팀에 AI 교육을 들여 본 리더라면 한 번쯤 겪었을 장면이 있습니다. 교육장에서는 분명 에이전트와 업무 도구가 나왔는데, 몇 주가 지나면 아무도 그 도구를 열지 않습니다. 조코딩AX파트너스는 올해 3월부터 30곳이 넘는 기업에서 AI 교육을 진행하면서 이 장면을 여러 번 봤고, 그 이유를 팔란티어가 만든 FDE(Forward Deployed Engineer, 현장 배치 엔지니어)라는 직무에서 다시 생각해 봤습니다.

원문: https://jocodingax.ai/blog/fde-palantir-forward-deployed-engineer

도구가 멈추는 곳은 교육이 끝난 다음입니다

저희 교육은 AX 진단으로 조직의 위치를 확인하고, 집체교육으로 기본기를 다진 뒤, 퍼실리테이팅으로 현업 담당자가 직접 업무 도구를 만들게 하는 순서로 갑니다. 교육장에서는 매번 결과물이 나왔습니다. 그런데 시간이 지나 고객사 담당자와 다시 이야기해 보면, 만든 도구가 있긴 한데 실무에서 계속 쓰기엔 아직 부족하다는 말이 돌아왔습니다.

교육에서 만드는 건 대부분 첫 버전입니다. 핵심 기능은 돌아가지만, 실제 업무에는 데이터 형식이 조금 다르거나 부서마다 규칙이 다른 예외 상황이 훨씬 많습니다. 이걸 다듬는 일, 즉 고도화를 맡을 사람이 없다는 게 핵심 문제였습니다. 현업 담당자는 본업에 바쁘고 막혀도 물어볼 곳이 없으니, 도구는 첫 버전에서 멈추고 사람은 익숙한 예전 방식으로 돌아갑니다.

이건 저희만의 이야기가 아닙니다. MIT NANDA의 2025년 보고서 『The GenAI Divide』는 기업 생성형 AI 파일럿의 95%가 확산 단계로 넘어가지 못했다고 분석했고, 원인으로 모델 성능이 아니라 학습 격차(learning gap)를 꼽았습니다. 피드백을 기억하지 못하고, 업무 맥락에 맞게 바뀌지 않는 시스템이 대부분이었다는 겁니다.

외주 구축은 완성도를 올려 주지만 내부에 시스템을 아는 사람이 남지 않고, 솔루션 도입은 빠르지만 우리 업무에 맞추기 어렵습니다. 교육은 사람을 키우지만 고도화까지 책임지지는 못합니다. 이 빈칸을 메우는 방식이 FDE입니다. 네 가지 방식을 나란히 비교한 표는 원문에 정리해 두었습니다.

팔란티어는 왜 엔지니어를 고객사 현장에 보냈을까

FDE는 고객사 현장에 직접 배치되는 엔지니어로, 이 직무를 처음 만든 곳은 데이터 분석 기업 팔란티어입니다. 목적은 고객의 도입을 가로막는 문제를 현장에서 직접 푸는 것이었습니다. Lenny's Newsletter에 정리된 팔란티어의 일하는 방식을 보면, FDE는 전화로 요구사항을 묻는 대신 몇 달씩 고객의 운영 현장에 머물렀습니다. 고객 데이터를 제품에 연결하고, 현장에서 알게 된 문제에 맞춰 프로토타입을 만들고, 분석 결과까지 직접 보고했습니다.

제품이 훌륭해도 고객사의 데이터, 고객사만의 규칙, 매일 튀어나오는 예외에 맞춰 주지 않으면 결국 서랍에 들어갑니다. 팀이 교육 때 만든 도구가 멈추는 것도 같은 이유입니다. 요즘은 많은 AI 기업이 큰 고객을 이런 식으로 돕고 있습니다.

FDE가 외주 개발자와 다른 건 남기고 가는 것입니다. 외주 개발자는 요구사항 문서를 받아 도구를 만들고 떠나지만, FDE는 현업 담당자 옆에서 진짜 문제를 함께 정의하고, 문제를 푸는 과정 자체를 조직에 넘깁니다.

• 어떤 업무를 자동화할지 고르는 기준
• 도구가 멈췄을 때 원인을 찾는 방법
• 쓰면서 나온 불편을 개선으로 바꾸는 순서

그래서 FDE의 성과는 만든 도구의 개수가 아니라, FDE 없이도 조직이 도구를 고치고 키울 수 있게 되었는가로 판단합니다.

외부의 힘으로 시작하고, 조직 스스로 끝낸다

앤드루 응은 『AI Transformation Playbook』에서 첫 프로젝트는 외부 전문가의 도움을 받아서라도 빠르게 성공시켜 모멘텀을 만들고, 장기적으로는 사내 팀이 직접 수행해야 고유한 경쟁력이 생긴다고 했습니다. 저희가 현장에서 얻은 결론도 같아서, 이 흐름을 세 단계로 나눠 봅니다.

1. 교육으로 기반 다지기: 현업 담당자가 자기 업무 문제를 정의하고 첫 버전의 도구를 만들어 봅니다. 목표는 완성품이 아니라 실제 과제 목록입니다.
2. FDE와 함께 현장에서 고도화하기: FDE가 현업 담당자와 짝을 이뤄 도구를 실무 수준으로 다듬고, 담당자는 그 과정에서 원인 찾는 법을 익힙니다.
3. 조직이 스스로 유지보수하고 개선하기: 담당자가 직접 고치고 기능을 붙이면, FDE는 그 업무에서 손을 뗍니다.

교육만으로는 1단계에서 멈추기 쉽습니다. 2단계를 거쳐야 도구가 업무에 남고, 3단계에 가야 AX가 조직 안에서 스스로 굴러가기 시작합니다.

좋은 FDE의 목표는 버려지는 것

FDE가 잘했는지 알아보는 가장 확실한 신호는, 고객이 더는 그를 찾지 않게 되는 순간입니다. 일이 틀어져서가 아니라 그 영역의 문제를 팀이 알아서 풀게 됐기 때문입니다. 공급자 입장에서는 고객을 오래 묶어 두는 편이 편하겠지만 그러면 회사에는 의존만 쌓이고, 팀이 혼자 돌릴 수 있게 만든 뒤 빠지는 쪽이 역량을 남깁니다.

버려짐이 관계의 끝도 아닙니다. 쉬운 문제를 스스로 풀게 된 조직은 더 어렵고 가치 있는 다음 문제를 만나고, 그 과제를 맡길 파트너를 찾을 때 자신을 자립시켜 준 FDE를 먼저 떠올릴 가능성이 큽니다.

팀에 AI 교육을 계획하는 리더께

FDE가 들어와도 교육 계획이 예전 그대로면 같은 결과가 반복됩니다. 기획 단계에서 세 가지만 미리 넣어 두시길 권합니다.

• 교육 과제를 실제 업무 문제로 정하기: 부서별 반복 업무와 병목에서 실습 과제를 고르면, 교육에서 만든 첫 버전이 곧바로 고도화 대상이 됩니다.
• 교육 이후 고도화 기간과 내부 담당자 정하기: 도구를 넘겨받을 사람이 처음부터 함께 작업해야 FDE가 떠난 뒤에도 공백이 없습니다.
• 넘겨받을 산출물 명시하기: 동작하는 도구뿐 아니라 구조 설명 문서, 문제 대응 순서, 개선 주기까지 계약에 적어야 노하우가 조직의 자산으로 남습니다.

AX의 성패는 교육을 몇 번 했는지가 아니라, 교육으로 만든 도구가 업무에 남고 조직이 그 도구를 스스로 고치고 키울 수 있는지에서 갈립니다.

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이 글의 원문은 조코딩AX파트너스 블로그에서 읽으실 수 있습니다. 교육형·외주·솔루션·FDE 비교표와 계획 전후 비교표, 단계별 도식까지 담았습니다.