AR어드밴스드테크놀로지(ARI)는 AI를 업무의 전제로 삼아 일의 흐름을 재설계하는 ‘AI 네이티브화’를 추진하고 있습니다. 야마오카 다쿠야 집행임원은 AI로 개발 효율이 높아져 작업량이 줄어드는 반면, 인월을 기준으로 가격을 정하는 기존 방식에서는 프로젝트 단가도 낮아진다고 설명했습니다. 취재는 2026년 10월 7일 진행됐습니다.

2010년 설립된 ARI는 직원 80% 이상이 엔지니어와 컨설턴트입니다. AI 활용의 전환점은 2024년 11월 무렵으로, 야마오카 임원은 코딩 에이전트가 상업적으로 쓸 수 있는 정확도에 도달했다고 느꼈습니다. 2025년 전문 조직을 만들어 활용 사례를 마련하려 했지만, 기술에 대한 관심을 업무 개혁으로 연결하고 조직을 운영하는 데 어려움이 있었습니다. 이후 전 직원에게 이용 지침과 라이선스를 배포하고 사용량 순위도 도입하자 업무 외 이용까지 늘었고, 전사 도입 이듬달 무렵 연간 AI 예산을 모두 소진했습니다. 사용량과 업무 성과가 일치하지 않는다는 점을 파악한 뒤, 누가 어떤 목적으로 어떤 모델을 사용하고 비용을 얼마나 썼는지 확인할 수 있도록 AI 이용을 모으는 게이트웨이와 대시보드를 마련했습니다.

사내 시스템과의 연동을 검증하는 과정에서는 브라우저 화면에서 보이는 정보와 API를 통해 가져올 수 있는 정보의 범위가 다르다는 문제가 드러났습니다. 사람이 화면을 조작할 때 적용되는 제한만으로는 AI의 접근을 의도한 대로 제어할 수 없다고 합니다. ARI는 인증, 권한 관리, 작업 기록, 감사 로그, 연결 방식 제어를 게이트웨이에 맡겨 AI 에이전트와 사내 시스템 사이에 배치했습니다. Claude Code 설정 파일 ‘CLAUDE.md’에 처음에는 금지 사항과 제약을 상세히 적었지만, 야마오카 임원은 제약이 작업을 방해할 때도 있었다고 설명했습니다. 현재는 필요한 금지 사항을 유지하면서 절차를 세세하게 지정하기보다 목적과 판단의 우선순위를 전달하는 방침입니다.

ARI의 목표는 개인이 AI를 사용하는 데 그치지 않고, 작업부터 회사 전체 업무 흐름까지 AI를 전제로 재설계하는 것입니다. 영업 업무의 경우 오전 6시에 AI가 Outlook 일정을 확인하고, SharePoint 등에 저장된 과거 회의 기록과 관련 정보를 바탕으로 당일 자료를 만듭니다. 회의가 끝난 뒤 녹음 데이터가 지정 폴더에 들어오면 회의록과 감사 이메일, 후속 과제로 정해진 자료의 초안도 작성합니다. 이메일은 사람이 확인한 뒤 발송합니다. 야마오카 임원은 개인·프로젝트·전사 단위의 업무 지식을 정리하고 AI가 어디까지 맡아야 완료인지 정하는 일도 필요하다고 했습니다. 개발 업무에서는 인수 기준과 테스트를 준비합니다.

AI와의 협업을 평가할 때는 토큰 사용량과 생산성의 관계를 정밀하게 측정하기 어려워, 작업 환경과 사양 전달 방식, 제안 검토, 결과가 어긋났을 때의 수정 과정을 중시합니다. 이용자와 모델, 소비 토큰 수는 시각화할 수 있지만 협업의 질을 수치로 평가하는 체계는 아직 개발 중입니다. 게이트웨이가 작업의 방향 이탈을 자동으로 감지하는 것은 아니며, 현재는 사람이 중간에 확인하고 필요하면 방향을 바로잡습니다.

ARI는 노후 시스템을 현대화하는 작업에도 AI를 활용합니다. 브라우저 조작으로 기존 시스템의 동작을 수집해 재현 테스트를 만들고, 사양을 유지하면서 운영체제(OS)와 미들웨어, 언어 버전을 올린 시스템을 구축한 뒤 테스트를 통과할 때까지 수정하게 합니다. 운영 인프라 구축과 검토는 사람이 맡지만, 야마오카 임원은 개발 공수를 크게 줄이고 대규모 프로젝트도 상대적으로 짧은 기간에 납품할 수 있다고 말했습니다. 효율화로 작업 시간이 줄면 프로젝트 규모도 작아지므로, 공수를 합산하는 인월형 가격 책정에서는 효율화의 가치가 가격 인하에 흡수되는 문제가 생깁니다.

ARI는 성과에 따른 보상과 자체 AI 플랫폼·애플리케이션의 이용량 기반 과금을 검토하고 있지만, 취재 시점에 아웃컴형 프로젝트는 시작하지 않았습니다. 회사는 시스템 개발과 함께 업무 시각화 및 재설계, 게이트웨이를 통한 기존 시스템의 안전한 연결, 에이전트 구축과 평가를 묶어 지원하는 서비스를 출시했습니다. 전사 일괄 변화는 어려워 검증 환경이나 일부 부서·업무에서 시작하고 있으며, 송장 처리 자동화와 AI 채팅을 통한 경비 신청을 지원합니다. 야마오카 임원은 AI 도입이 더딘 이유로 보안 위험의 과대평가, 업무 절차의 편차, 부서 간 책임의 불명확성, 구현 인력 부족을 들었습니다. SaaS 기업은 6개월 이내에 AI 네이티브화가 진행되고 이후 대기업이 뒤따르며, 다른 기업으로는 2~3년에 걸쳐 확산될 것으로 전망했습니다. 그는 ‘앞으로 2~3년’ 안에 업계에서 이름이 거론되는 기업이 되겠다고 밝혔습니다.

AR어드밴스드테크놀로지(ARI)는 AI를 업무의 전제로 삼아 일의 흐름을 재설계하는 ‘AI 네이티브화’를 추진하고 있습니다. 야마오카 다쿠야 집행임원은 AI로 개발 효율이 높아져 작업량이 줄어드는 반면, 인월을 기준으로 가격을 정하는 기존 방식에서는 프로젝트 단가도 낮아진다고 설명했습니다. 취재는 2026년 10월 7일 진행됐습니다.

2010년 설립된 ARI는 직원 80% 이상이 엔지니어와 컨설턴트입니다. AI 활용의 전환점은 2024년 11월 무렵으로, 야마오카 임원은 코딩 에이전트가 상업적으로 쓸 수 있는 정확도에 도달했다고 느꼈습니다. 2025년 전문 조직을 만들어 활용 사례를 마련하려 했지만, 기술에 대한 관심을 업무 개혁으로 연결하고 조직을 운영하는 데 어려움이 있었습니다. 이후 전 직원에게 이용 지침과 라이선스를 배포하고 사용량 순위도 도입하자 업무 외 이용까지 늘었고, 전사 도입 이듬달 무렵 연간 AI 예산을 모두 소진했습니다. 사용량과 업무 성과가 일치하지 않는다는 점을 파악한 뒤, 누가 어떤 목적으로 어떤 모델을 사용하고 비용을 얼마나 썼는지 확인할 수 있도록 AI 이용을 모으는 게이트웨이와 대시보드를 마련했습니다.

사내 시스템과의 연동을 검증하는 과정에서는 브라우저 화면에서 보이는 정보와 API를 통해 가져올 수 있는 정보의 범위가 다르다는 문제가 드러났습니다. 사람이 화면을 조작할 때 적용되는 제한만으로는 AI의 접근을 의도한 대로 제어할 수 없다고 합니다. ARI는 인증, 권한 관리, 작업 기록, 감사 로그, 연결 방식 제어를 게이트웨이에 맡겨 AI 에이전트와 사내 시스템 사이에 배치했습니다. Claude Code 설정 파일 ‘CLAUDE.md’에 처음에는 금지 사항과 제약을 상세히 적었지만, 야마오카 임원은 제약이 작업을 방해할 때도 있었다고 설명했습니다. 현재는 필요한 금지 사항을 유지하면서 절차를 세세하게 지정하기보다 목적과 판단의 우선순위를 전달하는 방침입니다.

ARI의 목표는 개인이 AI를 사용하는 데 그치지 않고, 작업부터 회사 전체 업무 흐름까지 AI를 전제로 재설계하는 것입니다. 영업 업무의 경우 오전 6시에 AI가 Outlook 일정을 확인하고, SharePoint 등에 저장된 과거 회의 기록과 관련 정보를 바탕으로 당일 자료를 만듭니다. 회의가 끝난 뒤 녹음 데이터가 지정 폴더에 들어오면 회의록과 감사 이메일, 후속 과제로 정해진 자료의 초안도 작성합니다. 이메일은 사람이 확인한 뒤 발송합니다. 야마오카 임원은 개인·프로젝트·전사 단위의 업무 지식을 정리하고 AI가 어디까지 맡아야 완료인지 정하는 일도 필요하다고 했습니다. 개발 업무에서는 인수 기준과 테스트를 준비합니다.

AI와의 협업을 평가할 때는 토큰 사용량과 생산성의 관계를 정밀하게 측정하기 어려워, 작업 환경과 사양 전달 방식, 제안 검토, 결과가 어긋났을 때의 수정 과정을 중시합니다. 이용자와 모델, 소비 토큰 수는 시각화할 수 있지만 협업의 질을 수치로 평가하는 체계는 아직 개발 중입니다. 게이트웨이가 작업의 방향 이탈을 자동으로 감지하는 것은 아니며, 현재는 사람이 중간에 확인하고 필요하면 방향을 바로잡습니다.

ARI는 노후 시스템을 현대화하는 작업에도 AI를 활용합니다. 브라우저 조작으로 기존 시스템의 동작을 수집해 재현 테스트를 만들고, 사양을 유지하면서 운영체제(OS)와 미들웨어, 언어 버전을 올린 시스템을 구축한 뒤 테스트를 통과할 때까지 수정하게 합니다. 운영 인프라 구축과 검토는 사람이 맡지만, 야마오카 임원은 개발 공수를 크게 줄이고 대규모 프로젝트도 상대적으로 짧은 기간에 납품할 수 있다고 말했습니다. 효율화로 작업 시간이 줄면 프로젝트 규모도 작아지므로, 공수를 합산하는 인월형 가격 책정에서는 효율화의 가치가 가격 인하에 흡수되는 문제가 생깁니다.

ARI는 성과에 따른 보상과 자체 AI 플랫폼·애플리케이션의 이용량 기반 과금을 검토하고 있지만, 취재 시점에 아웃컴형 프로젝트는 시작하지 않았습니다. 회사는 시스템 개발과 함께 업무 시각화 및 재설계, 게이트웨이를 통한 기존 시스템의 안전한 연결, 에이전트 구축과 평가를 묶어 지원하는 서비스를 출시했습니다. 전사 일괄 변화는 어려워 검증 환경이나 일부 부서·업무에서 시작하고 있으며, 송장 처리 자동화와 AI 채팅을 통한 경비 신청을 지원합니다. 야마오카 임원은 AI 도입이 더딘 이유로 보안 위험의 과대평가, 업무 절차의 편차, 부서 간 책임의 불명확성, 구현 인력 부족을 들었습니다. SaaS 기업은 6개월 이내에 AI 네이티브화가 진행되고 이후 대기업이 뒤따르며, 다른 기업으로는 2~3년에 걸쳐 확산될 것으로 전망했습니다. 그는 ‘앞으로 2~3년’ 안에 업계에서 이름이 거론되는 기업이 되겠다고 밝혔습니다.