시작부터 완성까지, 현장에서 작동하는 AI를 설계하는 PM 팀

왜 아직도 95%에 달하는 AI 프로젝트가 실제 현장 적용의 문턱을 넘지 못한 채 좌절될까요? 모델의 성능은 충분하지만, 현장의 데이터는 여전히 거칠고 불완전합니다. 새로운 기술이 준비되면 또 다른 형태의 비즈니스 요구가 등장하죠. 마키나락스는 이 지점에서 질문을 바꿨습니다. ‘어떤 모델을 만들 것인가’가 아니라, ‘현장에서 어떻게 끝까지 완성할 것인가’로요.

마키나락스 FDE(Forward Deployed Engineering) 본부는 현장의 최전선에서 고객과 함께 문제를 정의하고, 끈질기게 기술을 가다듬으며 실제로 작동하는 AI를 만드는 조직입니다. 독자적인 조직으로 운영되는 Project Management팀(이하 PM팀)은 FDE 본부가 수행하는 프로젝트들의 출발점을 설계하고, 기술과 비즈니스가 같은 방향을 향하도록 만드는 나침반 역할을 맡고 있습니다. PM팀은 2026년, 프로젝트 관리 조직에서 회사의 방향성과 전략에 맞춰 프로젝트를 실행하고 가치로 전환시키는 조직으로 진화하는 것을 목표로 삼고 있는데요.

오늘은 마키나락스 PM팀에서 각자의 방식으로 현장을 이끌고 있는 세 분의 이야기를 소개합니다. 이번 인터뷰에는 프로젝트의 구조화를 즐기는 25년 차 전략형 프로젝트 매니저(Project Manager, 이하 PM) 박승기 님, 마키나락스에 합류한 지 얼마 되지 않았음에도 존재감을 드러내고 있는 실력파 PM 김성진 님, 일본 시장 딜리버리까지 책임지며 역량을 증명하고 있는 최연소 PM 장원 님이 참여해주셨는데요. 서로 다른 배경과 강점을 가진 이들이 어떻게 ‘산업 현장에서 작동하는 AI’를 만들어가고 있는지 함께 살펴보세요.

각기 다른 백그라운드를 가진 세 분이 마키나락스에서 PM으로 모였습니다. 자기소개 부탁드려요.

승기: IT 개발자로 커리어를 시작해 개발 PL을 거쳐 PM으로 역할을 확장해 왔습니다. 마키나락스에서는 아마 가장 긴 커리어를 가진 팀원 중 한 명일 텐데요(웃음), 합류한 지도 이제 만 2년에 가까워졌네요. 저는 무(無)에서 유(有)를 창출하는 과정을 즐깁니다. 공공과 제조 등 다양한 산업군에서 요구사항을 구체화하고 프로젝트를 구조화해 끝까지 완수해 나갈 때 큰 보람을 느끼며 일하고 있습니다.

성진: 저는 캐나다 에너지 산업 현장에서 현장 스태프로 시작해 부서장까지 지내며 인력과 공수, 비용을 관리하는 실질적인 PM 역할을 수행했습니다. 한국으로 돌아온 뒤에는 PMP 자격증을 기반으로 에너지, 금융, IT 등 다양한 도메인을 넘나드는 제너럴리스트로서 역량을 쌓아왔죠. 평소 관심이 많았던 AI 도메인에 도전하고 싶어 마키나락스에 합류해 이제 4개월 차에 접어들었습니다.

원: 저는 AI 인프라 산업군에서 GPU 클라우드 서비스 기획(Product Manager)으로 커리어를 시작했습니다. 현재는 마키나락스에서 서비스 기획의 경험을 프로젝트 매니지먼트 영역으로 확장해 나가고 있는데요. 더 큰 규모의 고객들을 직접 대면하며 현장의 문제를 해결해보고 싶어 마키나락스에 합류한 지 만 2년이 되었습니다. 지금은 AI 에이전트 프로젝트를 리딩하며 일본 고객사까지 커버하는 글로벌 딜리버리 경험을 쌓고 있습니다.

PM팀은 구체적으로 어떤 일을 하나요?

승기: 마키나락스의 솔루션이 실제 고객의 현장에 안착할 수 있도록 프로젝트를 전방위적으로 지원합니다. 단순히 개발 일정을 챙기는 것을 넘어 사업 초기 단계에서 전체 공수와 예산을 산정하고, 협력사와의 의사소통까지 책임지는 역할을 수행하죠. 특히 대규모 공정이나 공공 프로젝트를 수행할 때는 그에 적합한 표준 방법론과 산출물 체계를 수립해 일관된 프로젝트 품질을 확보하는 데 집중합니다. 엔지니어들이 최상의 결과를 낼 수 있도록 산업 도메인 지식을 바탕으로 데이터를 어떻게 조합할지 판단하며, 기술과 비즈니스 사이의 변수를 조율하는 ‘현장형 전략가’의 역할을 수행하고 있습니다.

원: 고객 현장의 리얼한 페인 포인트(Pain Point)를 수집해 실제 기술로 구현해 내는 일을 하고 있습니다. 특히 자연어 채팅 기반의 산업 특화 AI 에이전트 프로젝트처럼 최전선의 기술이 고객사 현장에서 잘 작동할 수 있도록 국내외 고객들과 직접 대면하며 프로젝트 딜리버리를 책임집니다. 고객의 막연한 요구사항을 엔지니어들이 이해할 수 있는 기술적 사양으로 번역하고, 그 과정에서 발생하는 수많은 요청 사항을 조율하며 프로젝트의 방향을 잃지 않도록 돕는 나침반 역할을 하고 있습니다.

PM의 관점에서 바라볼 때, AI 프로젝트는 일반적인 IT 프로젝트와 무엇이 다른가요?

승기: 가장 큰 차이는 ‘데이터의 본질’을 꿰뚫어야 한다는 점입니다. 일반적인 IT 프로젝트가 정해진 요구사항을 충실히 구현하는 과정이라면, AI 프로젝트는 그 요구사항이 타당한지 데이터를 통해 다시 정의하는 일에 가깝습니다. 산업 현장의 데이터는 그대로 활용하기 어려운 경우가 많아, 그 안에서 AI로 풀 수 있는 문제와 그렇지 않은 문제를 냉철하게 구분해야 합니다. 전처리부터 모델 학습, 실증까지의 사이클이 매우 짧고 역동적으로 반복되기 때문에 문제 정의 또한 끊임없이 업데이트됩니다. 결국 PM은 비즈니스 구조를 설계하는 기획자의 역할과 데이터의 흐름을 읽는 분석가의 역할을 동시에 수행하게 됩니다.

성진: IT 프로젝트는 분석-설계-구현-검증의 단계가 비교적 명확한 반면, AI 프로젝트는 그 경계가 훨씬 흐릿하고 유동적입니다. 고객의 요구사항이 막연하거나 문제 정의가 충분히 이뤄지지 않은 상태로 시작하는 경우도 많고, 실제 데이터를 들여다본 뒤에야 기존의 방향이 유효하지 않음을 깨닫고 처음으로 돌아가기도 하죠. 그래서 AI 프로젝트의 PM은 단순히 정해진 계획을 사수하는 사람이 아니라, 데이터를 근거로 계획을 끊임없이 조정하며 실질적인 해답을 찾아가는 가이드에 가깝다고 생각합니다. 고객이 기대하는 이상적인 결과와 실제 데이터가 허용하는 현실적인 범위 사이에서 최적의 균형점을 찾는 것이 AI 프로젝트 PM의 핵심 역량입니다.

PM팀의 업무 방식과 문화는 어떤가요? 팀 자랑을 해주신다면요.

성진: 프로젝트가 할당되면 가장 먼저 영업 담당자와 소통하며 고객의 니즈를 면밀히 확인합니다. 실제 수행 단계에서는 FDE 본부의 AI 엔지니어는 물론, 개발본부의 프론트엔드·백엔드 엔지니어 등 다양한 크로스 팀(Cross-Team)과 전방위적으로 협업하죠. 이 과정에서 담당자의 자율성을 존중하는 ‘권한 위임’이 이뤄지지만, 결코 실무자 혼자 짊어지게 두지는 않습니다. 제가 합류했을 때 느꼈던 것처럼, 리더와 시니어들이 방향성을 함께 잡아주며 지원하기 때문에 새로운 도메인이라도 순식간에 팀에 녹아들어 함께 항해할 수 있습니다.

원: 이전 직장에서 혼자 기획자로 모든 결정을 담당하며 어려움을 느꼈던 적이 많았는데요. 마키나락스 PM팀의 가장 큰 장점은 ‘함께 고민할 동료가 있다’는 점입니다. 특히 시니어와 주니어가 한 프로젝트에 페어로 투입되어 긴밀하게 협업하는 구조를 지향하기에, 주니어의 의사결정에 시니어의 노하우가 담긴 피드백이 즉각적으로 더해집니다. 단순히 일정 관리만 하는 조직을 넘어, 서로의 생각을 나누며 더 나은 정답을 찾아가는 ‘러닝 조직’이라고 할 수 있어요.

실제 프로젝트 현장은 어떤가요? 가장 짜릿하거나 보람찬 순간이 있다면.

승기: 간혹 고객들은 “모든 문제를 해결할 수 있는 AI를 만들어 달라”는 막연한 요구사항을 안고 찾아오기도 합니다. 그런 무(無)의 상태에서 데이터를 매칭해 실제로 작동하는 결과물을 만들어내는 것이 저희의 몫이죠. 저는 산업 현장 최전선에 AI를 적용하기 위해 소각로 AI 기반 자율 제어, 자동화 공장 Agent AI, 철강 성분가이던스 예측모델 적용 등 프로젝트를 수행하고 있는데요. 특히 공공 분야나 생산 공정처럼 규모가 크고 복잡한 프로젝트를 직접 구조화해 성공적으로 안착시키고, 마지막 완료 보고를 마칠 때의 만족감은 무엇과도 바꿀 수 없습니다.

성진: 현재 AI기반 트러블슈팅, 이상탐지 AI 모델/알고리즘 개발, 산업특화 LLM 활용을 위한 Agent 개발 등 등 여러 프로젝트를 병행하고 있습니다. PM 업무 특성상 수많은 조율 과정이 밖으로 직접 드러나거나 정량화되기 어려워 가끔 허무함이 느껴질 때도 있는데요. 그 ‘보이지 않는 조율’의 노고를 고객이나 팀원들에게 인정받을 때 큰 보람을 느낍니다. 고객의 막연한 요구사항이 우리 기술팀의 노력과 만나 구체적인 솔루션으로 빚어지는 순간이 PM으로서 가장 짜릿한 찰나가 아닐까 싶습니다.

원: 지난해는 기업 고객들의 수요가 폭발적으로 증가하며 마키나락스가 가장 많은 프로젝트를 수주한 한 해였어요. 개인적으로는 물리적인 한계를 잠시 느끼기도 했지만, 회사에게는 매우 고무적인 일이었죠(웃음). 많은 어려움을 이겨내고 팀원들과 함께 프로젝트를 성공적으로 완수해, 후속 프로젝트나 대규모 본 과제로 사업 범위가 확대될 때 ‘고객이 필요로 하는 가치를 제대로 제공했구나’라는 성취감을 느꼈습니다. 특히 함께 고생하는 FDE 본부의 엔지니어들이 더 효율적으로 일하면서도 최상의 결과를 낼 수 있도록 고객과 협의하고 그 사이를 조율해내는 과정도 매우 보람 있습니다.

마키나락스에서 이루고자 하는 팀의 목표, 그리고 개인의 목표가 있다면?

성진: 우리 팀의 목표는 내부적으로 프로젝트 효율을 극대화하고, 고객 측면에서는 제품의 활용성을 높여 실질적이고 지속적인 가치를 창출하는 것입니다. 개인적으로는 이러한 팀의 목표가 달성될 수 있도록 비즈니스 전략과 프로젝트를 정교하게 정렬시키고 싶습니다. 현장의 피드백을 적극 활용해 지속적인 개선 문화를 조성하고, 프로젝트의 기획부터 실행까지 전 과정의 수준을 끊임없이 향상시켜 나가는 것이 저의 지향점입니다.

원: 성진 님이 말씀하신 팀의 목표 위에서, 저는 제조 산업군의 다양한 AI 프로젝트를 완수하며 저만의 노하우를 쌓는 데 집중하고 싶습니다. 특히 최근 수행 중인 사내 챗봇 구축이나 로봇 이상 탐지 프로젝트처럼, 문제 유형에 따라 정교하게 관리해야 할 지점들이 다른데요. 이러한 도메인별 배경지식과 업무 프로세스를 체계적으로 정리해, 어떤 난이도의 프로젝트라도 더 효율적으로 이끌 수 있는 전문성을 갖추는 것이 현재 저의 가장 큰 목표입니다.

승기: 저는 마키나락스의 PM들이 어떤 현장에서도 일관된 품질을 낼 수 있는 체계를 완성하고 싶습니다. 개인적으로는 수십 년간 쌓아온 경험을 바탕으로 후배 PM들이 더 넓은 시야를 가질 수 있도록 돕고 싶고요. 마키나락스의 기술이 산업의 표준이 되는 과정에서 PM팀이 단단한 뼈대 역할을 할 수 있도록 기여하고 싶습니다.

어떤 분들이 마키나락스 PM팀에 합류하면 좋을까요? 예비 지원자들에게 한마디 부탁드려요.

승기: 마키나락스는 산업 특화 AI 1세대 기업으로서 반도체, 에너지, 모빌리티 등 다양한 글로벌 대규모 프로젝트를 수행하고 있습니다. PM으로서 최신 AI 기술을 경험하고, 현장의 시행착오를 바탕으로 우리만의 체계를 직접 정립해 나갈 수 있습니다. 이 여정이 쉽지는 않겠지만, ‘왜?’라는 질문을 멈추지 않는 호기심과 끝까지 문제를 해결하는 집요함을 가진 분이라면 잘 맞을 것이라 생각합니다. 현장을 깊이 파고드는 만큼 압도적인 성취감을 얻을 수 있는 이곳에서, 산업 AI의 표준을 함께 세워나갈 전략가분들의 도전을 기다립니다.

성진: AI 프로젝트의 현장은 매우 복잡하고 가변적입니다. 수많은 요청 속에서 업무의 중요도에 따라 냉철하게 우선순위를 설정하고, 본인과 팀의 리소스를 효율적으로 관리할 수 있는 분이라면 큰 역량을 발휘하실 수 있을 것이라 생각합니다. 치열한 조율 끝에 빚어지는 솔루션의 가치를 믿는 분들과 함께하고 싶습니다.

원: 기술과 시장의 변화가 빠른 만큼, 새로운 것을 빠르게 흡수하는 러닝 커브(Learning Curve)와 열린 소통 능력을 갖춘 분이면 좋겠습니다. 혼자 고민하기보다 동료와 함께 정답을 찾아가며 가파르게 성장하고 싶은 분이라면, PM팀은 최고의 선택이 될 것입니다.