AI 회사가 컨설팅에 뛰어든 다섯 달, 팔겠다는 물건이 보고서에서 시스템으로 바뀌고 있습니다

AI 도입 제안서를 받아 보면 아직도 ‘몇 명이 몇 달’이 맨 앞에 옵니다. 컨설턴트 다섯 명이 석 달 동안 현황을 진단하고, 마지막 주에 로드맵 보고서를 넘기는 식입니다. 그런데 올해 5월부터 해외에서 나온 발표를 모아 보면, 컨설팅 시장이 팔겠다는 물건 자체가 바뀌고 있습니다. 보고서 대신 고객사 안에서 돌아가는 시스템을 넘기겠다고 합니다. 사람과 AI 에이전트(정해진 일을 스스로 이어서 처리하는 AI 프로그램)를 한 팀으로 묶어 보내고, 일한 시간 대신 낸 결과로 값을 받겠다고도 말합니다.

이 글은 누가 이 시장에 들어왔는지를 진영별로 정리합니다(날짜순 흐름은 첫 도식에 담았습니다). 끝에서는 견적서에서 볼 세 칸(완료의 정의, 결과 지표, 떠난 뒤 운영)을 정리하고, AI 프로젝트를 맡기는 쪽과 파는 쪽, 직접 만드는 쪽이 각각 어떻게 쓸지 적었습니다. 완료의 정의는 스크럼에서 쓰는 Definition of Done을 옮긴 말로, 무엇이 되면 일이 끝난 것으로 볼지 미리 정해 둔 기준입니다. 주로 2026년 5월부터 9월까지 나온 회사 공식 발표와 보도(2026년 10월 11일 확인)를 바탕으로 했고, 비교용 실적 자료는 이 기간 밖의 것도 썼습니다. 회사 이름과 날짜, 금액은 발표문에 적힌 사실이고, 이 움직임을 세 진영과 세 가지 변화로 묶은 것은 제 해석입니다. 회사가 스스로 밝힌 성과는 외부에서 검증된 숫자가 아니어서, 문장마다 누구의 주장인지 밝혀 두었습니다. 다룬 것은 해외 발표뿐이고, 국내 컨설팅 시장에서 같은 움직임이 있는지는 이 글에서 확인하지 않았습니다.

AI 연구소가 서비스 회사를 세웁니다

5월 11일 OpenAI는 기업 고객사에 엔지니어를 보내 AI 시스템을 만들어 주는 별도 회사를 세웠습니다. 이름은 OpenAI Deployment Company(DeployCo)이고, 이 글에서는 OpenAI 배포 회사라고 부릅니다. 여기서 배포는 만든 시스템을 고객의 실제 업무에 붙여 돌아가게 하는 일을 말합니다. 발표문에 따르면 초기 투자금은 40억 달러가 넘고, OpenAI가 과반을 소유하며 19개 투자사와 컨설팅사가 함께합니다. 같은 날 OpenAI는 AI 컨설팅사 Tomoro를 인수하기로 합의했습니다. 이 회사의 현장 배치 엔지니어(FDE, 고객사에 들어가 직접 시스템을 만드는 엔지니어)와 배포 전문가 약 150명이 합류합니다. 인수는 규제 기관의 승인과 거래를 마무리할 조건이 남은 합의 단계로 발표됐고, 이 글을 쓰는 시점까지 마무리 여부는 확인하지 못했습니다.

발표문이 설명하는 일하는 순서도 눈여겨볼 만합니다. 먼저 조직을 진단하고, 효과가 클 업무 흐름 몇 개를 고른 뒤, 고객사 조직 안에서 실제로 돌아가는 시스템을 설계하고 만들고 시험해 배포합니다. 진단과 로드맵에서 끝나는 계약과 달리, 구축과 배포까지가 계약의 범위입니다.

Anthropic 쪽도 비슷한 시기에 움직였습니다. 5월 4일 Anthropic은 사모펀드 Blackstone, Hellman & Friedman, 그리고 Goldman Sachs와 함께 기업용 AI 서비스 회사를 새로 세운다고 발표했습니다. 이 회사는 5월 21일 응용 AI 서비스 회사 Fractional AI를 인수했고, 7월 15일 Ode with Anthropic이라는 이름을 공개했습니다. 인수 조건은 공개하지 않았습니다. 정리하면 Anthropic이 직접 인수한 것이 아니라, Anthropic이 공동으로 세운 서비스 회사가 인수한 구조입니다.

클라우드는 엔지니어 수천 명을 보냅니다

6월 30일 아마존의 클라우드 사업 부문인 AWS는 10억 달러를 들여 현장 배치 엔지니어 조직을 만든다고 발표했습니다. 발표문은 수천 명의 전문가가 전용 AI 에이전트와 함께 고객사 팀 안에 들어간다고 설명합니다. 고객의 사업, 개발, 보안 팀과 함께 고객의 데이터와 절차 위에서 AI 시스템을 만들고 배포한다는 것입니다. AWS는 이 방식을 협력 컨설팅사까지 넓히는 파트너 프로그램도 블로그로 알렸습니다.

AWS 발표에서 산업 변화가 가장 직접 드러나는 문장은 계약 방식에 관한 것입니다. AWS는 이 배치가 “청구 가능한 시간이 아니라 공동의 목표와 사업 결과를 중심으로” 짜인다고 적었습니다. 청구 가능한 시간은 일한 시간만큼 값을 받는 계약 방식을 말합니다. 또 배치가 끝났을 때 고객이 스스로 운영할 수 있도록 설계한다고 밝혔습니다. 둘 다 AWS가 스스로 밝힌 방침이고, 실제 계약에서 어떻게 적용됐는지 공개된 사례는 찾지 못했습니다.

기존 컨설팅은 팀을 줄이고 값 받는 법을 바꿉니다

기존 컨설팅 회사도 같은 방향으로 조직을 고치고 있습니다. IBM 컨설팅은 5월 14일 Forward Deployed Unit(FDU, 현장 배치 팀)이라는 일하는 단위를 내놓았습니다. 앞에 나온 현장 배치 엔지니어를 한 사람이 아니라 팀 단위로 묶은 개념입니다. IBM의 정의로는 업무 전문가와 설계자, 엔지니어가 일의 방향을 잡고, 그 사이에서 전문 AI 에이전트들이 사람의 지시 아래 코딩과 평가, 테스트, 문서 작성을 맡습니다. IBM은 여섯 명짜리 팀이 서른 명짜리 팀의 일을 한다고 주장하고, 진척을 산출 문서가 아니라 돌아가는 시스템으로 잰다고 밝혔습니다. 9월 21일 IBM 기사에서는 한 팀을 서너 명과 에이전트 10~20개로 설명해, 팀 인원은 발표마다 조금씩 다릅니다.

값을 받는 방식도 바뀌고 있습니다. IBM은 6월 자사 기고에서 FDU는 시간 단위로 청구하지 않고 결과에 값을 매긴다고 적었습니다. BCG의 Christoph Schweizer CEO는 월스트리트저널 인터뷰에서, 가장 큰 AI 프로젝트의 4분의 3에 결과에 따라 달라지는 수수료를 적용하고 있다고 말했습니다. ‘가장 큰’ 프로젝트가 몇 건인지는 밝히지 않았습니다. Business Insider가 6월 29일 기사에서 인용한 인터뷰로, BCG도 자사 사이트에 다시 실었습니다.

사람을 바꾸는 움직임은 그보다 먼저 시작됐습니다. Accenture는 이 글이 다루는 기간보다 1년 앞선 2025년 9월 실적 발표에서, 약 8억 6,500만 달러를 들이는 6개월짜리 사업 재편을 밝혔습니다. 미국 증권거래위원회(SEC)에 낸 공시는 이 재편을 회사가 필요로 하는 기술에 맞춰 사람을 다시 짜는 일로 설명합니다. 같은 시기 Accenture CEO는 투자자 대상 실적 설명회에서, 경험상 재교육이 현실적인 길이 아닌 인력은 빠른 일정으로 내보내고 있다고 말했습니다. Financial Express는 이를 ‘AI를 다시 배우거나 회사를 떠나라’는 경고로 보도했습니다.

투자 관계도 흥미롭습니다. The Next Web 보도에 따르면 OpenAI 배포 회사의 투자자 명단에 McKinsey, Bain & Company, Capgemini가 들어 있습니다. 제가 읽기에는, 새로 들어온 경쟁자를 막기보다 그 회사의 주주가 되는 쪽을 고른 셈입니다.

바뀌는 것은 납품물, 팀 구성, 청구 방식입니다

세 진영의 발표를 나란히 놓으면 공통으로 바뀌는 자리가 세 군데 있습니다.

첫째는 납품물입니다. OpenAI는 배포까지를 일의 순서로 적었고, IBM은 진척을 돌아가는 시스템으로 재겠다고 했습니다. 발주자가 받는 마지막 물건이 문서에서 돌아가는 업무 흐름으로 옮겨 갑니다.

둘째는 팀 구성입니다. IBM과 AWS는 모두 사람과 AI 에이전트를 한 팀으로 묶어 고객사에 보낸다고 밝혔습니다. 팀을 얼마나 줄이는지는 이 발표들만으로 비교할 수 없습니다. IBM의 여섯 명은 팀 하나의 인원이고, AWS의 수천 명은 조직 전체의 규모이기 때문입니다.

셋째는 청구 방식입니다. AWS와 IBM, BCG가 모두 시간보다 결과를 값의 기준으로 삼겠다고 했습니다. 다만 결과 연동 수수료가 새로 생긴 방식은 아닙니다. BCG CEO는 자신이 파트너(임원급 컨설턴트)로 승진한 뒤 맡은 첫 프로젝트도 그렇게 값을 매겼다며 “새로운 것이 아니다”라고 말했습니다. 제 해석으로는, IBM처럼 팀이 작아지는 쪽이라면 시간으로 받는 매출이 줄어드니 기준을 결과로 옮길 이유가 더 큽니다.

반대쪽 근거도 세 가지 있습니다

이 흐름을 그대로 믿기 전에 반대쪽 근거도 봐야 합니다. 세 근거는 각각 다른 통념에 맞섭니다.

먼저 ‘기존 컨설팅이 밀려난다’는 통념에 대해서는, 기존 컨설팅 회사의 매출이 줄었다는 숫자가 아직 없습니다. Accenture는 2026 회계연도(2025년 9월~2026년 8월) 매출이 742억 달러로 6% 늘었다고 발표했습니다. BCG는 2025년 매출이 144억 달러로 7% 늘었고 인원도 늘고 있다고 밝혔습니다. 다만 BCG 숫자는 새 진영이 들어오기 전 해의 것이고, Accenture 숫자도 새 진영이 들어온 뒤와는 넉 달만 겹칩니다.

다음은 ‘새 방식이 더 남는 장사’라는 통념입니다. 현장 배치 방식을 지지해 온 벤처캐피털 a16z조차 고객마다 맞춤으로 만드는 일의 부담을 인정했습니다. 초기 매출총이익률(매출에서 원가를 뺀 몫의 비율)을 낮추고, 자금 소진(버는 돈보다 쓰는 돈이 많아 현금이 줄어드는 것)을 늘린다는 것입니다. 발주자에게는 업체가 이 방식을 오래 유지할 수 있는지, 나중에 값을 올리지 않을지를 따져 볼 대목입니다.

마지막은 ‘현장 배치 엔지니어 수요가 폭발한다’는 통념입니다. 그 근거로 TechCrunch는 ‘기업의 70%가 현장 배치 엔지니어 채용을 계획한다’는 수치를 보도했습니다. 따라가 보면 이 숫자는 임원 채용을 중개하는 헤드헌팅 회사 Christian & Timbers의 조사입니다. 원 보고서는 공개본을 찾지 못했습니다. 같은 회사의 창업자는 이 직무가 5~10년 안에 사라질 수도 있다고 말했습니다. 수요를 말하는 숫자일수록 누가 셌는지를 먼저 봐야 합니다.

발주자라면 견적서에서 세 칸을 봅니다

앞의 세 변화를 견적서로 옮기면 세 칸이 됩니다. 납품물의 변화는 완료의 정의로, 청구 방식의 변화는 결과 지표로, 고객이 스스로 운영하게 한다는 방침은 떠난 뒤 칸으로 이어집니다. ‘몇 명이 몇 달’만 비교하면, 끝났을 때 무엇이 돌아가는지와 값을 어떤 숫자로 매기는지가 빠진 채 계약하게 됩니다.

결과 지표 칸에서는 두 방식을 구분해 보시길 권합니다. 줄어든 비용의 일정 비율을 업체가 가져가는 방식이라면, 절감액을 누가 어떻게 계산하는지부터 다툼이 생길 수 있습니다. 처리 시간이나 해결 건수 같은 지표에 연동하는 방식이라면, 그 지표를 누가 재는지를 계약서에 적어야 합니다. Business Insider는 6월 기사에서 업계 관계자의 말을 빌려, 기업 다수가 절감액을 나누는 방식보다 지표 연동을 원한다고 전했습니다.

떠난 뒤 칸은 AWS가 발표문에 넣은 ‘배치가 끝나면 고객이 스스로 운영할 수 있게’라는 방침을, 계약서의 인수인계 항목으로 바꿔 적는 일입니다.

파는 쪽과 만드는 쪽도 같은 칸을 씁니다

AI 구축을 파는 컨설턴트나 프리랜서라면, 발주자가 받아서 확인할 세 칸을 먼저 써서 내미는 쪽으로 입장을 바꾸면 됩니다. 다음 제안서 첫 장에 완료의 정의 한 줄, 값을 매길 지표와 그 지표를 재는 사람, 떠난 뒤 운영할 사람을 표 하나로 넣어 보시길 권합니다. 견적이 ‘몇 명이 몇 달’로 시작하지 않아도 발주자가 비교할 기준을 함께 쥐게 됩니다.

직접 만드는 개발자라면 이력을 같은 칸으로 정리해 볼 만합니다. Christian & Timbers는 8월 자사 글에서 미국의 현장 배치 엔지니어를 약 1만 7천 명으로 추정했습니다. 그중 AI를 실제 업무에 붙여 돌린 이력이 입증된 사람은 2천 명이 안 된다고 했습니다. 앞에서 수요 숫자를 의심한 바로 그 회사의 추정이라, 숫자의 크기보다 뽑는 쪽이 무엇을 보는지로만 읽으시길 권합니다. 만들어 본 것 하나를 골라 무엇이 돌아가면 완료였는지, 무엇으로 잘됐다고 확인했는지, 지금 누가 쓰고 있는지를 세 줄로 적어 두시길 권합니다.

마치며

제가 읽기에 이번 다섯 달의 변화는 ‘누가 AI를 더 잘 아는가’가 아니라 ‘무엇이 돌아가면 완료인가’를 두고 벌어지는 경쟁이었습니다. AI 연구소, 클라우드, 기존 컨설팅이 모두 같은 자리로 모이고 있고, 그 자리는 고객사 안에서 실제로 돌아가는 시스템입니다.

오늘 하나만 한다면, 지금 검토 중이거나 앞으로 맡길 AI 프로젝트 하나를 골라 무엇이 돌아가면 완료인지 한 줄로 적어 보시길 권합니다. 예를 들어 ‘고객 상담에 AI 도입’은 완료를 말해 주지 않습니다. ‘고객 문의 메일이 오면 답장 초안이 상담원 화면에 뜨고, 상담원이 고쳐 보내는 흐름이 하루 업무 안에서 돈다’ 정도는 되어야 완료됐는지 확인할 수 있습니다. 그 한 줄이 있어야 업체가 어느 진영에서 오든 같은 기준으로 비교할 수 있습니다.

이 글은 AI의 도움을 받아 작성했습니다.

참고 자료

1. OpenAI, OpenAI launches DeployCo to help businesses build around intelligence (2026-05-11): https://openai.com/index/openai-launches-the-deployment-company/
2. The Next Web, Tomoro and the OpenAI Deployment Company (2026-05-12): https://thenextweb.com/news/tomoro-openai-deployment-company-consulting
3. Anthropic, Building a new enterprise AI services company: https://www.anthropic.com/news/enterprise-ai-services-company
4. Blackstone, Acquisition of Fractional AI (2026-05-21): https://www.blackstone.com/news/press/the-ai-native-enterprise-services-firm-backed-by-anthropic-blackstone-and-hellman-friedman-announces-acquisition-of-fractional-ai/
5. Hellman & Friedman, Introducing Ode with Anthropic (2026-07-15): https://hf.com/anthropic-blackstone-and-hellman-friedman-introduce-ode-with-anthropic-an-enterprise-ai-services-firm/
6. About Amazon, AWS invests $1 billion in forward deployed AI engineers (2026-06-30): https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-1-billion-forward-deployed-ai-engineers
7. AWS Partner Network Blog, Introducing Forward Deployed Engineering for Partners (2026-06-30): https://aws.amazon.com/blogs/apn/introducing-forward-deployed-engineering-for-partners-winning-the-future-of-enterprise-ai/
8. IBM Newsroom, Forward Deployed Units (2026-05-14): https://newsroom.ibm.com/2026-05-14-A-New-Way-to-Make-AI-Actually-Work-in-the-Real-World
9. IBM Think, Forward Deployed Units field model (2026-06-18): https://www.ibm.com/think/perspectives/forward-deployed-units-ibm-consulting-field-model-scaling-ai-transformation
10. IBM Think, AI is tightening consulting teams (2026-09-21): https://www.ibm.com/think/news/ai-tightening-consulting-teams-forward-deployed-units
11. BCG, AI Is Changing How Consultants Get Paid (WSJ 인터뷰 재수록): https://www.bcg.com/about/expertise/ai-changing-consulting-and-pricing-models
12. BCG, 2025 revenue (2026-04-23): https://www.bcg.com/press/23april2026-bcg-revenue-22nd-consecutive-year-growth
13. Accenture, Fourth-quarter fiscal 2025 results, SEC 8-K (2025-09-25): https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1467373/000146737325000213/q4fy25earnings8-kexhibit.htm
14. Accenture, Fourth-quarter and full-year fiscal 2026 results, Business Wire (2026-10-01): https://www.morningstar.com/news/business-wire/20261001220695/accenture-reports-fourth-quarter-and-full-year-fiscal-2026-results
15. Financial Express, Accenture cuts over 11,000 jobs in 3 months (2025-09-26): https://www.financialexpress.com/business/accenture-cuts-over-11000-jobs-in-3-months-warns-staff-to-face-lay-off-or-retrain-for-ai-3990500/
16. Business Insider, Clients push consultants toward outcome-based fees (2026-06-29): https://www.businessinsider.com/consulting-industry-pricing-outcome-based-ai-risk-2026-6
17. Christian & Timbers, What makes an elite forward deployed engineer (2026-08-03): https://www.christianandtimbers.com/insights/what-makes-an-elite-forward-deployed-engineer
18. TechCrunch, Forward-deployed engineers are the AI industry's latest talent obsession (2026-07-30): https://techcrunch.com/2026/07/30/forward-deployed-engineers-are-the-ai-industrys-latest-talent-obsession/
19. a16z, Trading Margin for Moat: https://a16z.com/services-led-growth/