팔아 본 적 없는 회사가 시작했습니다
대표는 온라인 판매도, 해외 결제도 해 본 적이 없습니다. 예전엔 물건 판매를 사람 손이 너무 많이 가는 일로 봤습니다. 그런데 서류·번역·고객 응대·마케팅을 AI 팀이 맡을 수 있다면 이야기가 달라진다고 보고, 교육 회사를 굴리던 방식을 그대로 해외 판매에 옮겨 보기로 했습니다. 이름은 K스토어로 붙였습니다.
팀은 10개입니다. 상품기획과 제작, 해외판매·현지화디자인·마케팅, CS·재무회계·법무, 그리고 다른 팀을 지켜보는 점검과 AI검수입니다. 대표에게 넘어오는 일은 채널 하나로만 모이고, 대표 몫은 결정·가입·결제입니다.

「한 달 안에 큰 매출」은 안 된다고 답했습니다
대표는 처음에 한 달 안에 큰 매출을 내는 목표를 물었습니다. AI 팀은 불가능하다고 진단했고, 30일 목표를 첫 해외 결제 한 건으로 줄였습니다. 광고비도 작게 시작해서, 쓴 돈 이상 매출이 날 때만 늘리기로 했습니다.
원칙도 먼저 정했습니다. 부풀리지 않는다. 「판매 중」은 등록한 뒤에, 「여러 나라에서 샀다」는 실제로 팔린 뒤에만 씁니다. 이 글에 매출 이야기가 없는 이유입니다.
무엇을 팔지는 점수로 고릅니다
상품기획팀은 후보마다 수요·남는 돈·위험을 점수로 매기고, 검수 AI가 다시 채점합니다. 사무직용 AI 업무 워크북은 77점이었는데 분량이 책 한 권으로 내기엔 짧아 뒤로 밀렸습니다. 가게 사장님용 AI 워크북은 67점이었습니다. 비교 대상 책들의 리뷰가 조작된 것처럼 보여서 수요를 믿을 수 없었습니다. 한국 실물 상품은 미국 관세와 배송비에서 먼저 걸렸습니다.
남은 첫 상품은 실제로 가르친 수업입니다. 부산AI코딩스쿨 중학생 반에서 한 파이썬 수업 5차시(반복문과 리스트)를 영어 교안으로 옮겼습니다. 영국·미국 등 파이썬을 학교 과정으로 가르치는 곳의 교사가 수업 자료를 찾는다고 봤습니다. 가르쳐 본 적 없는 건 팔지 않는다는 게 출발점입니다. 값을 정할 때 대표는 「너무 비싼 거 아냐」라고 물었습니다. 교사 한 명이 반 전체에 해마다 쓰는 자료라 학생 한 명으로 나누면 작은 돈이라는 설명을 듣고, 추천한 값으로 정했습니다.
만든 AI와 따로, 검수 AI와 법무팀이 봅니다
제작팀이 만든 건 교사용 수업안 46쪽, 학생 활동지 11쪽, 정답지 19쪽, 무료 맛보기 9쪽입니다. 설치 없이 브라우저에서 돌아가게 했고, 들어간 코드 118개는 전부 실제로 실행해 확인했습니다. 정답지의 출력도 실행 결과 그대로입니다.
검수 AI는 영어권 교사와 학생 입장에서 따로 읽었습니다. 여기서 잡힌 게 수업 시간 부풀림이었습니다. 적어 둔 시간이 실제보다 부풀려져 있던 것을 실제 분량에 맞게 고쳤습니다.
가장 여러 번 확인한 건 저작권입니다. 시중 교재와 겹치는 곳이 없는지 법무팀이 세 번에 걸쳐 코드 460개, 슬라이드 417장과 대조했고, 같은 줄은 0이었습니다. 학생 사진은 뺐고, 예제에 들어 있던 실존 가수 이름 3개는 바꿨습니다.
가입 전 조사에서 걸린 건 돈 받는 길이었습니다
판매처 가입 전 조사에서 먼저 걸린 건 돈 받는 길이었습니다. 디지털 상품 판매처 Lemon Squeezy는 가입 화면이 Stripe 안내로 바뀌어 있었고, 새로 안내하는 서비스의 지원 국가에 한국이 없었습니다. 한국 법인이 받아들여질지는 직접 가입해 봐야 압니다.
아마존 KDP는 지원 언어에 한국어가 없고, 한국 은행 계좌로는 직접 입금하지 않아 종이 수표로 받아야 합니다. 첫 판매처는 미국 교사들이 수업 자료를 사고파는 마켓 TPT로 정했고, 교안·미리보기·검수까지 끝나 지금은 등록만 남았습니다.
이 조사는 AI 팀이 공식 도움말을 직접 열어 확인하고, 따로 띄운 검수 AI가 링크를 다시 열어 대조했습니다. 문서에 없는 건 「확인 필요」로 남겼습니다. 판매처 가입을 해 본 적 없는 대표에게는 가입 순서를 클릭 단위로 적어 넘겼습니다.
아직 모르는 것
팔릴지는 아직 모릅니다. 60일 동안 결제가 한 건도 없으면 그 상품은 뺍니다. 다음 상품도 첫 상품이 팔리는 숫자를 보고 정합니다.
그래도 대표는 이 일을 「계속 할수록 승산이 높은 게임」이라고 봅니다. 상품 하나를 내놓으며 만든 검수 순서, 저작권 확인, 가입 절차가 다음 상품에선 처음부터 있기 때문입니다.
이 방식을 회사로 옮기는 과정이 「우리 회사 AI 팀 만들기」입니다. 하루 워크숍에서 반복 업무를 팀으로 나누고 첫 팀의 업무 매뉴얼을 쓴 다음, 4주 동안 그 팀이 실제로 매일 돌도록 멈추는 곳을 같이 고칩니다.
첫 판매 전이라 매출은 아직 말할 수 없습니다. 말할 수 있는 건, 팔기 전에 막힐 곳을 AI 팀이 먼저 찾아냈다는 것입니다.
자주 묻는 질문
- 판매 경험이 없어도 AI 팀으로 해외 판매를 준비할 수 있나요?
- 준비까지는 됩니다. (주)크리플레이는 판매 경험이 없는 상태에서 AI 팀 10개에 상품기획·제작·법무·검수를 나눠 맡겨, 영어 파이썬 교안을 판매처 등록 직전까지 만들었습니다. 다만 아직 첫 판매 전이라 팔리는지는 검증되지 않았습니다. 계정 가입·결제·최종 결정은 사람이 합니다.
- 직접 만든 교안을 해외에 팔 때 저작권은 어떻게 확인하나요?
- 겹칠 수 있는 자료와 한 줄씩 대조하는 게 기본입니다. 저희는 법무팀이 세 번에 걸쳐 시중 교재 쪽 코드 460개·슬라이드 417장과 대조해 같은 줄이 없는 것을 확인했고, 학생 사진과 실존 인물 이름도 뺐습니다.
- 한국 회사가 해외 디지털 상품 판매처에 가입할 때 어디서 막히나요?
- 저희 조사에선 돈 받는 길에서 먼저 걸렸습니다. 저희가 확인했을 때 Lemon Squeezy는 가입 흐름이 Stripe 안내로 바뀌어 한국 법인 통과 여부가 불확실했고, 아마존 KDP는 한국어를 지원 언어로 두지 않았으며 한국 계좌로는 수표로만 지급합니다. 판매처마다 공식 도움말에서 정산 국가부터 확인하는 게 낫습니다.
- AI 팀을 나눠 새 사업을 준비하는 방법을 배울 수 있나요?
- 부산AI코딩스쿨의 「우리 회사 AI 팀 만들기」에서 배울 수 있습니다. 1일 워크숍에서 첫 AI 팀의 업무 매뉴얼을 쓰고, 4주 코칭으로 그 팀이 채팅방에 매일 보고하는 상태까지 갑니다. 해외 판매 준비에서 막힌 곳도 교육에서 그대로 보여드립니다.