‘하이 에너지 로켓’은 제휴 마케팅 내 수십 개 네트워크의 비정형 데이터를 AI로 처리합니다. 네트워크 간 표준화 부족과 매일 1,000개 이상 추가/삭제되는 방대한 데이터는 수동 처리가 비효율적이고 불가능합니다. 회사는 ChatGPT 같은 대규모 언어 모델을 활용해 데이터를 정제하고 정규화합니다. AI는 광고주 카테고리 분류, 숨겨진 커미션 비율 추출, 생소한 프로그램 이름 정규화 등 핵심 작업을 수행합니다. 패트릭은 AI 기반 자동화가 인간이 수백 년 걸릴 작업을 단시간에 처리하며, 낮은 마진율로 인력 할당이 어려웠던 산업에 혁신적 솔루션을 제공한다고 강조합니다. 또한, 스타트업 운영의 어려움, 즉 끝없는 기능 요청 속에서 핵심 가치를 유지하고 과도한 기능을 구축하지 않는 것의 중요성을 언급합니다. AI의 한계점(가짜 정보 생성 등)도 인정하지만, 모델 튜닝으로 관리 가능하며, AI 성능이 인간 수준만 되어도 충분히 유용하다고 설명합니다.
Rails와 AI를 활용한 스타트업 성장 전략: High Energy Rocket 사례
Patrick Karsh – From Senior Rails Engineer to Startup Builder with Rails and AI
작성자
Ruby AI News
발행일
2025년 07월 24일
핵심 요약
- 1 Patrick은 Rails와 AI를 활용하여 제휴 마케팅 데이터베이스 회사인 'High Energy Rocket'을 공동 설립했습니다.
- 2 이 회사는 AI 기반 데이터 정제 및 정규화 기술을 통해 방대한 제휴 프로그램 데이터를 효율적으로 관리하며 사용자에게 유용한 정보를 제공합니다.
- 3 AI는 이전에 불가능했던 대규모 데이터 처리 작업을 가능하게 하며, 스타트업 성장에 필수적인 요소임을 강조합니다.
도입
2014년부터 루비 온 레일즈(Ruby on Rails) 개발자로 활동한 패트릭은 두 명의 공동 창업자와 함께 '하이 에너지 로켓(High Energy Rocket)'을 설립했습니다. 이 회사는 제휴 프로그램의 방대한 데이터베이스를 구축하며, Rails와 AI 기술을 활용하여 0명에서 1,300명 이상 사용자를 확보한 성장 과정을 공유합니다. 그는 AI 전문가가 아님에도 불구하고 AI를 SaaS 제품 개발에 적극 통합, AI 중심 접근 방식이 기존 제품을 개선하고 이전에 불가능했던 작업을 가능하게 한다는 비전을 제시합니다.
결론
AI는 데이터 정제 및 정규화, 특히 유사 카테고리 통합에 매우 효과적입니다. 패트릭은 AI가 만능이 아니며, 능력에 대한 과도한 기대나 불신이 존재한다고 지적합니다. '하이 에너지 로켓'은 실제 데이터와 AI 처리의 균형을 통해 신뢰할 수 있는 정보를 제공하며, 내부 'Human in the Loop' 프로세스가 비효율적임을 경험했습니다. 회사는 최근 투자를 유치했으며, 루비 온 레일즈(Ruby on Rails) API 통합에 관심 있는 숙련된 엔지니어를 적극 채용 중임을 밝히며 발표를 마무리합니다.