AX 전략

FDE 계약은 공수가 아니다

성공 조건과 eval SLA가 가격의 기준이다

FDE는 현장에 박힌 개발자 계약이 아니라 운영 성과를 만드는 장치다. 성공 조건, eval 세트, 장애 대응 시간을 계약서에 넣어야 공수 논쟁이 끝난다.

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FDE는 첫 4주가 전부다

상주는 속도가 아니라 산출물의 밀도다

FDE 상주의 성패는 코딩 속도가 아니라 첫 4주 산출물에서 갈린다. discovery, 설계, 얇은 배포, handoff를 한 문서 체계로 묶어야 운영이 남는다.

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기능보다 텔레메트리가 먼저다

AI 제품 요구사항은 관측점부터 시작한다

AI-Native 제품은 기능을 만든 뒤 로그를 붙이면 늦다. agent-call 로그, 실패 라벨, eval seed 수집 지점이 요구사항의 첫 줄에 있어야 운영 가능한 제품이 된다.

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AI-Native PRD는 운영 문서다

기능 정의만으로는 agent 리스크를 못 잡는다

AI-Native product review는 화면과 기능만 검토하는 자리가 아니다. PRD에 agent-call scenario, eval SLA, permission envelope가 없으면 운영 리스크는 출시 후 현장에서 발견된다.

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업무 기능은 등록돼야 한다

AI 시대의 조직도는 부서가 아니라 호출 가능한 기능이다

AI agent가 일하려면 부서 매뉴얼이 아니라 호출 가능한 capability가 필요하다. 기능명, owner, eval SLA, 권한 범위를 registry로 관리하지 않으면 agent 운영은 매번 현장 해석에 의존한다.

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FDE가 AX 성패를 가른다

에이전트는 현장에 붙은 엔지니어가 완성한다

에이전트 프로젝트는 PoC 통과가 아니라 운영 투입에서 성패가 갈린다. Forward Deployed Engineer 모델은 컨설팅과 엔지니어링을 분리하지 않고, 고객사 현장에서 프로덕션까지 책임지는 딜리버리 구조다.

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제품 기능은 버튼이 아니라 계약이다

agent가 호출할 수 없으면 기능은 잠긴다

AI-Native 제품의 표면은 화면이 아니라 action contract다. UI는 그 계약을 사람이 쓰는 방식이고, agent는 같은 계약을 기계가 호출하는 방식이다.

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좌석 수는 운영 지표가 아니다

AI-Native는 사용자가 아니라 위임된 일을 본다

AI 도입 성과를 라이선스 좌석 수로 재면 조직은 사용량만 늘린다. AI-Native 운영 모델은 위임된 업무의 깊이, 도구 실행 강도, 선도 팀의 확산률을 본다.

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외주 에이전트는 자산이 아니다

운영권을 회수해야 AX가 남는다

에이전트 개발을 외주로 시작하는 것은 자연스럽다. 그러나 운영 반복문까지 넘겨받지 못하면 조직에는 데모와 의존성만 남는다.

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첫 자동화 업무는 따로 있다

에이전트 우선순위는 효과가 아니라 운영 가능성으로 정한다

에이전트 도입의 첫 대상은 ‘큰 업무’가 아니다. 반복되고, 되돌릴 수 있고, 검수 책임자가 있는 닫힌 루프 업무부터 자동화해야 운영으로 넘어간다.

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락인은 런타임에서 온다

모델 교체보다 실행층 분리가 먼저다

에이전트 락인은 특정 모델을 쓰는 순간이 아니라, 도구 호출·메모리·권한·관측 로직이 한 벤더 런타임에 붙는 순간 발생한다. AX 전략은 모델 선택이 아니라 실행 경계 설계에서 시작해야 한다.

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에이전트 보안은 이사회 의제다

권한을 가진 AI는 시스템이 아니라 내부 행위자다

2026년의 핵심 질문은 AI를 쓸 것인가가 아니다. 에이전트가 어떤 권한으로, 누구의 책임 아래, 어떤 증거를 남기며 움직이는가다.

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