?? ???(Request for Proposal, ?? RFP)? ?? AI ?? ??? ???? ???? ??? ??? ?? ?? ??? ????(SI) ?? ??? ?? ???. ??? ?? ?? ?? ??? ? ??? ????. Credit: fizkes / Shutterstock 생성형 AI는 SI가 기업들과 협업하는 방식을 빠르게 변화시키고 있다. 특히 RFP에 응답하는 방식에서 그 변화가 두드러지고 있다. 점점 더 많은 SI가 제안서 초안 작성과 최적화에 AI를 활용하면서, 조직은 평가 방식은 물론 벤더의 책임을 확보하는 방법까지 다시 고민해야 하는 상황이다. 이 글에서는 균형의 어려움을 살펴보고 계약 조항 고도화, AI 포렌식 역량의 중요성, AI 리터러시 교육의 필요성을 짚어본다. 이는 AI에 기반한 SI 제안서를 통제 가능 범위 내에 두기 위한 핵심 전략이다. AI 기반의 제안서 경기 불확실성이 커지면서 효율성 확보에 대한 압박도 늘고 있다. 이에 따라 더 많은 SI가 생성형 AI를 업무 프로세스에 통합하고 있다. AI를 도입할 경우 생산성이 30% 향상될 수 있다는 기대에 따라 AI 기반 응답은 새로운 표준이 될 가능성이 크다. AI가 작성한 응답도 완성도는 높을 수 있으나, 이를 평가하는 조직 입장에서는 새로운 위험 요인이 될 수 있다. 이러한 리스크로부터 조직을 보호할 방법을 아는 것은 SI와의 파트너십을 성공적으로 시작하고 프로그램을 제대로 운영하는 핵심 요소다. 이를 위해 다음 6가지 규칙을 고려할 수 있다. 1. AI 사용 공개 요구: 조직은 SI가 제안서 과정에서 언제, 어떤 방식으로 AI를 활용했는지 반드시 공개하도록 요구해야 한다. 투명성은 제안서의 전문성을 정확히 평가하는 기준이 된다. 2. 대면 검증 필수화: AI가 생성한 응답은 겉으로 훌륭해 보일 수 있지만, 실제 분야 전문가의 깊이 있는 이해는 결여돼 있을 가능성이 있다. 따라서 조직은 벤더가 제안서의 핵심 내용을 대면 회의에서 직접 설명하도록 요구해야 한다. 이는 해당 지식이 단순히 AI가 생성한 것이 아니라 인간 전문가의 경험과 통찰에 기반하고 있다는 점을 확인하는 절차다. 구체적으로는 기술 심층 토론이나 시나리오 기반 논의를 통해 벤더가 프로젝트 경험을 실제로 보유하고 있으며, 이를 조직의 구체적인 요구와 목표에 어떻게 적용할 수 있는지를 입증하게 해야 한다. 3. AI 결과물에 대한 벤더 책임 추적: 리스크를 줄이기 위한 전략적 접근 방식 중 하나는, SI가 생성형 AI를 활용해 작성한 제안서 내용을 MSOW(마스터 작업 명세서) 또는 ISOW(개별 작업 명세서)에 직접 반영하는 것이다. 제안서 내용은 가정 사항으로 명시하거나 RACI 매트릭스에 포함시켜 책임 소재를 분명히 해야 한다. 또한 조직은 벤더의 제안 내용과 실제 프로젝트 수행 결과 간의 차이를 지속적으로 추적해야 한다. 이는 AI에 기반한 제안이 과도한 약속으로 이어지거나, 최종 결과물의 품질이 기대에 미치지 못하는 상황을 방지하기 위한 조치다. 4. AI 포렌식 역량 강화: AI가 비즈니스 프로세스 전반에 확산되면서, 조직도 이에 대응해 AI 분석 역량을 강화해야 할 필요가 있다. 이는 제안서가 AI로 작성되었는지 확인하고 원본성, 일관성, 벤더 전문성을 갖췄는지 평가할 수 있게 한다. AI 탐지 도구나 언어 분석 기술은 응답서의 오류를 식별하는 데 도움을 주며, 체계적인 리뷰 프로세스는 기술적, 전략적 주장의 신뢰성을 검증하는 수단이 될 수 있다. 5. 계약 조건 강화: AI가 벤더 커뮤니케이션에서 중요한 역할을 하게 되면서, 조직은 이에 대응해 AI 관련 조건을 계약 조항에 명확히 반영할 필요가 있다. 예컨대 벤더가 AI 생성 콘텐츠임을 명시적으로 밝히고, 사람의 검토를 거쳤다는 증명서를 제출하도록 하며, 계약 기간 동안 후속 검증 절차를 포함하도록 요구하는 조항을 추가할 수 있다. 이를 통해 AI 기반 인사이트에도 실질적인 책임성을 부여할 수 있다. 6. AI 리터러시 및 교육 투자: 조직은 내부 팀이 AI 콘텐츠와 그 함의에 대해 이해할 수 있도록 역량을 강화해야 한다. 구매 및 벤더 관리 업무에 AI 리터러시 교육을 통합함으로써, 의사결정자가 AI 기반 제안서를 비판적으로 검토할 수 있는 능력을 갖추게 해야 한다. 이에 대한 투자는 AI 효율성과 사람 중심의 감시 체계를 균형 있게 유지하는 데 유용할 수 있다. AI 기반 제안서의 미래 AI 기반 RFP 응답은 일시적인 유행이 아니라, 벤더와 고객 간 상호작용 방식의 근본적인 변화를 의미하는 것임을 인식해야 한다. AI는 운영을 간소화하고 효율성을 높이는 데 도움이 되지만, 동시에 신뢰, 책임, 관계 구축 측면에서 우려를 낳을 수 있다. 비즈니스 커뮤니케이션이 AI 중심으로 진화함에 따라, 조직은 프로그램을 가동한 이후에도 리스크 노출로부터 스스로를 보호하기 위해 끊임없이 적응하고 철저하게 점검해야 한다. 또한 변화하는 환경에 대응하기 위해 조직은 명확한 AI 거버넌스 정책을 수립하고, 검증 프로세스를 강화하며, AI를 전략적으로 활용해 가치를 보호하고 리스크를 최소화해야 한다. 생성형 AI가 벤더 협업 방식을 재편하는 가운데, AI 리터러시와 포렌식 역량에서 앞서가는 조직이 SI와의 협업에서 주도권을 쥐고, 공정하고 투명한 파트너십을 유지할 가능성이 높다.dl-ciokorea@foundryco.com ???? ???? ??? ??? IT ??? ???? ??? ????! ??? ??? ??? ?????. ????