범용 AI 모델의 코모디티(Commodity)화는 역설적으로 가장 아날로그적이고 노동 집약적인 ‘딜리버리(Delivery)‘의 가치를 폭등시켰다. 기술의 극한에 다다른 AI 산업이 수익을 창출하기 위해 선택한 방식은 역설적이게도 과거 IBM이나 전통적인 SI(System Integration) 업체들의 인력 파견 및 컨설팅 모델로 회귀하는 것이었다.
근거
오픈소스 모델과 경쟁 모델들의 성능이 18개월마다 급격히 상향 평준화되면서, “우리 모델이 더 똑똑하다”는 가치 제안은 더 이상 기업 고객의 지갑을 열지 못하게 되었다. 진정한 가치는 모델 그 자체가 아니라, 모델이 고객사의 복잡한 내부 정치, 레거시 시스템, 고유한 도메인 데이터와 결합될 때 비로소 발생한다.
“컨설팅은 ‘기업의 복잡한 문제를 정리하고 해법을 구현 가능한 형태로 옮기는 일’이다. 모델은 그 해법의 일부일 뿐이다. 90%는 워크플로우 재설계, 조직 재편, 데이터 파이프라인 구축, 거버넌스 설계, 변화 관리다.”
결국 아무리 뛰어난 AI가 나와도 이를 기업의 혈관 속에 주입하려면 사람이 직접 들어가서 조직의 뼈대를 다시 맞추는 지저분한 작업이 필수적이다. 맥킨지가 경쟁자가 될 수 있는 OpenAI 자회사에 거액을 출자한 것은 이 ‘마지막 1마일’의 진실을 가장 뼈저리게 이해하고 있었기 때문이다. 기술이 보편화될수록 역설적으로 도메인 지식과 인간의 개입(Human-in-the-loop)이 만들어내는 SI적 병목이 진짜 해자(Moat)가 된다.
연결된 생각
- 20260610-openai-deployment-company — 모델 회사가 직접 컨설팅 영역으로 진입한 대표적 사례
- 20260610-fde-is-the-ultimate-lock-in-strategy — 딜리버리 서비스를 통해 구축되는 강력한 전환 비용