 개선하는 것을 목표로 합니다. 즉, AI 자동화 에이전시는 더 많은 기술과 도구가 필요합니다. 물론 AI 자동화 도구인 Zapier나 Botpress와 같은 도구를 사용해서 고객의 요구를 충당 할 수 있지만, 클라이언트의 요구에 따라 복잡성이 증가할 수 있습니다. 또한, 코딩 능력이 필요없던 소셜 미디어 마케팅과 달리 코딩을 배워 추가적인 사용자 정의를 위한 출력을 구현해야 할 수도 있습니다. 예를 들어 추가로 파이썬 셀레니움을 활용해야 하기도 합니다.

AI 자동화 에이전시는 소셜 미디어 마케팅 보다 수익성이 높을 수 있지만, 운영하기가 더 어려울 수 있습니다. AI 자동화 에이전시 운영에는 여러 가지 도전 과제가 따릅니다. 예를 들어, 고객의 개인 데이터에 접근하기 위해서는 데이터 액세스 권한을 얻는 것이 어려울 수 있으며, 각 비즈니스의 요구에 맞는 맞춤형 서비스를 제공해야 합니다. 또한, 대기업들이 동일한 AI 서비스를 저렴한 가격으로 제공할 수도 있기 때문에 경쟁력을 유지하는 것이 어려울 수 있습니다.

AI 자동화 에이전시는 매력적인 기회일 수 있지만, 실행에는 여전히 어려움이 따릅니다. AI 기술과 AI 세계의 도전에 직면하며 계속해서 기술을 학습해야 합니다. 그러나 도전을 받아들일 준비가 되어 있다면 한번 도전해보는 것도 좋은 아이디어일 수 있습니다.

1. 낮은 진입 장벽: SMMA를 시작하는 데 필요한 초기 비용 및 기술적인 요구사항은 비교적 낮습니다. 소셜 미디어 플랫폼은 대부분 무료로 사용할 수 있으며, 기본적인 디지털 마케팅 기술과 전략을 학습하고 구현할 수 있는 수많은 온라인 자료와 도구가 있습니다.

2. 저렴한 비용: 전통적인 광고 매체에 비해 소셜 미디어 광고는 비교적 저렴하며, 예산에 제한이 있는 기업들에게 더 유리합니다. 또한, SMMAs는 대부분 온라인에서 운영되기 때문에 사무 공간이나 재고 등의 추가 비용이 필요 없습니다.

3. 유연성: SMMA는 비교적 유연한 업무 모델을 가지고 있습니다. 기업들은 필요에 따라 마케팅 요구사항을 조정하거나 캠페인을 즉시 수정할 수 있습니다. 또한, 소셜 미디어 플랫폼은 24시간 운영되므로, 업무 시간에 제약을 받지 않고 클라이언트와 소통할 수 있습니다.

4. 높은 수요: 현대 기업들은 소셜 미디어를 통한 마케팅 전략의 중요성을 깨닫고 있습니다. 소셜 미디어는 대중과 직접적으로 상호작용할 수 있는 효과적인 도구이기 때문에 기업들은 자사의 브랜드 인지도를 높이고 고객과의 관계를 강화하기 위해 SMMA의 도움을 찾고 있습니다.

이러한 이유로 인해 SMMA는 인터넷에 액세스할 수 있는 누구에게나 매력적인 기회로 보이게 되었고, 많은 젊은 기업가들이 이를 통해 자신의 비즈니스를 시작하고 성장시키는 데 성공하였습니다.

1. 편리성: 애플 워치는 손목에 착용하고 있기 때문에, 핸드폰이나 노트북을 꺼내서 검색하거나 질문을 하지 않아도 됩니다. 또한 음성으로 질문을 하면 즉각적인 답변을 받을 수 있기 때문에 매우 편리합니다.
2. 빠른 응답 시간: 애플 워치는 항상 착용되어 있기 때문에, 사용자가 질문을 하자마자 챗GPT API와 Speech API에 접근하여 빠르게 답변을 제공할 수 있습니다.
3. 사용자 경험: 시계를 착용하고 있기 때문에, 질문에 대한 답변을 받을 때마다 핸드폰을 꺼내거나 컴퓨터를 켜는 등의 추가적인 작업이 필요하지 않습니다. 이는 사용자에게 더 나은 경험을 제공할 수 있습니다.
4. 학습과 개선: 챗GPT API와 Speech API를 사용하면 사용자들이 더 많은 질문을 하고, API가 이에 대한 답변을 제공하면서 더 많은 데이터를 수집할 수 있습니다. 이를 통해 API는 학습하고 발전할 수 있습니다.
5. 혁신적인 기술: 애플 워치는 새로운 기술을 적극적으로 도입하는 플랫폼 중 하나입니다. 이러한 혁신적인 기술을 적용하여 챗GPT API와 Speech API를 사용하면 사용자들에게 더욱 편리하고 혁신적인 서비스를 제공할 수 있습니다.

그럼 개발은?

ChatGPT API를 이용하여 Apple Watch용 인공지능 앱을 만드는 방법은 다음과 같습니다.

1. ChatGPT API를 등록합니다.
   • OpenAI 웹사이트에 접속하여 계정을 만듭니다.
   • API를 등록하고 API 키를 발급받습니다.
2. WatchKit Extension을 생성합니다.
   • Xcode에서 새로운 프로젝트를 생성합니다.
   • watchOS 템플릿에서 “WatchKit App”을 선택합니다.
   • “Next”를 클릭하고 프로젝트 이름을 입력한 후 “Create”를 클릭합니다.
3. User Interface를 구성합니다.
   • Interface.storyboard를 열어 화면을 구성합니다.
   • 사용자가 질문을 입력할 수 있는 TextField와 응답을 표시할 수 있는 Label을 추가합니다.
4. ChatGPT API를 이용하여 응답을 생성합니다.
   • API 요청을 위해 Alamofire와 SwiftyJSON 라이브러리를 설치합니다.
   • ChatGPT API 요청을 위한 URL과 헤더를 설정합니다.
   • 사용자가 입력한 질문을 ChatGPT API로 전송합니다.
   • API로부터 반환된 응답을 JSON 형태로 파싱합니다.
   • 파싱된 응답을 Label에 표시합니다.
5. 음성 기능을 추가합니다.
   • watchOS에서 제공하는 Speech API를 이용하여 음성 인식 및 출력 기능을 추가합니다.
   • 사용자가 질문을 음성으로 입력할 수 있도록 Mic Button을 추가합니다.
   • Speech API를 이용하여 음성을 텍스트로 변환한 후 ChatGPT API로 전송합니다.
   • ChatGPT API로부터 반환된 응답을 음성으로 출력합니다.

위와 같은 과정을 수행하면 ChatGPT API를 이용한 Apple Watch용 인공지능 앱을 만들 수 있습니다. 하지만 이는 상당히 복잡하고 어려운 과정이므로, 개발자가 어느 정도 경험이 있는 경우에 시도하는 것이 좋습니다.

이 당시의 웹기술은 HTML, CSS, JavaScript와 같은 기초적인 웹 프론트엔드 기술들이 주를 이루었으며, 백엔드에서는 Perl, PHP, JSP 등의 서버사이드 스크립트 언어가 많이 사용되었습니다. 그러나 이 당시에는 아직 웹 개발에 필요한 기술들이 부족했고, 인터넷에 접속하기 위해 필요한 인프라와 속도도 많이 미흡했습니다.

따라서 이 당시에는 손쉽게 쇼핑몰을 만들기 어렵고, 웹 개발자들은 프로그래밍 언어와 서버, 데이터베이스 등 다양한 기술들을 전문적으로 습득해야 했습니다. 또한, 인터넷 사용자들도 웹에 대한 이해와 기술적인 능력이 부족해 쇼핑몰 등을 이용하기 어렵다는 문제가 있었습니다.

닷컴 버블 시기에 온라인 쇼핑몰을 만들기 위해서는 다음과 같은 기술들이 필요했습니다.

1. HTML/CSS: 웹페이지를 구성하기 위한 마크업 언어와 스타일 시트 언어입니다.
2. JavaScript: 클라이언트 측에서 웹페이지의 동적인 기능을 구현하기 위한 언어입니다.
3. 서버 측 스크립트 언어: PHP, ASP, JSP 등의 서버 측 스크립트 언어를 사용하여 서버 측에서 데이터를 처리하고 동적인 웹페이지를 생성할 수 있습니다.
4. 데이터베이스: 상품 정보, 주문 정보 등의 데이터를 저장하고 관리하기 위한 데이터베이스가 필요합니다.
5. 웹서버: 웹페이지를 서비스하기 위해 웹서버가 필요합니다.

그러나 이 당시에는 이러한 기술들을 다루는 개발자가 많지 않았으며, 이를 이용한 온라인 쇼핑몰 개발도 비교적 어려웠습니다. 또한, 인터넷 사용자들의 인터넷 연결 속도와 컴퓨터 사양이 현재와는 비교할 수 없을 만큼 느리고 낮았기 때문에, 대량의 이미지나 동영상 등의 다양한 콘텐츠를 이용한 온라인 쇼핑몰 개발이 어려웠습니다.

아마존이나 이베이의 문제 해결

닷컴 버블 시기에는 웹 개발자의 수가 많지 않았고, 그 중에서도 전문적인 경험이 있는 개발자들은 적었습니다. 이런 상황에서 아마존과 이베이는 다양한 전략으로 문제를 해결했습니다.

첫째, 아마존과 이베이는 인적 자원을 효과적으로 활용하기 위해 특정 툴과 플랫폼을 사용하였습니다. 이러한 툴과 플랫폼은 개발자들이 빠르게 웹사이트를 구축할 수 있도록 도와주었습니다.

둘째, 아마존과 이베이는 전문적인 개발자들과 함께 일하면서 기술적인 문제를 해결했습니다. 이들 회사는 다양한 분야에서 일하는 전문가들을 고용하여, 복잡한 기술적 문제를 해결하는데 도움을 받았습니다.

셋째, 아마존과 이베이는 다양한 형태의 파트너십을 맺으며 협력하였습니다. 이들 회사는 다른 회사나 개인 개발자들과 함께 일하면서 기술적인 문제를 해결하고, 새로운 아이디어를 얻기도 했습니다.

이러한 전략들을 통해 아마존과 이베이는 닷컴 버블 시기를 넘어서 글로벌 기업으로 성장할 수 있었습니다.

1999년의 이베이

당시 아마존이 사용한 서버쪽 언어

닷컴 버블 시기의 아마존은 자사 웹사이트와 백엔드 시스템을 자바(Java)로 개발하였습니다. 당시 자바는 웹 개발에서 많이 사용되는 언어 중 하나였습니다.현재 아마존의 백엔드 시스템 언어는 여러 가지입니다. 주로 사용하는 언어는 자바(Java), C++, Python, Ruby 등이 있습니다. 이들 언어는 아마존의 다양한 서비스와 기술 스택에서 사용되며, 해당 서비스의 요구 사항에 따라 선택됩니다. 예를 들어, AWS Lambda 서비스는 서버리스 아키텍처를 위해 자바, C++, Python, Go, Ruby 등의 언어를 지원하고 있습니다.

초기 아마존

한국 네이버의 등장

네이버는 1999년에 설립되어 2000년 초에 검색 엔진을 출시하였지만, 당시에는 아마존과 같은 해외 대형 쇼핑몰과 경쟁하거나 이를 모방하여 온라인 쇼핑몰을 운영하는 것이 아니라, 국내 사용자들에게 최적화된 검색 서비스를 제공함으로써 국내 시장에서 성장해나갔습니다. 네이버는 검색 결과의 정확성과 국내에서 제공되는 다양한 서비스들로 국내 검색 시장에서 점유율을 높이며 성장하였습니다.
닷컴 버블 시기에 네이버가 사용한 서버쪽 언어는 주로 C와 Perl이었습니다. 이 언어들은 당시 웹 개발에 많이 사용되었으며, 네이버의 검색 엔진과 웹 포털 개발에 사용되었습니다. 이외에도 PHP, Java, ASP 등 다양한 언어가 사용되었지만, C와 Perl이 네이버의 핵심 기술 스택으로 자리 잡았습니다.

naver 1999년

현재 네이버는 여러 가지 서버쪽 기술을 사용하고 있습니다. 가장 대표적인 기술 중 하나는 자체 개발한 검색 엔진인 Naver Search입니다. 이 엔진은 C++로 개발되어 있으며, 매우 빠른 검색 성능을 제공합니다.

또한 네이버는 대용량 트래픽을 다루기 위해 많은 기술들을 사용합니다. 그 중 일부는 다음과 같습니다.

• Hadoop: 대규모 데이터 처리를 위한 분산 컴퓨팅 시스템
• Kafka: 대규모 실시간 데이터 스트리밍 플랫폼
• Cassandra: 분산형 NoSQL 데이터베이스
• Redis: 인 메모리 데이터 스토어
• Tomcat: 자바 웹 애플리케이션 서버

또한 최근에는 AI, 블록체인 등 다양한 분야의 기술도 연구하고 있습니다.

구글

닷컴 버블 시기인 1990년대 후반과 2000년대 초반에는 구글이 아직 크게 성장하지 않았으며, 인기 검색 엔진인 알타비스타(AltaVista)와 어사인트(Assist)가 인기를 끌고 있었습니다. 그러나 구글은 검색 결과 정확도를 높이기 위해 PageRank라는 알고리즘을 개발하고 이를 기반으로 검색 엔진을 개발하여 인기를 끌었습니다. 서버쪽 기술로는 Linux, Apache, MySQL, PHP (LAMP) 스택을 사용하여 웹 서버를 운영하였습니다.

1996년의 구글

현재 구글의 서버쪽 기술은 다양한 기술들이 사용되고 있습니다. 대표적으로는 다음과 같은 기술들이 있습니다:

1. Google Cloud Platform (GCP): 구글의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼으로, 서버, 데이터베이스, 스토리지, 네트워킹, 머신러닝 등 다양한 서비스를 제공합니다.
2. Kubernetes: 컨테이너 오케스트레이션 도구로, 애플리케이션 배포, 확장, 관리 등을 자동화하여 효율적인 운영을 가능하게 합니다.
3. TensorFlow: 구글에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크로, 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 데이터를 이용한 머신러닝 모델 학습이 가능합니다.
4. Bigtable: 분산 데이터베이스로, 대규모 데이터 처리와 분석이 가능합니다.
5. Spanner: 분산 데이터베이스로, 높은 가용성과 일관성을 제공하며, 전 세계적으로 분산되어 있는 데이터를 효과적으로 관리할 수 있습니다.
6. MapReduce: 대규모 데이터 처리를 위한 분산 컴퓨팅 프레임워크로, Hadoop에서 사용되는 기술입니다.
7. Borg: 구글에서 사용하는 컨테이너 오케스트레이션 시스템으로, Kubernetes의 전신이라고 할 수 있습니다.
8. Colossus: 분산 파일 시스템으로, 대용량 데이터를 효과적으로 저장하고 관리할 수 있습니다.
9. gRPC: 구글에서 개발한 오픈소스 RPC 프레임워크로, 서버와 클라이언트 간의 효율적인 통신을 지원합니다.

이 외에도 구글은 다양한 기술과 시스템을 사용하고 있으며, 그 중 일부는 공개되어 있습니다.

페이팔

닷컴 버블 시기에 페이팔은 웹상에서 안전하게 결제할 수 있는 인프라를 구축하기 위해 다양한 기술들을 활용했습니다. 이를 위해 당시 가장 최신 기술이었던 Java, J2EE, Apache, MySQL, 그리고 Perl 등을 사용했습니다. 이러한 기술들을 통해 페이팔은 안정적인 결제 인프라를 구축하여 닷컴 버블이 붕괴될 때도 꾸준한 성장을 이어나갔습니다.

paypal-2000

이 사업의 성패는 에듀테크 체계와 플랫폼을 제시할 수 있어야 하는데요, 샵투스쿨에서 제시합니다.

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샵투 주간 #스타트업 아이디어 – shop2world weekly ideas for online Startup

The $100 STARTUP 샵투 주간 스타트업 idea – 사용자 피드백 연동 캐시백 앱
조선 왕 라이프 스타일을 IT로 만드는 스타트업

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사업의 장점:
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완전한 현금 흐름이 보장되는 고부가가치 비즈니스입니다.

기술 자산 투자도 핵심 거래 처리와 광고주 관리 백앤드가 파트너 광고 에이전시를 통해 이루어지므로

거래 데이터 처리와 고객 경험 관리 기술에 집중하면 되므로 기술 관리 유지 보수의 어려움도 상대적으로 적습니다.

100$ 가 필요한 이유:

도메인 등록, 웹호스팅, 그리고 개발 중 발생한 내상 치료를 위한 유흥비(소주)

필요 기술:
1.온라인 광고 기술에 대한 이해

직접 프로젝트를 진행하면서 가이드를 통해 배울 수도 있습니다. (관련 퍼블리셔 신청)

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관련 강의[단순 강좌가 아닌] 초절정 온라인 쇼핑몰 만들기 (쿠팡,쿠차 등 클론)

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모바일 앱을 배울 수 있습니다.

밑바닥 부터 시작하는 모바일 앱 제작 – 안드로이드 , 아이폰 앱 Flutter와 Firebase로 만들기

전체 모바일 관련 강의

샵투스쿨 모바일 강의

지난 주간 스타트업 아이디어

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