ChatGPT에 "사업계획서 써줘"라고 했더니 — 그래서 에이전트 팀을 만들었다

AI 사업계획서의 품질을 올리기 위해 시도한 세 가지

Bizketch를 만들면서 가장 많이 들은 질문이 있습니다.

"그거 그냥 ChatGPT한테 시키면 되는 거 아니야?"

맞아요. 저도 처음에는 그렇게 생각했습니다. 실제로 해봤고요. 그리고 결과물을 보고 깨달았어요 — 나오긴 나오는데, 쓸 수가 없다.

ChatGPT한테 사업계획서를 시키면 생기는 일

"헬스케어 분야 SaaS 사업계획서 써줘."

이러면 진짜 써줍니다. 꽤 그럴듯하게. 목차도 나오고, 시장 규모도 나오고, 전략도 나옵니다.

근데 자세히 보면 문제가 보여요.

1. 시장 규모가 할루시네이션입니다. "글로벌 디지털 헬스 시장은 2025년 기준 5,000억 달러 규모로..." 같은 문장이 나오는데, 출처가 없어요. 진짜인지 확인할 방법도 없고요.

2. 경쟁 분석이 없거나 빈약합니다. "주요 경쟁사로는 A, B, C가 있으며..." 하고 끝이에요. 그 경쟁사가 실제로 존재하는지도 모르겠고, 우리 서비스와 뭐가 다른지 분석이 없습니다.

3. 재무 모델이 앞뒤가 안 맞아요. 매출 예측, 비용 구조, 손익분기점이 제각각. 앞에서 한 말과 뒤에서 한 말이 충돌하는 경우도 많고요.

4. 전부 같은 톤이에요. 시장 분석도 ChatGPT 말투, 전략도 ChatGPT 말투, 재무도 ChatGPT 말투. 하나의 LLM이 처음부터 끝까지 혼자 쓰니까 관점이 하나밖에 없습니다.

투자자나 심사위원 앞에 이걸 내밀 수는 없잖아요. 그래서 다른 방법을 찾기 시작했습니다.

시도 1: 에이전트 팀 — 전문가 5명이 돌아가며 쓰게 하기

사람 세계에서 좋은 사업계획서가 만들어지는 과정을 생각해봤어요.

시장조사 담당이 데이터를 모으고, 전략가가 방향을 잡고, 재무 담당이 숫자를 만들고, 누군가는 "이거 진짜 될까?"라고 찔러보는 역할을 합니다. 혼자 다 하는 게 아니라 역할이 나뉘어 있어요.

그래서 Bizketch에서는 API 라우트 안에서 LLM을 역할별로 순차 호출하는 구조를 만들었습니다.

사용자 키워드 입력
  → [에이전트 1] 시장조사: 실시간 데이터 수집 + 시장 규모 분석
  → [에이전트 2] 경쟁분석: 실존 경쟁사 파악 + 포지셔닝
  → [에이전트 3] 전략수립: 앞 결과를 받아 사업 전략 설계
  → [에이전트 4] 재무모델: 앞 전략 기반으로 수치 일관성 유지
  → 최종 계획서 조합

핵심은 앞 에이전트의 결과가 다음 에이전트의 입력이 된다는 점이에요. 시장조사 에이전트가 찾은 실제 데이터를 기반으로 전략이 세워지고, 그 전략에 맞춰 재무 모델이 만들어지니까 앞뒤가 맞습니다.

ChatGPT 단독 호출과 가장 큰 차이는 교차 검증이에요. 에이전트 3이 에이전트 1, 2의 결과를 참조하면서 쓰니까, 할루시네이션이 끼어들 여지가 줄어듭니다.

시도 2: 프리셋 — 모델마다 잘하는 게 다르다

에이전트 팀을 만들고 나니 다음 질문이 생겼어요. "모든 에이전트가 같은 LLM을 쓸 필요가 있나?"

실험해보니 모델마다 확실히 특기가 있었습니다.

• Claude: 한국어 자연스러움이 압도적. 전략 서술, 리스크 분석에서 톤이 좋음

• Gemini Pro: 데이터 기반 분석, 시장 규모 추정에서 강점. 숫자 처리가 정확함

• GPT: 범용 추론 능력. 폴백으로 안정적

그래서 9개 모듈 × 2개 프리셋(스탠다드/프리미엄) × 3순위 폴백 체인을 만들었어요. 모듈별로 가장 잘하는 모델이 1순위로 호출되고, API 키 미설정이나 에러 시 자동으로 다음 순위로 넘어갑니다.

예를 들어 프리미엄 모드에서:

• 시장분석 → Gemini Pro (데이터에 강함)

• 전략/리스크 → Claude (한국어 서술 + 비판적 사고)

• 재무모델 → GPT (안정적 추론)

스탠다드 모드는 GPT 중심 + Gemini Flash 보조로 비용을 최적화했고, 프리미엄 모드는 3사 혼합으로 최고 품질을 뽑습니다.

시도 3: Devil's Advocate — "이거 진짜 될까?"라고 묻는 역할

에이전트 팀이 순차적으로 쓰다 보면 한 가지 문제가 남습니다. 다들 긍정적이에요.

시장조사 에이전트가 "유망합니다"라고 하면 전략 에이전트도 "가능합니다"라고 하고, 재무 에이전트도 "수익성 있습니다"라고 합니다. 서로 참조하면서 쓰니까 앞 에이전트의 톤을 따라가는 거예요.

그래서 Devil's Advocate(악마의 변호인) 에이전트를 추가했습니다.

이 에이전트의 역할은 단 하나: 반박하기.

"이 시장 규모 추정, 근거가 약한데요." "경쟁사 X가 이미 비슷한 걸 하고 있는데, 어떻게 차별화할 건가요?" "이 매출 예측은 낙관적이에요. 보수적 시나리오도 보여주세요."

한국형 규제 리스크(개인정보보호법, 의료법, 금융규제 등)도 자동으로 점검합니다. 정부지원사업 계획서에서 심사위원이 지적할 법한 포인트를 미리 찔러보는 거예요.

결과물에 "리스크 분석" 섹션이 따로 들어가고, 각 섹션마다 약점이 표시됩니다. 처음에는 "이게 필요한가?" 싶었는데, 오히려 이 부분이 있어야 계획서가 신뢰감을 줍니다. 약점을 숨기는 계획서보다 약점을 인지하고 대응책을 제시하는 계획서가 낫거든요.

결과: ChatGPT 단독 vs Bizketch 비교

같은 키워드("시니어 헬스케어 SaaS")로 비교해봤을 때:

완벽하다고는 못 합니다. AI가 만든 거니까 당연히 한계가 있어요. 하지만 "초안으로 쓸 수 있는 수준"과 "처음부터 다시 써야 하는 수준"의 차이는 큽니다.

다음 과제

지금 고민하고 있는 건 **"결과물의 품질을 어떻게 측정할 것인가"**입니다.

사용자가 만든 계획서가 실제로 쓸모 있었는지, 투자 유치나 정부과제 심사에서 통과했는지 — 이런 피드백 루프가 아직 없어요. 베타 사용자 설문에서 물어보고는 있지만, 정량적 데이터가 아니라 한계가 있습니다.

다음 메이커 로그에서는 CS 자동화를 0원으로 구축한 이야기를 공유하겠습니다.

Bizketch — AI 사업기획서 자동 생성

https://www.bizketch.ai