AI 구축은 솔루션인가, 컨설팅인가

"AI 솔루션을 도입한다"는 말을 뜯어보면 이상한 점이 있습니다. 솔루션이라는 단어는 완성된 제품을 설치하면 문제가 풀린다는 인상을 줍니다. 그런데 실제 AI 구축 현장에서 일어나는 일은 다릅니다. 회사마다 업무가 다르고, 데이터가 다르고, 판단의 기준이 다릅니다. 같은 제품을 설치해도 이 회사에서 되던 것이 저 회사에서는 되지 않습니다.

그래서 저는 AI 에이전트 구축, 기업 AI 도입이라 불리는 일의 실체는 솔루션 판매보다 컨설팅에 가깝다고 생각합니다. 다만 기존 컨설팅과 결정적으로 다른 점이 하나 있어야 합니다. 끝났을 때 남는 것이 보고서가 아니라, 돌아가는 시스템이어야 한다는 것입니다.

1. 왜 솔루션이 아니라 컨설팅에 가까운가

정형화된 소프트웨어는 업무가 표준화된 영역에서 힘을 발휘합니다. 회계나 급여처럼 법과 제도가 업무의 모양을 정해 준 영역은 패키지로 충분합니다.

그러나 AI가 파고드는 업무는 그 반대편에 있습니다. 이 회사의 견적 산정 방식, 이 공장의 불량 판정 기준, 이 팀의 보고 체계 — 회사의 경쟁력이 담긴 업무일수록 표준형이 없습니다. 여기에 AI를 붙이는 일은 제품 설치가 아니라, 그 회사의 업무를 이해하고 다시 설계하는 일입니다. 어디까지 AI가 판단하고 어디부터 사람이 확정하는지, 근거 데이터는 무엇으로 삼는지를 회사마다 새로 정해야 합니다. 이것은 컨설팅의 작업입니다.

2. 그러나 보고서로 끝나면 컨설팅의 실패다

전통적인 컨설팅의 약점은 산출물이 문서라는 데 있습니다. 진단은 정확했고 제안은 훌륭했는데, 보고서가 캐비닛에 들어가는 순간 현장은 원래대로 돌아갑니다. 실행이 다시 별도의 프로젝트가 되기 때문입니다.

AI 시대의 컨설팅은 여기서 달라질 수 있고, 달라져야 한다고 생각합니다. 업무를 분석한 결과가 문서로 머물 이유가 없습니다. 분석이 끝나는 자리에서 그 분석이 곧바로 시스템이 되어야 합니다. 진단서가 아니라, 다음 날부터 그 회사의 업무를 실제로 처리하는 AI가 남아야 합니다. 컨설팅이 끝나면 나오는 결과가 곧 제품이 되는 것 — 저는 이것이 AI 구축업의 본래 모습이라고 봅니다.

3. 그 제품은 정형화된 제품이 아니다

그렇게 남는 시스템은 어떤 모양이어야 할까요. 저는 정형화된 제품이 아니라 고객별 맞춤 시스템이어야 한다고 생각합니다. 컨설팅으로 파악한 그 회사의 업무 구조가 그대로 시스템의 구조가 되어야 하기 때문입니다. 모든 회사에 같은 화면, 같은 절차를 강요하는 제품은 결국 "우리 업무와 안 맞는다"는 이유로 버려집니다.

다만 맞춤이 곧 밑바닥부터 새로 만드는 일이어서는 안 됩니다. 그 길의 끝은 회사마다 유지보수가 불가능한 일회성 시스템입니다. 저희 웨이스가 택한 방식은 그 사이에 있습니다. 데이터 표준과 온톨로지, AI 엔진이라는 공통 기반은 하나로 두고, 그 위에 올라가는 업무 화면과 판단 절차를 고객마다 다르게 조립합니다. 기반이 표준이므로 빠르고 유지되며, 조립이 맞춤이므로 그 회사의 업무에 맞습니다. 컨설팅으로 업무를 읽고, 표준 기반 위에서 그 회사만의 시스템을 조립해 남기는 것 — 저희는 이것을 구축이라 부릅니다.

남는 것이 무엇인지 물어보십시오

AI 구축을 검토하고 계시다면, 공급사에 이렇게 물어보시기를 권합니다. "프로젝트가 끝나면 우리에게 남는 것이 무엇입니까. 보고서입니까, 남의 제품입니까, 우리 업무에 맞는 우리 시스템입니까."

솔루션이라는 이름의 정형화된 패키지도, 보고서로 끝나는 컨설팅도 답이 아닙니다. 그 회사의 업무를 읽어낸 결과가 그 회사만의 시스템으로 남을 때, AI 구축은 비로소 제값을 합니다.