2026년 한국 기업이 AI 외주로 진행해야 할 프로젝트 9가지 — 기성 솔루션으로 되는 것 vs 안 되는 것

2026년, 한국 기업의 85%가 생성형 AI를 도입할 것으로 전망됩니다(CIO Korea 조사). 79.3%의 기업이 AI 예산을 확대할 계획이고, 정부도 10.1조원의 AI 예산을 편성했습니다.

하지만 현실은 다릅니다. AI 개발 인력 부족률 57.6%, 중소기업 AI 도입률 5.3%. "AI를 해야 한다"는 건 알지만 "어떻게, 누구에게 맡겨야 하는지" 모르는 기업이 대부분입니다.

더 중요한 질문이 있습니다: ChatGPT, 채널톡, Dify 같은 기성 도구로 충분한 것은 뭐고, 반드시 맞춤 개발이 필요한 것은 뭘까요?

이 글에서는 2026년 한국 기업이 외주로 진행해야 할 AI 프로젝트 9가지를 정리하고, 각각에 대해 기성 솔루션의 커버리지를 분석합니다.

1. 사내 지식 관리 AI (RAG 시스템)

수요: 매우 높음 | 기성 솔루션 커버리지: 40~50%

사내 문서, 매뉴얼, 위키를 AI가 검색해서 답변하는 시스템. 신입 온보딩부터 기술 지원까지 활용 범위가 넓습니다.

기성 도구로 되는 것

기성 도구로 안 되는 것 (맞춤 개발 필요)

• 사내 ERP/그룹웨어/레거시 시스템 데이터 연동
• ISMS 인증 등 보안 요구사항 충족
• 한국어 특화 문서 (법률, 규정, 사내 용어) 정밀 처리
• 온프레미스 배포 (데이터가 외부로 나가면 안 되는 경우)
• 접근 권한별 답변 범위 제어

판단 기준: Notion/SharePoint 안에서만 검색하면 되면 기성 도구로 충분. 사내 시스템 연동이나 보안 요구가 있으면 맞춤 개발.

2. AI 고객 상담 챗봇

수요: 높음 | 기성 솔루션 커버리지: 50~60%

한국은 AI 고객 서비스 도입률이 세계 2위(AllAboutAI). 카카오톡 연동 NLP 기반 상담이 92%에 달합니다.

기성 도구로 되는 것

기성 도구로 안 되는 것 (맞춤 개발 필요)

• ERP/CRM/주문 시스템과 직접 연동하여 실시간 처리 (환불, 배송 변경 등)
• 보이스봇 (전화 상담 AI)
• 업종 특화 상담 로직 (보험 약관, 의료 상담, 법률 자문)
• 카카오톡 채널 + 네이버 톡톡 동시 연동
• 상담 내용 기반 자동 CRM 업데이트

사례: 이스타항공은 채널톡으로 74% 해결률을 달성했지만, 예약 변경/환불 같은 **"액션이 필요한 상담"**은 여전히 사람이 처리합니다. 이 갭을 메우는 것이 맞춤 개발의 영역입니다.

3. AI 에이전트 / 워크플로우 자동화

수요: 매우 높음 (가장 빠르게 성장) | 기성 솔루션 커버리지: 30~40%

Gartner 예측: 2026년 말까지 엔터프라이즈 앱의 40%가 AI 에이전트를 탑재. Fortune 500의 78%가 에이전틱 AI 도입 계획.

기성 도구로 되는 것

기성 도구로 안 되는 것 (맞춤 개발 필요)

• 멀티에이전트 오케스트레이션 (여러 AI가 역할 분담하여 협업)
• 사내 레거시 시스템 (API 없는 시스템) 연동
• 한국 플랫폼 연동 (네이버 스마트스토어, 쿠팡 API, 카카오워크)
• 복잡한 의사결정 로직이 포함된 자동화
• 온프레미스 실행 (데이터가 외부로 나가면 안 되는 경우)

핵심: n8n이나 Zapier는 "If A then B" 수준의 자동화에 강합니다. **"상황을 판단하고 스스로 결정하는 AI 에이전트"**는 LangGraph, CrewAI 같은 프레임워크로 맞춤 개발해야 합니다.

4. 문서 처리 자동화 (OCR + AI)

수요: 높음 | 기성 솔루션 커버리지: 40~50%

보험 청구서, 계약서, 세금계산서, 의료 기록 등 비정형 문서를 AI가 읽고 처리하는 시스템.

기성 도구로 되는 것

기성 도구로 안 되는 것 (맞춤 개발 필요)

• OCR 결과 기반 자동 의사결정 (보험 심사, 대출 승인 로직)
• 기존 DMS(문서관리시스템)/ERP와 연동
• 업종별 특수 문서 양식 처리
• 추출 데이터의 검증/교차 확인 파이프라인
• 대량 문서 배치 처리 + 모니터링 대시보드

판단 기준: 문서에서 텍스트만 뽑으면 기성 OCR로 충분. 추출한 데이터로 **"무언가를 하는 것"**까지 포함하면 맞춤 개발.

5. 데이터 분석 AI / BI 자동화

수요: 높음 | 기성 솔루션 커버리지: 60~70%

매출 데이터, 고객 행동, 운영 지표를 AI가 분석하고 인사이트를 제공하는 시스템.

기성 도구로 되는 것

기성 도구로 안 되는 것 (맞춤 개발 필요)

• 실시간 데이터 파이프라인 (DB → 분석 → 대시보드 자동 갱신)
• 사내 DB 직접 연결 (보안상 외부 SaaS에 데이터 전송 불가)
• 업종 특화 예측 모델 (수요 예측, 이탈 예측, 가격 최적화)
• 자동 보고서 생성 + 이메일 발송 파이프라인

판단 기준: 엑셀 파일을 분석하는 수준이면 기성 도구로 충분. 사내 DB 연동 + 자동화가 필요하면 맞춤 개발.

6. 이커머스 AI (추천/리뷰/CS)

수요: 높음 | 기성 솔루션 커버리지: 40~50%

상품 추천, 리뷰 분석, 고객 문의 자동화, 재고 예측 등 이커머스 전반의 AI.

기성 도구로 되는 것

기성 도구로 안 되는 것 (맞춤 개발 필요)

• 네이버 스마트스토어/쿠팡 API 연동 맞춤 추천
• 자사 구매 데이터 기반 개인화 추천 모델
• 리뷰 감정 분석 → 자동 대응 (부정 리뷰 알림, 감사 메시지)
• 수요 예측 기반 재고 자동 발주
• 여러 판매 채널 통합 AI 대시보드

사례: 신세계 I&C는 AI 수요 예측으로 폐기물 20% 감소, 재고 비용 15% 절감. 이 수준의 성과는 기성 도구로는 나오지 않습니다.

7. 제조 AI (품질 검사/예측 정비)

수요: 높음 | 기성 솔루션 커버리지: 20~30%

정부가 2026년 스마트팩토리에 4,365억원을 투입 (전년 대비 84.9% 증가). 제조업 AI 도입률 58%로 세계 2위.

기성 도구로 되는 것

기성 도구로 안 되는 것 (맞춤 개발 필요)

• 기존 공장 설비 센서 연동 (레거시 장비 프로토콜 대응)
• 제품별 맞춤 비전 AI 불량 검출 (0.15mm 결함 탐지)
• 한국 안전 규정 / K-ISMS 준수
• 엣지 AI (인터넷 없이 공장 현장에서 실행)
• 기존 MES/ERP와 데이터 연동

현실: 제조업 AI 개발/운영 전담 인력을 보유한 기업은 1% 미만(NIA). 거의 모든 제조 AI는 외주로 진행됩니다.

8. 금융 AI (이상 탐지/신용 평가)

수요: 높음 | 기성 솔루션 커버리지: 30~40%

금융 분야는 AI 성장률이 가장 높은 섹터. 금융위원회가 통합 금융 AI 플랫폼 구축을 추진 중.

기성 도구로 되는 것

기성 도구로 안 되는 것 (맞춤 개발 필요)

• 한국 금융 규제 준수 FDS (이상거래탐지시스템)
• 비금융 데이터 결합 대안 신용 평가 (K뱅크 사례)
• 보이스피싱 탐지 ML 모델 (카카오뱅크 사례)
• 금융 특화 RAG (약관, 규정, 법률 검색)
• 온프레미스 필수 (금융 데이터 외부 반출 불가)

규제 참고: 2026년 1월 시행된 AI 기본법에 따라 금융 AI는 "고영향 AI"로 분류되어 별도 안전성 평가 필요. 기성 도구만으로는 규제 준수가 어렵습니다.

9. 교육 AI (개인화 학습/콘텐츠 생성)

수요: 중간높음 | 기성 솔루션 커버리지: 5060%

2026년 기업 교육 투자 1순위는 AI 교육 (50.9%). B2G 시장도 열리는 중.

기성 도구로 되는 것

기성 도구로 안 되는 것 (맞춤 개발 필요)

• 기업 사내 교육 시스템(LMS)과 연동된 AI 튜터
• 학습 데이터 기반 적응형 학습 경로 자동 설계
• 업종별 특화 시뮬레이션 (의료 실습, 안전 교육, 고객 응대)
• 학습 분석 대시보드 (개인/팀/부서별 진도, 취약점)

종합 비교: 기성 도구 vs 맞춤 개발

결론: 언제 기성 도구를 쓰고, 언제 맞춤 개발을 해야 할까?

기성 도구로 충분한 경우

• 단순 FAQ 챗봇, 문서 요약, 콘텐츠 생성
• 이미 사용 중인 플랫폼(M365, Salesforce) 내에서의 AI 기능
• 외부 데이터만 다루는 경우 (보안 이슈 없음)
• 프로토타입/PoC 단계 (빠른 검증)

맞춤 개발이 필요한 경우

• 기존 시스템 연동이 필요한 경우 (ERP, CRM, 사내 DB)
• 보안/규제 요구사항 (온프레미스, ISMS, 금융 규제)
• 단순 답변이 아닌 실제 액션 수행 (주문 처리, 결제, 데이터 업데이트)
• 한국 특화 요구사항 (네이버/카카오/쿠팡 연동, 한국어 특수 도메인)
• 멀티에이전트 / 복잡한 워크플로우

가장 현실적인 접근: 하이브리드

1. 기성 도구로 시작 → 빠르게 검증 (2-4주)
2. 부족한 부분 파악 → 커스텀 필요 영역 명확화
3. 맞춤 개발로 확장 → 시스템 연동, 자동화, 보안 강화

이 글에서 다룬 프로젝트에 대해 더 자세한 상담이 필요하시면 무료 상담을 신청해 주세요. RunAI는 기성 도구의 한계를 넘어, 고객사 시스템에 맞는 AI 솔루션을 구축합니다.