될지 안 될지, 2주면 압니다
2주 검증 290만원 · 4주 검증 690만원 · 운영 월 99만원부터
바닥부터 만들지 않기 때문입니다. 이미 만들어 검증한 솔루션 위에서, AI 코딩으로 귀사에만 있는 부분을 붙입니다.
백지에서 시작하지 않습니다
검색·근거 확인·평가·운영 감시처럼 어느 프로젝트에나 다시 나오는 부분은 이미 만들어 두고 돌리고 있습니다. 귀사 일에서 새로 만드는 것은 귀사에만 있는 부분입니다. 매번 처음부터 짓지 않으니 기간이 줄어듭니다.
라이브 데모에서 직접 눌러 보십시오AI 코딩으로 만듭니다
예전에 사람이 며칠에 걸쳐 손으로 치던 화면·연결·테스트 코드가 이제는 훨씬 짧게 끝납니다. 대신 사람이 하는 일이 옮겨 갔습니다 — 무엇을 만들지 정하고, 나온 것이 맞는지 확인하는 쪽입니다. 저희 시간은 거기에 씁니다.
확인한 기록이 공개돼 있습니다 — 품질 평가 기록만들 것을 먼저 좁힙니다
2주 검증은 핵심 흐름 하나, 데이터 한 종류, 판정 항목 다섯 개로 고정합니다. 범위를 좁히는 것이 속도의 절반입니다. 넓게 벌리면 2주는 지킬 수 없는 약속이 됩니다.
빠른 것은 검증이지 완제품이 아닙니다. 아래는 그 검증을 어떤 순서로 하는지에 대한 설명입니다.
판정 우선 · Verification-First
AI가 코드를 대신 쓰면서 만드는 일은 싸졌습니다. 반면 '이게 맞는가'를 판정하는 일은 오히려 비싸졌습니다 — 결과물은 늘었는데 사람이 확인하는 속도는 그대로이고, AI는 어색하게 틀리지 않고 그럴듯하게 틀리기 때문입니다. 그래서 저희는 싸진 쪽이 아니라 비싸진 쪽에 값을 매깁니다.
판정문 합의고객 + 판정 설계자
무엇이 참이면 성공인지를 문장으로 적고 서명합니다. '답하면 안 되는 것'까지 함께 적습니다. 이 문장이 명세이자 검수 기준이자 계약이 됩니다.
판정 자동화판정 설계자
합의한 문장을 매번 돌릴 수 있는 평가셋으로 바꿉니다. 사람의 인상이 아니라 같은 기준이 매번 같은 판정을 내립니다.
생성AI + 개발자
여기서 AI가 일합니다. 싸고 빠릅니다. 필요하면 여러 안을 동시에 만들어 붙여 봅니다 — 만들기가 싸졌으니 아낄 이유가 없습니다.
통과 판정품질 게이트 + 사람
기계가 먼저 돌리고 사람이 최종 확인합니다. 기준에 미달하면 배포하지 않습니다. 그리고 통과하지 못한 항목은 청구하지 않습니다.
소유권 이전고객
판정셋과 산출물을 고객이 가져갑니다. 다음에 저희를 부르지 않아도 같은 기준으로 검수하실 수 있어야 합니다.
3단계(생성)가 싸졌다는 것이 이 방법의 전제입니다. 그래서 싸진 단계를 아끼려 들지 않습니다 — 필요하면 여러 안을 동시에 만들어 붙여 봅니다. 대신 1·2·4단계에 값을 매깁니다. 「질문 합의」은 이 방법의 1단계에 해당합니다.
| 참여자 | 지금 (시간을 파는 구조) | 판정 우선 |
|---|---|---|
| 고객 | 시간을 삽니다. 오래 걸릴수록 비용이 늘어납니다. | 통과를 삽니다. 빨리 끝나면 그만큼 이득입니다. |
| 개발자 | 오래 붙어 있어야 수입이 됩니다. | 빨리 통과시킬수록 이득입니다. 정직한 속도에 보상이 갑니다. |
| 판정 설계자 | 역할 자체가 없고, 검증은 비용으로만 취급됩니다. | 판정셋의 품질로 값을 받습니다. 새로 생기는 자리입니다. |
| 올윈 | 인력을 붙여 마진을 남깁니다. | 판정 기준과 평가 인프라가 남습니다. 프로젝트가 끝나도 자산이 쌓입니다. |
넷의 이익 방향이 같은 쪽을 가리킵니다. 오래 붙어 있어야 돈이 되는 구조에서는 정직하게 빨리 끝내는 쪽이 손해를 봅니다. 저희는 그 구조를 쓰지 않습니다.
그래서 값도 다르게 매깁니다파일럿 적용 중 (전면 도입 전)
아래는 판정 우선에 맞춘 정산 방식입니다. 계약과 정산을 바꾸는 일이라 지금은 실제 프로젝트 1~2건에서만 시범 적용하고 있습니다. 기존 방식(구축비 + 운영비)도 그대로 선택하실 수 있습니다.
판정 설계비
선불. 무엇이 통과인지 정의하고 평가셋으로 만드는 값입니다.
이 단계가 이 방법론의 실제 상품입니다. 여기서 나온 판정문은 프로젝트를 안 하셔도 귀사 자산으로 남습니다.
통과 단위 정산
합의한 판정 항목 중 통과한 비율로 정산합니다. 통과하지 못한 항목은 청구하지 않습니다.
투입 시간이 아니라 결과에 값을 매깁니다. 빨리 끝내는 쪽이 손해 보지 않아야 정직한 속도가 나옵니다.
운영 구독
판정셋을 계속 돌리는 값입니다.
모델과 데이터가 바뀌므로 판정은 1회성이 아닙니다. 어제 통과한 것이 오늘 통과한다는 보장은 없습니다.
투입 인월은 참고 지표로만 쓰고 청구 근거에서 뺍니다. 같은 결과를 절반의 시간에 내면 매출이 절반이 되는 구조에서는, 정직하게 빨리 끝내는 쪽이 손해를 봅니다. 그 구조를 그대로 두고 성실을 요구하는 것은 무리라고 봅니다.
심판이 선수를 겸하지 않게
판정셋을 만든 쪽이 판정까지 하면 심판이 선수를 겸하게 됩니다. 그래서 기준은 고객이 서명하고, 판정 기록은 그대로 공개하며, 필요하면 제3자 인증(ai-test.org) 기준을 함께 적용합니다.
이 방법이 맞지 않는 경우
어디서 막히셨나요
아래는 실제로 가장 많이 듣는 이야기입니다. 어느 쪽에 가까우신지 보시면, 저희가 그 자리에서 무엇을 하는지 알 수 있습니다.
“AI를 하고 싶은데, 뭘 해야 할지 모르겠습니다.”
무엇부터 할지를 먼저 정합니다. 업무와 데이터를 함께 살펴 될 일과 안 될 일을 가려 드리고, 우선순위와 예상 비용을 문서로 남깁니다. 저희와 진행하지 않으셔도 그대로 쓰실 수 있는 자료입니다.
“저희 데이터가 정리가 안 돼 있는데, 가능할까요?”
완벽히 정리돼 있지 않아도 됩니다. 다만 지금 필요한 게 AI가 아니라 문서·업무 정리라면 그렇게 말씀드립니다. 안 될 일을 되는 것처럼 팔지 않는 것이 저희 원칙입니다.
“만들어도 그게 맞는 답인지 판단할 수가 없습니다.”
착수할 때 ‘반드시 답해야 할 질문’과 정답을 함께 정하고, 그 정답으로 채점합니다. 기준이 귀사의 언어로 적혀 있으니 판정은 담당자가 직접 하실 수 있습니다.
“업무를 자동으로 처리하게 두는 게 불안합니다.”
처음부터 맡기지 않습니다. 사람이 확인하고 승인하는 단계에서 시작해, 실제로 믿을 만하다는 게 확인된 범위만 단계적으로 자동으로 넘깁니다.
“만들어도 직원들이 안 쓸 것 같습니다.”
‘정확도’가 아니라 ‘실제로 쓰는가’를 성공 기준에 넣습니다. 현업이 쓰는 방식에 맞춰 다듬고, 필요하면 교육까지 함께 합니다.
“쓰다 보면 바꾸고 싶어질 텐데, 계약에 묶이는 게 걱정입니다.”
기능을 처음에 못박지 않습니다. 단계마다 무엇이 더 필요한지 함께 다시 정하고, 바뀐 요구는 다툼이 아니라 우선순위 조정으로 처리합니다.
이 가운데 “맞는 답인지 판단할 수 없다”는 자리가 가장 많은 프로젝트를 무너뜨립니다. 그 자리에서 쓰는 방식이 아래의 「질문 합의」입니다.
01왜 지금인가
AI 코딩툴은 옳은 코드만 싸게 만들지 않습니다. 틀린 코드도 똑같이 싸게, 아주 그럴듯한 모양으로 만듭니다. 산출물이 폭증하는데 가려낼 능력이 그대로면 병목은 생산에서 검증으로 통째로 옮겨갑니다.
만드는 일은 싸졌습니다. 그래서 어려운 일만 남았습니다.
02비전 — 넷이 같은 종이에
한 장, 네 개의 서명
서로 다른 것을 원하는 넷이 같은 종이 한 장에 서명합니다. 모두가 이긴다는 건 구호가 아니라 구조입니다.
고객은 검수할 수 있어서, 개발자는 끝이 정해져서, SI 팀은 경계가 생겨서, 올윈은 결과로 책임질 수 있어서 — 같은 질문 목록 하나에 서명합니다.
모두가 이긴다는 건 구호가 아니라 구조입니다.
고객사
확신AI가 그럴듯하게 답하는데 그게 맞는지 판단할 수 없다 — 이게 AI 도입이 멈추는 진짜 이유입니다. 고객은 AI를 몰라도 자기 업무의 정답은 압니다. 그 정답으로 채점하니 고객이 심판이 됩니다.
고객사 안내AI 개발자
명확함 · 증명‘다 만들었는데 아니래요’가 구조적으로 불가능합니다. 그리고 AI 시대에 개발자가 잃은 건 일이 아니라 실력을 증명할 수단입니다. 골든 점수와 회귀 기여는 자기 주장이 아니라 시스템이 기록한 것이라 반박되지 않습니다.
AI 개발자 참여SI 팀
경계SI 팀의 진짜 공포는 통제 상실이 아니라 책임 전가입니다. ‘이 질문 안쪽은 AI 책임, 바깥은 아닙니다’가 문서로 고정되면 경계가 생깁니다. 골든셋은 SI 팀에게도 방어선입니다.
SI·솔루션 파트너기술 컨설턴트
위상질문을 뽑아내고 정답을 합의시키는 일이 이 방법론의 가장 희소한 능력입니다. 기업을 이해하고 기술을 이해해야만 할 수 있고, AI가 대신해 줄 수 없는 마지막 자리입니다.
기술 컨설턴트 소개중립 — 판정봉을 내려놓습니다
판정봉을 내려놓은 심판
PM이 판정하면 셋 모두가 PM을 자기편으로 끌어당기는 정치가 시작됩니다. 판정을 착수 때 서명된 질문 목록에 위임하면 로비할 대상이 사라집니다. 중립은 권한을 가져서가 아니라 권한을 포기해서 얻어집니다.
판정은 착수할 때 모두가 서명한 질문 목록이 합니다. PM은 판사가 아니라 규칙의 관리자입니다.
우리가 흔들 수 없어야, 여러분이 믿을 수 있습니다.
03AI의 자리
이 경계를 흐리면 ‘AI 만능’이 됩니다. 우리는 경계를 먼저 그어 놓고 시작합니다.
양이 많고 반복되며, 틀려도 사람이 걸러낼 수 있는 일.
서명이 필요한 일. AI가 만든 정답으로 AI를 채점하면 자기순환일 뿐입니다.
046단계
단계마다 AI가 하는 일과 사람이 하는 일을 나눠 놓았습니다. 그래서 빨라지면서도 책임이 흐려지지 않습니다.
AI가 합니다
고객사 문서를 먼저 읽고 ‘이 조직은 아마 이런 걸 물을 것’이라는 질문 후보를 수십 개 뽑아 옵니다.
사람이 합니다
컨설턴트가 현장에서 선별하고, 고객이 ‘이게 실제 우리 업무다’를 확인합니다.
산출물
질문 후보 목록 — 첫 미팅의 산출물이 의사록이 아닙니다.
AI가 합니다
회의 기록에서 골든 질문과 정답 초안을 만들고, 도메인 용어집을 축적합니다.
사람이 합니다
고객이 정답에 서명합니다. 서명 안 된 정답으로는 채점하지 않습니다.
산출물
골든셋 v1 — ‘답하면 안 되는 질문’까지 포함한 검수 기준.
AI가 합니다
AI 코딩툴이 구현의 대부분을 담당합니다.
사람이 합니다
설계 판단, 데이터·보안 구조, 기간계 연동은 사람이 책임집니다.
산출물
동작하는 엔진 — 다만 이게 맞는지는 아직 아무도 모릅니다.
AI가 합니다
매 빌드마다 골든셋 전체를 다시 실행하고, LLM 심사관이 자동 채점하고, 회귀를 감지합니다.
사람이 합니다
실패 유형을 판단하고, 기준을 조정할지 함께 합의합니다.
산출물
점수와 버전 이력 — 나빠지면 그날 드러납니다.
AI가 합니다
점수·이력 리포트를 자동으로 생성합니다.
사람이 합니다
컨설턴트가 숫자의 의미와 다음 결정을 조율합니다.
산출물
고객이 서명한 질문으로 표시된 진척 — 품의서에 그대로 붙습니다.
AI가 합니다
고객이 직접 질문을 추가하고 돌려볼 수 있게 합니다.
사람이 합니다
교육과 자격 인증으로 고객사 내부에 역량을 남깁니다.
산출물
골든셋은 고객 자산 — 종속을 만들지 않는 것이 도입 장벽을 낮춥니다.
일하는 방식
방법론은 슬라이드가 아니라 플랫폼에 구현되어 돌아갑니다. 모든 AI 산출물은 초안이며, 게시·등록·서명은 반드시 사람이 합니다.
서명한 질문 전체를 엔진이 다시 풀고 자동 채점합니다. 통과율이 곧 진행률입니다.
미팅 전, 고객이 이미 말한 것이 정리되어 도착합니다.
회의가 끝나면 결정·리스크·할 일·질문 후보가 보드에 초안으로 들어와 있습니다.
서명되면 불변이므로, 서명 전에 AI가 기준의 채점가능성을 먼저 검사합니다.
묻기 전에 도착하는 보고 — 점수가 내려가면 내려갔다고 씁니다.
운영 중 답하지 못한 질문이 새 검수 기준 후보로 승격됩니다.
정직한 증거
이 도구는 첫 실행에서 저희 자신의 엔진 결함을 잡았습니다 — 차단됐어야 할 질문이 통과된 것을 발견해 게이트를 고쳤고, 50%→100% 개선 이력을 지우지 않고 보존합니다. 도구가 자기 존재 이유를 첫날에 증명한 셈입니다.
05대비
같은 프로젝트를 두고 무엇에 합의하고, 무엇으로 진척을 말하고, 무엇을 검수하는지가 달라집니다.
요구사항
기존
기능 명세서 — 모두가 고개를 끄덕이지만 각자 다른 걸 상상합니다.
「질문 합의」
답해야 할 질문 목록 — 정답이 붙어 있어 애매하게 합의할 방법이 없습니다.
진척
기존
“70% 완료” — AI 프로젝트에서 거의 의미가 없는 숫자입니다.
「질문 합의」
“골든 82/100 통과, 지난주 대비 +6” — 품의서에 그대로 붙습니다.
할루시네이션
기존
사고가 난 뒤에 변명할 항목 — 계약서에 칸 자체가 없습니다.
「질문 합의」
‘답하면 안 되는 질문’이 착수 때 서명된 검수 항목입니다.
06해자
방법론은 하루면 베낍니다. 엔진과 사람과 정산까지 베낄 수는 없습니다.
01
골든셋·버전 이력·LLM 심사관·회귀 감지·근거 게이트가 지금 이 사이트에서 실제로 작동합니다. “그래서 그걸 어디서 돌리시죠?”에 URL로 답합니다.
작동 증거 보기02
방법론은 사람이 굴립니다. 연구소·아카데미·자격 인증으로 이 방법론을 훈련하고 인증합니다. 방법론에 자격이 붙으면 그건 방법론이 아니라 표준이 됩니다.
AI 교육 생태계03
기여 기반 보상은 기여를 객관적으로 재야 성립합니다. 골든 점수를 몇 점 올렸는가, 어떤 회귀를 막았는가가 그 측정값입니다. 방법론의 계측과 정산의 증거가 같은 숫자입니다.
플랫폼 운영 원리07정직한 한계
첫 미팅에서 드러날 이야기는 먼저 하는 편이 낫습니다. 이 방법론이 덮지 못하는 곳을 그대로 적어 둡니다.
UI, 응답 속도, 기간계 연동, 인프라는 여전히 기존 방식으로 관리해야 합니다. AI SI 전체를 이걸로 덮는다고 말하지 않습니다. 정확한 주장은 ‘AI SI의 AI 부분을 검수 가능하게 만든다’입니다.
골든셋을 만드느라 진단이 길어집니다. 빨리 시작하고 싶은 고객에겐 마찰입니다. “지금 2주 쓰면 6개월을 아낍니다”를 설득하지 못하면 이 방법론은 굴러가지 않습니다.
우리는 감리가 아닙니다. 감리는 “문제 있네요” 하고 끝이지만 우리는 못 넘기면 우리가 못 넘긴 겁니다. 중립성을 조금 내주고 책임을 얻은 구조이며, 판정 기준이 고객 서명으로 고정되고 골든셋이 고객 자산이라는 점으로 담보합니다.
세 방향의 압력을 견디면서도 자기 재량을 쓰지 않는 PM은 희귀합니다. 뽑아서 되는 게 아니라 길러야 합니다. 그래서 교육 자산이 부가 서비스가 아니라 이 구조의 필수 부품입니다.
함께하기
고객사는 검수할 수 있는 기준을, 기술 컨설턴트는 그 기준을 만들어내는 자리를, AI 개발자는 실력이 기록되는 무대를 얻습니다. 어느 자리에서든 시작은 질문 하나입니다.
