'AI 붙여주세요' 문의가 오면 저희가 드리는 답변

이 글을 쓴 사람: 외주 개발사 대표 (공학박사, 개발 경력 18년)

저희는 AI 전문 업체가 아닙니다. 웹/앱 풀스택 개발이 주력입니다. 그래서 이 글은 "AI 팔려고" 쓰는 글이 아닙니다.

아래 사례들은 고객사 정보 보호를 위해 각색했습니다.

요즘 AI 문의가 부쩍 늘었습니다

최근 몇 달 사이 비슷한 문의가 여러 건 들어왔습니다.

"설비 데이터로 이상 징후 감지하는 거, AI로 가능할까요?"

"IoT 데이터 기반으로 이상 감지하는 걸 AI로 고도화하고 싶어요."

"텍스트 데이터를 AI로 요약하고 분류하고 싶어요."

ChatGPT 이후로 AI에 대한 기대가 높아진 것 같습니다. "AI 붙이면 뭔가 될 것 같다"는 막연한 기대도 있고요.

저희는 이런 문의를 받으면 일단 여쭤봅니다. "정말 AI가 필요한 상황인가요?"

AI가 필요 없는 경우도 많습니다

한 클라이언트가 공장 설비 모니터링 시스템을 만들고 싶다고 하셨습니다. 설비에서 이상 징후가 감지되면 자동으로 알림을 주는 기능이요.

"AI로 하면 되지 않을까요?"라고 물으셨습니다.

자세히 들어보니, 특정 진동 패턴이 비정상 범위를 벗어나면 알림을 주는 게 핵심이었습니다. 이 정도는 AI 없이도 됩니다.

진동 신호를 주파수 분석(FFT)해서 특정 대역이 임계값을 넘으면 알림을 주면 됩니다. 수십 년간 검증된 방식이고, 오히려 더 안정적입니다. 개발 비용도 훨씬 적게 들고요.

"AI"라는 단어가 주는 기대감이 있지만, 고전적인 알고리즘이 더 나은 경우가 많습니다. 괜히 AI 쓰면 학습 데이터 구축, 모델 튜닝, 유지보수 비용까지 눈덩이처럼 불어납니다.

AI가 필요한데, 외주하면 안 되는 경우... 라고 생각했습니다

어떤 회사에서 문의가 왔습니다. IoT 센서 데이터로 이상 상황을 감지하는 기능을 AI로 고도화하고 싶다고요.

이야기를 들어보니, 이건 그 회사의 핵심 경쟁력이 될 기능이었습니다.

저희는 솔직하게 말씀드렸습니다. "이건 내부에서 개발하시는 게 맞을 것 같습니다."

AI 모델은 한 번 만들고 끝이 아닙니다. 데이터가 쌓이면 계속 개선해야 하고, 그 과정에서 도메인 지식이 축적됩니다. 이걸 외주로 돌리면 그 지식이 전부 외부에 쌓입니다.

그런데 현실은 달랐습니다.

그 회사의 주력 사업은 따로 있었습니다. 이 프로젝트는 신규 사업 확장 아이디어였고, 될지 안 될지 모르는 상황에서 AI 개발자를 정규직으로 뽑기는 부담이 컸습니다. 게다가 경험 있는 AI 개발자를 정규직으로 채용하려면 비용도 만만치 않고, 중소기업은 채용 자체가 쉽지 않습니다.

결국 클라이언트 측에서 다시 제안이 왔습니다. "단순 외주가 아니라 장기 파트너십으로 같이 갈 수 있을까요?"

저희는 수락했습니다. 원칙대로라면 내부 개발이 맞지만, 현실적인 제약이 있을 때는 장기적으로 함께 성장하는 파트너십이 차선책이 될 수 있다고 생각합니다.

AI 외주해도 괜찮은 경우

반면, 외주해도 괜찮은 경우도 있습니다.

"고객들이 남긴 리뷰를 요약하고, 긍정/부정 분류해서 리포트 만들고 싶어요."

이런 건 LLM API(ChatGPT 같은 것)를 연동하면 비교적 간단하게 구현됩니다. 핵심 경쟁력이 아니라 부가 기능이고, 모델 자체를 만드는 게 아니라 기존 서비스를 활용하는 거니까요.

연구 목적으로 쓰는 경우도 마찬가지입니다. 상용화가 목적이 아니라 연구 데이터 수집이 목적이라면, 굳이 내부 역량 키울 필요 없이 외주로 빠르게 만드는 게 효율적입니다.

정리하면

저희는 AI 전문 업체가 아니라서, AI를 팔아야 할 이유가 없습니다. 그래서 "AI 필요 없을 것 같은데요"라고 솔직하게 말씀드릴 수 있습니다.

AI가 정말 필요한 상황인지, 외주가 맞는 상황인지 판단이 어려우시면 편하게 문의해 주세요. 상담은 무료입니다.

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