AI 구매대행 네오펌 사례 — 인력 2명이 누적 130억 만든 구조

AI 구매대행 네오펌 사례 — 인력 2명이 누적 130억 만든 구조 : 구매대행은 오래된 사업인데, 이상하게 큰 회사가 없습니다. 시장이 작아서가 아닙니다. 주문이 늘면 처리할 일이 같이 늘어나는 구조여서, 매출과 인건비가 손잡고 올라가기 때문입니다. 이 글은 그 구조를 AI로 뒤집은 회사 하나를 케이스로, 원가·운영·마케팅이 어떻게 한꺼번에 바뀌는지 정리합니다.

한눈에 보는 케이스

숫자만 보면 “AI 잘 쓰는 회사”로 읽힙니다. 하지만 이 회사의 진짜 차별점은 AI를 쓴다는 사실이 아니라, AI가 일하기 좋은 형태로 회사를 처음부터 설계했다는 점입니다. 그 차이를 이해하려면 먼저 ‘네오펌’이라는 개념을 짚어야 합니다.

1. SaaS는 죽었는가 — 도구를 파는 회사와 일을 끝내는 회사

생성형 AI가 일상이 되면서 “SaaS는 죽었다”는 말이 심심치 않게 나옵니다. SaaS는 필요한 소프트웨어를 빌려 쓰는 모델인데, 예전에 그 소프트웨어가 해주던 일의 상당 부분을 이제는 AI에게 말로 부탁해 처리할 수 있게 됐습니다. 물론 SaaS 자체가 사라진다는 뜻은 아닙니다. 다만 ‘업무를 편하게 해주는 기능’을 파는 것만으로는 차별화가 어려워졌다는 뜻입니다.

이 지점에서 카카오벤처스가 2026년 11월 10일 ‘KV 인사이트풀데이 2026’에서 제시한 개념이 네오펌(Neo Firm) 입니다. 낚싯대를 빌려주는 것에서 한 발 더 나아가, 물고기를 잡아 가져다주는 회사라는 비유가 정확합니다.

카카오벤처스가 정의한 네오펌의 조건은 세 가지입니다.

1. 고객에게 업무 도구가 아니라 완성된 결과를 제공한다.
2. AI가 핵심 업무 흐름의 유의미한 부분을 직접 수행한다.
3. 조직·업무 흐름·운영 방식이 AI를 중심으로 설계되거나 재설계된다.

세 번째 조건이 핵심입니다. 기존 업무에 AI 기능을 하나씩 붙이는 것과, AI를 전제로 조직을 다시 짜는 것은 출발점부터 다릅니다. 그 차이는 원가 구조에서 드러납니다.

“기존 서비스업에서는 업무량이 늘면 사람이 투입하는 시간과 인건비도 그에 상응해 늘어났습니다. 하지만 AI가 핵심 업무의 상당 부분을 직접 처리하면 사람이 한 건을 끝내는 데 필요한 시간이 줄어듭니다.” — 카카오벤처스 블로그

2. 구매대행이 기업이 되기 어려웠던 이유

해외 구매대행의 업무 흐름을 뜯어보면 이렇습니다.

상품을 찾아 등록하고 → 주문이 들어오면 현지에서 구매하고 → 소재·용도·인증 여부에 따라 통관 가능 여부를 판단하고 → 무게에 맞춰 배송을 준비하고 → 배송 지연·교환·반품 문의에 대응합니다.

일반 쇼핑몰도 상품과 주문이 늘면 일이 늘어나는데, 여기에 통관과 해외 물류가 얹힙니다. 그래서 “많이 팔수록 사람이 필요하다”는 구조가 고착됩니다. 작게 운영하는 것은 가능하지만, 규모의 경제가 작동하지 않으니 기업으로 키우기 어려웠던 겁니다.

모드픽이 한 일은 이 흐름에서 반복되는 단계를 AI로 넘기고, 사람은 예외에만 집중하게 만든 것입니다. 상품 등록, 행정, 통관 서류, 고객 문의의 반복 처리는 AI가 맡고, 직원은 현지 구매·검수·포장처럼 손이 필요한 일에 집중합니다. 그 결과가 운영 인력 2명, 누적 판매액 130억 원입니다.

3. “AI는 누구나 쓰는데, 왜 따라 할 수 없나” — 진짜 해자는 데이터의 구조

여기서 자연스러운 의문이 생깁니다. AI는 누구나 쓸 수 있으니 다른 업체도 금방 따라 하지 않겠느냐는 겁니다. 모드픽의 방어력은 세 겹으로 설명됩니다.

(1) 정답 데이터 — 인터넷에 없는 판단 기록

통관은 상품의 소재·용도·인증 여부에 따라 결론이 달라지는 전문 영역입니다. AI가 인터넷의 일반 정보만으로 판단하기 어렵습니다. 그래서 모드픽은 어떤 상품이 실제로 통관됐는지, AI가 어디서 틀렸고 사람이 어떻게 바로잡았는지, 어떤 경우에 예외 처리가 필요했는지를 계속 기록합니다.

이건 단순한 로그가 아닙니다. “AI가 틀린 지점과 사람이 고친 방식”의 축적은 모델 성능과 무관하게 쌓이는 자산입니다. 모델이 좋아질수록 남의 반복 업무는 쉽게 자동화되지만, 현장에서 무엇이 맞았고 틀렸는지에 대한 기록은 대체되지 않습니다.

(2) AI가 일하기 좋은 데이터 구조

모드픽은 처음부터 AI 에이전트가 재고·주문·통관·고객 문의·판매 데이터를 필요할 때 바로 가져다 쓸 수 있는 형태로 데이터를 정리했습니다. 기존 쇼핑몰에 AI 기능을 하나 얹는 것과는 출발이 다릅니다. 대부분의 기업이 AI 도입에서 실패하는 지점이 바로 여기입니다. 모델이 아니라 데이터가 AI가 읽을 수 있는 형태로 정리돼 있지 않기 때문입니다.

(3) 예외 처리 루프 — 일할수록 싸지는 구조

건당 운영 비용이 낮아지고, AI가 처리한 뒤 사람이 예외를 바로잡은 결과가 쌓일수록 같은 유형의 업무에 사람이 다시 개입할 일이 줄어듭니다. 즉 일을 할수록 다음 일이 더 잘 처리되는 운영 방식이 남습니다. 원가 절감이 한 번의 프로젝트로 끝나지 않고 복리로 쌓이는 구조입니다.

4. 원가표로 보는 임팩트

이 표에서 마케터가 주목해야 할 줄은 마지막이 아니라 첫 줄입니다. 건당 700원이 4~15원이 된다는 건, 같은 가격에 더 많이 남기거나, 같은 마진에 더 싸게 팔 수 있다는 뜻입니다. 원가 구조가 바뀌면 가격·물량·광고 중 무엇으로든 경쟁 우위를 옮길 수 있습니다. 반대로 “AI로 상품 설명을 써 준다” 수준의 도입은 이 표의 어느 줄도 바꾸지 못합니다.

5. 마케팅 관점에서 다시 읽는 모드픽 케이스

이 사례를 마케팅 조직의 언어로 번역하면 다섯 가지가 남습니다.

① 자동화의 대상은 ‘업무’가 아니라 ‘원가의 병목’이다. 카카오벤처스는 매물 탐색이 전체 업무의 10%뿐이라면 그것을 자동화해도 생산성 개선은 제한적이라고 지적합니다. 마케팅으로 치환하면 명확합니다. 콘텐츠 제작 시간을 줄이는 것보다, 제작한 소재가 승인·검수·채널별 리사이즈에서 멈춰 있는 시간을 줄이는 것이 성과가 큽니다.

② 운영 효율은 결국 광고 여력으로 환산된다. 모드픽은 14개 판매 채널을 운영하고, 대표가 광고 에이전시 출신으로 평균 ROAS 1,800%를 기록한다고 밝혔습니다. 운영 인건비가 매출에 비례해 늘지 않으면, 그 차액은 소재 테스트·재고·가격 실험에 재투입할 수 있습니다. 퍼포먼스 마케팅의 상한은 대개 예산이 아니라 테스트할 수 있는 횟수에서 갈리는데, 운영 자동화는 그 횟수를 늘립니다.

③ ‘사람이 개입한 기록’이 곧 브랜드 자산이 된다. 통관 판단 기록은 고객에게는 “이 업체는 통관에서 사고가 없다”는 신뢰로, 회사에게는 재사용 가능한 자산으로 남습니다. 프리미엄 구매대행에서 신뢰는 카피가 아니라 실패 처리 이력으로 만들어집니다.

④ 생산성 숫자 자체가 메시지가 된다. “운영 인력 2명, 누적 130억”은 보도자료용 수치지만, 동시에 B2B 시장에서 가장 강력한 카피입니다. 같은 논리로 마케팅 조직도 “우리 팀 3명이 캠페인 몇 개를 돌리는가”를 지표로 삼을 수 있습니다.

⑤ 규제·책임이 남는 영역일수록 네오펌의 해자가 강해진다. 완전히 정형화된 업무는 소프트웨어로 복제되기 쉽고, 완전히 비정형인 업무는 애초에 자동화가 어렵습니다. 기회는 그 중간 — 반복은 AI가, 최종 판단과 책임은 전문가가 맡는 구간입니다. 통관, 세무, 의료 청구, 계약 검토가 여기 해당합니다.

6. 반론 — SaaS는 정말 죽었나

균형을 위해 반대편도 봐야 합니다. 딜로이트는 ‘SaaS는 죽었다’는 서사가 시기상조라고 진단하며, 2026년에는 기존 SaaS 벤더가 AI 네이티브 기업과 경쟁하는 국면이 될 것으로 봤습니다. 실제로 독점적 데이터, 높은 전환 비용, 워크플로 내재화가 있는 SaaS는 AI 시대에도 방어력이 유지된다는 분석이 많습니다.

네오펌 모델의 리스크도 분명합니다.

• 모델 개선이 해자를 지울 수 있다. 기반 모델이 좋아지면 단순 반복 자동화의 우위는 빠르게 사라집니다. 남는 것은 데이터 구조와 예외 처리 이력뿐입니다.
• 인건비 비중이 여전히 크다. 완전 자동화가 아니라 ‘AI + 소수 전문가’ 모델이므로, 전문가 채용과 교육 비용은 사라지지 않습니다.
• 책임 소재가 새로운 비용이 된다. 통관·법률·보험처럼 결과에 법적 책임이 따르는 영역은 자동화 속도보다 리스크 관리가 사업의 속도를 결정합니다.
• 수치의 기준을 확인해야 한다. 모드픽의 운영 인력은 자료에 따라 2명(2026년 11월, 구매·통관·물류 운영 기준)과 4명(2026년 7월, 누적 100억 시점)으로 다르게 표기됩니다. 개발·마케팅 인력을 포함하는지, 시점이 언제인지에 따라 달라지는 숫자이므로 인용할 때는 기준을 함께 밝히는 것이 안전합니다.

7. 우리 사업에 적용하는 4단계 체크리스트

네오펌은 스타트업 전용 개념이 아닙니다. 마케팅·운영 조직이 다음 네 질문에 답하면 같은 논리를 적용할 수 있습니다.

1단계 — 시간이 몰려 있는 단계를 찾는다. 전체 업무 시간을 단계별로 쪼개고, 사람의 시간이 가장 많이 들어가는 3개 지점을 표시합니다. “자동화할 수 있는가”보다 “여기를 자동화하면 처리량이 실제로 바뀌는가”를 먼저 봅니다.

2단계 — 그 단계가 AI가 읽을 수 있는 형태인지 확인한다. 판단 기준이 문서·표·예시로 정리돼 있는가. 담당자 머릿속에만 있다면, 자동화보다 정리 작업이 먼저입니다. 이 단계가 네오펌과 ‘AI 기능 하나 추가’를 가르는 분기점입니다.

3단계 — 예외 처리 기록을 자산으로 설계한다. AI가 틀린 케이스, 사람이 개입한 이유, 수정 결과를 남기는 루틴을 만듭니다. 이 기록이 쌓이지 않는 자동화는 6개월 뒤에도 같은 비용이 듭니다.

4단계 — 절감분의 용도를 미리 정한다. 줄어든 시간과 비용을 어디에 재투입할지 먼저 정합니다. 가격, 물량, 광고 테스트 중 하나를 골라야 자동화가 성과 지표로 연결됩니다. 정하지 않으면 절감은 그냥 사라집니다.

마무리 — 질문 하나

AI 서비스는 매주 쏟아집니다. 직접 써보는 것도 중요하지만, 그 다음에 던져야 할 질문이 있습니다.

“이 서비스는 우리가 당연하게 여겼던 어떤 비용을 줄였고, 덕분에 어떤 일을 새로 할 수 있게 됐나?”

구매대행은 이 질문 하나로 “업체”에서 “기업”이 됐습니다. 인력과 비용이 매출과 함께 늘어나는 업종 — 그 목록은 생각보다 깁니다. 그리고 그 목록 안에 다음 네오펌이 있습니다.

참고 자료

• 트렌드라이트, 「AI가 구매대행을 기업으로 바꿉니다」 (2026)
• 카카오벤처스, 「소프트웨어만 팔지 말고, 일 좀 끝내주세요」 — 네오펌 정의 및 플레이북
• 아시아경제, 「AI, 어시스턴트 아닌 직원으로…’네오펌’에 VC 관심 집중」 (2026.11.10, KV 인사이트풀데이 2026 현장)
• 벤처스퀘어, 「운영 인력 4명으로 거래액 100억…모드픽, AI로 해외 구매대행」 (2026.07)
• CIO Korea, 「’SaaS는 죽었다’라는 주장에 딜로이트 반박…에이전트 기반 전환」