Vistance Networks의 SVP 겸 CIO인 Praveen Jonnala은 CIO.com 기고에서 주요 AI 연구소와 클라우드 기업들이 고객사에 전문 엔지니어(FDE)를 보내는 방식으로 기업 AI 투자를 잘못 집행하고 있다고 주장했습니다. 그는 이 방식이 AI 파일럿을 실제 운영으로 옮기는 문제는 해결하지만, AI가 경제 전반으로 확산되는 문제는 다루지 못한다고 지적했습니다.

Jonnala은 MIT 조사 결과를 인용했습니다. 기업 AI 파일럿 약 95%가 수십억 달러를 쓰고도 측정 가능한 수익 영향을 내지 못했다는 것입니다. 이에 대응해 OpenAI는 5월 19개 파트너로부터 40억 달러의 초기 투자를 받아 OpenAI Deployment Company를 출범했으며, 150명의 FDE와 배포 전문가로 시작했습니다. Anthropic은 Blackstone, Hellman & Friedman, Goldman Sachs와 함께 기업 AI 서비스 합작사를 세웠고 기업가치는 15억 달러를 넘는 것으로 전해졌습니다. 마이크로소프트는 7월 25억 달러와 약 6,000명의 임베디드 엔지니어 및 산업 전문가를 투입한 Frontier Company를 출범했습니다. AWS는 전문 엔지니어링 조직에 10억 달러를 약속했습니다. FDE 채용 공고는 9개월 사이 약 800% 늘었고, 최고 직급 보상은 120만 달러를 넘었습니다.

Jonnala에 따르면 FDE 기능은 이들 기업의 상업 부문에 속하며, 분기 내 파일럿이 실제 운영으로 전환된 건수로 성과를 측정합니다. 그는 이런 프로젝트가 현금 성과가 아니라 정확도나 현지 업무 결과를 최적화한다고 봅니다. 현금 성과는 여러 기능에 걸친 의사결정에 달려 있으며 그 효과는 두 분기 뒤에야 나타난다는 것입니다. 그는 수요 예측 에이전트 사례를 들었습니다. 정확도는 올랐지만 안전재고와 공급업체 계약 같은 운영 결정이 바뀌기 전까지 재무적으로는 아무 변화가 없었다는 설명입니다.

그는 구조적 우려도 제기했습니다. Anthropic의 채용 공고는 엔지니어에게 반복 가능한 배포 패턴을 체계화하고 그 통찰을 제품팀에 환류하라고 요구하는데, 이는 학습 성과가 연구소 쪽으로 흐른다는 신호라고 봤습니다. Constellation Research는 올해 FDE가 제품 미성숙을 메우는 목발처럼 쓰이는 경우가 많다고 경고했습니다. Dice는 8월 엔지니어 부족이 기업 AI 수익 실현을 막고 있으며, 가장 희소한 인재는 Fortune 50 기업에 몰려 있고 중견 기업은 기다리고 있다고 보도했습니다. Jonnala가 제시한 판단 기준은, 외부 엔지니어가 떠난 뒤 고객사가 다음 문제를 더 잘 찾아내는 조직이 되었는가 하는 것입니다.

Jonnala는 자신의 회사가 재고 문제를 해결한 방식도 소개했습니다. 기성 프런티어 모델을 원시 ERP 테이블에 바로 붙인 것이 아니라 공급망을 잘 아는 현업 운영자와 함께 계획 아키텍처를 다시 설계했고, 그 결과 재고가 줄고 그 수준을 유지했으며 같은 작업을 반복하는 데 외부 팀이 필요 없었다는 것입니다. 그는 국가의 AI 경쟁력은 수많은 운영자가 AI를 운영 의사결정에 적용하는 데 달려 있으며, 기업은 AI 전문가를 보내 사업을 배우게 할 것이 아니라 사업 담당 운영자를 보내 AI를 배우게 해야 한다고 결론지었습니다. 그는 어떤 벤더도 팔고 있지 않다고 말하는 역할인 백워드 디플로이드 도메인 전문가 육성을 촉구했습니다.

Vistance Networks의 SVP 겸 CIO인 Praveen Jonnala은 CIO.com 기고에서 주요 AI 연구소와 클라우드 기업들이 고객사에 전문 엔지니어(FDE)를 보내는 방식으로 기업 AI 투자를 잘못 집행하고 있다고 주장했습니다. 그는 이 방식이 AI 파일럿을 실제 운영으로 옮기는 문제는 해결하지만, AI가 경제 전반으로 확산되는 문제는 다루지 못한다고 지적했습니다.

Jonnala은 MIT 조사 결과를 인용했습니다. 기업 AI 파일럿 약 95%가 수십억 달러를 쓰고도 측정 가능한 수익 영향을 내지 못했다는 것입니다. 이에 대응해 OpenAI는 5월 19개 파트너로부터 40억 달러의 초기 투자를 받아 OpenAI Deployment Company를 출범했으며, 150명의 FDE와 배포 전문가로 시작했습니다. Anthropic은 Blackstone, Hellman & Friedman, Goldman Sachs와 함께 기업 AI 서비스 합작사를 세웠고 기업가치는 15억 달러를 넘는 것으로 전해졌습니다. 마이크로소프트는 7월 25억 달러와 약 6,000명의 임베디드 엔지니어 및 산업 전문가를 투입한 Frontier Company를 출범했습니다. AWS는 전문 엔지니어링 조직에 10억 달러를 약속했습니다. FDE 채용 공고는 9개월 사이 약 800% 늘었고, 최고 직급 보상은 120만 달러를 넘었습니다.

Jonnala에 따르면 FDE 기능은 이들 기업의 상업 부문에 속하며, 분기 내 파일럿이 실제 운영으로 전환된 건수로 성과를 측정합니다. 그는 이런 프로젝트가 현금 성과가 아니라 정확도나 현지 업무 결과를 최적화한다고 봅니다. 현금 성과는 여러 기능에 걸친 의사결정에 달려 있으며 그 효과는 두 분기 뒤에야 나타난다는 것입니다. 그는 수요 예측 에이전트 사례를 들었습니다. 정확도는 올랐지만 안전재고와 공급업체 계약 같은 운영 결정이 바뀌기 전까지 재무적으로는 아무 변화가 없었다는 설명입니다.

그는 구조적 우려도 제기했습니다. Anthropic의 채용 공고는 엔지니어에게 반복 가능한 배포 패턴을 체계화하고 그 통찰을 제품팀에 환류하라고 요구하는데, 이는 학습 성과가 연구소 쪽으로 흐른다는 신호라고 봤습니다. Constellation Research는 올해 FDE가 제품 미성숙을 메우는 목발처럼 쓰이는 경우가 많다고 경고했습니다. Dice는 8월 엔지니어 부족이 기업 AI 수익 실현을 막고 있으며, 가장 희소한 인재는 Fortune 50 기업에 몰려 있고 중견 기업은 기다리고 있다고 보도했습니다. Jonnala가 제시한 판단 기준은, 외부 엔지니어가 떠난 뒤 고객사가 다음 문제를 더 잘 찾아내는 조직이 되었는가 하는 것입니다.

Jonnala는 자신의 회사가 재고 문제를 해결한 방식도 소개했습니다. 기성 프런티어 모델을 원시 ERP 테이블에 바로 붙인 것이 아니라 공급망을 잘 아는 현업 운영자와 함께 계획 아키텍처를 다시 설계했고, 그 결과 재고가 줄고 그 수준을 유지했으며 같은 작업을 반복하는 데 외부 팀이 필요 없었다는 것입니다. 그는 국가의 AI 경쟁력은 수많은 운영자가 AI를 운영 의사결정에 적용하는 데 달려 있으며, 기업은 AI 전문가를 보내 사업을 배우게 할 것이 아니라 사업 담당 운영자를 보내 AI를 배우게 해야 한다고 결론지었습니다. 그는 어떤 벤더도 팔고 있지 않다고 말하는 역할인 백워드 디플로이드 도메인 전문가 육성을 촉구했습니다.