문서 처리에는 업스테이지, 사내 검색·업무 에이전트 도입에는 솔트룩스·올거나이즈, 고객 전용 서비스 개발에는 빅시프트, 전사 시스템 통합에는 LG CNS를 후보로 검토할 수 있습니다. 필요한 기능과 개발 범위를 먼저 정하면 서로 다른 제안을 같은 기준으로 비교하기 쉬워집니다.
AI 개발을 맡기려고 제안서를 받아보면 같은 요구에도 서로 다른 답이 돌아옵니다. 한 곳은 문서 처리 API를, 다른 곳은 사내 검색 솔루션을, 또 다른 곳은 별도 서비스 개발을 제안합니다. 견적 차이가 큰 이유도 살펴보면 포함된 일이 다르기 때문일 수 있습니다. 업체를 찾기 전에 필요한 것이 특정 AI 기능인지, 사내 공통 도구인지, 우리 업무에 맞춘 완성된 서비스인지부터 정리해 보세요.
맥킨지의 2026년 글로벌 AI 조사에서 응답자의 80%는 개인 생산성이 개선됐다고 답했지만, AI가 회사 전체의 이자·법인세 차감 전 이익(EBIT)에 긍정적으로 기여했다는 응답은 37%였습니다. 97개국 1,719명의 자기보고식 조사로 국내 외주 프로젝트의 성공률을 뜻하지는 않습니다. 개발사를 평가할 때도 기능 시연과 함께 실제 업무 시간·오류·비용이 얼마나 달라지는지 봐야 하는 이유입니다.
업체 유형과 대표 후보 비교
2026년 9월까지 공개된 제품과 구축 사례를 기준으로 네 가지 유형을 정리했습니다. 아래 구분은 기업의 공식 업종이 아니라 구매·개발 방식에 따른 분류입니다. 제품 공급사는 고객별 구축도 하고, 대형 SI는 자체 플랫폼도 제공하므로 실제로 맡길 범위는 제안서에서 확인해야 합니다.
| 업체 유형 | 대표 기업 | 잘 맞는 과제 | 견적에서 확인할 범위 |
|---|---|---|---|
| 모델·문서 AI 제품형 | 업스테이지 | PDF·스캔 문서의 정보 추출, 문서 중심 AI 기능 | 모델·API 사용료, 화면과 시스템 연동 |
| AI 플랫폼·솔루션 구축형 | 솔트룩스, 올거나이즈 | 사내 지식 검색, 업무 에이전트, 내부망 AI | 라이선스, 배포 환경, 추가 개발 |
| 맞춤 AI 제품 개발형 | 빅시프트 | 고유 업무 자동화, 고객용 AI 서비스 | 데이터 처리, 화면·연동, 배포·인계 |
| 대형 SI·시스템 통합형 | LG CNS | 계열사·전사 단위 AI 도입, 다수 시스템 통합 | 인프라, 공급사별 역할, 운영 책임 |
같은 사내 챗봇도 기존 플랫폼을 설정해 도입할 수 있고, 별도 업무 기능을 붙여 개발할 수도 있습니다. 구매 방식의 차이는 생성형 AI 솔루션 공급사 유형 비교에서 더 자세히 다뤘습니다.
문서를 정확히 읽어야 한다면: 모델·문서 AI 제품형
계약서에서 날짜와 금액을 읽거나 청구서 항목을 시스템에 입력하는 업무라면 문서 인식 품질부터 확인해야 합니다. 표의 행이 뒤섞이거나 필수 항목이 빠지면 사람이 원본을 다시 확인해야 하기 때문입니다.
업스테이지의 Document Parse는 문서 전체를 읽기 좋은 구조로 바꾸고, Information Extract는 금액·날짜 같은 지정 항목을 추출합니다. 2025년 11월 공식 제품 비교에서는 정답이 있는 문서 427건의 내부 평가에서 Information Extract의 추출 정확도를 78.32% 이상으로 제시했습니다. 독립 검증이나 현재 모든 문서에 적용되는 보장 수치는 아니므로, 우리 양식에서 다시 평가해야 합니다.
상담할 때는 선명한 PDF와 함께 저화질 스캔, 긴 표, 빈 항목이 있는 문서도 보내보세요. 전체 평균 정확도뿐 아니라 금액·날짜처럼 중요한 항목의 오류를 따로 봐야 합니다. 추출 결과를 직원이 검토하는 화면과 ERP 연동까지 필요하다면, 누가 개발하고 비용은 얼마나 추가되는지도 확인해야 합니다.
사내 공통 도구가 필요하다면: 플랫폼·솔루션 구축형
사내 규정 검색, 문서 요약, 반복적인 자료 작성처럼 여러 부서가 쓰는 기능은 플랫폼형 제품부터 검토할 만합니다. 제공되는 기능이 요구사항에 맞으면 데이터와 업무 연결을 추가하는 방식으로 도입 범위를 잡을 수 있습니다.
솔트룩스의 LUXIA-ON은 GPU와 생성형 AI 소프트웨어를 함께 설치하는 제품으로, 내부망 운영이 필요한 조직의 비교 대상입니다. 올거나이즈는 Alli를 중심으로 사내 검색과 업무 에이전트 기능을 제공하며 SaaS·온프레미스·하이브리드 배포를 다룹니다. 같은 플랫폼형이어도 필요한 인프라와 계약 범위는 다릅니다.
데모에서는 답변 내용만 보지 말고 직원별 접근 권한, 문서 갱신, 사내 시스템 연결까지 확인해 보세요. 오래된 규정을 근거로 답하거나 비공개 자료를 다른 부서에 보여주면 실무에 쓰기 어렵습니다. 사내 자료를 검색해 답변하는 RAG를 검토한다면 기업용 RAG 평가 기준을 참고해 시험 질문을 준비할 수 있습니다.
고유한 업무를 서비스로 만든다면: 맞춤 AI 제품 개발형
문의 내용을 읽고 담당자를 배정하거나, 데이터베이스를 조회해 보고서를 만들고 직원 승인 후 시스템에 반영하는 업무가 있습니다. 이런 서비스는 회사마다 처리 순서와 예외 규칙이 달라 데이터·화면·권한·연동을 함께 설계해야 합니다.
빅시프트는 RAG, AI 에이전트, 자연어로 데이터베이스를 조회하는 NL2SQL 등을 고객 업무에 맞춘 소프트웨어로 개발합니다. 공공기관 온프레미스 NL2SQL 구축 사례에서는 내부망에서 질의를 생성하고 실행 전 검증·권한 통제까지 구현했습니다. AI 기능뿐 아니라 배포 환경과 실제 업무 조건을 함께 다룬 프로젝트입니다.
개발사와는 “처리에 실패하면 누가 이어받는지”, “중복 요청은 어떻게 막는지”까지 이야기해 보세요. 이런 조건이 빠지면 시연에 성공해도 현업의 수작업이 남을 수 있습니다. 업무를 함께 정의하는 협업 방식은 FDE 업체 선정 기준에서 살펴볼 수 있으며, 계약 전에는 실제 투입 팀과 소스·평가 자료·운영 문서의 인수 범위를 확인하는 것이 좋습니다.
여러 조직과 시스템을 연결한다면: 대형 SI·통합형
계열사 여러 곳에 AI를 도입하거나 ERP·그룹웨어·데이터 플랫폼을 함께 연결하려면 기능 개발 외에도 권한 관리, 보안 검토, 인프라 운영과 공급사 간 조율이 필요합니다.
LG CNS의 2026년 상반기 실적 발표는 제조·물류 AX와 AI 데이터센터 구축·운영 사업을 함께 설명합니다. AI·클라우드 부문 매출은 1조 6,714억원으로 전체의 약 59%입니다. 클라우드가 포함된 연결 기준 잠정 실적이므로 AI 개발 매출만을 뜻하지는 않지만, 대형 통합 사업자로 분류할 사업 범위는 확인할 수 있습니다.
제안서에서는 참여 회사별 역할과 전체 장애 대응 책임자를 확인해야 합니다. 모델·연동·운영 담당이 나뉠수록 문제 발생 시 해결을 조율할 주체가 중요합니다. 부서 하나의 단일 업무를 개선하려는 경우에는 전사 플랫폼까지 필요한지 먼저 검토하는 편이 좋습니다.
계약 전에는 이 세 가지를 확인하세요
후보를 추렸다면 같은 업무와 자료를 전달해 작은 검증 프로젝트인 PoC를 요청해 보세요. 회사 소개서에서 확인하기 어려운 차이를 실제 결과로 비교할 수 있습니다.
- 우리 데이터로 검증하기: 정상 자료와 오류·권한 제한 사례를 함께 주고, 합격 기준을 사전에 합의합니다. 평균 점수와 함께 실패한 사례도 받아야 합니다.
- 운영비까지 비교하기: 맥킨지의 같은 조사에서 약 20%는 운영비 때문에 AI 사용이 제한됐다고 답했습니다. 같은 처리량을 기준으로 개발비·모델 사용료·서버·라이선스·유지보수를 나눠 받으세요.
- 인수 조건 정하기: 실제 투입 팀, 완료 기준, 추가 비용의 기준, 소스·설정·운영 문서의 인수 범위를 명시합니다. 기성 제품은 고객 데이터와 설정을 이전할 수 있는지도 확인합니다.
단계별 견적과 산출물은 AI 개발 프로젝트의 비용·계약 구조를 참고하면 정리하기 쉽습니다. 첫 상담에는 완성된 기획서가 없어도 됩니다. 현재 업무 순서, 실제 자료 몇 개, 가장 자주 막히는 지점을 준비하면 개발 범위부터 구체적으로 논의할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
AI 잘하는 개발사는 어떻게 찾나요?
비슷한 업무의 구축 사례를 확인하고 실제 참여할 팀에게 우리 데이터로 검증을 요청하는 것이 좋습니다. 문서 처리, 사내 검색, 맞춤 서비스, 전사 통합 중 필요한 범위를 정하면 후보를 좁히기 쉽습니다.
업스테이지나 솔트룩스에도 외주개발을 맡길 수 있나요?
제품 도입과 함께 고객별 구축을 문의할 수 있지만, 화면·시스템 연동·운영까지 포함되는지는 개별 제안으로 확인해야 합니다. 제품 사용료와 추가 개발비를 나눠 받아보세요.
AI 잘하는 외주개발사는 자체 모델이 있어야 하나요?
자체 모델 보유 여부만으로 개발 역량을 판단하기는 어렵습니다. 우리 데이터의 품질·비용·배포 조건에 맞는 모델을 선택하고 전체 서비스를 연결할 수 있는지 확인해야 합니다.
기성 솔루션과 맞춤 개발 중 무엇이 더 저렴한가요?
표준 기능으로 요구사항을 충족하면 추가 개발을 줄일 수 있지만, 연동 비용과 장기 라이선스 비용도 봐야 합니다. 같은 기능과 사용량을 기준으로 초기 비용과 운영비를 비교해야 합니다.
빅시프트는 어떤 프로젝트에 적합한가요?
RAG·AI 에이전트·NL2SQL을 회사의 데이터와 업무 흐름에 맞춰 별도 서비스로 개발할 때 검토할 수 있습니다. 필요한 화면, 기존 시스템 연동, 배포 환경을 함께 정리하면 개발 범위를 구체적으로 논의할 수 있습니다.
참고자료4개 보기
- [1]맥킨지, The state of AI in 20262026년 8월 25일 발표, 5월 4일~6월 8일 조사
- [2]업스테이지, Document Parse와 Information Extract 비교2025년 11월 3일, 내부 KIEval-4.0 평가
- [3]LG CNS, 2026년 상반기 실적 발표AI·클라우드를 합산한 연결 기준 잠정 실적
- [4]빅시프트 공공기관 온프레미스 NL2SQL 구축 사례맞춤 개발 범위 확인