MadDev Insight Series #1

0) 30초 요약

• 기업: AI는 사업부가 아니라 전사 운영체계로 승격. LLM 한 컵 얹는 수준으론 늦음.

• 투자: “플랫폼 독점 + 파운데이션 모델 + 에이전트/워크플로 자동화 + AI PC/엣지” 4축 정렬.

• 개인: “직무형 스킬”은 감가상각, 문제정의력+자동화 문해력이 프리미엄.

• 한국: 규제/조달/레거시 벽을 ‘AI 운영비(Ops)로 정당화’ 할 수 있는 곳부터 전면 전환.

APEC 공동기조의 핵심은 공급망 회복력(Resilience), 그 안에 디지털·AI 인프라의 자립도가 본론으로 들어왔다. 결과:

1. 모델 중심 → 시스템 중심

2. “좋은 모델 쓰자”에서 “AI가 돌아가는 운영체계를 깔자”로 이동. 데이터 수집·정제·거버넌스·프롬프트·평가·비용·권한까지 묶는 AI OPS 레이어가 메인 게임.

3. 클라우드 독점 → 하이브리드/엣지 공존

4. LLM 호출비가 P&L을 갉아먹자, **경량 모델 + 엣지(온디바이스/사내 GPU)**로 비용-지연-보안 최적점을 찾는 쪽으로 급가속.

5. 앱 → 에이전트

6. “기능 버튼”을 누르던 UX에서, 에이전트가 업무를 대행하고 결과만 검수하는 구조로 전환. SOP가 있는 곳부터 사람이 빠진다.

7. 모범사례의 빠른 복제

8. AI 우등생 사례는 국가 간 즉시 복제. 한 지역의 우위는 몇 개월 단위로 증발한다. 속도가 실력이다.

전략 프레임: OS + Store

• OS: 데이터 파이프라인, 벡터 DB, 프롬프트/컨텍스트 관리, 비용/품질 모니터, 권한·감사·보안.

• Store: 사내용 자동화 봇(재무·영업·CS·HR)과 외부용 AI 기능을 제품/플러그인으로 판매.

투자 포인트 (미국):

• Foundation Layer: 모델(멀티 모델 라우팅), 파인튜닝, 평가도구(프롬프트 회귀 테스트).

• Agent Layer: 워크플로 엔진(n8n류) + 툴 사용(브라우저/DB/API/ERP).

• Edge/AI PC: 저지연/저비용/오프라인 안전성.

• Vertical SaaS: 의료/법률/제조/물류/교육 특화.

한 줄 요약: “AI로 일하는 운영체계 + 내부/외부 두 갈래 수익”을 동시에 만든다.

• 클라우드 규제/데이터 주권 관점에서 자국 모델 + 사내·현장 배치 강화.

• 산업 내장형(공장·물류·리테일) PoC → 양산 속도가 빠름.

• 가격·속도·규모에서 실전주의. 사용자 경험보다 효율/규모를 더 세게 친다.

투자 포인트 (중국):

• 엣지·온프레미스 LLM, 산업 맞춤형 지식그래프, 멀티모달 센서+비전 결합.

• 공공/금융/제조 레거시·보안·조달 이슈로 전사 일괄 전환은 난이도 상.

• 정답: 돈이 바로 되는 라인부터(정산/CS/영업보조/문서생성/QA 자동화) AI OPS를 깔고, 성과를 숫자로 증명 → 예산이 운영비로 전환되면 속도 붙는다.

한국형 성공 패턴:

1. 데이터가 비교적 깨끗하고,

2. 프로세스가 표준화되어 있으며,

3. 규정상 자동화가 가능한 곳.

4. 여기부터 치면 3개월 안에 절감/속도/품질 지표가 튀어나온다.

1. 플랫폼 독점(분배 권력)

2. 모델은 바뀔 수 있어도, 분배 채널은 오래 간다. 배포·스토어·생태계에 붙어라.

3. 파운데이션 모델 + 라우팅

4. 단일 모델 고집은 리스크. 작업/비용/정확도에 따라 모델을 자동 라우팅하는 오케스트레이션이 핵심.

5. 에이전트/워크플로 자동화

6. 챗봇은 경험, 업무 자동화는 돈. API/브라우저/DB/메일/캘린더를 툴로 연결해서 SOP를 통째로 대행.

7. AI PC/엣지

8. 개인정보/규제/지연/비용 이슈에서 엣지가 정답인 업무가 많다.

9. 원칙: 온디바이스 우선, 클라우드는 백업.

금지: “AI니까 다 오른다” 식 테마 투자. 맞을 때도 틀린 투자다.

정석 포트폴리오(레이어별):

• 분배/플랫폼 레이어: 배포·결제·생태계(마켓플레이스·스토어)

• 모델/인프라 레이어: LLM/멀티모달, GPU/AI PC, 데이터/평가/거버넌스

• 오토메이션 레이어: RPA·워크플로·에이전트 툴

• 버티컬 레이어: 헬스/법률/제조/물류/교육 특화 SaaS

실행 팁:

• 월별 DCA(분할 매수) + 분기 단위 리밸런싱

• 비용/마진 구조가 숫자로 좋아지는 기업에 가중치

• 단기 재료(테마)는 규모 축소로만 접근

레드오션: 화면 짜는 코더, CRUD 반복자.

블루오션:문제정의 → 데이터파이프라인 → 모델 라우팅 → 에이전트 오케스트레이션 → 운영/비용/품질 관리까지 보는 AI Automation Architect.

스킬 프레임(6주 갱신 루프):

1. 데이터·평가: Evals, 회귀 테스트, 가드레일

2. 오케스트레이션: 멀티모델 라우팅(품질/비용 기준), Prompt Hub, Vector

3. 워크플로 엔진: n8n/Temporal/Airflow, 브라우저 도구화

4. 엣지/온디바이스: 경량모델, 임베딩 캐시, 비용-지연 최적화

5. UX/OPS: 프롬프트→도구→사람 검수(휴먼 인 루프), KPI 대시보드

6. 보안/정책: PII, 권한, 로깅, 감사지표

포트폴리오 한 줄:

“업무 N단계를 에이전트로 자동화했고, 비용·시간·품질 지표가 이렇게 개선되었다”를 전/후 숫자로 박아라.

면접관은 이제 깃허브 별보다 실전 링크를 본다.

합격률 높이는 3종 세트:

1. 미니 SaaS: 특정 직군/도메인 업무를 자동화한 서비스(프리티어)

2. AI Journal: 실험 로그/실패/성공/비용/품질 지표를 투명하게 기록

3. 케이스 스터디: “A사 업무를 에이전트화하면 월 OO시간 절감” 모의 컨설팅 PDF

면접 대답의 골격:

“문제정의 → 데이터/툴 선택 이유 → 비용/품질 트레이드오프 → 운영체계 설계 → 개선 결과(숫자).”

• 30일: 데이터 인벤토리 / 보안·권한·감사 정책 정리 / PoC 대상 2개 선정

• 60일:AI OPS 레이어(프롬프트/평가/로그/비용/권한) 도입 → PoC 가동

• 90일: 숫자 보고(처리시간↓, 비용↓, 품질↑) → 운영비 전환 → 전사 롤아웃 계획

Tip: 인력 재배치 계획을 미리 설계해 반발 최소화. “AI가 대체”가 아니라 **“고부가 업무로 전환”**을 예산에 반영.

• “조금 바꾼다”는 선택이 사실 제일 어렵다.

• 운영체계부터 바꿔라. 데이터·평가·비용·권한·감사·에이전트까지 묶인 AI OPS가 첫걸음이자 전부다.

• 개인은 자동화 문해력으로 급을 나눈다. 도구 이름이 아니라 문제정의 → 설계 → 운영으로 자신을 설명할 수 있어야 한다.

• 한국은 증명 가능한 라인부터. 90일에 숫자를 뽑아내는 팀이 다음 시대의 본문을 쓴다.

다음 편(예고)

Series #2 — “기업이 당장 붙여야 할 AI OPS 스택: 모델·평가·워크플로·권한·대시보드 레시피”

(실제 스택/도구/비용 기준으로 진짜 쓰는 구성을 공개)

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