AI 개발 업체, 상담할 때마다 제안이 다른 이유와 맞는 곳 고르는 법

정수기 렌탈 회사의 상담팀에는 매일 비슷한 문의가 들어옵니다. 이사를 가는데 정수기를 옮겨 주는지, 지금 해지하면 위약금이 얼마인지 묻는 문의입니다. 상담원은 그때마다 고객의 계약을 열어 남은 기간을 세고, 약관에서 해당 조항을 찾아 금액을 계산한 뒤 답을 씁니다.

예로 든 이 회사의 대표가 이 일을 AI로 줄여 보려고 AI 개발 업체 세 곳과 상담했더니, 제안이 모두 달랐습니다. 첫 번째 업체는 회사 데이터로 AI 모델을 새로 학습시켜야 한다며 몇 달이 걸리는 일정을 제시했습니다. 두 번째 업체는 챗GPT 기업용 요금제와 직원 교육이면 충분하다고 했고, 세 번째 업체는 지금 쓰는 계약 관리 프로그램과 약관을 AI에 연결하자고 했습니다.

세 업체 가운데 틀린 말을 한 곳은 없습니다. AI 개발이라는 말이 서로 다른 세 가지 일을 함께 가리키기 때문에 이런 일이 생깁니다. 우리 회사 일이 그중 어디에 속하는지 먼저 알아 두면, 견적을 비교하기 전에 맞지 않는 제안부터 걸러 낼 수 있습니다.

AI 개발 업체마다 제안이 다른 이유는 무엇일까요

첫 번째는 AI 모델을 직접 학습시키는 개발입니다. 제품 사진으로 불량을 가려내거나 판매 기록으로 수요를 예측하는 모델처럼, 회사가 가진 이미지나 수치 데이터로 새 모델을 만듭니다. 학습에 쓸 데이터를 모으고 정답을 하나하나 붙이는 데서 시작하므로 기간이 길고, 데이터가 적으면 시작하기 어렵습니다.

두 번째는 이미 만들어진 AI를 회사 자료와 업무 시스템에 연결하는 개발입니다. GPT나 Claude 같은 AI 모델은 새로 학습시키지 않고 그대로 씁니다. 대신 AI가 회사의 계약 정보와 약관, 주문 기록을 읽을 수 있게 하고, AI가 낸 결과가 담당자의 업무 화면으로 넘어가게 만듭니다. 문서를 읽고 회사 자료와 맞춰 보는 일은 대부분 여기에 속합니다.

세 번째는 완성된 AI 서비스를 구독하는 방법입니다. 챗GPT 기업용 요금제나 회의록 요약 서비스처럼 이미 만들어진 서비스를 직원 계정 단위로 씁니다. 개발 없이 가입한 날부터 쓸 수 있지만, 회사 프로그램에 있는 계약 정보를 읽어 오거나 결과를 다음 담당자의 업무로 넘기는 일은 그 서비스가 정해 둔 범위까지만 됩니다.

	모델 직접 학습	기존 AI 연결	서비스 구독
용도	불량 판별, 수요 예측	문서 읽기, 자료 대조	문서 작성, 요약
준비	정답을 붙인 학습 데이터	업무 문서와 기준 자료	직원 계정
결과	학습을 마친 뒤	회사 자료로 시험한 뒤	가입한 날
비용	데이터 준비와 학습	개발비와 AI 사용료	계정별 요금
추천	회사만 가진 데이터로 판별	여러 사람이 이어서 처리	한 사람의 문서 작업

앞에서 본 렌탈 회사의 상담 일은 두 번째에 해당합니다. 위약금을 계산하려면 AI가 그 고객의 계약 정보를 읽어야 하는데 구독 서비스로는 그 정보를 볼 수 없고, 계약 조건과 약관을 맞춰 보는 일에 모델을 새로 학습시킬 필요도 없기 때문입니다. 직원 한 사람이 쓰는 문서 작업이라면 개발을 맡기지 않고 구독으로 충분합니다. 두 경우를 나누는 기준은 AI 업무 자동화, 어디서부터 시작하면 좋을까요에 따로 정리해 두었습니다.

우리 회사 자료로 먼저 시험해 볼 수 있을까요

AI는 같은 질문을 받아도 어떤 자료를 읽었는지에 따라 결과가 달라집니다. 다른 회사의 사례나 잘 만든 소개 화면만 보고서는 우리 회사 일에 맞는지 알 수 없는 이유입니다. 그래서 상담에서는 개발에 들어가기 전에 우리 회사의 지난 자료로 AI 결과를 먼저 뽑아 보고, 사람이 실제로 처리한 결과와 나란히 비교해 줄 수 있는지 물어보시는 것이 좋습니다.

렌탈 회사라면 지난달 들어온 문의 120건으로 AI 답변 초안을 만들어, 상담원이 실제로 보낸 답과 비교해 볼 수 있습니다. 예로 든 시험에서는 81건을 그대로 보낼 수 있었고, 22건은 고쳐서 보내야 했습니다. 약관에 근거가 없는 13건은 AI가 답을 쓰지 않고 상담원에게 넘겼습니다.

틀린 답도 4건 나왔습니다. 그중 3건은 지난 7월에 바뀌기 전의 약관 조항을 근거로 삼은 답이었습니다. 원인이 보이면 고칠 방법도 정해집니다. 개정 전 약관을 AI가 읽는 자료에서 빼고, 위약금 문의는 다시 시험해 결과를 확인한 뒤에 넣기로 했습니다. 이렇게 시험 결과를 보고 처음 만들 범위를 정하면, 효과가 확인된 일부터 만들 수 있습니다.

AI가 틀리면 누가 어디서 고치나요

AI는 그럴듯한 문장으로 틀린 답을 내기도 합니다. 그래서 AI가 낸 결과가 곧바로 고객에게 나가거나 시스템에 저장되는 구조라면 조심하셔야 합니다. 상담에서는 AI 결과를 사람이 어느 화면에서 확인하는지, 그 화면에 AI가 읽은 근거가 함께 나오는지 꼭 물어보시기 바랍니다.

아래는 개정 전 약관을 빼고 다시 시험한 뒤의 상담원 확인 화면입니다. 이 화면에서 AI는 먼저 고객의 계약에서 남은 기간과 월 렌탈료를 읽고, 올해 이전 설치를 쓴 적이 있는지 서비스 이력을 확인합니다. 그다음 이사 갈 지역이 방문 설치가 되는 곳인지 서비스 지역표에서 찾고, 약관의 이전 설치 조항과 중도 해지 조항에 맞춰 답변 초안을 씁니다. 초안의 문장마다 어느 자료를 근거로 썼는지 표시되고, 위약금이 어떻게 계산됐는지도 함께 나옵니다. 월 렌탈료 29,900원에 남은 16개월을 곱한 478,400원의 10%가 위약금 47,840원이고, 여기에 철거비 30,000원이 더해집니다.

상담원은 약관을 다시 찾는 대신 근거가 맞는지만 확인하고, 고칠 곳이 있으면 고친 뒤 발송합니다. 서프코드가 납품한 시스템도 같은 방식으로 만들었습니다. 자동차 부품 유통 회사의 시스템에서는 주문한 부품이 그 차에 맞는지 AI가 차종과 연식으로 대조하고, 출고할지는 담당자가 정합니다(사례 보기). 건설 회사의 시스템에서도 AI가 자재 지연이 공정에 미치는 영향을 계산해 보여 주고, 일정에 반영할지는 현장소장이 정합니다.

회사 자료가 AI 학습에 쓰이지는 않을까요

고객 계약이나 거래처 단가처럼 밖으로 나가면 안 되는 자료를 AI에 보내도 될지 걱정되실 수 있습니다. 개발사가 회사 시스템을 OpenAI나 Anthropic의 API로 연결하는 경우, 두 회사 모두 API로 받은 데이터를 기본 설정에서는 모델 학습에 쓰지 않는다고 밝히고 있습니다(OpenAI 안내, Anthropic 안내). 반면 직원이 개인 계정으로 쓰는 챗GPT에 고객 자료를 붙여 넣는 경우는 계정의 설정에 따라 달라집니다.

그래서 상담에서는 어느 AI 회사의 어떤 서비스로 연결하는지, AI에 보내는 자료가 어디까지인지 물어보시면 됩니다. 고객 이름이나 연락처처럼 답을 만드는 데 필요 없는 정보는 AI에 보내지 않도록 만들 수도 있습니다.

AI 사용료는 누구 이름으로 나가나요

이미 있는 AI를 연결하는 방식은 개발비와 별도로 AI 사용료가 매달 듭니다. 처리하는 문의나 문서가 많을수록 사용료가 늘어나므로, 지금 한 달에 몇 건을 처리하는지로 예상 사용료를 계산해 주는지 확인해 보시면 좋습니다. 개발비와 매달 드는 비용이 어떻게 나뉘는지는 AI 업무 자동화 비용 글에 정리해 두었습니다.

AI 사용 계정이 누구 명의인지도 중요합니다. 개발사 명의 계정으로 쓰다가 개발사와 연락이 끊기면, 회사는 사용료가 얼마나 나가는지 확인할 수 없고 서비스가 멈출 수도 있습니다. 서프코드는 서버와 AI 사용 계정을 처음부터 고객사 명의로 만들어 드리고, 서버 비용과 AI 사용료도 회사가 직접 내시도록 해드립니다. 계정과 소스코드를 넘겨받는 방법은 외주 개발이 끝나면 소스코드와 계정은 누구 것일까요에서 보실 수 있습니다.

서프코드는 어떤 AI 개발을 하나요

서프코드는 두 번째 일, 이미 만들어진 AI를 회사 자료와 업무 시스템에 연결하는 개발을 합니다. AI가 읽을 자료를 시스템에 모으고, AI가 낸 결과를 담당자가 확인하는 화면과 그 결과가 다음 업무로 이어지는 흐름까지 함께 만듭니다. 제품 사진으로 불량을 가려내는 모델을 새로 학습시키거나 설비를 제어하는 일은 하지 않습니다.

상담과 견적은 무료이고, 기능별로 나눈 항목별 견적을 드립니다. 개발은 서프코드가 다른 업체에 다시 맡기지 않고 직접 하며, 1~2주 안에 직접 써 보실 수 있는 첫 화면을 보여드립니다. 서프코드가 개발한 기능에서 생긴 오류는 출시 후 1년 동안 무상으로 고쳐드립니다.

자주 묻는 질문

AI 개발 업체와 일반 개발 업체는 무엇이 다른가요? 이미 있는 AI를 연결하는 개발에서는 AI를 부르는 부분보다, AI가 읽을 자료를 정리하고 결과를 확인하는 화면과 다음 업무로 넘기는 흐름을 만드는 부분이 더 큽니다. 그래서 AI를 다뤄 본 경험과 함께, 업무 시스템을 직접 만들어 본 곳인지도 함께 살펴보시면 좋습니다.

데이터가 많지 않아도 시작할 수 있나요? 이미 있는 AI를 연결하는 방식은 모델을 새로 학습시키지 않으므로, 학습용 데이터를 따로 모으지 않아도 됩니다. 업무에 쓰는 문서와 기준 자료, 그리고 시험에 쓸 지난 처리 기록이 있으면 시작하실 수 있습니다.

챗GPT 기업용 요금제를 이미 쓰고 있는데 따로 개발해야 하나요? 직원들이 문서를 쓰고 요약하는 일은 지금처럼 쓰시면 됩니다. 회사 프로그램의 자료를 읽어 여러 담당자가 이어서 처리해야 하는 일만 골라 개발하시면 됩니다.

AI가 답을 모르면 어떻게 되나요? 회사 자료에 근거가 없는 질문에는 AI가 답을 지어내지 않고 담당자에게 넘기도록 만들 수 있습니다. 위의 시험에서 상담원에게 넘긴 13건이 그런 경우입니다.

서프코드에 문의하시면

아래 내용을 알려주시면 그 일이 세 가지 가운데 어디에 해당하는지부터 말씀드리고, 먼저 만들 범위와 항목별 견적을 정리해드립니다.

• AI로 줄이고 싶은 일 하나와 지금 그 일을 처리하는 순서
• 그 일에 쓰는 문서나 기준 자료 몇 건(고객 이름은 가리셔도 됩니다)
• 지금 쓰고 계신 프로그램 이름(ERP, 고객 관리 프로그램 등)