Anthropic, OpenAI 등 글로벌 프론티어 AI 기업들이 최근 FDE(Forward Deployed Engineer, 전방 배치 엔지니어) 대거 채용에 나섰습니다. AI 기술과 모델이 충분히 성숙해진 지금, 이를 실제 기업 현장에 안착시키는 역할에 집중하기 시작한 것입니다.
FDE는 고객사 현장에 직접 파견되어 AI가 실제 업무 흐름 속에서 작동하도록 끝까지 책임지는 역할을 합니다. PoC는 성공적으로 끝났는데 정작 본업에서는 사용되지 않고 있거나, 6개월짜리 AI 전환 프로젝트가 끝났는데 실상은 아무도 쓰지 않고 있다면, 이 병목의 원인은 바로 현장에 있습니다.
대부분의 AI 도입 프로젝트가 PoC에서 멈추는 이유
Anthropic 보고서에 따르면, 코딩 외 영역에서 AI 에이전트의 90%가 실패한다고 합니다. 또한, 최고 수준의 LLM도 기업 IT 실무 벤치마크에서 47%를 넘지 못합니다. 결코 모델 성능이 부족해서 발생했다고 보기는 어렵습니다. Enhans가 발견한 AI 도입 병목의 진짜 이유는 대체로 다음의 세 가지 사례에서 발생합니다.
첫째, 업무 흐름이 AI를 받아들일 수 있는 형태로 설계되어 있지 않습니다. PoC 환경에서는 정제된 데이터를 넣었지만, 실제 현장 데이터는 비정형적이고, 여러 시스템에 흩어져 있습니다.
둘째, AI의 결과물이 현업의 의사결정 구조와 맞지 않습니다. 기술적으로는 정확한 답을 내놓아도, 현업이 그 결과를 어떻게 해석하고 적용해야 할지 모릅니다.
셋째, PoC 단계에서는 나타나지 않았던 레거시 시스템 연동, 보안 정책, 데이터 권한 문제가 현장에서 뒤늦게 드러납니다.
현장에서 답을 찾다
엔터프라이즈 환경에서 드러난 이 문제들은 AI 모델의 성능을 높이거나 과업 문서를 여러 번 들여본다고 해서 해결되지 않습니다.
실제 현장에는 문서에 없는 것들이 있습니다. 실무자들이 공식 프로세스 대신 실제로 사용하는 비공식 워크플로, 데이터 필드 하나에 담긴 복잡한 업무 맥락, 시스템이 연결되어 있지만 실제로는 수작업으로 처리되는 구간들. 실무자의 무의식적인 의사결정 과정들 등이 그 예입니다. 이런 것들은 요구사항 문서나 화상 회의로는 파악되지 않습니다. 실무자와 직접 대화하고, 업무 장면을 직접 관찰해야만 보이는 암묵지입니다.
FDE가 현장에 직접 들어가는 이유가 여기에 있습니다. 이전까지 아무도 문제라고 인식하지 못했던 것들을 명시화하고, AI가 실제로 작동할 수 있는 구조로 연결하는 것, 그것이 FDE가 현장에서 하는 일입니다.
기업 문제는 하나의 시각으로 정의되지 않는다
또한, 기업 현장의 문제는 하나의 원인으로만 발생하지 않습니다. 업무 흐름이 잘못 설계되어 있는 경우도 있고, 데이터가 비정형으로 흩어져 있는 경우도 있고, 시스템 구조 자체가 AI를 받아들이기 어려운 형태인 경우도 있습니다. 문제를 보는 시각이 하나라면, 진단과 해결도 하나의 방법에만 머물게 됩니다.
여기서 중요한 점은, 같은 문제를 보더라도 어떤 전문성으로 바라보느냐에 따라 진단 자체가 달라진다는 것입니다. 업무 흐름의 관점에서는 프로세스 재설계가 선행되어야 할 문제로 보이고, 데이터의 관점에서는 온톨로지 구조화가 먼저인 문제로 보이며, 시스템 구현의 관점에서는 통합 아키텍처를 다시 잡아야 할 문제로 읽힙니다. 그리고 실제 현장에서는 이 세 가지가 동시에 얽혀 있는 경우가 대부분입니다.
Enhans FDE는 PM, Data, Engineer 각 전문 영역의 시선으로 고객사의 AI 도입 과제를 다각도로 진단합니다. 하나의 정답을 빠르게 도출하는 것이 아니라, 문제를 제대로 정의하는 것에서 출발합니다.
Enhans FDE는 어떻게 일하는가
Enhans FDE는 PM, Data, Engineer 각 전문 영역의 시선으로 고객사 현장을 해석합니다.
PM FDE는 업무 맥락을 정의합니다. AI가 들어가야 할 자리를 기술이 아닌 업무 설계 수준에서 먼저 결정합니다. Data FDE는 기업 데이터를 정제하고 구조화해, 비즈니스 운영을 닮은 디지털 트윈 온톨로지를 구축합니다. Engineer FDE는 고객사 내부 시스템과 유기적으로 연결하여, AI 에이전트가 온톨로지 기반의 업무 맥락을 이해하고 다양한 도구를 활용해 운영을 실행할 수 있도록 합니다.
세 계층이 동시에 같은 문제를 보게 되면, 어느 한 시각으로는 정의조차 되지 않았을 문제가 풀립니다. 업무 설계가 잘못되면 Data가 잡아냅니다. 데이터 구조가 흔들리면 PM이 다시 업무 맥락을 검토합니다.
실제 운영 환경에서 실행 가능한 AI 시스템
조직 내 데이터와 암묵지로 이루어진 업무 프로세스를 실제 운영 구조에 맞게 정제, 연결, 구조화하고, AI가 실제 업무 흐름 안에서 작동하며, 프로젝트가 누적될수록 스스로 고도화되는 운영 시스템이 만들어집니다. Enhans의 AgentOS 위에서 작동하는 이 구조는, 다음 과제가 시작될 때 처음부터 다시 쌓을 필요가 없습니다.
Enhans FDE는 기술을 납품하는 팀이 아닙니다. 현장을 이해하고, 문제를 정의하고, 엔터프라이즈 AI가 실제로 실행될 수 있도록 함께 만들어가는 팀입니다.
6월 24일(수) 오후 3시, Enhans FDE PM·Data·Engineer 3인이 AI 도입 현장에서 직접 경험한 이야기를 나눕니다. 현장에서 마주한 실제 문제들, 어떻게 해석하고 해결했는지, 그리고 지금은 실제 운영 환경에 어떻게 남았는지를 웨비나에서 최초로 공개합니다.
AI 도입을 검토 중이거나, PoC 이후 실운영 전환에서 막혀 있는 조직에게 실질적인 판단 기준을 제공합니다.
in solving your problems with Enhans!
We'll contact you shortly!