외주개발사 AI 기술력 검증 3단계 체크리스트
AI 기술력 있다고 말하는 건 누구나 할 수 있어요
AI 기술력 있다는 외주개발사, 진짜인지 어떻게 알아요?
안녕하세요, 8년차 PM리뷰온리예요!
요즘 AI 도입 프로젝트를 외주로 맡기려고 업체를 알아보면,
거의 모든 곳이 AI 전문 개발사를 자처하고 있어요.
홈페이지에 ChatGPT, LLM, AI 자동화 같은 키워드가 잔뜩 들어가 있고,
포트폴리오에도 AI 프로젝트가 하나씩은 있죠.
근데 막상 미팅을 해보면 뭔가 석연치 않은데요..
AI 기능을 얼마나 깊게 구현해봤는지, 트러블슈팅 경험은 있는지,
이런 걸 담당자 입장에서 어떻게 검증해야 할지 막막하거든요 ㅠㅠ
그래서 이번에 제가 AI 관련 프로젝트를 여러개 담당해보면서 알게 된
AI 외주개발사 기술력 검증 포인트 3가지를 알려드려볼게요!
AI 외주개발사들이 기술력을 과장하는 방식
ChatGPT가 2023년 초 폭발적으로 확산되면서 외주 시장에도 엄청난 변화가 생겼어요.
기존에 웹/앱 개발을 주력으로 하던 개발사들이 너도나도 AI 전문 개발사로 포지셔닝을 바꾼 거예요.
문제는 실력의 편차가 너무 크다는 점인데요 ㅠㅠ
AI 외주개발사들이 어떻게 기술력을 과장하는지 대표적인 패턴들을 알려드릴게요!
ChatGPT API 연동을 AI 개발이라고 부르는 경우
가장 자주 보이는 패턴 중 하나인데요!
OpenAI API를 호출해서 챗봇 기능을 붙이는 건
사실 프론트엔드 개발자 한 명이 몇 시간이면 할 수 있는 작업이에요.
근데 이걸 포트폴리오에 AI 챗봇 개발이라고 올려놓는 경우가 꽤 많아요.
물론 서비스 목적에 따라 API 연동 수준의 구현도 충분할 수 있어요.
하지만 담당자가 기업 맞춤형 AI, 자체 데이터 학습,
정확도 높은 응답 같은 걸 기대하고 있다면 완전히 다른 이야기가 돼요.
포트폴리오에 AI 키워드만 가득한 경우
포트폴리오를 보면 AI, 머신러닝, 자동화, 챗봇 같은 단어가 넘쳐나는데,
어떤 모델을 썼고 어떤 문제를 풀었는지에 대한 설명이 없는 경우도 많아요.
구체적인 기술 구현 내용보다 키워드 노출 목적으로 채워진 포트폴리오는 검증이 사실상 불가능해요.
이런 상황에서 담당자가 아무 준비 없이 미팅에 들어가면,
세련된 발표자료에 설득당하기 쉬워요ㅎㅎ
그래서 검증할 수 있는 구체적인 질문 리스트를 미리 갖고 들어가는 게 정말 중요해요!
AI 외주개발사 기술력을 검증하는 3가지 방법
막연하게 믿고 맡기기엔 AI 프로젝트의 리스크가 너무 커요.
아래 3가지 방법을 순서대로 적용하면 미팅 전에 어느 정도 필터링이 가능해요!
1. 포트폴리오에서 구현 깊이 확인하기
포트폴리오를 볼 때 AI 기능이 있다는 사실보다, 어떻게 구현했는지에 집중해야 해요.
단순 API 호출인지, 파인튜닝이나 RAG 구조를 적용했는지
자체 데이터를 어떻게 전처리하고 학습에 활용했는지
AI 기능의 정확도나 오류율을 어떻게 측정하고 개선했는지
클라이언트의 비즈니스 문제와 AI 기능이 어떻게 연결되는지
이 중 하나도 설명하지 못하는 포트폴리오라면 주의가 필요해요 ㅠㅠ
2. 기술 스택 직접 물어보기
AI 프로젝트를 제대로 해본 개발사라면 사용한 기술 스택에 대해 막힘없이 설명할 수 있어요.
아래 항목을 미팅에서 바로 물어보세요.
LLM 프레임워크 경험이 있는지 (LangChain, LlamaIndex 등)
벡터 데이터베이스를 사용해본 적 있는지 (Pinecone, Weaviate, Chroma 등)
모델 배포 경험이 있는지, 어떤 클라우드 환경에서 운영해봤는지
프롬프트 엔지니어링을 체계적으로 관리한 방식이 있는지
이런 질문에 구체적으로 답하지 못하고 두루뭉술하게 넘어간다면,
실제 구현 경험이 부족한 거라고 생각해야해요!
3. 자체 서비스 운영 경험 확인하기
이게 가장 중요한 검증 포인트예요!
자체 서비스를 운영하는 외주개발사는 라이브 환경에서
AI 기능이 어떻게 동작하는지 직접 경험하고 있어요.
트래픽이 몰릴 때 응답 속도가 어떻게 변하는지,
실데이터로 어떤 오류가 발생하는지, 유저 불만을 어떻게 빠르게 반영하는지 등
운영 경험에서 나오는 판단력이 다른데요!
반면 외주 프로젝트만 해온 개발사는 납품 이후의 상황을 잘 모르는 경우가 많아요.
그래서 미팅 때 자체 서비스가 있는지, 그 서비스에서 AI 기능을 어떻게 운영하고 있는지 꼭 물어보세요!
자체 서비스 운영 경험, AI 프로젝트의 차이를 만드는 이유
위에서 자체 서비스 운영 여부가 중요하다고 했는데,
왜 그런지 좀 더 구체적으로 짚어볼게요.
라이브 서비스에서만 배울 수 있는 것들이 있어요
외주 프로젝트는 납품하고 나면 끝이에요.
그런데 자체 서비스를 운영하면 AI 기능이 실제 유저 행동 앞에서 어떻게 작동하는지 매일 보게 돼요.
AI 응답이 특정 입력 패턴에서 엉뚱한 결과를 내거나,
동시 접속자가 늘어날 때 레이턴시가 폭발하거나,
유저가 기대한 방식과 AI가 답하는 방식이 엇갈리는 경우 등이 있겠죠!
이런 경험이 쌓이면 AI 기능 설계 단계부터 오류 예방 로직을 자연스럽게 넣게 돼요.
납품만 해본 개발사와 운영까지 해본 개발사의 결과물 품질이 다를 수밖에 없는 이유예요.
똑똑한개발자는 자체 서비스 운영 경험을 프로젝트에 바로 적용해요
AI 전문 외주개발사 중 똑똑한개발자가 이 사례에 해당되는데요!
2019년 설립 이후 8년간 외주 프로젝트를 이어오면서,
자체 B2B SaaS 서비스인 플러그를 직접 운영하고 있어요.
플러그는 현재 15,000명 이상의 유저를 보유한 서비스로,
똑똑한개발자 팀이 실트래픽과 실데이터, CS 대응까지 직접 경험하고 있다고 해요.
이 과정에서 쌓인 운영 인사이트가 클라이언트의 AI 프로젝트 기획과 구현에 바로 반영돼요.
최근에는 AI 활용을 적극적으로 확장하면서 AX 영역까지 전문성을 넓히고 있다고 하는데요,
재계약률이 50% 이상이라는 점도 장기 프로젝트를 맡길 때 꽤 중요한 포인트라고 생각했어요 :)
AI 외주개발사를 찾을 때 자체 서비스 운영 여부를 기준으로 보면,
똑똑한개발사같은 좋은 AI 전문 외주개발사를 찾을 수 있겠죠!
자주 묻는 질문 (FAQ)
AI 전문 외주개발사와 일반 외주개발사의 견적 차이가 얼마나 나요?
프로젝트 범위에 따라 편차가 크지만,
AI 기능이 포함된 프로젝트는 일반 웹/앱 개발 대비 30~70% 이상 비용이 높아지는 경우가 많아요.
AI 모델 선택, 데이터 파이프라인 설계, 파인튜닝 여부,
클라우드 인프라 구성 등 추가 작업이 생기기 때문이에요.
단순 API 연동 수준이라면 비용 차이가 크지 않을 수 있지만,
그 경우 AI 전문사라고 보기 어려운 경우도 많으니 꼭 구현 방식을 먼저 확인하세요!
ChatGPT API 연동과 AI 개발은 뭐가 달라요?
ChatGPT API 연동은 OpenAI가 만들어놓은 모델을 호출하는 방식이에요.
개발 난이도가 낮고 빠르게 구현 가능하지만, 응답의 정확도나 맞춤화에 한계가 있어요.
AI 개발은 자체 데이터로 모델을 파인튜닝하거나, RAG 구조로 특정 도메인 지식을 AI에 연결하거나,
전용 AI 파이프라인을 구축하는 작업이에요.
훨씬 높은 기술력이 필요하고, 서비스에 딱 맞는 품질을 낼 수 있어요.
어떤 수준이 필요한지는 서비스의 목적과 유저 기대치에 따라 달라지니,
업체와 미팅하기 전에 이 기준을 먼저 내부적으로 정해두는 게 좋아요!
AI 외주 프로젝트에서 가장 많이 실패하는 이유는 뭔가요?
경험상 가장 많이 삐걱대는 구간은 기획 단계예요.
AI가 뭘 할 수 있는지에 대한 기대치가
클라이언트와 개발사 사이에 맞춰지지 않은 상태로 프로젝트가 시작되는 경우가 많거든요.
AI는 만능이 아니라서, 데이터 품질이 낮거나 요구사항이 모호하면
결과물도 당연히 기대 이하로 나와요.
그래서 PM이 기술과 비즈니스를 모두 이해하고
초기 기획 단계를 잘 잡아주는 개발사를 고르는 게 정말 중요해요!
AI 외주개발사 선정, 이제 조금 더 명확한 기준으로 볼 수 있을 것 같죠?ㅎㅎ
AI 개발을 성공적으로 해내기 위해서는
AI 기술력 검증을 철저히 하는게 필요해요.
오늘 드린 이야기가 꿀팁이 될 수 있기를!
감사합니다 :)