◇ AI 산업, 정부 예산 확대로 활기
최근 AI 산업이 급격히 성장하고 있으며, 정부는 이 분야에 대한 재정 지원을 강화하고 있다. 기획재정부의 발표에 따르면, 2024년 정부는 AI, 바이오, 사이버 보안, 디지털 플랫폼 정부 등 첨단 서비스 분야에 4조5000억 원을 지원할 예정이다. 이는 전년 대비 25% 증가한 금액으로, 2023년의 3조6000억 원에서 크게 늘어난 것이다. AI 부문에만 7772억 원의 예산이 책정되었으며, 이는 AI 기술 제고 및 확대 적용을 통해 산업 전반에 활력을 불어넣고, 국가 전략 기술로서의 AI 기술을 강화하려는 목적을 담고 있다. 이러한 AI 예산 확대는 AI 프로젝트의 수를 증가시키고 있으며, 기업들은 이를 통해 경쟁력을 확보하고 있다. 그러나 프로젝트의 기술 개발 과정에서 서류 작업, 일정 관리, 중간 보고 등의 관리적 문제로 어려움을 겪는 사례가 늘어나고 있다. 이러한 상황에서 효율적인 관리 시스템의 필요성이 대두되고 있다.

◇ 전문적인 AI 사업관리 PMO 서비스가 필요
특히 인공지능 개발은 200명 이하의 소규모 회사들이 큰 부분을 차지하고 있는 만큼, AI 프로젝트 관리의 어려움을 해결하기 위해 PMO(프로젝트 관리) 서비스가 전문화 되어야 한다는 것이 업계의 의견이다. 하지만 200명 이하의 소규모 개발사에서 이러한 관리까지 직접 수행하는 것은 역부족이다. 이러한 전문 관리가 수반되지 않는다면 아무리 프로덕트와 AI의 성능이 좋아도 고객의 만족도는 높지 않으며, 추가적인 계약또한 진행이 어려워진다.

많은 기업들이 AI 프로젝트를 추진하는 과정에서 발생하는 복잡한 관리 문제를 해결하기 위해, AI 전문성을 바탕으로 고객사가 기술 개발에 집중할 수 있도록 해야한다. 인공지능 전문 기업과 스타트업들이 효율적인 프로젝트 관리를 통해 기술 개발에 전념할 수 있는 환경을 만들어서 직원들의 업무 만족도와 사기또한 증진시켜야 한다. 특히 서류 작업 처리, 고객사 소통, 일정 관리 등 주요 기능을 제공하여 프로젝트 관리의 부담을 덜어주고, 체계적인 관리를 통해 프로젝트가 계획대로 진행될 수 있도록 해야한다.

◇ 일반적인 IT 프로젝트 PM과는 달라.. AI PMO의 차이
AI 프로젝트 관리는 일반 소프트웨어 SI 프로젝트와 달리 다수의 AI 프로젝트를 직접 수행하면서, 기술 개발 과정에서 발생하는 복잡한 문제를 미리 예측해야 한다. 하여 대규모 프로젝트를 직접 수행하고 관리해 본 경험이 있는지가 가장 중요하다.

AI PMO 업계의 대표적인 기업인 한국딥러닝 김지현 대표는 “개발사들은 부가가치가 높기 때문에 굳이 이점이 아닌데 관리를 직접 하며 기회비용을 날리는 것은 낭비이다. AI 프로젝트에서 단순한 기술 구현만으로는 고객의 만족도가 높을 수 없다. 고객에게 신뢰를 주고, 고객을 항시 신경쓰고 있다는 싸인을 주어야 하기 때문이다. 한국딥러닝의 경우 50건 이상의 정부 사업을 성공적으로 관리하며 체계적인 프로젝트 관리 프로세스를 확립하였다. 이 프로세스는 여러 공공기관과 대기업들과 함께 비정형 문서 아카이빙, 대규모 데이터셋 구축, 방사선 안전 검사 자동화, 문화유산 디지털화 등 다양한 AI 솔루션 프로젝트에서 쌓은 경험을 기반으로 발전해왔다. 가장 중요한 것은 AI 개발을 실제로 수행해 본 관리자가 발생 가능한 문제들을 미리 알고 예측 하는 것이다” 고 밝혔다.

◇ AI 성공의 열쇠, 결국 체계적인 관리에 달렸다
AI 프로젝트 관리는 이제 기술 개발뿐만 아니라 이를 체계적으로 관리하고 운영하는 데 있어 필수적인 요소로 자리잡고 있다. 기업들이 효율적인 관리 시스템을 도입하고 최적화된 운영 방식을 찾아가면서, AI 산업은 더욱 성장하고 발전할 수 있을 것이다. 결국, AI의 성공은 뛰어난 기술력뿐만 아니라, 이를 뒷받침하는 체계적이고 경험에 기반한 관리에서 비롯된다는 점을 잊지 말아야 한다. 

도남선 기자 aegookja@viva100.com