By 이태호 in Diary — Jul 9, 2024

LLM으로 혼자서 두 달 만에 1,000명의 고객 만들기

안녕하세요 코르카 테크 리드이자 문라이트 1인 창업가 이태호입니다.

문라이트는 연구자들의 논문 읽기 보조 도구입니다. 현재는 크롬익스텐션 형태로 제공하고 있으며 PDF 파일들에 대해 다음과 같은 기능을 제공하고 있습니다.

텍스트 하이라이트 : 모르는 것이 있다면 언제든 하이라이트하고 질문해보세요. 논문의 맥락을 고려하여 원하는 언어로 설명해줍니다.
이미지 캡처: Cmd(Ctrl) + 드래그로 이미지나 수식을 캡처해서 질문할 수도 있습니다!
하이퍼링크 미리보기: 하이퍼링크에 마우스를 올려 정보를 미리 확인하세요. 인용, 피겨, 테이블, 외부 링크 등 모든 타입의 하이퍼링크를 지원합니다.
채팅: 채팅창에서의 추가 질의응답을 통해 확실한 이해를 도와드립니다.

4월 29일에 처음 시작하여 7월 2일에 1,000번째 고객이 문라이트를 설치해주었습니다.

이번 블로그 글에서

LLM으로 어떻게 두 달 만에 1,000명의 고객을 모았는가?
1. 문라이트의 역사
2. 무엇이 본질이었는가
왜 나는 1인 창업가로 일하고 있는가?

이렇게 크게 2가지의 주제로 설명드려보고자 합니다.

LLM으로 어떻게 두 달 만에 1,000명의 고객을 모았는가

우리 모두가 알고 있을 겁니다. 전세계가 LLM을 외치지만 실제로 우리 삶을 바꾸고 있는 제품은 ChatGPT, Copilot 뿐이며 생각만큼 LLM으로 비즈니스를 하기가 쉽지 않다는 것을요.

하지만 우리 코르카와 저는 여전히 LLM의 잠재력을 믿었습니다. 비즈니스란 결국 고객의 문제를 해결해주는 것이고 이것에 집중하면 반드시 성과는 따라온다는 믿음이 있었습니다. ChatGPT를 매일같이 사용하며 LLM이 해결해줄 수 있는 문제는 널리고 널렸다는 확신도 있었구요.

LLM으로 뭔가를 해보자! 라고 생각했던 지난날들과 다르게 고객의 문제에서부터 시작했습니다. 제 오랜 친구가 저에게 해줬던 말이 있습니다. "고객에게 무엇을 원하는지 물었다면, 그들은 더 빠른 말을 원한다고 답했을 것이다." 헨리 포드의 명언입니다. 분명 LLM은 말이 아니라 차이기에 제가 고객과 대화하면서 얻어야 했던 것은 고객이 생각하는 솔루션이 아닌 고객이 겪는 문제였습니다.

문라이트의 역사

첫 문라이트는 지금과 많이 달랐습니다.

웹에서 컨텐츠 확대/축소를 통해 설명/요약을 해주는 서비스였습니다. 이 때 3일 동안 프로토타입을 만들고 이틀 동안 프리런칭을 준비해서 오픈을 했습니다.

사용자들의 반응은 차가웠습니다.

코르카 안에서는 극과 극으로 갈렸습니다. 생소한 개념들이나 영어 글을 많이 읽어야 하는 사람은 유용하게 느끼는 반면 그렇지 않은 사람들은 대체로 언제 써야 할지 잘 모르겠다는 의견이었습니다. "그냥 읽으면 이해되는데 왜 이걸 써야 하는지 모르겠다" 의 느낌이었습니다. 이 때 제가 남긴 레슨런을 오랜만에 꺼내봤는데 굉장히 새롭네요ㅎㅎ.

1주차 폭풍 개발 이후 2주차에서 코르카 내 팀원들과 수많은 대화를 하며 지금의 방향성이 잘못되었다는 결론을 내리게 됩니다. 3주차에서 제일 이해하기 어려운 논문을 타겟으로 잡아야겠다는 생각을 하게 됐고 제가 arxiv에서 읽을 때의 어려움을 생각하며 코르카 내 ML Engineer들과 수많은 인터뷰를 하게 됩니다. ML Engineer들이 느끼는 문제와 그에 대한 솔루션을 이제 검증받을 채널이 필요했습니다.

제 오랜 친구가 운영하는 오픈카톡방이 있는데 찐연구자들이 거의 1,000명 가까이 모여 있는 곳입니다. 검증받기에 여기가 적격이었죠. 정말 가볍게 의견을 물어봤는데 수많은 따봉을 받게 됩니다.

아 이거다 싶었죠. 3주차에 PDF에서 레퍼런스 미리보기, 피겨, 테이블 미리보기, 텍스트 설명 3가지 기능을 메인으로 폭풍 개발하게 됩니다.

그리고 4주차가 됩니다.

지금까지 만든 것은 웹에서의 확대/축소에 따른 요약/설명, 이미지 설명, 링크 설명, 텍스트 하이라이트 설명과 PDF에서의 레퍼런스 미리보기, 피겨/테이블 미리보기, 텍스트 하이라이트 설명이 있었습니다.

이제 이 혼종과 함께 동네방네 돌아다닙니다. 이 주간에 20명 이상과 대화를 한 것 같습니다. 코르카 내 ML Engineer이 아닌 분들의 반응은 차가웠고 코르카 내 ML Engineer의 반응은 살짝 따뜻했습니다. 그 다음에 대화했던 제 연구자 친구들이 잔뜩 있는 느바방(맨날 NBA 얘기하는 톡방입니다.)에서 꽤 뜨거웠습니다. 한 10명 이상이 나도 쓸래 나도 쓸래라는 반응이었습니다. 그 다음 위에서 언급했던 오랜 친구가 운영하는 오카방에 홍보했는데 여기에서 대박을 쳤습니다.

정말 행복했던 순간이었습니다. 이 때 다다음날까지 해서 약 70분께 디엠이 왔습니다. 0에서 0.0001은 만들었구나 싶었습니다. 이 대박 결과를 토대로 웹에서 만들었던 수많은 기능을 다 버리고 PDF에만 집중하고 문라이트의 고객을 연구자로만 한정짓는다는 큰 결심을 하게 되었습니다.

5주차에 첫 10분에게만 먼저 드리고 베타 테스트를 진행했습니다. 정말 감사한 분들입니다. 이 분들과 코르카 내 피드백을 반영하고 버그 잡고 안정화시킨 뒤 6월 7일 6주차에 크롬 익스텐션 심사가 통과되며 공식 배포되게 됩니다. (5주차부터 꾸준히 심사의 문을 두들겼는데 5번째에 간신히 됐다는...ㅠ)

위 오픈카톡방과 코르카의 짱짱 팀원들의 홍보와 고객님들 사이에서의 입소문을 통해 별도의 마케팅 없이 출시한 주간에 100명의 고객을 찍고 7주차에 300명의 고객을 찍었습니다.

6주차, 7주차는 정말 수많은 버그와 수많은 기능 요청 사항들 쳐내느라 정신없었던 두 주였던 것 같습니다. 이제 8주차부터 다음 단계인 결제를 준비하게 됩니다. 고객들이 말로만 좋다고 하는 것이 아닌 돈을 낼 정도로 가치를 느끼고 있는지에 대한 확인이 필요했습니다. GPT 비용을 벌어야 되기도 했구요. 그와 동시에 고객들의 요청사항들 중 크고 무거운 것들을 마주해야 하기도 했습니다. 8주차, 9주차에는 결제와 v0.2.0을 동시에 준비하면서 정신없는 나날들을 보냈습니다.

9주차 말에 v0.2.0을 출시하며 결제 심사도 거의 다 마무리되게 됩니다.

v0.2.0의 주요 업데이트 내역은 다음과 같습니다.

프리뷰 부활
이미지 설명
추가 대화 가능
페이지별 on/off 기능

10주차 월요일(7월 1일)에 이제 긱뉴스에 도전해봅니다.

여기에서 뜨거운 반응을 얻고 7월 2일에 1,000번째 고객이 문라이트를 설치하게 되었습니다.

무엇이 본질이었는가

제일 중요한 단 한 가지는 단연코 "고객과의 대화" 였습니다. 특히 솔루션이 아닌 문제에 집중하는 고객과의 대화가 필요합니다.

매주 최소 10번 이상 제가 생각하는 고객과 고객의 문제에 대해 논의하는 시간을 가졌습니다. 짧게는 카톡 몇번, 길게는 30분에서 1시간까지요.

이 데이터들을 통해 항상 저는 옳은 결정을 내릴 수 있었습니다. 보통 이 결정들은 대화하기 전에 제가 생각했던 결정과는 99% 완전히 다른 결정들이었습니다. 고객과의 대화가 아니었다면 저는 여전히 웹에서 문라이트를 만들며 사람들이 왜 안 쓰지를 외쳤을 것이라고 생각합니다. 문라이트 이전에 제가 제품을 만들 땐 항상 추측하면서 만들었습니다. 이런 거 있으면 도움되겠지? 이렇게 만들면 이렇게 쓰겠지? 이렇게 만들다보면 결국 제가 만들고 싶은 걸 만들어버리고 심지어 저까지도 잘 안 쓰게 되는 제품을 만들게 되었습니다.

그 다음으로 중요한 것은 바로 "목표를 이룬 나를 상상하기"였습니다. 5월의 목표는 만원, 6월의 목표는 유저 1,000명이었습니다. 매일 같이 이 목표를 달성한 저를 상상하다 보니 자연스럽게 2개 다 목표를 달성할 수 있었습니다. 단순히 상상만 한다고 당연히 목표를 달성할 수 있는 것은 아니지만 매일처럼 이렇게 상상하다보면 뒤에서부터 일하게 되는 것 같습니다. 그 결과를 달성하기 위해 최선의 행동만을 하게 되는 것입니다. 결과와 상관없는, 즉 본질이 아닌 업무는 안하게 되고 중요한 것에 더욱 집중하게 됩니다. 우선순위를 정확하게 정할 수 있게 되죠.

마지막은 "문제에 대한 몰입"입니다. 문라이트가 풀고자 하는 문제에 정말 깊게 몰입하고 해결하기 위해 + 목표를 달성하기 위해 고민하다 보면 정말 재밌고 행복하게 (하지만 몸은 좀 많이 힘들게...) 일할 수 있었습니다. 몰입했을 때 기상천외한 속도가 나오고 정말 결과를 만들어냅니다. 몰입한 사람과 그렇지 않은 사람의 퍼포먼스 차이는 10배까지도 난다고 생각합니다. 그리고 솔루션에 대한 몰입이 아닌 문제에 대한 몰입이 필요합니다. 저는 원래 솔루션에 몰입하는 사람이었던 것 같습니다. 무엇을 푸느냐보다 어떻게 푸느냐가 중요했습니다. 그땐 안 그렇다고 생각했는데 지금 다시 생각해보면 그렇습니다. 솔루션에 몰입하게 되면 문제를 솔루션에 맞추게 됩니다. 당연히 억지 문제를 만들어버리고 아무도 공감하지 못하는 문제가 되게 됩니다. 또한 솔루션과 사랑에 빠져버려서 누가 뭐래도 절대 버리지 못합니다. 문제에 몰입하게 되면 솔루션은 전혀 중요하지 않습니다. 내가 만든 것이어도 언제든 버릴 수 있습니다. "진짜 리얼 문제"를 풀게 됩니다.

정말 마지막으로 본질까지는 아니었다고 생각하긴 하지만 그래도 위 3가지보다 현실적인 목표 달성 이유는 제 과거이기도 한 것 같습니다. 특정 업무의 스페셜리스트가 아닌 새로운 가치를 만들어 내는 것의 스페셜리스트를 지향하는 저는 정말 극단적인 제너럴리스트의 삶을 살고 있습니다. 이것저것 다 적당히 할 줄 압니다. 잘하지는 못합니다. 이런 제 성격이나 취향 덕에 MVP에 최적화된 몸이 되어버린 것이 아닐까 싶기도 합니다.

태호에게의 의미

사실 1,000명이라는 숫자가 결코 많은 것은 아닙니다. 하지만 제가 7년 동안 소프트웨어 엔지니어링을 하며 혼자서 100명의 고객을 한번도 못 모았다는 사실을 생각하면 저에겐 꽤나 큰 숫자로 다가옵니다. 가끔씩 힘들 때면 로그를 봅니다. 실시간으로 쭉 쌓이는 로그들을 보며 뿌듯하고 행복해집니다. 누군가에게 도움이 되었다는 사실이 그렇게 행복할 수가 없습니다. 크롬익스텐션, 긱뉴스, 유튜브 등에서의 댓글 한마디와 저에게 잘 쓰고 있다고 너무 감사하다고 카톡 올 때 그 분들에게 정말 감사합니다. 제가 더 제품을 잘 만들어서 고객님들의 연구와 학습의 깊이를 증가시켜주고 지식의 접근성을 더욱 올려줘야겠다는 생각이 더욱 듭니다. 그게 이 고마움에 대한 제 대답이자 보답이 될 것이라고 생각합니다.

왜 나는 1인 창업가로 일하고 있는가?

먼저 짧게 코르카의 역사와 제가 왜 이런 것을 하고 있는지 설명드리고자 합니다. 코르카는 2022년부터 Large Language Model(LLM)의 발전을 눈여겨보고 있었습니다. 2022년 말 ChatGPT가 뜬 이후 코르카도 본격적으로 LLM으로 뛰어들게 됩니다. 그 때 제가 처음 했었던 건 세계 최초로 웹 풀스택 개발을 LLM으로 성공시킨 EVAL이었습니다. (링크 참고) 그 후 AIvilization이라는 AI로 문명을 만드려는 시도를 했지만 아쉽게 수포로 돌아가고 하반기부터는 LLM에 대한 연구를 진행했습니다. 내부에서 RTRFT라고 부르며 in-context learning을 parameter update에서 그대로 재현하여 context 길이의 제한이 없고 인간이 실시간으로 대화하며 학습시킬 수 있는 방법론이었습니다.

이때까지 했던 EVAL, AIvilization, RTRFT 모두 고객의 문제를 직접적으로 해결해주는 것은 아니었습니다. 코르카에서 저 외에도 LLM으로 별도의 제품을 만드는 시도가 수차례 있었고 이를 토대로 많은 배움을 얻었습니다. 올해 4월 사내에서 조직 개편을 하며 LLM-Native Squad가 새롭게 생기고 총 8명의 팀원이 합류했습니다. 이 안에서의 원칙은 모두가 1인 창업가처럼 일하는 것이었습니다. 그렇게 4월 말부터 저도 LLM-Native Squad의 일원으로서 문라이트를 시작하게 되었습니다.

이렇게 일하게 된 이유는 크게 3가지였습니다.