AI 에이전트 도구가 발전하면서, 개인이 AI를 활용해 수익을 만들 수 있는 영역이 넓어지고 있다. 이 글에서는 현실적으로 가능한 부업 아이디어 5가지를 정리한다. 과장 없이, 각각 필요한 기술과 현실적인 범위를 같이 다룬다.
1. 콘텐츠 작성 서비스
AI를 활용한 블로그 글, 뉴스레터, 소셜 미디어 콘텐츠 작성. 클라이언트의 주제를 받아서 AI로 초안을 생성하고, 편집/감수해서 납품하는 방식이다.
필요한 것:
- AI 모델 접근 (Claude, GPT 등)
- 해당 분야의 기본 지식 (AI가 생성한 내용의 사실 확인 필수)
- 편집 능력 (AI 초안을 그대로 쓰면 품질 문제 발생)
현실적 범위:
- AI가 초안 작성 시간을 크게 줄여주므로, 같은 시간에 더 많은 콘텐츠를 처리할 수 있다
- 단, AI 생성 콘텐츠는 반드시 팩트 체크와 편집이 필요하다. AI는 그럴듯하지만 틀린 정보를 만들어낼 수 있다
- 전문 분야(의료, 법률, 금융)는 특히 검증 부담이 크다
- 단순 AI 출력물만으로는 차별화가 어렵다. 전문성 + AI 효율성의 조합이 경쟁력
도구 예시: OpenClaw 같은 에이전트 플랫폼을 쓰면, 메신저에서 바로 "이 주제로 블로그 초안 작성해줘"라고 요청하고 결과를 받을 수 있다. 웹 검색 도구로 최신 정보를 참조하게 할 수도 있다.
2. 데이터 리서치/분석 대행
클라이언트를 위해 시장 조사, 경쟁사 분석, 데이터 수집 등을 수행하는 서비스.
필요한 것:
- 웹 스크래핑/검색 도구 활용 능력
- 데이터 정리 및 시각화 기본 스킬
- 리서치 결과를 보고서로 정리하는 능력
현실적 범위:
- AI 에이전트의 웹 검색, 웹 페이지 분석 기능을 활용하면 수동 리서치 대비 속도가 빠르다
- 브라우저 자동화 도구로 반복적인 데이터 수집을 자동화할 수 있다
- 단, AI가 수집한 데이터의 정확성 검증은 사람이 해야 한다
- 정형화된 리서치(예: 특정 키워드의 뉴스 모니터링)는 크론 작업으로 자동화 가능
도구 예시: OpenClaw의 web_search, web_fetch, browser 도구로 데이터를 수집하고, 크론 작업으로 정기 리포트를 자동 생성할 수 있다.
3. 고객 응대 자동화 구축
소규모 사업자를 위해 AI 기반 고객 응대 시스템을 구축해주는 서비스.
필요한 것:
- 챗봇/에이전트 설정 경험
- 클라이언트 비즈니스에 대한 이해 (FAQ, 정책 등을 시스템 프롬프트에 반영)
- 기본적인 프로그래밍 또는 설정 능력
현실적 범위:
- 텔레그램, WhatsApp 등 메신저 기반 고객 응대 봇을 구축해줄 수 있다
- AI가 FAQ, 주문 상태 안내, 기본 상담 등을 처리하면 사업자의 응대 부담이 줄어든다
- 복잡한 문의는 사람에게 에스컬레이션하는 구조가 필수
- 시스템 프롬프트와 메모리 설정으로 비즈니스 맥락을 AI에 주입
- 정기적인 업데이트와 유지보수가 필요하므로 월정액 수익 모델이 가능
도구 예시: OpenClaw를 클라이언트 서버에 설치하고, 텔레그램/WhatsApp 채널을 연결. 시스템 프롬프트에 비즈니스 정보를 설정하고, 접근 제어로 고객만 사용하게 한다.
4. 코드 작성/리뷰 보조 서비스
개발자나 소규모 팀을 위한 코드 작성, 리뷰, 디버깅 보조 서비스.
필요한 것:
- 프로그래밍 실력 (AI가 생성한 코드를 이해하고 검증할 수 있어야 함)
- 코드 리뷰 경험
- 특정 기술 스택에 대한 전문성
현실적 범위:
- Claude Opus 4.6은 코딩 벤치마크에서 업계 최고 수준 (Terminal-Bench 2.0: 65.4%, SWE-bench: 80.8%)
- AI를 활용하면 코드 작성 속도가 빨라지고, 버그 탐지율이 높아진다
- 단, AI가 생성한 코드를 검증 없이 납품하면 안 된다. 보안 취약점, 엣지 케이스 등은 사람이 확인해야 한다
- 대규모 코드베이스 마이그레이션, 리팩토링 등은 AI 에이전트가 특히 강한 영역
- 프리랜서 플랫폼에서 개발 작업을 수주하면서 AI로 생산성을 높이는 방식이 현실적
도구 예시: OpenClaw에서 exec, read, write, edit 도구로 코드를 작성/수정하고, 서브에이전트로 여러 파일을 병렬 처리할 수 있다.
5. 번역/로컬라이제이션 서비스
AI 번역을 기반으로 한 다국어 콘텐츠 서비스.
필요한 것:
- 원어와 대상 언어에 대한 이해 (AI 번역을 감수할 수 있는 수준)
- 문화적 맥락 파악 능력
- 특정 도메인 용어 지식 (기술, 법률, 마케팅 등)
현실적 범위:
- Claude는 다국어 처리 능력이 강한 편이다. 한국어, 일본어, 중국어, 유럽어 등 주요 언어를 지원
- AI 번역 품질이 상당히 높아졌지만, 전문 분야에서는 여전히 사람의 감수가 필요하다
- 기계 번역 대비 장점: 문맥을 이해하고, 자연스러운 표현으로 번역
- 대량 번역 + 사람 감수의 조합으로 가격 경쟁력과 품질을 동시에 확보 가능
- 크론 작업으로 정기 콘텐츠(뉴스레터, 블로그 등)의 자동 번역 파이프라인 구축 가능
도구 예시: OpenClaw 서브에이전트로 여러 언어 번역을 병렬 처리하고, 크론으로 매일 새 콘텐츠를 자동 번역하는 워크플로우를 구성할 수 있다.
공통 주의사항
- AI 출력물의 검증은 필수다. AI는 도구이지, 완제품 생산기가 아니다
- 비용 관리가 중요하다. API 호출 비용이 수익을 초과하지 않도록 모델 선택을 최적화해야 한다 (단순 작업은 Haiku, 복잡한 작업은 Opus)
- 차별화 포인트는 AI 활용이 아니라 전문성이다. AI는 누구나 쓸 수 있으므로, 특정 도메인의 전문 지식이 경쟁력의 핵심이다
- 클라이언트에게 AI 사용 여부를 투명하게 공개하는 것이 장기적으로 신뢰를 쌓는다