지란지교소프트, AX 7단계 공식 공개

지란지교소프트는 직원 200명 규모의 AI 활용을 위한 인프라를 고민하던 중 클라우드 GPU 대여 시 연간 약 5억 원의 비용이 발생하는 것을 확인했다.

자체 서버 구매 시에는 약 2억 원으로 비용이 추산되어 AI 생산성과 보안을 동시에 확보하기 위해 자체 구축형 계획을 추진한다고 밝혔다.

회사는 AI 전환 솔루션을 직접 개발하여 외부 고객사에 판매하며 사업 영역을 확장하고 있다.

이로 인해 코드 관리가 아닌 의도와 설계 문서 중심의 VDLC 개발 프로세스로 변화했으며, 이는 AI 의존도 증가에 따른 소통 부채와 인적 교류 감소 문제를 야기했다.

회사는 데일리 스탠드업 등 대면 소통 강화를 통해 이러한 부작용을 보완하고 있다.

아마존과 같은 빅테크 기업들은 이슈 시스템과 클로드 코드 등을 연동하여 AI에 업무를 지시하는 방식을 활용한다.

인간은 의도와 스펙 문서만 제공하고, AI가 티켓 분석부터 코드 작성 및 테스트까지 수행하여 시스템 간 연동이 완벽하게 갖춰진 환경을 제공한다.

이러한 AI 중심의 VDLC(Vision-Driven Life Cycle) 개발 프로세스가 한국 기업보다 높은 생산성을 보이는 주요 이유로 꼽힌다.

이는 SaaS 시장의 변화와 함께 기업들이 자체적인 AI 전환을 서두르는 중요한 배경이 된다.

입사 지원자는 일주일 안에 '오피스 에이전트' 제품을 바이브 코딩으로 제작해야 하며, AI 평가 프로그램이 10페이지 분량의 보고서를 작성하여 지원자의 역량을 분석한다.

이후 코드와 아키텍처를 AI가 교차 리뷰하여 두 분야 모두 80점 이상을 받아야 합격 처리된다.

이를 위해 클로드 챗(단순 질문용)과 클로드 코어(전문 지식 기반 업무용)를 구분하여 활용하며, 일반 직군까지 AI 전환을 확대하여 생산성을 극대화하는 것을 목표로 한다.

클로드 코어는 이미 인간이 하는 일을 100% 대체할 수 있는 수준에 도달했으며, 이를 활용하는 사람들의 능력 부족으로 온전히 활용되지 못할 뿐이라고 박종천 CAIO는 언급했다.

실제로 그는 6개월간 슬라이드 작성 없이 클로드 코드를 활용했으며, 개인의 지식 데이터를 활용해 문서 작성 등 개발자 코딩 보조를 넘어선 업무 대체 가능성을 확인했다.

0단계(준비)는 대표의 의지, 전담 조직(AXTF), 그리고 충분한 시간을 요구하며, 이는 시작을 위한 필수 조건이다.

이후 1단계(킥오프)에서 전사적 도입 합의를 이루고, 2단계(디스커버리)에서 업무 분석 및 과제를 도출한다. 3단계(프로토타이핑)에서는 구현 및 성능 검증을 거친다.

이어 4단계(어댑션)에서 실무 적용 및 확산을 추진하고, 5단계(스케일업)에서 전사적 확장으로 나아간다. 마지막 6단계(최적화)에서는 보안 및 비용 문제를 해결하여 AI 전환을 완성한다.

AI 전환의 모든 과정이 순조로워 보여도 결국 보안과 비용 문제가 가장 큰 걸림돌로 작용한다. 토큰 사용량 증가는 비용 부담을 급증시키고, 데이터 집적으로 인한 해킹 위험도 커진다.

이에 따라 규칙 기반이 아닌 AI 기반의 동적 보안 체계가 필요하며, GPU 서버 구축을 통한 24시간 가동 AI 직원 개념을 도입하여 이 문제를 해결해야 한다.

직원 200명 규모 기준으로 클라우드 GPU 대여 시 연간 약 5억 원의 비용이 발생하는 반면, 자체 GPU를 소유하면 사용 효율을 극대화하려는 동기가 부여되어 장기적으로 비용 절감에 유리하다.

이는 밤낮 구분 없이 스스로 지식과 지시를 활용해 일하는 AI 직원 모델을 지향하는 것으로, 기업의 AI 역량을 내재화하는 과정이다.

조직형 AI는 개인의 문서를 넘어 조직의 모든 문서가 모여 AI가 업무를 수행하도록 하는 단계이다.

이러한 지식 라이브러리 구축은 정보 검색 시간을 절감하고 업무 오류를 최소화하는 데 기여한다.

회사 지식을 통합하는 것은 비교적 쉽지만, 이를 회사의 기존 시스템들과 연동하는 과정에서 연결 고리가 부족한 경우가 많다.

따라서 바이브 코딩을 통해 맞춤형 툴을 제작하여 시스템 연동 및 대시보드를 구현하는 등 데이터 통합과 업무 자동화를 위한 커스텀 개발의 중요성이 증대된다.

1단계는 전 직원이 AI를 한 번이라도 사용해 본 경험을 보유한 상태다.

2단계는 AI 없이는 업무 수행이 불가능하며 문서 작성 자동화가 정착된 상태를 의미하고, 3단계는 회사 공용 지식 라이브러리가 구축되어 정보 검색 과정이 불필요한 환경이다.

회사 내 공통 지식 라이브러리를 통해 AI가 업무를 수행하도록 구조화하는 것이 기업 AI 도입의 핵심이다.

GPU는 AI 업무 처리의 필수 인프라로, GPU가 없으면 비용이 눈덩이처럼 불어날 수 있어 비용 효율화를 위해 자체 도입이 필수적이다.

클로드 코워 같은 고비용 서비스보다 직접 GPU를 운용하는 투자가 장기적으로 유리하며, 기업용 AI 도입 수요와 공급 법칙에 따라 하드웨어 확보 경쟁이 심화될 것으로 전망된다.

개발 팀은 이미 소스 코드 공유와 지라, 노션 연동을 통해 AI를 비즈니스 프로세스와 유기적으로 연결하는 4단계 시스템을 구축한 사례가 많다.

스펙 문서 작성부터 버그 테스트까지 전 과정이 AI와 투명하게 연결되어 있으며, 이러한 개발 직군의 성공 모델을 일반 사무 직군으로 이식하여 전사적 AX를 가속화해야 한다.

이들은 직접 모델을 만들기보다 오픈소스 모델을 조립하고 툴 콜링 기능을 구현하는 능력이 핵심이다.

지란지교소프트는 채용 시 프론트·백엔드 개발자보다 AI 풀스택 개발자를 최우선으로 선발하며, 바이브 코딩을 통해 기술적 난이도보다는 시스템 이해도가 높은 개발자가 경쟁력을 갖게 된다.