SaaS 시대에는 제품이 판매의 중심이었습니다. 구축은 고객이 그 제품을 실제 업무에 활용하도록 돕는 과정이었죠. AI 에이전트가 등장하면서 이 둘의 경계가 점점 흐려지고 있습니다.
에이전트는 업무의 일부를 직접 수행합니다. 그러려면 고객사가 그 일을 어떻게 처리하는지 알아야 합니다. 어떤 문서가 중요한지, 어떤 예외가 일상적으로 발생하는지, 누구의 승인이 필요한지까지요. 이런 지식은 고객사의 업무 현장에 있습니다. 소프트웨어 공급업체가 엔지니어를 현장으로 보내는 이유입니다.
지난 11월 10일, IBM과 Microsoft는 산업별 AI 에이전트를 구축하고 운영하는 플랫폼인 Imagine Enterprise를 발표했습니다. 고객은 IBM Consulting에 플랫폼 구축과 운영을 맡길 수 있으며, 양사는 일정 요건을 충족하는 프로젝트에 현장 배치 엔지니어링 지원도 제공합니다. 초기 산업별 프레임워크는 금융 서비스, 보험, 유통을 대상으로 합니다.
IBM Consulting을 이끄는 Mohamad Ali는 이러한 수요를 다음과 같이 설명했습니다.
고객은 더 이상 같은 일을 조금 더 빨리 하도록 도와주는 AI만을 찾지 않습니다.
규모는 다르지만, 저희도 같은 수요를 만나고 있습니다. 올해 저희가 해온 일의 상당 부분은 고객과 함께 에이전트를 만드는 것이었습니다. 수입 업무, 규제 준수 검토, 월말 결산을 담당하는 실무자들 곁에서 엔지니어들이 함께 일했습니다.
구매자가 살펴봐야 할 것도 달라집니다
소프트웨어에 엔지니어가 함께 온다면, 구축 과정도 구매하는 서비스의 일부가 됩니다. 평가해야 할 대상도 그만큼 넓어집니다.
데모는 제품이 무엇을 할 수 있는지 보여줍니다. 하지만 실제 구축에 필요한 기능 중 어디까지가 이미 제품에 갖춰져 있고, 어디부터 고객을 위해 새로 만들어야 하는지는 보여주지 않습니다.
그 비중에 따라 비용과 도입 속도가 달라집니다. 도입 이후 시스템이 어떻게 개선되는지도 달라집니다.
모든 구축에는 두 종류의 일이 있습니다
첫 번째는 제품에 이미 갖춰진 기능입니다. 저희 제품에서는 크게 세 가지로 나뉩니다.
1-1. 문서 읽기
인보이스, 패킹리스트, 선하증권, 시험성적서, 라벨, 회계 원장 추출 파일에는 에이전트가 업무를 수행하는 데 필요한 정보가 담겨 있습니다. VaultSage는 이런 문서를 읽고, 그 안의 정보를 서로 연결해 에이전트가 활용할 수 있는 하나의 기록으로 구성합니다.
1-2. 문서 간 불일치 확인하기
TraderSage는 선적 관련 문서에 기재된 수량, 거래 조건, 날짜를 비교하고, 서로 맞지 않는 부분을 찾아 검토할 수 있도록 표시합니다. 무역 문서 사이에서 공통적으로 확인해야 하는 관계를 검사하므로, 상당수의 검증 기능을 여러 고객에게 재사용할 수 있습니다.
1-3. 규제 요건의 근거 추적하기
RegSage는 각 규제 요건을 그 근거가 되는 공개 규정과 연결합니다. 예를 들어 미국 FDA의 건강보조식품 제조 규정인 21 CFR Part 111이 여기에 해당합니다.
2. 고객사 고유의 규칙
두 번째는 고객사만의 업무 규칙입니다.
어떤 비용을 어느 브랜드에 배분할까요? 이번 달 반품 매출은 어떤 기준으로 집계할까요? 출하 전에 누구의 승인을 받아야 할까요? 답은 스프레드시트, 내부 절차, 담당자의 머릿속에 흩어져 있습니다. 같은 업종의 두 회사도 전혀 다른 기준을 적용할 수 있습니다.
현장 배치 엔지니어가 가장 큰 역할을 하는 곳이 바로 여기입니다. 고객 팀과 함께 예외 상황을 살피고, 업무상 판단을 명시적인 규칙으로 정리합니다. 저희는 이 규칙을 고객사의 기존 시스템과 함께 작동하는 별도 계층에 고객별로 관리합니다. 고객 팀은 규칙을 직접 확인하고, 업무가 바뀌면 수정할 수 있습니다.
저희는 구축 경험을 바탕으로 공통 제품을 개선하면서도, 각 고객의 문서와 데이터, 업무 규칙은 비공개로 보호합니다. 고객의 문서, 규칙, 데이터는 해당 고객의 구축 및 운영에만 사용하며 다른 고객과 공유하지 않습니다. 고객 데이터로 모델을 학습하지 않으며, 저희가 사용하는 모델 제공업체 역시 해당 데이터를 학습에 사용하지 않도록 계약하고 있습니다.
시간이 지나며 비중이 어떻게 달라지는지 보세요
두 종류의 일은 모두 필요합니다. 공급업체를 평가할 때 중요한 것은 시간이 지나면서 그 비중이 어떻게 달라지는지입니다.
제품의 기능이 계속 발전하면, 새로운 고객을 위해 새로 만들어야 하는 부분은 줄어듭니다. 엔지니어는 고객 팀만이 알려줄 수 있는 고유한 업무 규칙에 더 집중할 수 있습니다. 고객은 더 빨리 시스템을 도입할 수 있고, 클라우드에서 운영하든 자체 서버에서 운영하든 제품 업데이트를 받을 수 있습니다.
반대로 매번 대부분을 새로 만들어야 한다면, 비용의 상당 부분은 전문적인 맞춤 개발에 쓰입니다. 독특한 업무 프로세스에는 그것이 적절한 선택일 수 있습니다. 그렇다면 일정과 예산도 그에 맞춰 계획해야 합니다.
AI 에이전트 공급업체에 물어볼 세 가지
저희를 포함해, 에이전트를 판매하는 모든 업체에 다음을 물어보세요.
- 제품에 이미 갖춰진 기능은 무엇인가요? 우리 회사에 필요한 기능 중 어디까지가 표준 제품 기능이고, 어디부터 별도로 개발해야 하나요?
- 업무 규칙을 우리가 직접 관리할 수 있나요? 업무 정의와 승인 규칙은 어디에 저장되며, 공급업체의 도움 없이 우리 팀이 확인하고 수정할 수 있나요?
- 우리 정보는 어떻게 보호되나요? 문서, 업무 규칙, 데이터는 다른 고객의 정보와 어떻게 분리되며, 모델 학습에 사용되는 경우가 있나요?
저희가 고객 곁에서 일하는 이유는 현장에서 업무의 세부 사항이 드러나기 때문입니다. 구축을 거듭할수록 제품은 더 좋아져야 하고, 다음 고객에게 서비스를 제공하는 데 필요한 노력은 줄어들어야 합니다.
수입 업무, 무역 서류, 규제 관련 기록을 여전히 스프레드시트와 이메일로 관리하고 계신다면 연락해 주세요.
자주 묻는 질문
AI 에이전트 공급업체는 왜 엔지니어를 고객 현장에 보내나요?
AI 에이전트는 업무의 일부를 직접 수행하므로, 고객사별 문서와 예외 상황, 승인 규칙을 이해해야 합니다. 엔지니어는 고객 팀과 함께 이러한 지식을 에이전트가 따를 수 있는 규칙으로 정리합니다.
IBM과 Microsoft의 Imagine Enterprise는 무엇인가요?
Imagine Enterprise는 IBM과 Microsoft가 2026년 11월 10일 발표한 플랫폼으로, 산업별 AI 에이전트의 구축과 운영, 거버넌스를 지원합니다. IBM Consulting Advantage와 Microsoft의 Foundry, Copilot Studio, Fabric 등을 결합하며, 초기 산업별 프레임워크는 금융 서비스, 보험, 유통을 대상으로 합니다.
AI 에이전트 구축에서 현장 배치 엔지니어는 어떤 일을 하나요?
고객과 직접 협업하며 업무 흐름을 파악하고, 시스템을 연결하고, 업무 규칙을 정의해 에이전트가 일상 업무에 쓰이도록 돕습니다. IBM과 Microsoft도 일정 요건을 충족하는 Imagine Enterprise 프로젝트에 현장 배치 엔지니어링 지원을 제공합니다.
AI 에이전트 공급업체를 어떻게 평가해야 하나요?
별도 개발 없이 제품이 이미 할 수 있는 일이 무엇인지, 업무 규칙이 어디에 있고 고객 팀이 직접 관리할 수 있는지, 고객의 문서와 데이터가 해당 고객의 구축 및 운영에만 사용되는지 확인하세요.
구축 과정에서 고객별로 달라지는 부분은 무엇인가요?
업무 정의, 비용 배분 기준, 승인 절차, 예외 처리 규칙은 고객과 함께 정의하며 해당 고객에게 귀속됩니다. 문서 읽기, 문서 간 대조, 공개 규정에 대한 근거 추적은 표준 제품 기능입니다.
NURIE AI는 고객 데이터로 모델을 학습하나요?
아니요. 저희가 사용하는 외부 모델 제공업체도 고객이 입력한 데이터를 학습에 사용하지 않도록 계약하고 있습니다. 고객의 문서, 규칙, 데이터는 해당 고객의 구축 및 운영에만 사용하며 다른 고객과 공유하지 않습니다. 제품 업데이트는 클라우드 고객과 자체 서버에서 운영하는 고객 모두에게 제공됩니다.