핵심 아이디어
- 타깃
- AI를 고객 대면 업무에 도입한 핀테크·헬스테크·리걸테크 기업의 PM/운영팀장 (AI 결과물을 출시 전에 사람이 확인하는데 프로세스가 없는 팀)
- 문제
- 기업이 AI로 보고서·고객응대·분석을 생성하지만 품질 검수를 슬랙/이메일에서 임시방편으로 처리한다. 누가 뭘 확인했는지 추적 불가, 검수자 간 기준 불일치, 규제 감사 시 증빙 불가. 현재는 구글시트에 수동 체크리스트.
- 해결
- AI 결과물이 출시/전달되기 전에 거치는 구조화된 사람 검수 파이프라인. 리더가 품질 기준 정의 → 시니어 멘토가 복잡 케이스 검수 → 주니어 멘티가 루틴 검수 실행. 전체 이력 자동 기록.
- 차별화
- 역발상: 모두가 AI로 사람을 대체하는데, Callibr는 사람이 AI를 감독하는 인프라를 제공. '리더-팔로워-멘토-멘티' 4계층 검수 구조가 곧 제품 아키텍처. 기존 QA 도구(Jira, Linear)는 코드용이지 AI 결과물 검수용이 아님.
핵심 기능
- 01
역할 기반 검수 파이프라인 빌더 (리더→멘토→멘티 계층 + 자동 라우팅)
- 02
검수자 간 일관성 캘리브레이션 세션 (같은 AI 결과물을 복수 검수자가 평가 → 기준 정렬)
- 03
규제 감사용 완전 이력 추적 (누가, 언제, 어떤 기준으로 승인/반려했는지 자동 기록)
시장과 비즈니스
수익 구조
| 핵심 모델 | B2B SaaS 월 ₩79,000 × 목표 150기업 = 월 ₩11,850,000. |
|---|---|
| 근거 01 | 엔터프라이즈 플랜(검수자 50명+) ₩290,000/월 추가. |
| 근거 02 | AI 할루시네이션 1건이 유출되면 기업 리스크 수천만원 → ₩79,000은 보험료 수준. |
- 개발 기간
- 약 12주
- 시장 규모
- 전체 시장 글로벌 AI 거버넌스·품질관리 시장 약 $5B (약 6.5조원)유효 시장 한국 내 AI 도입 중인 규제산업 기업(금융·의료·법률·공공) 약 3,000곳 × ₩79,000 = 연 ₩28억초기 목표 시장 초기 핀테크·헬스테크·리걸테크 스타트업 150곳 × ₩79,000 = 월 ₩11,850,000
- 시장 흐름
- rising
발견 근거
- 시장 신호
- 리더vs팔로워 × 멘토vs멘티 충돌: 사회적 위계 구조를 제품 아키텍처 자체에 녹여 '검수 파이프라인'이라는 B2B 도구로 전환
- 분석 방식
- 방법 8: 역발상 — AI→사람 대체가 아닌, 사람→AI 감독 구조. 모두가 'AI가 사람을 대체'하는데 Callibr는 '사람이 AI를 관리하는 도구'
- 포착 일자
- 2026.03.02