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AI 솔루션 문의하기
기업이 AI 기술을 도입하려 할 때 가장 먼저 고민하는 지점이 있습니다. 내부에서 직접 개발할 것인가, 외부 전문 업체에 맡길 것인가 하는 문제입니다. 많은 기업들이 외주 개발을 선택하는 이유는 명확합니다. AI 전문 인력 확보 및 유지에 드는 비용과 시간이 만만치 않기 때문입니다.
2024년 한국소프트웨어산업협회 조사에 따르면, 국내 AI 개발자의 평균 연봉은 약 7,000만 원에서 1억 원 사이입니다. 여기에 채용 과정, 교육, 인프라 구축까지 고려하면 초기 투자 비용이 상당합니다. 반면 외주 개발은 프로젝트 단위로 계약하기 때문에 필요한 시점에만 전문성을 활용할 수 있습니다.
AI 프로젝트는 데이터 전처리, 모델 학습, 서비스 배포 등 다양한 전문 영역이 필요합니다. 이 모든 분야의 전문가를 상시 고용하기보다는, 검증된 외주 개발사의 통합 솔루션을 활용하는 것이 효율적일 수 있습니다.
외주 개발사 선정은 프로젝트 성패를 가르는 중요한 결정입니다. 단순히 가격만 보고 결정하면 나중에 큰 문제를 겪을 수 있습니다.
먼저 포트폴리오를 꼼꼼히 살펴봐야 합니다. 자사와 유사한 산업군이나 프로젝트 경험이 있는지 확인하는 것이 중요합니다. 예를 들어 제조업체가 불량 검출 AI를 개발하려 한다면, 비전 AI 경험이 풍부한 업체를 선택해야 합니다.
기술 스택도 중요한 체크 포인트입니다. 개발사가 사용하는 AI 프레임워크, 클라우드 인프라, 보안 수준 등을 확인해야 합니다. 특히 금융이나 의료 같은 규제 산업의 경우, 관련 인증과 보안 체계를 갖춘 업체인지 반드시 점검해야 합니다.
의사소통 방식도 간과할 수 없는 요소입니다. 정기적인 미팅 일정, 진행 상황 공유 방법, 문제 발생 시 대응 체계 등을 계약 전에 명확히 해두는 것이 좋습니다. 일부 기업들은 주 1회 이상의 정기 미팅을 계약서에 명시하기도 합니다.
외주 개발 계약서에는 반드시 포함되어야 할 조항들이 있습니다. 이를 명확히 하지 않으면 프로젝트 중간에 예상치 못한 분쟁이 발생할 수 있습니다.
지적재산권 귀속은 가장 중요한 사항입니다. 개발된 AI 모델, 소스코드, 학습 데이터의 소유권이 누구에게 있는지 명확히 해야 합니다. 일반적으로 클라이언트가 비용을 지불하고 개발을 의뢰한 경우, 결과물에 대한 지적재산권은 클라이언트에게 귀속됩니다. 하지만 개발사의 기존 라이브러리나 프레임워크를 활용한 경우는 별도로 정리가 필요합니다.
프로젝트 범위도 구체적으로 정의해야 합니다. 예를 들어 ‘얼굴 인식 시스템 개발’이라는 막연한 표현보다는, ‘마스크 착용 여부 감지 기능을 포함한 출입 관리용 얼굴 인식 시스템, 인식률 95% 이상, 응답 속도 0.5초 이내’처럼 구체적인 성능 지표와 기능을 명시하는 것이 좋습니다.
유지보수 조건도 빠뜨리면 안 됩니다. 개발 완료 후 일정 기간 동안의 무상 유지보수, 버그 수정 범위, 추가 개발 요청 시 비용 산정 방식 등을 정해두어야 합니다. 일반적으로 3개월에서 6개월의 무상 유지보수 기간을 계약에 포함하는 경우가 많습니다.
AI 외주 개발 비용은 프로젝트 규모와 복잡도에 따라 천차만별입니다. 일반적으로 비용에 영향을 미치는 요소들을 살펴보겠습니다.
가장 먼저 개발 인력의 투입 기간이 가장 큰 비중을 차지합니다. 그리고 데이터 확보와 가공 비용도 무시할 수 없습니다. 학습에 필요한 데이터가 충분하지 않다면 추가로 데이터를 구매하거나 수집해야 합니다. 이미지 데이터의 경우 장당 수백 원에서 수천 원, 라벨링 작업까지 포함하면 비용이 더 증가합니다.
인프라 비용도 고려해야 합니다. 클라우드 GPU 서버를 사용할 경우, 학습 기간 동안 월 수백만 원의 비용이 발생할 수 있습니다. 모델의 크기와 학습 데이터 양에 따라 비용 차이가 큽니다.
외주 개발 계약 후에도 클라이언트의 적극적인 관리가 필요합니다. 개발사에 모든 것을 맡기고 결과만 기다리면 원하는 결과를 얻기 어렵습니다.
정기적인 중간 점검이 중요합니다. 2주 또는 한 달 단위로 진행 상황을 확인하고, 개발 방향이 초기 목표와 맞는지 점검해야 합니다. 특히 AI 프로젝트는 학습 과정에서 예상과 다른 결과가 나올 수 있기 때문에, 조기에 문제를 발견하고 수정하는 것이 중요합니다.
테스트 단계에서의 피드백도 빠르게 제공해야 합니다. 실제 업무 환경과 유사한 조건에서 충분한 테스트를 진행하고, 문제점을 구체적으로 전달해야 합니다. "정확도가 낮다"는 막연한 피드백보다는 "특정 조명 조건에서 인식률이 떨어진다"처럼 구체적으로 전달하는 것이 좋습니다.
내부 담당자의 역량도 중요합니다. AI에 대한 기본적인 이해가 있는 담당자가 프로젝트를 관리해야 개발사와의 소통이 원활합니다. 필요하다면 프로젝트 시작 전 내부 교육을 진행하는 것도 도움이 됩니다.
외주 개발 프로젝트를 시작하기 전, 다음 사항들을 점검해보시기 바랍니다.
‘AI를 도입하고 싶다’는 막연한 목표가 아니라, ‘고객 문의 응답 시간을 30% 단축한다’ 같은 구체적인 목표가 있어야 합니다.
AI는 데이터가 없으면 학습할 수 없습니다. 최소한 어떤 데이터가 필요한지, 어디서 확보할 수 있는지는 파악하고 있어야 합니다.
무리한 일정이나 부족한 예산으로 시작하면 프로젝트 실패 확률이 높아집니다. 여유를 두고 계획하는 것이 좋습니다.
개발 과정에서 데이터 제공, 테스트 지원 등 내부 부서의 협조가 필요합니다. 사전에 관련 부서와 협의가 되어 있어야 합니다.
프로젝트 완료를 판단할 수 있는 객관적인 기준이 있어야 합니다. 정확도, 처리 속도, 사용자 만족도 등 측정 가능한 지표를 설정하는 것이 좋습니다.
AI 외주 개발은 전문성과 비용 효율성을 동시에 확보할 수 있는 방법입니다. 하지만 성공하려면 철저한 준비와 관리가 필요합니다. 적절한 개발사를 선정하고 명확한 계약을 체결하고 프로젝트 진행 과정을 꾸준히 관리한다면 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.
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