부동산 중개사부터 AI 개발자까지, 브랜든 갤마이어와 함께하는 마에다 씨의 아늑한 AI 키친 | Microsoft Developer

분야 AI 일반
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부동산 중개인의 AI 기반 CRM 앱 개발 사례

ai개발 #부동산테크 비전문가개발자 #CRM앱 #OpenAI

개요

19세의 부동산 중개인 Chef Gallmeyer가 프로그래밍 배경 없이 단 몇 주 만에 AI 기반 부동산 CRM 앱을 개발한 사례를 다룬다. Microsoft Developer의 Cozy AI Kitchen에서 소개된 이 인터뷰는 AI 도구를 활용하여 비전문가도 실용적인 소프트웨어를 개발할 수 있음을 보여준다.

개발자 배경

프로그래밍 경험

  • 초등학교 시절: Scratch와 Code.org를 통해 프로그래밍 기초 습득

  • 고등학교 이후: 관련 수업을 듣지 않아 프로그래밍 중단

  • 현재: 19세로 부동산 중개 분야에서 최고 점수 획득

AI 도구 활용 시작

  • 도입 시기: 부동산 중개 업무를 시작하면서부터 ChatGPT 등의 AI 도구 사용

  • 목적: 다른 중개인들이 사용하지 않던 도구로 경쟁 우위 확보

  • 특징: AI의 오류 가능성을 인지하고 있는 전문적인 사용자

개발 동기 및 목표

기존 CRM의 한계

  • 범용성 문제: 기존 CRM은 구매자와 판매자 중개인 모두를 위한 정보 표시

  • 개인화 부족: 자신이 주로 다루는 구매자 중심 업무에 최적화되지 않음

  • 분산된 정보: 필요한 정보가 한곳에 모여 있지 않아 비효율적

맞춤형 솔루션 개발

  • 목표: 구매자 또는 판매자 중개인 중 하나를 선택할 수 있는 맞춤형 앱

  • 핵심 가치: 자신의 업무 방식에 맞춘 완전한 커스터마이징

  • 효율성: AI를 활용하여 시간 소모적인 작업 자동화

앱 주요 기능

1. 대시보드 구성 요소

작업 관리 (Tasks)

  • 일일 작업 목록 관리

  • 할 일 체크리스트 기능

예정된 이벤트 (Upcoming Events)

  • Google Calendar와 자동 연동

  • 캘린더에 추가된 일정이 자동으로 앱에 표시

  • 일일 스케줄 한눈에 확인

고객 파이프라인 (Client Pipeline)

  • Upcoming Client Pipeline: 예정된 거래 관리

  • Under Contract Pipeline: 계약 진행 중인 거래 관리

  • 타임라인 기반 정렬: 1개월 예정 고객은 상단, 6개월 예정 고객은 하단 배치

  • 고객 기준 저장: 고객의 부동산 검색 기준 입력 및 저장 기능

2. AI 기반 부동산 검색 도구

기능 설명

  • 고객 파이프라인에 저장된 검색 기준을 복사하여 활용

  • AI가 자동으로 유사 부동산 정보 검색

  • 범위 확장 검색: 설정된 기준보다 약간 높거나 낮은 옵션도 제공

  • 수동 검색 시간 대폭 절감

3. 비교 시장 분석 도구 (Comparative Market Analysis)

핵심 기능

  • 부동산 정보 입력 시 유사 매물 자동 분석

  • 적정 가격 범위 예측 제공

  • 시간 절약: 기존에는 수동으로 유사 매물을 찾고 분석해야 했던 작업을 자동화

4. OpenAI API 기반 대화형 AI

구현 방식

  • OpenAI API 통합

  • 구매자 또는 판매자 모드 선택 가능

실용적 활용

  • 즉시 응답: 고객 통화 중 실시간 질문 답변

  • 예시: “70만 달러 대출의 마감 비용은 얼마인가?” 등의 질문에 즉시 답변

  • UI 요소: 로딩 스피너 구현으로 사용자 경험 향상

5. 소셜 미디어 게시물 생성기

기능 구성

  • 플랫폼 선택: Instagram 등 다양한 플랫폼 지원

  • 게시물 유형 선택: 드롭다운 메뉴로 게시물 타입 선택 (예: 고객 후기)

  • 내용 설명: 원하는 게시물 내용 기술

  • 해시태그 추가: 브랜드 해시태그 자동 포함

  • 자동 생성: 캡션과 모든 필요 요소가 포함된 게시물 생성

  • 간편 사용: 생성된 내용을 복사하여 바로 게시

기술 구현 세부사항

데이터베이스 구축

  • 데이터베이스 선택: PostgreSQL 사용

  • 구현 수준: 완전한 이해는 아니지만 성공적으로 연결 및 작동

  • 기능: 고객 정보, 파이프라인 데이터 저장 및 관리

API 통합

학습 과정

  • 3주 전: API라는 용어조차 모름

  • 학습 계기: Starbucks에서의 대화 후 자체 연구 시작

  • 핵심 개념 습득: API 연결 방법과 데이터 활용 방식 이해

구현 결과

  • OpenAI API 성공적 통합

  • 외부 데이터 소스 활용 방법 터득

GitHub 활용

  • 계정 생성: 개발 시작 2주 전

  • 리포지토리 관리: 프로젝트 코드 버전 관리

  • 개발 협업: Git 기반 개발 프로세스 학습

UI/UX 디자인

테마 시스템

  • 다크 모드: 기본 테마로 구현

  • 라이트 모드: 할아버지 피드백 후 추가 (가독성 개선)

  • 컬러 옵션: Purple, Rose, Emerald 등 4가지 색상 테마 제공

  • 난이도: 라이트/다크 모드 구현이 가장 어려운 작업이었음

사용자 중심 디자인

  • 접근성 고려 (시력이 약한 사용자 배려)

  • 직관적인 인터페이스

  • 세련된 시각적 완성도

개발 과정 및 소요 시간

개발 기간

  • 총 기간: 약 몇 주

  • 학습 곡선: 초기 API 개념 학습에서 실제 구현까지 빠른 진행

  • 프로토타입 단계: 처음에는 단순 프로토타입으로 예상되었으나 완전한 기능 구현

주요 이정표

  1. GitHub 계정 생성: 개발 시작 시점

  2. 데이터베이스 연결: PostgreSQL 통합

  3. API 통합: OpenAI API 및 기타 외부 API 연결

  4. UI 완성: 테마 시스템 및 반응형 디자인 구현

핵심 성공 요인

1. 도메인 전문성 활용

  • 부동산 중개인의 시각: 실제 사용자로서 필요한 기능을 정확히 파악

  • 차별화 포인트: 일반 개발자가 만드는 부동산 소프트웨어와 달리, 실무자가 직접 개발하여 실용성 극대화

2. AI 도구의 전략적 활용

  • 효율성 추구: AI로 처리 가능한 작업은 최대한 자동화

  • 한계 인식: AI가 항상 완벽하지 않음을 이해하고 의존도 조절

  • 보조 도구: AI를 완전히 신뢰하기보다는 업무 지원 도구로 활용

3. 학습 능력과 적응력

  • 기초 지식 활용: 어린 시절 배운 Scratch 경험을 바탕으로 빠른 학습

  • 자기 주도 학습: 필요한 기술(API, 데이터베이스 등)을 스스로 연구하고 습득

  • 피드백 수용: 사용자(할아버지) 피드백을 즉시 반영

4. 실용주의적 접근

  • 완벽보다 실용성: 데이터베이스를 완전히 이해하지 못해도 작동하게 만듦

  • 점진적 개선: 기본 기능부터 구현 후 점진적으로 기능 추가

실무 활용 시나리오

고객 관리 효율화

  • 모든 고객 정보를 한곳에서 관리

  • 타임라인 기반 우선순위 자동 정렬

  • Google Calendar 통합으로 일정 관리 간소화

시간 절약 사례

부동산 검색

  • 기존 방식: 수동으로 유사 매물 검색 및 비교

  • 개선 방식: 고객 기준 입력 후 AI가 자동 검색

  • 결과: 대폭적인 시간 절약

시장 분석

  • 기존 방식: 개별 매물 정보 수집 및 수동 분석

  • 개선 방식: 한 번의 입력으로 자동 분석 및 가격 예측

  • 결과: 빠른 의사결정 지원

고객 응대

  • 실시간 정보 제공: 통화 중 AI 챗봇으로 즉시 답변

  • 전문성 향상: 끊지 않고 즉시 정확한 정보 제공

  • 고객 만족도: 빠른 응답으로 신뢰도 증가

마케팅 자동화

  • 소셜 미디어 게시물 자동 생성

  • 브랜드 일관성 유지 (해시태그 자동 포함)

  • 콘텐츠 제작 시간 단축

주요 교훈 및 시사점

비전문가도 개발 가능

  • 진입 장벽 낮아짐: AI 도구 덕분에 전문 프로그래머가 아니어도 앱 개발 가능

  • 도메인 지식 가치: 오히려 해당 분야 전문 지식이 더 중요할 수 있음

  • 기초 개념의 중요성: 어린 시절 배운 프로그래밍 기초가 도움됨

실무자 중심 개발의 강점

  • 정확한 니즈 파악: 실제 사용자가 개발하므로 요구사항 정확도 높음

  • 지속적 개선: 사용하면서 즉시 문제점 발견 및 개선

  • 실용성 보장: 이론이 아닌 실무 경험 기반 설계

AI 활용의 균형

  • 과도한 의존 경계: AI가 항상 정확하지 않음을 인지

  • 효율성과 신뢰성: 시간 절약 도구로 활용하되 중요 결정은 사람이 검증

  • 전략적 활용: 반복적이고 시간 소모적인 작업에 집중 배치

학습과 성장

  • 자원 탐색: 자신을 개선할 수 있는 리소스를 적극적으로 찾아야 함

  • 실험 정신: 새로운 도구와 기술을 두려워하지 않고 시도

  • 피드백 활용: 사용자 의견을 즉시 반영하는 민첩성

향후 전망 및 가능성

개인적 성장

  • 19세에 이미 부동산 분야 최고 성적 달성

  • 개발 능력까지 갖춘 멀티 전문가로 성장

  • Microsoft Developer 무대에서 사례 공유

산업 영향

  • 부동산 테크 혁신: 실무자 중심의 맞춤형 솔루션 가능성 제시

  • AI 민주화: 전문 개발자가 아니어도 소프트웨어 개발 가능한 시대

  • 도메인 전문가 역할 변화: 단순 사용자에서 창조자로의 전환

확장 가능성

  • 다른 부동산 중개인을 위한 솔루션으로 발전 가능

  • 다양한 직업군(회계사, 변호사 등)에 유사 접근 방식 적용 가능

  • AI 기반 맞춤형 업무 도구 시장 확대

개발자의 메시지

핵심 가치관

  • “최선을 다하려는 부동산 중개인일 뿐”

  • 겸손한 태도로 지속적 개선 추구

조언

  • 리소스 탐색: 자신을 개선할 수 있는 도구와 자원을 적극 찾아야 함

  • 알지 못하는 자원: 존재조차 모르는 유용한 리소스가 많이 있음

  • 실력 향상: 가능한 모든 방법을 동원하여 자신의 전문성 향상

영감을 주는 메시지

  • “놀라운 마음을 가지면 무엇이든 가능하다”

  • 나이나 배경에 관계없이 누구나 도전할 수 있음

  • AI 시대의 새로운 가능성 제시

출처

Microsoft Developer - Cozy AI Kitchen