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[IT뉴스][취재수첩] AI로 인건비 줄였으니 사업비 깍자?…무지가 넘친다

온카뱅크관리자

2026-08-16 07:07:28

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 [디지털데일리 이안나 기자] 최근 AI 솔루션을 공급하는 한 기업 대표를 만나 AI 생산성 향상의 이면을 들었다. 이 기업은 자체 솔루션을 공급하면서 고객사 요구에 맞춘 시스템 구축 사업도 병행하고 있다. 
 AI 코딩으로 개발 생산성이 높아졌지만 발주사로부터 그만큼 사업비를 낮추라는 요구를 받고 있다는 얘기였다.
 일반적으로 국내 시스템 구축 현장에서는 투입할 개발자 수와 기간이 견적을 산정하고 협의하는 기준으로 쓰이곤 한다. 이때 흔히 사용하는 단위가 ‘맨먼스(M/M·Man-Months)’다. 개발자 한 명을 한 달간 전일제로 투입하면 1인월, 개발자 10명을 6개월간 전일제로 투입하면 60인월로 계산한다.
 실제로 AI가 코드 작성과 오류 점검을 도우면서 예전보다 개발 시간이 줄었다. 같은 업무를 더 적은 인원과 짧은 기간에 끝낼 수 있게 된 것이다. 
 발주사 입장에서는 자연스럽게 “그렇다면 투입 인력과 사업비도 줄어야 하지 않느냐”는 계산이 나온다.
 그런데 문제는 AI로 줄어든 공수는 사업비를 낮추는 근거가 되지만 수행사가 AI를 도입하고 운영하느라 쓴 비용은 계산에 잘 반영되지 않는다는 점이다. 
 발주사는 AI로 줄어든 인력과 시간부터 따지지만 정작 AI 사용료와 검증 비용, 개발 환경을 갖추는 데 들어간 투자는 별도로 인정하지 않는다. "AI 때문에 인건비가 줄었으니 사업비를 깍자"는 단순 무지한 논리가 작동하는 것이다. 
 그러나 AI가 공짜로 일하는 것은 아니다. 
 먼저, 생성형 AI 모델을 호출하면 사용량에 따라 토큰 비용이 발생한다. AI가 작성한 코드가 고객사 시스템에서 제대로 작동하는지, 보안과 품질에 문제가 없는지도 사람이 다시 검증해야 한다. AI를 실제 개발 현장에 적용할 환경을 갖추고 시행착오를 거치는 데도 시간과 비용이 든다.
 계약을 따내기 전부터 비용이 발생하기도 한다. 
 발주사가 기술력을 확인하기 위해 무상 개념증명(PoC)을 요구하는 일은 새삼스럽지 않다. 다만 예전에는 인력 투입이 주된 부담이었다면 이제는 여기에 AI 사용 비용까지 더해진다. 수주 여부가 정해지지 않은 상태에서 인력과 AI 비용을 먼저 부담해야 하는 셈이다.
 AI 덕분에 줄어든 시간은 바로 보이지만 그 시간을 줄이기 위해 들인 비용은 가격표에 잘 잡히지 않는다. 생산성을 높였다는 이유로 사업비가 낮아진다면 수행사가 AI를 적극적으로 도입할 유인은 약해진다. 
 AI를 활용한 개발까지 사람의 투입 시간만으로 계산하는 방식에는 한계가 있다. 줄어든 공수뿐 아니라 AI를 적용하고 검증하는 데 든 비용과 개발 기간을 단축해 만들어낸 가치까지 함께 보는 계산법이 필요한 시점이다.
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