컨설팅 펌에 전략 보고서 하나 맡기면 얼마일까요? 맥킨지 기준 최소 수천만 원, 보통은 수억이에요. 중소기업이 감당할 수 있는 가격이 아니죠. 그런데 인도 스타트업 Rocket이 이 시장에 정면으로 도전장을 던졌어요. "맥킨지급 전략 보고서를 월 $250에 만들어준다." 허세일까요, 진짜일까요?
이게 뭔데?
Rocket 1.0은 인도 수라트(Surat) 기반 스타트업 Rocket이 2026년 4월에 출시한 AI 플랫폼이에요. 스스로를 "세계 최초의 바이브 솔루셔닝(Vibe Solutioning) 플랫폼"이라고 부르는데, 한마디로 이래요 — 전략 리서치부터 제품 빌드, 출시 후 경쟁사 모니터링까지 하나의 워크플로우로 연결한 올인원 AI 컨설팅 플랫폼.
CEO Vishal Virani의 말이 핵심을 찔러요: "코드는 이제 누구나 만들어요. 커서, 레플릿, 러버블 — 도구는 넘쳐나요. 그런데 뭘 만들어야 하는지는 아무도 안 알려줬어요. 사업을 운영하는 것과 코드를 짜는 건 전혀 다른 일이에요."
Rocket 1.0은 세 가지 핵심 기능으로 구성돼요:
- Solve (전략 리서치)
어떤 시장에 진입할지, 가격을 어떻게 책정할지, 아이디어가 검증 가능한지 — 이런 비즈니스 질문을 던지면 구조화된 전략 보고서로 돌려줘요. 기존에 컨설턴트가 몇 주~몇 달 걸리던 작업을 몇 시간 만에 처리해요. - Build (제품 빌드)
Solve에서 나온 전략을 바로 제품으로 만들 수 있어요. 웹앱, 모바일앱, 내부 대시보드 — 도구를 바꾸지 않고, 맥락을 다시 설명하지 않아도 돼요. - Intelligence (경쟁사 모니터링)
경쟁사의 웹사이트, SNS, 리뷰, 채용 공고, 광고까지 실시간으로 추적해요. 단순히 데이터를 보여주는 게 아니라 해석까지 해줘요. "경쟁사가 가격을 바꾸고 + 엔터프라이즈 영업 인력을 늘리고 + 투자자 페이지에 새 사례를 올렸다" → 이건 세 개의 개별 신호가 아니라 하나의 전략적 움직임이에요.
데이터 소스가 1,000개 이상이라는 게 눈에 띄는데, Meta 광고 라이브러리, Similarweb API, 자체 크롤러 등을 활용한다고 해요. TechCrunch가 직접 테스트했을 때, 간단한 프롬프트로 컨설팅 스타일의 PDF 보고서가 생성됐어요. 가격, 유닛 이코노믹스, GTM(Go-to-Market) 전략까지 포함된 문서였어요.
주의: AI 보고서의 한계
TechCrunch 테스트에서 일부 분석이 기존 데이터를 재조합한 수준이라는 지적이 나왔어요. 독자적으로 검증 가능한 정보라기보다, 알려진 가격 모델·사용자 행동 패턴·경쟁 인사이트를 합성한 것에 가까웠어요. 비즈니스 의사결정에 쓰기 전에 반드시 검증이 필요해요.
뭐가 달라지는 건데?
AI 컨설팅이 기존 컨설팅을 완전히 대체하느냐? 아직은 아니에요. 하지만 기존에 중소기업이 접근조차 못 하던 전략 수립 영역에 처음으로 진입점이 생겼다는 게 핵심이에요.
| 기존 컨설팅 (맥킨지·BCG·Bain) | AI 컨설팅 (Rocket 등) | |
|---|---|---|
| 비용 | 프로젝트당 수천만~수억 원 | 월 $25~350 (약 3~50만 원) |
| 소요 시간 | 4~12주 (팀 투입) | 수 시간 (즉시 결과) |
| 데이터 범위 | 인터뷰 + 내부 데이터 + 경험 | 1,000+ 공개 데이터 소스 실시간 분석 |
| 맞춤도 | 고객 산업에 깊이 몰입, 맞춤 인사이트 | 프롬프트 기반, 범용 분석 |
| 실행 연결 | 보고서 전달 → 실행은 고객 몫 | 리서치 → 빌드 → 모니터링 연결 |
| 판단력 | 시니어 파트너의 경험·직관·네트워크 | 패턴 매칭 기반, 독창적 인사이트 한계 |
| 접근성 | 대기업·유니콘 중심 | 1인 창업자~중소기업 누구나 |
이 비교에서 핵심은 "판단력 vs. 접근성" 트레이드오프예요. 맥킨지의 시니어 파트너가 20년 경험으로 내리는 판단은 AI가 대체할 수 없어요. 하지만 그 서비스를 받을 수 있는 건 포춘 500 기업뿐이었죠. Rocket은 그 아래 99%의 기업에게 "80점짜리 전략 보고서"를 처음으로 제공하는 거예요.
실제로 컨설팅 업계 자체도 이 변화를 체감하고 있어요. Big 4(딜로이트, PwC, EY, KPMG)와 MBB(맥킨지, BCG, Bain)가 2023년 이후 AI에 100억 달러 이상을 투자했지만, 정작 비즈니스 모델은 크게 안 바뀌었어요. 여전히 주니어 컨설턴트 인력을 시간 단위로 파는 구조예요. 맥킨지조차 성과 기반 계약은 전체 매출의 25%에 불과해요.
McKinsey 내부 AI 도구 Lilli가 주니어 분석가 업무의 80%를 대체할 수 있다는 분석이 나올 정도예요. BCG의 Deckster는 PPT 다듬기를 자동화했고요. AI가 컨설팅 피라미드의 바닥부터 갉아먹고 있는 거예요.
핵심만 정리: 시작하는 법
AI 컨설팅 도구를 실제 비즈니스에 활용하고 싶다면, 이 순서로 해보세요.
- 가장 비싼 외부 의사결정부터 골라요.
시장 진입 전략, 가격 책정, 경쟁사 분석 — 지금 컨설턴트나 에이전시에 돈 주고 맡기는 것 중 가장 비싼 걸 골라요. - Rocket($250/월 플랜) 또는 무료 대안부터 테스트해요.
Rocket의 Solve 기능으로 같은 질문을 던져보세요. "우리 제품의 최적 가격은?" "이 시장에 진입할 만한가?" 결과물의 품질을 기존 컨설턴트 산출물과 비교해요. - "AI 초안 → 전문가 검증" 워크플로우를 만들어요.
AI가 80%의 리서치와 초안을 만들고, 산업 전문가나 내부 시니어가 20%를 검증하는 구조예요. 컨설팅 비용을 1/5~1/10로 줄이면서 품질은 유지할 수 있어요. - 경쟁사 모니터링을 자동화해요.
월 1회 수동 체크 대신, Intelligence 기능으로 경쟁사 움직임을 실시간 알림 받으세요. 가격 변경, 채용 패턴, 마케팅 전략 변화를 놓치지 않게 돼요. - 전략 보고서를 바로 실행으로 연결해요.
"분석만 하고 실행은 따로"가 기존 컨설팅의 약점이었어요. AI 플랫폼에서 리서치 결과를 바로 제품 프로토타입으로 이어가면, 전략→실행 사이의 시간 낭비를 없앨 수 있어요.
무료 대안도 있어요
Rocket이 아니더라도 Claude, ChatGPT, Perplexity에 "시장 분석 보고서 만들어줘"라고 요청하면 꽤 괜찮은 초안이 나와요. 다만 Rocket의 차별점은 1,000개+ 데이터 소스 자동 연결과 빌드→모니터링까지의 워크플로우 통합이에요. 범용 AI는 "좋은 리서치 어시스턴트", Rocket은 "주니어 컨설턴트 + PM"에 가까워요.
더 깊이 파고 싶다면
Sources
- AI startup Rocket offers vibe McKinsey-style reports at a fraction of the cost — TechCrunch (2026.04)
- Rocket 1.0 Solves What Vibe Coding Left Out — PR Newswire via Morningstar (2026.04)
- AI Is Rewriting Strategy: What BCG, McKinsey, and Bain Reveal — Eric Viardot, LinkedIn (2026)
- 2026 Consulting's AI Revolution Update: Billions Spent, But the Old Pyramid Persists — Future of Consulting (2026.01)
- The Best AI Product Development Platforms in 2026 — Rocket Blog (2026.03)
- Rocket snags $15M seed from Accel, Salesforce Ventures — TechCrunch (2025.09)

