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기업의 인공지능(AI) 도입이 확대되면서 단순한 시스템 구축을 넘어 실제 업무에 AI를 적용하고 성과를 검증하는 기술 역량이 중요해지고 있다. 제조업 특화 정보기술(IT) 서비스 기업 VNTG(브이엔티지)는 고객사의 업무 환경을 분석해 AI 활용 과제를 발굴하고 기획부터 개발, 운영까지 통합 지원하는 방식으로 기업의 AI 전환(AX)을 돕고 있다.
VNTG는 제조 현장에서 축적한 시스템 구축·운영 경험을 바탕으로 기업의 디지털 전환(DT)과 AX를 지원하는 IT 서비스 기업이다. 고객사가 요청한 기능을 개발하는 데 그치지 않고 실제 업무에서 개선이 필요한 문제를 찾아 기술적 해결 방안을 제시하는 데 중.을 두고 있다.
VNTG는 고객사의 업무 현장에서 해결해야 할 문제를 먼저 정의하고 AI 기술의 적용 가능성과 효과를 신속하게 검증하는 방식을 활용하고 있다. 업무 흐름을 분석해 개선 효과가 클 것으로 예상되는 과제를 발굴하고 초기 검증을 거쳐 실제 개발 범위를 결정하는 구조다. 개발 범위를 사전에 확정하기보다 기술 적용 효과를 먼저 확인하고 이를 바탕으로 과제를 구체화하는 것이 특징이다.
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이는 기존 IT 서비스 산업의 사업 수행 방식과 차별화된다. 기존에는 고객사가 개발 범위와 요구사항을 확정한 뒤 계약을 체결하고 시스템 구축에 착수하는 방식이 일반적이었다. 그러나 AI 기술이 빠르게 발전하면서 이러한 방식으로는 기업의 변화하는 수요에 대응하기 어려워지고 있다. 계약 협의와 개발 준비에 수개월이 소요되는 동안 도입하려던 기술이나 해결해야 할 과제가 달라질 수 있기 때문이다.
이승은 VNTG 부대표는 “현장의 요구에 맞춰 문제를 정의하고 AI 솔루션을 신속히 적용하려 해도 사전 계약 협의와 절차에만 수개월이 소요된다”며 “계약 협의가 진행되는 사이 초기 과제가 시의성을 잃거나 전혀 다른 문제로 변해 있는 경우가 많다”고 설명했다.
AI 도입 성과 역시 단순한 기능 구현 여부가 아니라 업무 시간 단축과 생산성 개선 등 정량적 지표를 중심으로 평가한다. 이 부대표는 “10시간이 소요되던 업무를 1시간으로 줄이거나 3명이 담당하던 분석·문서 작업을 2명이 절반의 시간 만에 마치는 것이 직관적인 가치”라며 “정보 탐색과 분석 부담은 줄어드는 반면 도출되는 인사이트의 질과 양은 늘어나게 된다”고 말했다
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이 같은 접근 방식에서 주목하는 것이 현장배치형 엔지니어(FDE) 모델이다. FDE는 기술 인력이 고객사 현장에 직접 투입돼 업무상의 문제를 파악하고 필요한 AI 솔루션을 개발·적용하는 방식이다. 기존에는 컨설팅 기업이 업무 개선 방향을 제시하고 IT 서비스 기업이 이를 구현하는 역할을 나눠 맡았다면 FDE는 문제 진단과 기술 개발을 긴밀하게 연결하는 것이 특징이다.
VNTG는 현장 중심의 문제 해결 방식을 기획부터 시스템 구축과 운영까지 연결하는 통합 서비스 체계로 발전시키고 있다. AI 시스템을 구축한 이후에도 실제 업무에 안정적으로 적용하고 운영하는 과정까지 관리해야 당초 기대했던 성과를 거둘 수 있다는 판단에서다.
이를 뒷받침하기 위한 내부 인력의 역량 강화도 추진하고 있다. VNTG는 직원들이 고객사의 사업적 문제를 이해하고 기술적 해결 방안을 제시할 수 있도록 조직 운영 방식을 개선하고 있다. 이 부대표는 “담당자 한 사람의 경험과 지식의 한계가 고객 사업의 병목이 되어서는 안 된다”며 “고객의 문제에 맞춰 회사 전체의 전문 지식과 인력이 결합하는 조직적 수행 체계를 구축해야 한다”고 말했다.
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