서비스 하나를 완성하기까지 가장 많은 자원이 소모되는 곳은 어디일까요. 많은 기업이 개발 비용이나 디자인 비용을 떠올리지만, 실제로 가장 큰 손실은 다른 곳에서 발생합니다. With this: 바로 사람과 사람 사이의 조율, 그리고 그 실패에서 발생합니다.
서비스 개발의 본질은 ‘기술’이 아니라 ‘조율’이었다
문서를 만들고, 규칙을 정하고, 구성원에게 가이드를 설명하고, 중간 결과물을 리뷰하고, 산출물을 검수하는 일. 이 모든 과정이 단 한 번에 끝난 적은 없습니다.
사람은 실수합니다. 오판을 합니다. 집중력을 잃습니다. 의견이 다를 때 감정이 개입됩니다. 때로는 팀 전체가 이탈하여 프로젝트를 처음부터 다시 구성해야 하는 상황도 발생합니다. 서비스 리더라면 이 고통을 이미 몸으로 알고 있을 것입니다.
결국 서비스 개발은 기술 문제가 아니었습니다. ‘감정으로 움직이는 사람들을 어떻게 하나의 방향으로 묶어낼 것인가’의 문제였습니다.
과거 방식의 구조적 한계
기존 외주 개발 시장은 이 문제를 해결하지 못한 채 반복적인 실패 구조를 만들어왔습니다.
초급 개발자를 투입하여 비용을 낮추고, 프리랜서 중심의 일회성 팀을 꾸리며, 책임 소재가 불분명한 채로 결과물을 납품합니다. 오류가 발생해도 빠르게 대처할 주체가 없고, 클라이언트와의 파트너십은 프로젝트 종료와 함께 사라집니다.
이 구조 안에서 ‘조율 비용’은 고스란히 클라이언트가 감당해야 할 몫이었습니다.
지금 일어나고 있는 변화
AI는 이제 서비스 개발 과정의 단계들을 하나씩 대체하고 있습니다.
문서를 생성하고, 코드를 검토하고, 기획안의 논리를 검증하고, 시나리오를 설계하는 일. 과거에는 수십 명의 협업이 필요했던 과정들이 AI에 의해 압축되고 있습니다.
이것은 단순한 생산성 향상이 아닙니다. 서비스 개발에서 ‘사람 간의 조율 비용’이 구조적으로 낮아지는 변화입니다.
구조적 해석: 무엇이 진짜 달라지는가
AI가 단계를 대체한다고 해서 서비스가 저절로 완성되지는 않습니다. 핵심은 여기에 있습니다.
아웃풋 그대로를 사용할 수 없다는 점, 방향을 설정하고 검토하고 판단하는 구조는 여전히 사람에게 있다는 점. AI는 도구이지, 판단의 주체가 아닙니다.
결국 경쟁 우위는 AI를 쓰느냐 쓰지 않느냐의 문제가 아닙니다. 어떤 구조로 AI를 운용하는가, 그리고 그 구조를 설계할 수 있는 역량이 있는가의 문제입니다.
이제 서비스 개발의 핵심 자원은 ‘사람의 수’가 아니라 ‘창작의 메커니즘을 가진 구조’입니다. 방향을 설정하고, 흐름을 제어하고, 결과물의 품질을 판단하는 체계를 갖춘 조직이 앞서 나가게 됩니다.
실행 관점에서 의미
기업 의사결정자 입장에서 이 변화는 두 가지 질문을 요구합니다.
첫째, 현재 서비스 개발 과정에서 ‘AI로 대체 가능한 단계’가 어디인지 파악하고 있는가. 둘째, AI 아웃풋을 검토하고 방향을 잡아줄 수 있는 PM 또는 기획 역량이 내부에 존재하는가.
이 두 가지 모두에서 준비가 안 된 조직은, AI를 도입해도 비용 절감보다 혼선이 더 커지는 경험을 하게 됩니다.
디비컨설팅이 보는 이 변화
디비컨설팅은 100개 이상의 IT 프로젝트를 성공적으로 완수하며 하나의 사실을 확인해왔습니다. 서비스 개발의 성패는 인력의 규모가 아니라 과정의 구조에 달려 있다는 것입니다.
한국 PM팀이 클라이언트와 밀접하게 소통하며 방향을 설정하고, 인도 개발팀이 기술 실행을 담당하는 분업 구조. 기획 단계부터 QA 전문팀의 시나리오 검증, 납품 이후의 고도화 제안까지 이어지는 프로세스. 이 구조는 ‘사람 조율의 비용’을 시스템 안으로 흡수하기 위해 12년간 다듬어온 결과입니다.
LS Electric 테크스퀘어 플랫폼처럼 수백 건의 보고서를 조합하고 복잡한 매칭 플로우를 직관적인 로직으로 단순화하는 작업, 유통닷컴처럼 기존 업계의 구조적 입점 장벽을 디지털 플랫폼으로 해체하는 작업. 이런 프로젝트들이 가능했던 것은 기술력만이 아닙니다. 과정을 설계하는 역량이 있었기 때문입니다.
AI가 단계를 대체하는 시대에, 디비컨설팅이 갖춘 것은 바로 그 단계를 설계하고 검토하는 구조입니다.
결론: 격차는 AI 도입 여부가 아니라 구조에서 만들어진다
서비스 개발이 어려웠던 이유는 기술이 부족해서가 아니었습니다. 과정을 설계하고 이끌어갈 구조가 없었기 때문입니다.
AI는 그 과정의 일부를 빠르게 처리하는 도구가 되고 있습니다. 그러나 방향을 잡고, 결과를 검토하고, 다음 단계를 설계하는 것은 여전히 구조의 영역입니다.
창작의 메커니즘을 가진 조직이 앞서 나갑니다. 그리고 그 메커니즘은 도구가 아니라 체계에서 나옵니다.