최근 몇 년간 ChatGPT를 포함한 생성형 AI(Generative AI) 의 급속한 확산으로 AI 개발 수요가 폭발적으로 증가했습니다. 그러나 AI 엔지니어 부족과 개발 비용 상승 등의 어려움으로 인해 “AI 외주 개발(AI Outsourcing Development)”로 눈을 돌리는 기업이 늘고 있습니다.
인공지능 외주 개발은 AI 개발을 주로 해외 개발 센터에 아웃소싱(Outsourcing)하는 방식으로, 비용 절감, 인재 확보, 24시간 개발 시스템 구축 등 다양한 이점을 제공합니다.
반면, 언어 및 문화 장벽, 품질 관리의 어려움과 같은 위험도 존재하므로 성공적인 오프쇼어 개발을 위해서는 적절한 파트너 선택과 철저한 관리가 필수적입니다.
본 아티클은 AI 외주 개발의 기본 개념, 도입의 장단점, 그리고 파트너 선정 시 고려해야 할 사항을 소개합니다. 귀사에 최적의 개발 시스템을 구축하는 데 도움이 필요하시다면, 끝까지 읽어보시길 권합니다.
국내 AI 개발만으로는 한계 및 기업의 AI 개발 현실
국내 AI 개발만으로 한계
AI가 사회 전반에 빠르게 도입되면서 많은 한국 기업들도 AI 기술 활용에 나서고 있습니다. 하지만 현실적으로는 “AI를 활용하고 싶지만 사내에 노하우(Know-how)가 부족하다”거나 “개발을 시작했지만 예산과 일정이 예상보다 크게 늘어났다”는 등의 어려움을 겪는 기업이 많습니다.
특히 중소기업이나 스타트업은 AI 엔지니어 확보 경쟁에서 밀려나 프로젝트 자체가 중단되는 경우도 발생하고 있습니다. 이러한 배경 속에서 개발 비용을 절감하면서도 고품질의 AI 솔루션을 구현할 수 있는 ‘AI 외주 개발’에 대한 관심이 높아지고 있습니다.
이제는 국내 리소스만으로는 프로젝트를 완수하기 어려워지면서 한국 기업들은 AI 개발 전략을 글로벌 관점에서 재고해야 하는 상황에 놓여 있습니다.
기업의 AI 개발 과제
한국 기업이 AI 개발을 추진하는 데 있어 직면하는 가장 큰 과제는 ‘인재 부족’과 ‘높은 개발 비용‘입니다. AI 분야는 고도의 전문 지식을 요구하기 때문에 국내에서 숙련된 엔지니어를 확보하는 것이 매우 어렵습니다. 경제산업성의 조사에 따르면 AI 및 데이터 인재의 수급 격차가 매년 확대되고 있어서 인재 확보 경쟁이 매우 치열한 상황입니다.
또한, 인건비와 인프라 비용을 포함한 국내 개발 비용은 높아 자체 개발을 목표로 하는 기업에게는 상당한 부담으로 작용합니다. 결과적으로 프로젝트가 지연되거나 도중에 중단되는 경우가 적지 않습니다.
이러한 과제를 피하고 경쟁력을 유지하기 위해 많은 기업들이 외주 개발(Outsourcing Development)로 눈을 돌리고 있습니다.
AI 오프쇼어 개발은 인공지능 개발 작업을 해외 개발 센터에 아웃소싱하는 방식입니다. AI 개발은 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리 등의 기술을 활용하여 데이터 분석, 자동화, 예측 모델 등을 구축하는 과정을 의미합니다. 최근에는 챗봇, 이미지 인식, 생성형 AI와 같은 분야에서 특히 그 활용이 확대되고 있습니다.
반면, 외주 개발은 비용 절감 및 인재 확보를 목적으로 해외 IT 기업이나 개발 팀에 업무를 위탁하는 것을 말합니다. AI 외주 개발은 이 두 가지 접근 방식을 결합하여 기술력을 갖춘 해외 인력을 활용하면서 보다 효율적이고 유연하게 AI를 개발할 수 있도록 합니다. 인재 부족과 높은 비용이 문제인 일본에게는 글로벌 관점에서 개발 역량을 보완할 수 있는 강력한 전략입니다.
특히 베트남과 같은 국가들은 상대적으로 저렴한 비용으로 우수한 AI 인재를 확보할 수 있는 국가로 주목받고 있습니다.
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AI 외주 개발을 하는 이유 | 배경 및 이점
AI 개발은 기술과 인력 모두에서 높은 수준의 전문성을 요구하는 분야입니다. 최근 몇 년간 한국 내 AI 인력 부족과 높은 개발 비용 등의 문제들을 배경으로 해외 자원을 활용하는 ‘오프쇼어 개발(Offshore Development)’이 빠르게 주목받고 있습니다.
특히 베트남, 인도와 같은 신흥국들은 고도로 숙련된 엔지니어와 합리적인 비용을 모두 제공하여 AI 프로젝트를 효율적으로 추진하고자 하는 기업들에게 강력한 선택지가 되고 있습니다.
이번 글에서 AI 외주 개발의 주요 이점들을 자세히 살펴보겠습니다.
개발 비용의 현저한 절감
AI 외주 개발의 가장 큰 매력은 개발 비용을 현저히 절감할 수 있다는 점입니다. 한국에서 AI 엔지니어를 고용할 경우, 연봉은 월평균 임금이 약 712만 원(연봉 약 1.2억 원) 수준이고 단순히 팀을 구성하는 것만으로도 막대한 비용이 발생합니다.
반면, 베트남이나 인도와 같은 개발 거점에서는 동일한 수준의 기술을 가진 엔지니어를 절반 이하의 비용으로 확보할 수 있는 경우가 드물지 않습니다.
인건비 외에도 오프쇼어를 활용하면 개발 인프라 및 사무실 환경 관련 간접 비용도 크게 줄일 수 있습니다. 제한된 예산 내에서 최대의 성과를 내고자 하는 기업에게 오프쇼어 개발은 매우 합리적인 선택지입니다.
우수 AI 인재 확보
한국에서는 AI 전문 인력을 확보하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 특히 딥러닝이나 자연어 처리와 같은 최첨단 분야는 애초에 인력 풀이 적고 경쟁이 심화되고 있습니다.
이와 대조적으로 외주 개발 거점에는 고급 IT 교육을 받은 우수한 AI 엔지니어들이 풍부합니다. 이들 중 상당수는 명문대 졸업생이며 Google이나 Meta와 같은 기업 프로젝트에 참여한 경험도 있어 기술력 면에서 높은 신뢰도를 보입니다.
개발 속도 증대
외주 개발의 또 다른 장점은 개발 속도의 가속화입니다. 특히 시차를 활용하여 ’24시간 개발 체제’를 구축함으로써, 한국 팀이 업무를 마친 후 해외 팀이 작업을 이어가는 식으로 프로젝트가 항상 진행되는 상황을 만들 수 있습니다.
또한, 다양한 템플릿과 개발 자산(Development Assets)을 이미 보유하고 있는 해외 벤더를 활용하면 처음부터 설계할 필요 없이 전체 구축 기간을 대폭 단축할 수 있습니다. 속도가 생명인 제품 개발에 있어 오프쇼어 개발은 엄청난 이점이 됩니다.
글로벌 관점에서의 기술 도입
해외 AI 개발 센터는 한국과는 다른 기술 트렌드와 비즈니스 니즈를 가지고 있으므로 외주 개발은 단순히 인력과 비용 절감을 넘어섭니다.
예를 들어, 유럽 및 미국 시장에서 검증된 실적을 가진 팀은 최신 프레임워크와 아키텍처를 제안하여 기업의 기술 스택(Technology Stack)을 한 단계 발전시킬 기회를 제공할 수 있습니다. 이는 또한 보안 요구사항 및 데이터 거버넌스에 대한 글로벌 표준을 충족하는 개발로 이어져, 궁극적으로는 국제 경쟁력을 갖춘 제품 개발을 가능하게 합니다.
AI 외주 개발의 과제와 리스크
AI 외주 개발의 주요 과제는 크게 커뮤니케이션 장벽, 품질 관리, 지식재산권 보호, 시차로 인한 지연으로 나눌 수 있습니다. 우선, 언어 및 문화적 차이는 요구사항 오해와 의도 오인으로 이어지는 경우가 많아서 기대하는 산출물과 실제 결과물 간에 큰 차이가 발생할 위험이 있습니다.
더욱이, AI 개발은 알고리즘 및 데이터 처리와 같은 복잡한 프로세스를 포함하기 때문에 진행 상황과 품질을 시각화하기 어려우며 부적절한 검토 및 검증 시스템은 품질 저하로 이어질 수 있습니다. 중요한 AI 모델 및 학습 데이터는 기밀 정보를 포함하는 경우가 많으므로 정보 유출 및 무단 사용을 방지하기 위한 조치가 필수적입니다.
오프쇼어 거점에 따라 현지 법률 시스템과 보안 수준이 다르며 충분한 계약 및 관리가 이루어지지 않을 경우 지식재산권 보호에 대한 우려가 남습니다. 시차가 다른 국가와의 상호작용은 실시간 커뮤니케이션을 어렵게 하여 작업 지연 및 긴급 상황 발생 시 대응 시간을 지연시킬 수 있습니다.
이러한 과제를 인식하고 적절한 조치를 취하는 것이 성공의 첫걸음입니다.
과제 극복을 위한 방안 및 고려 사항
AI 외주 개발의 과제를 해결하기 위해서는 철저한 사전 준비와 프로젝트 관리가 필수적입니다. 우선, 커뮤니케이션 품질을 향상시키기 위해 한국어와 영어를 모두 구사할 수 있는 브릿지 SE(Bridge SE, 통역 및 기술 코디네이터)를 배치하는 것을 고려해 보세요.
또한, 요구사항 정의 및 설계 문서에서 모호한 표현을 피하고 다이어그램과 예시를 통해 시각적으로 명확히 표현하는 것이 오해를 방지하는 데 도움이 됩니다. 품질 측면에서는 정기적인 검토 시스템과 테스트 설계가 중요합니다. 모든 것을 외주 개발 기업에 맡기기보다는, 한국 측에서 코드 리뷰 및 단위 테스트(Unit Test)를 수행하는 시스템을 도입하여 양방향 품질 관리를 실현하는 것이 좋습니다.
정보 보안과 관련해서는 NDA(비밀유지협약) 및 아웃소싱 계약 외에도 데이터 접근 제한, VPN 환경 사용 등 물리적 및 기술적 보안 조치를 취하는 것이 중요합니다. 나아가, 시차로 인한 비효율을 방지하기 위해 아침과 저녁에 짧고 정기적인 진행 상황 점검 회의를 갖는 것이 효과적입니다. Slack이나 Notion과 같은 도구를 활용하여 작업을 시각화하고 즉시 공유하면 원활한 정보 공유가 가능합니다.
궁극적으로는 오프쇼어 기업을 단순히 아웃소싱 파트너가 아닌 신뢰 관계를 구축하는 파트너로 여기는 것이 프로젝트 성공의 지름길입니다.
AI 외주 개발 파트너 선정 시 체크포인트
외주 AI 개발은 비용 절감 및 우수 해외 인재 활용 등 많은 이점을 가져오지만 프로젝트의 성공을 위해서는 신뢰할 수 있는 개발 파트너를 선정하는 것이 매우 중요합니다. 특히 AI 개발은 높은 전문성과 유연한 대응 능력을 요구하므로 파트너를 잘못 선택할 경우 품질과 진행에 큰 문제가 발생할 수 있습니다.
여기서는 AI 외주 개발 업체를 선정할 때 유념해야 할 중요한 5가지 포인트를 설명합니다. 이 항목들을 미리 확인함으로써 위험을 최소화하고 원활한 개발 시스템을 구축할 수 있습니다.
AI 개발 실적 및 전문성
AI 개발은 단순히 프로그래밍을 넘어 머신러닝 모델 설계 및 튜닝, 빅데이터 처리, 알고리즘 최적화 등 고도로 전문화된 기술이 요구되는 분야입니다. 따라서 후보 파트너가 현재까지 어떤 AI 프로젝트에 참여했는지 확인하는 것이 매우 중요합니다. 구체적으로는 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 이상 감지 등 어떤 분야에서 개발 실적을 가지고 있는지 확인해야 합니다.
또한, 사용하는 기술 스택(예: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn 등)과 지원하는 클라우드 서비스(AWS, Azure, GCP 등)를 확인함으로써 귀사의 요구사항에 부합하는지 판단할 수 있습니다. 경험이 풍부한 파트너는 기술 제안을 적극적으로 수행하고 스펙을 보완해 주므로, 품질과 효율성 모두 안심할 수 있습니다.
한국어 구사 가능/브릿지 SE 유무
언어 및 문화적 차이는 외주 개발에서 문제가 발생하는 일반적인 원인입니다. 특히 AI 개발은 복잡하고 추상적인 요구사항이 많은 경향이 있어 의도를 정확히 전달하고 상호 이해를 확보하는 것이 필수적입니다. 따라서 개발 팀 내에 한국어에 능숙한 인력이 있는지 혹은 기술과 한국어에 모두 능숙한 브릿지 시스템 엔지니어(Bridge SE)가 있는지 여부는 의사 결정에 있어 매우 중요한 요소입니다.
브릿지 SE는 한국 기업과의 업무에서 자주 발생하는 오해를 해소하고, 사양(Specification)을 원활하게 조정하는 역할을 담당합니다. 프로젝트의 성공을 위해서는 기술적 능력뿐만 아니라 원활한 커뮤니케이션을 위한 체계가 갖춰져 있는지 확인하는 것이 중요합니다.
지식재산권 및 보안 대책의 명확성
AI 개발에 있어서 학습 데이터와 모델 설계 그 자체는 기업의 경쟁 우위를 결정짓는 중요한 자산입니다. 따라서 지식재산권과 정보 보안 시스템이 불분명한 개발 파트너에게 작업을 위탁하는 것은 상당한 위험을 초래합니다.
먼저, NDA(비밀유지협약) 체결이 가능한지, 그리고 소스코드와 생성된 AI 모델이 의뢰사에 귀속되는지 여부를 확인해야 합니다. 또한 개발 환경이 VPN으로 보호되는지, 접근 제한이 걸려 있는지, 외부 저장 장치 사용이 금지되는지 등 기술적인 보안 조치도 확인해야 합니다.
경우에 따라 국가 간 법률 시스템의 차이가 영향을 미칠 수 있으므로, GDPR(유럽 일반 개인정보 보호법) 및 개인정보보호법 준수 여부도 고려하는 것이 좋습니다.
커뮤니케이션 및 진행 관리 시스템
개발 파트너를 선정할 때 기술력뿐만 아니라 프로젝트 관리 시스템이 잘 갖춰져 있는지도 중요한 체크포인트입니다. 진행 보고의 빈도와 형식, 정기 회의의 일정, 그리고 사용되는 커뮤니케이션 도구(Slack, Teams, Zoom 등)가 귀사와 호환되는지 등을 확인해야 합니다.
또한, Jira나 Trello와 같은 도구를 활용하여 작업 관리 및 버그 트래킹을 수행하는지, 그리고 티켓 시스템이 철저히 구현되어 있는지도 중요한 고려 사항입니다. 특히 AI 개발에서는 요구사항과 모델 정확도 조정이 프로젝트 도중에 자주 발생하므로, 애자일(Agile) 및 스프린트 개발에 대한 이해도 성공의 핵심입니다. 투명한 관리 시스템은 문제 발생 시 신속한 대응을 가능하게 합니다.
가격 및 계약 유형의 명확성
AI 외주 개발의 매력은 국내 개발보다 비용이 저렴하다는 점이지만 단순히 가격만으로 업체를 선정하는 것은 실수가 될 수 있습니다. 견적 내역이 명확하게 구분되어 있는지 그리고 계약 유형이 귀사에 적합한지 확인하는 것이 중요합니다.
예를 들어, 시간당 요금(준위임 계약)과 성과물 기반 계약(Fixed-price contract)은 관리 및 책임의 소재가 다릅니다. 사양이 빈번하게 변경되는 AI 프로젝트의 경우, 보다 유연한 대응이 가능한 준위임 계약이 더 적합할 수 있습니다.
또한, 견적서에 어떤 내용이 포함되고 어떤 내용이 추가 요금이 발생하는지 명확히 기재되어 있지 않다면, 나중에 큰 비용 초과로 이어질 위험이 있습니다. 계약 내용을 세부적으로 확인하고, 불분명한 점은 사전에 질문하여 철저히 파악하는 것이 중요합니다.
HBLAB – 한국 고객사의 신뢰할 만한 AI 외주 개발 파트너
AI 인재 양성 및 기술 개발에 대한 전면적인 투자
HBLAB은 베트남 국립 하노이 공과대학교(UET)와 파트너십을 맺고 AI 연구소(AI Research Institute)와 팩토리 랩(Factory Lab)을 공동 설립했습니다. 이 이니셔티브는 최첨단 AI 기술 연구와 실용적인 AI 솔루션 개발을 촉진하는 것을 목표로 합니다. 베트남의 우수한 엔지니어링 인재와 일본의 기술력 및 노하우를 결합하여, 고품질 AI 서비스를 제공하는 시스템을 구축하고 있습니다.
이 공동 랩은 최신 연구 결과를 산업 응용 분야에 활용하고 AI 모델을 개발하고 튜닝하며 데이터 활용도를 높이고 있습니다. 또한, 현지 대학과의 긴밀한 협력을 통해 엔지니어 양성 및 인력 공급의 기반을 확립함으로써, 일본 기업들에게 매우 신뢰할 수 있는 오프쇼어 파트너가 되고 있습니다.
HBLAB은 Telemax와 함께 AI 해커톤을 개최하여 실용적인 AI 기술 습득과 새로운 아이디어 창출을 적극적으로 지원하고 있습니다. AI 해커톤은 참가자들이 짧은 기간 안에 AI 모델과 애플리케이션의 프로토타입을 개발하며, 참가자들 간의 우호적인 경쟁을 위한 장을 제공하는 행사입니다.
이러한 이니셔티브를 통해, 최첨단 기술의 응용력을 강화함과 동시에 창의적인 문제 해결 능력을 갖춘 엔지니어 양성에도 기여하고 있습니다. 나아가, 이러한 실험적인 개발을 기반으로 실제 비즈니스 니즈에 부합하는 고품질 AI 솔루션을 제공하여, 많은 일본 기업의 프로젝트 성공에 기여하고 있습니다.
마무리
AI 외주 개발은 비용 절감 및 인재 확보와 같은 많은 이점을 제공하지만 성공을 위해서는 올바른 파트너 선택과 위험 관리가 핵심입니다. AI 개발을 국내에서 단독으로 완수하기 어려운 현 상황을 고려할 때, 우수한 해외 기술 역량을 활용하는 것은 경쟁력 강화로 이어질 수 있습니다. 오프쇼어 개발을 고려하고 계신 기업에는 일본 지사를 두고 있으며 고품질과 유연한 대응으로 정평이 나 있는 HBLAB의 활용을 추천합니다.
HBLAB은 풍부한 AI 분야 경험과 한국 지원 시스템을 바탕으로 많은 기업으로부터 신뢰할 수 있는 개발 파트너로 선택받고 있습니다. AI 외주 개발이 처음이신 경우에도 안심하고 상담하실 수 있으니 언제든지 편하게 문의해 주시기 바랍니다.
