GIIP FDE Proposal / Engineering Organization Build-up

채용으로 시간 태우지 말고
AI 개발팀을
지금 즉시 투입하십시오.

GIIP FDE는 보고서가 아니라 결과를 냅니다. 고객사의 개발조직 안으로 들어가 AI Agent, RAG, Fine-Tuning, MLOps를 설계·구축·운영해 Production 성과를 직접 만듭니다.

📦 가장 단순한 AI 도입: AI FDE Box

어렵게 AI 전문가를 채용하고 시스템을 설계할 필요가 없습니다.
고객사에는 "AI FDE Box"라는 전용 제품을 제공해 드리며,
현업 담당자는 평소처럼 Slack(슬랙)으로 업무 지시만 내리면 AI가 백그라운드에서 모든 개발 및 운영 업무를 자동으로 완료합니다.

12.4만명
2030년 일본 AI 인재 수급 갭 전망: 평균 성장 시나리오
FDE
고객 환경에 깊게 들어가 실제 Production 결과를 만드는 엔지니어링 모델
90일
PoC → Production → 조직 내재화까지의 초기 실행 단위
Before → After

지금 당신의 ‘AI 활용’, 아직 이 그림의 왼쪽 아닌가요?

대부분의 팀은 AI에게 직접 물어보고, 나온 결과물 한 장을 그대로 씁니다. GIIP FDE는 바로 그 요청을 실제로 돌아가는 프로덕션 서비스로 만들어 드립니다.

지금 (BEFORE)

AI에게 직접 물어보고, 거기서 끝

👤 Customer 🟠 Claude 📄 HTML ⚙️ Manual/Excel

Claude에 직접 물어 HTML 한 장을 받습니다. 빠르지만 인프라·보안·데이터·배포·운영·지속성이 없습니다. 데모까지는 되어도 실제 고객에게 서비스할 수는 없습니다 — 서비스 인프라를 모르기 때문입니다.

GIIP FDE (AFTER)

Slack으로 ‘말’만 하면, 실서비스가 나옵니다

🌐 Region · Production Infra 👤 End User ☁️ CDN 🛡️ F/W 🖥️ Web 🗄️ DB 💾 Backup 🐙 GitHub 👤 Customer 💬 Slack 🟠 Claude 🧑‍💼 FDE

End User → CDN → 방화벽 → 웹서버 → DB → 백업까지 실제 프로덕션 인프라를 구축하고, GitHub 소스관리와 Slack+Claude 운영 채널, FDE의 감독까지 붙입니다. 고객은 외주 개발팀에 요청하듯 Slack에 필요한 것을 말하기만 하면 됩니다.

이것이 우리가 파는 ‘기술’입니다

“외주 개발팀에 맡기듯, Slack에 한 줄 남기면 — 백그라운드의 AI FDE가 설계·개발·배포·운영까지 끝냅니다.”

서버도, 네트워크도, 배포도, 보안도 모르셔도 됩니다. 만들고 싶은 서비스를 말로 요청하면, FDE가 실제로 돌아가는 결과를 만들어 드립니다.

Problem

AI 프로젝트를 멈추게 하는 것은 모델이 아니라 실행 못하는 조직입니다.

모델과 클라우드는 이미 있습니다. 당신이 원하는 것은 좋은 AI 모델이 아니라 당신의 업무를 적절하게 수행하는 AI 비서입니다. 지금 정작 없는 것은 AI를 실제 업무 시스템에 꽂아 작동시키는 팀입니다. 그래서 대부분의 AI 프로젝트가 PoC에서 멈춥니다.

AI 인재 부족

AI Architect, Agent Engineer, MLOps, Fine-Tuning 인력을 동시에 채용하기 어렵습니다.

PoC 이후 정체

데모는 가능하지만 권한, 데이터, 업무 흐름, 운영 모니터링에서 막혀 Production으로 가지 못합니다.

현업 언어 미이해

AI가 고객사의 업무 지시, 사내 용어, 보고 체계, 개발 문화를 이해하지 못합니다.

AX Hiring Risk

AX 경험 없이 AX 인재를 뽑는 것은, 눈가리고 대규모 리스크를 사는 의사결정입니다.

AX 인재는 이력서로 구분되지 않습니다. 프롬프트 설계, Agent Workflow, 데이터 거버넌스, 운영 자동화, 품질 평가를 실제로 끝까지 실행해 본 사람만이 결과를 냅니다.

리스크 1: 비경험자의 판별 한계

AX 비경험자는 AX 고성과자를 정확히 판별할 수 없습니다.

"AI를 안다"는 말은 성과가 아닙니다. 채용 오판 1회면 일정이 밀리고 아키텍처를 다시 짜며 데이터·보안 리스크까지 증폭됩니다.

리스크 2: 역량 격차와 비용 현실

AX 고성과 인력은 일반 개발 대비
x20 ~ x100 격차를 만듭니다.

이 인력을 일반 인건비 가정으로 안정 확보하는 것은 사실상 불가능에 가깝습니다. AX 전문가 검증 없이 채용을 강행하는 것은 사업을 리스크에 노출시키는 결정입니다.

Solution

GIIP는 도구를 파는 것이 아니라, 고객사의 AI 개발조직을 즉시 가동합니다.

FDE는 자문 조직이 아닙니다. 고객사의 개발·운영 환경 안에서 요구사항을 코드, Agent, Workflow, 운영체계로 바꿔 결과를 강제하는 실행 조직입니다.

업무 분석
현업·개발 프로세스 파악
AI 개발
Agent/RAG/Workflow
운영
MLOps/개선/확장
고객사 개발조직
+ GIIP FDE Squad
AI Architect / Agent Engineer
Fine-Tuning / MLOps / Infra
운영 가능한 AI 개발팀 완성
Differentiation

핵심 차별화: 사용자가 AI를 배우는 것이 아니라, AI가 사용자를 학습합니다.

GIIP의 Fine-Tuning 전략은 단순 성능 향상이 아닙니다. 고객사의 표현 방식, 업무 지시, 코드 리뷰 스타일, 장애 대응 방식, 보고 체계를 AI에 인지시키는 것입니다.

일반 AI 도입

사용자가
AI에게 맞춘다

프롬프트 교육, 사용법 교육, 업무 방식 변경이 필요합니다.

GIIP FDE

AI가
고객사를 학습한다

기존 Jira, Slack, Wiki, 소스코드, 회의록, 업무 지시를 그대로 활용합니다.

Engineering Capability

개발팀에 필요한 AI 역량을 하나의 Squad로 제공합니다.

고객은 AI 인력을 한 명씩 채용하지 않아도 됩니다. GIIP FDE Squad가 설계, 개발, 튜닝, 운영을 하나의 체계로 제공합니다.

AI Architect

AI 적용 대상 선정, 시스템 설계, 보안·권한·데이터 흐름 설계

Agent Engineer

업무 Agent, 개발 Agent, 운영 Agent, 자동화 Workflow 구현

Fine-Tuning Engineer

고객별 표현·지시·코딩 스타일·운영 패턴 학습

Data / RAG Engineer

문서, DB, Wiki, 티켓, 로그, 소스코드 검색 체계 구축

MLOps Engineer

Evaluation, Observability, 배포, 버전관리, 회귀 테스트

Infra Engineer

GPU/NPU, AIDC, 보안 네트워크, 비용 최적화

Architecture

GIIP FDE Reference Architecture

단일 챗봇이 아니라, 지식·메모리·업무 실행·평가·학습 루프가 연결된 AI 개발 플랫폼을 구축합니다. 특히 K-Layer 기반 자동 위키 축적과 aioptimize/skillopt 기반 자가 진화 루프를 내장해, 운영할수록 조직 지식과 모델 실행력이 함께 고도화됩니다.

Input Layer

업무 데이터

Slack / Teams / Jira / GitHub / Wiki / DB / 로그 / 운영 매뉴얼

Context Layer

RAG + Memory

고객사 고유 지식, 과거 의사결정, 장애 이력, 업무 문맥 저장

Execution Layer

Agent Workflow

분석, 문서화, 코드 생성, 테스트, 장애 대응, 보고서 생성

Tuning Layer

Fine-Tuning

표현 방식, 지시 패턴, 코딩 스타일, 조직별 용어 학습

Knowledge Layer

K-Layer Auto Wiki

작업 결과에서 source-linked claim을 생성해 지식 위키를 자동 축적하고, 반복 업무의 품질 기준을 조직 자산으로 고정

Evolution Layer

AI Self-Evolution

실행 trace를 기반으로 aioptimize/skillopt를 적용해 프롬프트·스킬을 지속 개선, 운영 중 성능 저하를 자동 복원

Operation Layer

MLOps

평가, 모니터링, 품질관리, 권한, 보안, 변경관리

Infra Layer

AIDC / GPU / NPU

모델 실행 환경, 비용 최적화, 성능 최적화, 하이브리드 구성

Execution Plan

90일 안에 AI 개발팀을 작동시키는 로드맵

긴 컨설팅 보고서가 아니라, 30일 단위로 실제 산출물을 만들어 고객 조직 안에 AI 개발역량을 이식합니다.

Day 30

AI 업무 Map 작성 + PoC

대상 업무 선정, 데이터 연결, 첫 Agent 개발, 성공 기준 정의

Day 60

Production Pilot

권한·로그·평가·운영 프로세스 반영, 실제 팀 사용 시작

Day 90

Scale & Internalize

복수 부서 확장, Fine-Tuning 반영, 내부 개발팀 운영 프로세스 정착

Positioning

컨설팅, SI, AI벤더와 다릅니다.

GIIP의 포지션은 “제품 납품”이나 “자문”이 아니라 고객사의 AI 개발팀을 대신 수행하는 것입니다.

구분일반 SI컨설팅AI 벤더GIIP FDE
핵심 역할요구사항 기반 구축전략/진단모델/API 제공AI 개발팀 제공
현장 투입프로젝트 기간 한정제한적거의 없음지속 투입
Fine-Tuning약함약함범용 중심고객 업무 언어 특화
운영 책임인수인계 후 축소없음고객 책임MLOps 포함
성과 목표납품보고서사용량고객 AI팀 내재화
Offer

GIIP FDE Subscription

AI 인력을 채용하는 대신, AI 개발팀 전체를 월 단위로 확보합니다.

초기 PoC 이후에도 Agent 개선, Fine-Tuning, 운영 최적화, 신규 업무 확장을 지속 수행합니다.

제공 패키지

  • AI Development Squad 배정
  • 업무 분석 및 AI 적용 Map 작성
  • Agent/RAG/Workflow 구축
  • 고객 업무 언어 Fine-Tuning
  • MLOps, Evaluation, Observability
  • AIDC/GPU/NPU 인프라 최적화

※ 가격은 PoC 범위, 보안 요구사항, 인프라 규모, 투입 인력에 따라 별도 산정

Closing Message

앞으로의 경쟁력은 AI 도입 여부가 아니라,
얼마나 빠르게 AI 개발팀을 확보하는가입니다.

GIIP FDE는 고객사가 AI 인재 채용, 조직 설계, 플랫폼 구축의 시행착오를 건너뛰고 바로 Production으로 갈 수 있게 만드는 실행형 AI 개발조직입니다.

Sources embedded in proposal logic: METI IT/AI 인재 수급 조사, OpenAI Forward Deployed Engineering role description, Palantir FDSE model, Reuters enterprise AI deployment article.