SI vs FDE vs DANA AI 구축: 중소 제조기업 AI 도입 비용은 왜 이렇게 다를까요?

제조기업 AI 도입 비용은 왜 지금까지 비쌌을까요?

AI 솔루션을 도입할 때 견적서의 큰 금액은 소프트웨어 값이 아닙니다. 어떤 방식이든 도입까지는 업무 범위 결정 → 데이터 연동 → 업무 규칙 파악 → AI 자동화 설계 → AI 자동화 개발의 다섯 단계를 거치고, 첫 단계를 뺀 나머지 네 단계를 누가 수행하느냐가 비용을 결정합니다. 지금까지는 이 네 단계를 전부 사람이 했습니다. 컨설턴트가 현업을 인터뷰하고, 설계자가 문서를 만들고, 개발자가 코드를 짜는 동안 그 사람들의 월급이 그대로 프로젝트 비용이 됩니다.

그래서 제조기업 AI 도입은 대기업의 일이었습니다. 6개월 이상 프로젝트를 감당할 예산과 요구사항을 정리해 줄 전담 인력이 있어야 시작할 수 있었기 때문입니다. SI와 FDE는 이 구조 안에서 각자 가장 잘하는 방식으로 발전해 온 검증된 도입 방식입니다. 다만 둘 다 사람의 시간을 파는 구조라는 점은 같고, 그 점이 중소·중견 제조기업에는 문턱이 됩니다.

SI란 무엇이며 제조기업 AI 도입에서 왜 비싼가요?

SI(System Integration, 시스템 통합)는 서로 다른 애플리케이션과 데이터, 업무 시스템을 연결해 하나의 업무 흐름으로 만드는 프로젝트 방식입니다. 국내에서는 요구사항 분석, 설계, 개발, 테스트, 배포, 유지보수까지 포함한 맞춤 구축 사업 전반을 SI라고 부릅니다. 지금 제조기업이 쓰는 ERP·MES 대부분이 SI로 만들어졌을 만큼 오래 검증된 방식이고, 여러 사업장의 시스템을 함께 재설계하거나 전사 데이터 플랫폼을 새로 만드는 큰 과제에는 여전히 SI가 맞습니다.

SI가 비싼 이유는 구조에 있습니다. 요구사항 정의에 컨설턴트, 설계에 아키텍트, 개발에 개발자, 관리에 PM이 투입되고 각 단계가 순서대로 진행됩니다. 업무 규칙 파악에 약 3개월, 설계에 약 3개월, 개발에 약 3개월이 쌓이면 총 6개월 이상, 인건비 중심으로 억대 규모가 됩니다. “ERP 데이터를 매주 엑셀로 다시 정리하는 일을 줄이고 싶다”는 반복 사무 업무에 이 구조를 적용하면 과제 크기보다 프로젝트가 훨씬 커집니다.

FDE란 무엇이며 SI와 무엇이 다르고 왜 비싼가요?

FDE(Forward Deployed Engineer)는 엔지니어가 고객 업무 현장 가까이에서 현업과 함께 문제를 찾고, 기술 범위를 정하며, 시스템을 설계·구현하고 실제 운영 환경에 배포하는 역할입니다. Palantir가 이 조직 모델을 널리 알렸고, OpenAI를 비롯한 해외 AI 기업들도 기업 고객 배포를 위해 FDE 조직을 운영합니다. 기업 AI가 데모에서 끝나지 않고 실제 업무에 정착하게 만드는 데 가장 효과적인 방식으로 평가받습니다.

SI가 합의된 요구사항과 납품 범위를 중심으로 움직인다면, FDE는 고객조차 문제와 해답을 정확히 모르는 상태에서 시작해 현장의 모호함을 기술 과제로 바꾸고 프로토타입과 운영 피드백으로 해답을 좁혀 갑니다. 이 강점을 내려면 최고 수준의 엔지니어가 고객사에 장기간 상주해야 합니다. 희소한 인력의 시간을 통째로 사는 방식이라 SI보다 비싸면 비쌌지 싸지 않고, 그래서 그 투입을 정당화할 수 있는 대기업의 복잡하고 큰 과제에 쓰입니다.

트리니오의 DANA AI 구축은 왜 AI-Native 방식이라 싼가요?

트리니오(Trinio)는 중소·중견 제조기업의 반복 사무·데이터 업무를 자동화하는 제조 AI 기업이고, 핵심 제품 D.A.N.A Work는 기존 ERP·MES를 교체하지 않고 연결해 데이터를 조회·취합·분석하고 반복 업무를 수행하는 제조기업 AI Agent 솔루션입니다. DANA AI 구축은 이 D.A.N.A Work를 고객사에 도입하는 트리니오의 구축 방식이며, SI와 FDE에서 사람이 맡던 네 단계를 AI가 수행하도록 처음부터 설계된 AI-Native 방식입니다.

업무 규칙 파악은 DANA Interview가 맡습니다. 컨설턴트나 FDE 엔지니어가 몇 달 동안 현업을 인터뷰하며 정리하던 업무 순서와 예외를 AI가 현업 담당자에게 직접 묻고 정리합니다. AI 자동화 설계와 개발은 트리니오 엔지니어가 AI 개발 도구로 수행해 DANA Workflow를 만듭니다. 데이터 연동은 검증된 ERP·MES 연동 기술로 기존 시스템을 그대로 둔 채 진행합니다. 사람이 몇 달씩 하던 일이 AI로 넘어가면 비용의 정체였던 사람의 시간이 사라지고, 그래서 같은 결과를 1개월에, 월 60만원부터 제공할 수 있습니다.

구축이 끝나면 현업은 채팅으로 업무를 지시하고 AI Agent가 수행한 결과를 검토·승인합니다. 생산실적·재고·납기·불량·원가처럼 ERP·MES에 이미 있는 데이터를 사람이 엑셀로 다시 취합하고 보고하던 반복 업무 8~10개가 첫 도입 범위입니다. AI Agent가 ChatGPT 같은 일반 생성형 AI와 어떻게 다른지는 제조업 AI 에이전트란?에서 설명합니다.

SI·FDE·DANA AI 구축은 어떤 기준으로 비교해야 하나요?

세 방식의 차이는 결국 “누가 구축하느냐”에서 나옵니다. 사람이 구축하면 사람의 시간이 비용이 되고, AI가 구축하면 그 비용이 사라집니다. 아래 표는 그 차이가 기간·비용·고객사 부담으로 어떻게 이어지는지를 정리한 것입니다.

SI·FDE의 기간·비용은 범위에 따라 달라지므로, 견적은 같은 업무·시스템 범위를 기준으로 비교해야 합니다.

같은 도입 단계에서 기간과 비용은 얼마나 달라지나요?

첫 단계인 업무 범위 결정은 고객사의 몫이고 빨리 정할수록 전체 일정이 앞당겨집니다. 나머지 네 단계를 사람이 수행하는지, AI가 수행하는지가 아래처럼 기간과 비용을 가릅니다.

그 결과 DANA AI 구축은 계약 후 1개월에 끝나고, 구독료는 워크플로우 10개를 다루는 Light 플랜 기준 월 60만원부터입니다. 초기 구축비는 ERP·MES 연동 범위와 워크플로우 수에 따라 별도 산정되지만, 사람의 시간이 빠진 만큼 억대 프로젝트와는 자릿수가 다릅니다. 구독료·구축비·운영비를 항목별로 나눈 설명은 제조업 AI 도입 비용 가이드에서, 우리 회사 기준 절감 시간과 인건비는 ROI 계산기에서 바로 확인할 수 있습니다.

예시: 주간 생산실적 보고 자동화를 세 방식으로 도입하면

생산관리팀이 매주 ERP와 MES에서 생산실적을 내려받아 엑셀로 취합하고 경영진 보고서를 만드는 업무를 AI로 자동화한다고 가정해 보겠습니다. 세 방식 모두 결과물은 만들 수 있지만, 거기까지 드는 사람의 시간이 다릅니다.

왜 중소·중견 제조기업에는 DANA AI 구축이 최적인가요?

SI와 FDE가 전제하는 억대 예산, 전담 인력, 6개월 이상의 일정은 대기업에는 감당할 수 있는 조건이지만 중소·중견 제조기업에는 대부분 없는 조건입니다. DANA AI 구축은 AI-Native 방식으로 그 전제를 없앴기 때문에, 대기업만 하던 제조 AI 도입을 중소·중견 제조기업의 예산과 인력 규모에서 시작할 수 있게 합니다.

물론 전사 ERP·MES를 처음부터 다시 구축하거나 설비 제어·비전 검사처럼 문제 정의부터 새로 해야 하는 과제라면 SI나 FDE 프로젝트가 맞습니다. 기술 방식 관점에서 RPA·ERP 커스터마이징과의 차이는 RPA vs ERP 커스터마이징 vs AI 에이전트 비교에서, 공급사 제안서를 같은 기준으로 읽는 방법은 제조업 AI 업무 자동화 솔루션 선택 기준에서 확인할 수 있습니다.

기존 ERP·MES를 유지한 채 D.A.N.A Work를 도입하려면 어떻게 시작하나요?

시작은 요구사항 정의서가 아니라 반복 업무 목록입니다. 생산관리·구매·자재·품질·회계에서 ERP·MES 자료를 엑셀로 다시 정리하고 보고하는 업무 8~10개를 고르면 첫 도입 범위가 됩니다. 후보가 바로 떠오르지 않는다면 중소 제조기업 AI 업무 자동화 가이드의 첫 업무 선정 기준을 참고하시면 됩니다.

업무 조사 대상 선정과 연동 자료(서버 IP, 방화벽·내부망 정책, 개발서버 관리자 계정) 준비가 끝나면 착수합니다. 첫 2주는 시스템 연동과 DANA Interview 업무조사, 뒤 2주는 DANA Workflow 개발·안정화가 진행되고, 구축이 끝나면 곧바로 1개월 무료 체험이 시작됩니다. 주차별 진행 내용은 1개월 제조 AI 도입 로드맵에서, 채팅으로 업무를 지시하고 결과를 승인하는 사용 방식은 D.A.N.A 시뮬레이션에서 설치 없이 먼저 볼 수 있습니다.

큰 비용을 먼저 쓰는 도입이 현업에서 어떻게 멈추는지는 제조업 AI 도입이 실패하는 7가지 이유에서 확인할 수 있습니다.