충전기 디자인과 제안서를 AI로

신규 사업 기회는 대개 “제안서”라는 관문을 통과해야 시작됩니다. 제품 콘셉트를 디자인하고, 그 가치를 문서로 설득하는 일 — 작은 회사에는 늘 부담이었습니다. 해외 시장을 겨냥한 충전기 디자인과 배터리팩 제안서를, AI를 도구 삼아 빠르게 준비해 본 이야기입니다. 그리고 “고객에게 나가는 문서에서 AI에게 절대 맡기면 안 되는 것”에 대한 이야기이기도 합니다.

AI로 빠르게 준비한 충전기 제안 슬라이드 한 장. 제품 콘셉트(드론 충전기 SLP-DT600)와 제안 목적·핵심 부품·파트너십 가치를 한 화면에 담았습니다. 단, '표현'은 AI가 돕되 사실·수치·약속은 사람이 책임집니다.

제안서가 기회를 결정한다

제조사에게 새 거래의 시작은 거의 항상 제안서입니다. 특히 까다로운 해외 고객을 상대할 때는, 제품 자체만큼이나 **“그 제품을 어떻게 보여 주는가”**가 결과를 가릅니다. 콘셉트 디자인 한 장, 잘 정리된 제안 문서 한 부가 첫인상을 좌우합니다.

용어: 제안서(proposal)

아직 거래가 성사되지 않은 단계에서, 고객에게 “우리 제품이 당신의 문제를 이렇게 풀어 드립니다”를 설득하는 문서입니다. 제품 사양뿐 아니라 디자인 콘셉트, 강점, 적용 시나리오를 담습니다. 제안서의 완성도가 다음 미팅을 잡느냐 마느냐를 가릅니다.

그런데 작은 회사에서 이건 늘 병목이었습니다. 산업디자인은 외주, 제안서 작성은 야근. 기회는 빨리 오는데, 준비는 느렸습니다. “기회가 왔는데 그럴듯한 제안을 빨리 못 만들어 놓쳤다”는 건, 작은 회사가 흔히 겪는 가장 아픈 손실입니다. 큰 회사는 전담 디자인팀과 제안팀이 있어 며칠이면 그럴듯한 묶음을 만듭니다. 작은 회사는 같은 일을 한 사람이 본업과 병행해야 합니다. 이 비대칭이 해외 고객 앞에서 특히 불리하게 작용했습니다. 해외 시장용 충전기 건을 준비하면서, 이 병목을 AI로 풀어 보기로 했습니다.

디자인과 문서, 두 갈래로

작업은 두 축으로 나눴습니다. 하나는 충전기의 콘셉트 디자인 — 형태·색·인상을 빠르게 여러 안으로 탐색하는 것. 다른 하나는 배터리팩 제안서 — 우리 제품의 가치를 고객의 언어로 설득력 있게 구성하는 것입니다.

• 디자인: 콘셉트 방향을 정하면 AI가 여러 시안을 빠르게 펼침 → 사람이 고르고 다듬음
• 제안서: 제품 강점·실적을 입력하면 AI가 문서 구조와 초안을 생성 → 사람이 사실 검증·톤 조정

두 축 모두 패턴이 같습니다. AI가 탐색·초안의 속도를 맡고, 사람이 선택·검증의 책임을 집니다. 이건 voltcord 상세페이지에서 검증한 역할 분담과 정확히 같은 골격입니다 — 표현은 AI, 사실은 사람.

함정: AI 제안서의 금지선 — 사실은 절대 AI에게 맡기지 않는다

제안서에서 AI가 절대 지어내선 안 되는 것이 있습니다 — 사양·실적·거래 조건 같은 사실입니다. AI는 표현과 구조를 돕는 도구이지, 없는 숫자를 만들어 내는 도구가 아닙니다. 고객에게 나가는 문서에서 한 번이라도 “그럴듯한 거짓”이 섞이면, 그 한 번이 회사 전체의 신뢰를 무너뜨립니다. 그래서 사실은 전부 사람이 채우고 검증했습니다. AI가 만든 매끄러운 문장 속에 검증 안 된 숫자가 숨어드는 것 — 이게 AI 문서 작업의 가장 큰 함정입니다.

AI가 만든 초안은 반드시 사람의 사실 검증 게이트를 통과해야 고객에게 나갑니다. 사양·실적·거래 조건은 사람이 직접 채우고, AI는 그 사실을 잘 보여 주는 일만 합니다.

실제로 이렇게 흘러갑니다 (예시 시나리오)

1. 기회 포착 — 새 고객의 관심이 잡힙니다. 예전 같으면 “제안 준비에 몇 주” 하고 한숨부터 나왔습니다.
2. 콘셉트 탐색 — 충전기의 형태·색·인상에 대한 방향을 정하고, AI에게 여러 시안을 펼치게 합니다. 종이에 스케치하던 시간이 압축됩니다.
3. 시안 선택 — 사람이 그중 마음에 드는 방향을 고르고 다듬습니다. 디자인 감각과 최종 판단은 사람 몫입니다.
4. 제안서 골격 — 제품 강점·적용 시나리오를 입력하면 AI가 문서 구조와 초안을 짭니다.
5. 사실 검증 게이트 — 사양·실적·거래 조건은 사람이 직접 채우고 한 줄씩 확인합니다. 검증 안 된 숫자는 통과 못 합니다.
6. 완성 — 며칠 만에 “그럴듯하면서 사실인” 제안이 손에 들립니다.

속도가 곧 기회다

이렇게 했을 때 가장 크게 달라진 건 준비 속도였습니다. 콘셉트를 여러 방향으로 빠르게 보고, 제안 문서의 뼈대를 빠르게 세우니, “기회가 왔을 때 며칠 안에 그럴듯한 제안을 들고 갈 수 있다”가 됐습니다. 예전에 가장 아팠던 손실 — “준비가 느려 기회를 놓치는 것” — 이 줄어든다는 뜻입니다.

작은 회사에 이건 결정적입니다. 큰 회사가 한 달 걸려 준비할 것을 더 빨리 들고 나갈 수 있으면, 그 속도 자체가 경쟁력입니다. 규모로는 못 이겨도 속도로는 이길 수 있습니다 — AI가 작은 회사에 주는 가장 현실적인 무기가 바로 이 속도입니다.

관점	외주에 의존	AI로 내재화
속도	며칠~몇 주 왕복	그 자리에서 수정
비용	건마다 발생	한 번 익히면 재사용
주도권	전달 과정에서 의도가 닳음	제품 아는 사람이 끝까지 쥠
사실의 정확성	외부가 이해한 만큼	사람이 직접 검증

표의 마지막 줄에 주목합시다. “사실의 정확성”만큼은 어느 쪽이든 결국 사람이 책임져야 합니다. 외주든 AI든, 고객에게 나가는 숫자를 외부의 이해나 AI의 생성에 통째로 맡기면 위험합니다. AI 내재화의 장점은 그 검증을 제품을 가장 잘 아는 사람이 즉시 할 수 있다는 데 있습니다.

이 방향을 회사가 직접 쥐어야 할 역량으로 봅니다. 디자인과 제안을 외주에 의존하면 매번 느리고 비싸지만, AI를 내재화하면 신규 기회마다 빠르게 대응할 수 있기 때문입니다. 1인·소규모 체제로 진행 중이며, 거래의 구체 내용은 이 회고의 범위가 아닙니다 — 여기서 말하는 건 어디까지나 **“준비 방식을 어떻게 바꿨는가”**입니다.

교훈

AI는 작은 회사의 **“제안 속도”**를 큰 회사 수준으로 끌어올립니다. 디자인 탐색과 문서 초안에서 시간을 압축하면, 기회가 왔을 때 망설임 없이 들고 나갈 수 있습니다. 단 하나의 철칙 — 사실은 사람이, 표현은 AI가. 고객에게 나가는 문서일수록 이 경계는 더 엄격해야 합니다. 빠름이 신뢰를 깎으면 안 되니까요. 속도는 AI에서 얻되, 신뢰는 사람의 검증 게이트에서 끝까지 지킵니다.

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이 글은 SL.AIMS를 만들며 겪은 현장 회고 중 하나입니다. 같은 역할 분담의 출발점은 voltcord 상세페이지에, 전체 그림은 〈사례연구: SL.AIMS〉에 있습니다.