AI 도입 선언 이후의 현실: 외주에 맡기기 전에 ‘내부 설계권’부터 확보하라

많은 기업이 AI 도입을 선언하고 수억 원의 예산을 기존 SI 업체에 턴키로 맡깁니다. 하지만 POC에서는 잘 돌아가던 시스템이 현업에 들어가면 쉽게 흔들립니다. 문제는 LLM을 기존 소프트웨어처럼 다루는 데 있습니다. 이제 화려한 제안서보다, 우리 회사의 업무 구조와 상태·예외·판단 기준을 내부에 남기는 것이 먼저입니다.

모든 SI업체 그런게 아니겟지요? 그런데 왜 ? 지금 현시점에서 많은 기업은 중단하거나 포기를할까요?

여러분이 검색을 자세히 검색을 해보면 알게됩니다. 시간이 걸립니다. 그러나, 공개된 성공 사례를 보면, 핵심 설계와 운영 역량을 내부에 남기는 패턴이 반복됩니다.

이런 새로운 시장이 열리면 광고가 앞섭니다. 진짜 실력자들의 소리는 묻히기 마련입니다.

외부기술자도 필요하지만, 내부 기존의 인력들도 AI 아키텍처로 키워야합니다.

기업 AI전환은 돈으로만 해결될 문제는 아닙니다.

제가 먼저 올린 6대 로드맵은 공개된 성공 사례를 비교해보면 공통된 패턴이 보입니다. 세부 구조는 대부분 공개되지 않지만, 내부 설계권·현업 중심 실험·선택적 외부 활용이라는 흐름은 반복됩니다. 왜 기업의 핵심역량을 공개할 이유가 없으니까요? 집요하게 AI와 토론하고 추론의 결과입니다.

전사 AI 성공모델을 단순히 물으면 기존 컨설팅 문법과 비슷한 답이 반복됩니다. 그래서 실제 사례를 하나씩 대입하고 반박해봤습니다. 한마디만 비판해도 답은 금세 수정됩니다. 끝까지 파고들면 결국 바텀업이 성공모델에 가깝다는 결론으로 갑니다.

컨설팅과 SI 업체들이 정말 전사 AI 전환 방법을 충분히 알고 있다면,

왜 이렇게 많은 프로젝트가 POC를 넘지 못하고 중단되고 있을까요?

적어도 지금 시장의 결과만 놓고 보면,

기존 컨설팅과 SI의 방법론이 전사 AI 성공을 안정적으로 재현하고 있다고 보기는 어렵습니다.

문제는 단순한 기술 부족만이 아닙니다. 대규모 구축과 납품에 맞춰진 기존 사업모델 자체가, 현업에서 작은 실험을 반복하고 내부에 설계 역량을 축적해야 하는 AI 전환 방식과 충돌합니다.

“LLM은 사람처럼 ‘어제’와 ‘지난달’을 지속적으로 기억하며 일하지 않습니다. 시간과 상태를 따로 관리하지 않으면 업무의 연속성이 쉽게 무너집니다.”