귀사에 AI 에이전트 솔루션이 필요합니다. 그런데 중요한 결정이 앞에 놓여 있습니다. 기존 솔루션을 구매할 것인가, 아니면 시간과 자원을 투자해 맞춤형 솔루션을 개발할 것인가?
모든 상황에 들어맞는 정답이 없기 때문에 이 질문은 의사결정권자를 혼란스럽게 하는 경우가 많습니다. 중요한 점은 AI 솔루션을 확장하는 일이 보기보다 비용이 많이 들고 어렵다는 것입니다. 비즈니스에서 AI 활용이 빠르게 늘고 기회가 넘쳐나면서 많은 기업이 서둘러 프로젝트에 뛰어듭니다. 하지만 AI 파일럿 프로젝트의 88%는 최종 단계에 도달하지 못합니다.
귀사나 팀이 구매와 구축 중 하나를 결정하기 전에, 각각의 장점과 함정을 알아보십시오.
맞춤형으로 구축한 AI 에이전트는 실제 환경에서 고전합니다
맞춤형 솔루션은 통제된 환경에서는 작업을 완료할 수 있지만, 최신 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하고 지속적인 개선과 유지 관리를 위한 엔지니어링 자원을 갖춘 상용 에이전트에는 미치지 못합니다. 자체 구축한 에이전트는 기반이 되는 검색 증강 생성(RAG)이 문서 검색량이 많아질수록 효과가 떨어지기 때문에 답변 품질이 낮아지는 경우가 많습니다.
맞춤형 솔루션의 어려움을 보여주는 최근 사례로, Klarna가 AI만으로 운영되는 자체 고객 지원 플랫폼을 만들기로 한 일이 있습니다. OpenAI가 이 AI 에이전트 플랫폼 개발을 지원했습니다. 몇 달 후 고객들은 시스템이 생성하는 지원 응답의 품질이 낮아 불만을 갖게 되었습니다. 배포 이후 OpenAI는 플랫폼을 효과적으로 관리하기 위한 추가 엔지니어링 지원을 제공할 수 없었습니다. Klarna는 이 문제를 바로잡기 위해 고객 지원 인력을 다시 채용하고 있습니다.
가치 실현 속도: 구매의 이점
구축과 구매의 가장 뚜렷한 차이 중 하나는 측정 가능한 가치에 도달하기까지 걸리는 시간입니다. Gartner에 따르면 사내 프로젝트가 프로덕션에 도달하기까지는 보통 약 8개월이 걸립니다. 데이터 파이프라인 설계, 인프라 구축, 솔루션 통합에 드는 시간까지 포함하면 일정은 더 길어집니다.
벤더는 이런 문제 상당수를 겪지 않습니다. McKinsey는 검증된 AI 플랫폼을 사용하면 배포 속도를 10배까지 높일 수 있다고 보고합니다. Maven AGI 고객은 몇 달이 아니라 며칠 또는 몇 주 만에 서비스를 시작합니다.
총소유비용의 이해
인프라를 갖추고 사내 엔지니어링 팀이 있더라도, 자체 AI 에이전트 플랫폼을 구축하면 상당한 기회비용이 발생합니다. 엔지니어링 팀은 핵심 제품 개발을 늦추거나 중단하고 엔지니어링, 디자인, 제품 자원을 사내 에이전트 구축에 돌려야 합니다. 이 인프라에 쓰는 모든 스프린트는 핵심 제품을 발전시키고, 사용자를 만족시키고, 성장과 매출을 견인하는 기능을 출시하는 데 쓰지 못한 스프린트입니다.
엔지니어링 자원이나 인프라 없이 처음부터 시작하는 것은 상당히 어려울 수 있습니다. 엔지니어 급여만 해도 복리후생을 제외하고 연간 $380,000~$530,000에 달합니다. 간접비와 클라우드 서비스 비용은 일반적으로 월 $5,000~$20,000입니다. 게다가 보안 감사로 개발 일정이 918개월 늘어날 수 있습니다. 첫해 비용은 보통 $1,000,000$2,000,000에 이르며, 유지 관리, 모델 업데이트, 컴플라이언스, 확장에 드는 지속 비용으로 연간 비용이 $500,000~$1,000,000 이상으로 늘어날 수 있습니다.
구축이 전략적으로 타당한 경우
R&D 예산이 넉넉하고 엔지니어링 인재가 풍부한 일부 기업에게는 맞춤형 AI 에이전트 플랫폼 구축이 현실적인 선택지입니다. Bloomberg와 JPMorgan Chase 같은 기업은 자사 고유 데이터와 워크플로에 맞춘 자체 AI 모델을 개발해 인상적인 성과를 거두었습니다.
사내 플랫폼 구축의 장점 중 하나는 맞춤화, 기능, 사용자 경험을 완전히 통제할 수 있다는 점입니다. 이들 기업에게 AI는 경쟁 우위의 핵심 요소이며, 조직 구조도 장기 투자를 뒷받침하도록 설계되어 있습니다. 하지만 이는 일반적인 경우가 아니라 예외에 가깝습니다.
많은 기업이 하이브리드 방식을 선택하는 이유
많은 엔터프라이즈 조직이 신뢰할 수 있는 벤더 플랫폼과 맞춤형 구성 요소를 통합하는 하이브리드 방식을 도입하고 있습니다. 이 전략은 벤더 솔루션의 강점을 활용하면서 사내 엔지니어링 부담을 최소화합니다.
Maven은 개발자 포털을 통해 기업이 원하는 것을 직접 구축할 수 있도록 지원합니다. 고객들은 자체 채팅 인스턴스, WhatsApp 맞춤형 통합 등 다양한 기능을 구축해 왔습니다.
엔터프라이즈에는 에이전틱 AI 솔루션을 구매하거나 하이브리드 방식을 도입하는 것이 가장 효과적인 전략입니다. 지금 Maven 팀과 두 가지 옵션에 대해 상담하고 데모를 예약하십시오.
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