AI 개발 에이전시, 계약 전에 확인해야 할 7가지

AI 도입을 결정하고 나면 다음 관문이 기다립니다 — 누구에게 맡길 것인가. AI 개발 에이전시들의 포트폴리오는 다 그럴듯하고, 데모는 다 잘 돌아가고, 견적은 제각각입니다. 저희도 AI 에이전시이지만, 그래서 더 분명하게 말할 수 있습니다. 계약서에 서명하기 전에 이 7가지를 확인하세요. 어디와 계약하든 유효한 기준입니다.

1. 데모가 아니라 '검증 방식'을 물어보세요

데모는 준비된 데이터로는 항상 잘 돌아갑니다. 중요한 것은 우리 회사의 실제 데이터로 어떻게 검증할 것인가입니다. 좋은 에이전시는 '무슨 데이터를 받아서, 무슨 기준으로, 언제까지 검증하겠다'는 계획을 계약 전에 먼저 제시합니다. 검증 계획 없이 결과물 이야기부터 하는 곳은 걸러도 됩니다.

2. 성공 기준이 계약서에 숫자로 들어가는지

'업무 효율 개선', 'AI 혁신' 같은 문구는 프로젝트가 끝나도 성공인지 실패인지 판정할 수 없습니다. 처리 시간, 정확도, 자동 처리율처럼 측정 가능한 지표(KPI)를 시작 전에 합의하고 계약서에 명시해야 합니다. 지표 미달 시 어떻게 되는지(재작업, 환불)도 문서로 남기세요.

3. 소스코드와 산출물은 누구 것인지

프로젝트가 끝난 뒤 소스코드를 받지 못하면, 그 업체에 영구히 종속됩니다. 수정 한 줄에도 견적서가 날아오는 구조가 됩니다. 소스코드 전체, 운영 매뉴얼, 프롬프트 문서까지 인계 범위에 포함되는지 계약서에서 확인하세요.

4. 우리 데이터가 어디로 가는지

세 가지를 물어보세요. 데이터가 저장되는 곳이 우리 환경인지 업체 서버인지, AI 모델 학습에 우리 데이터가 쓰이는지(Zero Data Retention 적용 여부), NDA·DPA 체결이 가능한지. 셋 중 하나라도 대답이 흐리면 보안 사고는 시간 문제입니다.

5. '깨졌을 때'의 계획이 있는지

AI 시스템은 입력 데이터가 바뀌면 성능이 변합니다. 거래처가 서식을 바꾸고, 문의 유형이 달라지고, 모델이 업데이트됩니다. 장애 알림, 자동 재시도, 롤백 같은 안전장치가 설계에 포함되는지, 인계 후 지원 기간이 얼마인지 확인하세요. '완성하면 끝'이라고 말하는 곳은 운영을 해본 적이 없는 곳입니다.

6. 처음부터 큰 계약을 요구하는지

검증 없이 수개월짜리 계약부터 요구하는 것은 위험 신호입니다. 좋은 에이전시는 작은 검증 단계(PoC)를 먼저 제안합니다 — 실패해도 손실이 작고, 성공하면 근거를 가지고 확장할 수 있기 때문입니다. 반대로 발주사 입장에서도, 첫 프로젝트는 작게 시작하는 것이 협상력을 유지하는 방법입니다.

좋은 에이전시를 고르는 가장 빠른 방법은 '무엇이 되는지'가 아니라 '무엇이 안 되는지'를 물어보는 것입니다.

7. '안 되는 것'을 먼저 말해주는지

다 된다고 하는 곳보다, 자동화가 어려운 부분과 사람 확인이 필요한 부분을 먼저 말하는 곳이 믿을 만합니다. AI가 확신하지 못하는 값을 지어내지 않고 사람에게 넘기도록 설계하는지 물어보세요. 이 질문에 구체적으로 답하지 못하면, 그 시스템은 언젠가 조용히 틀린 값을 만들어냅니다.

계약 전 질문 리스트

Plan AI는 이 기준을 스스로에게 적용합니다 — 14일 PoC로 실제 데이터 검증부터 시작하고, KPI를 계약서에 명시하고, 소스코드 전체를 인계하고, 데이터는 고객사 환경에만 저장합니다. 기준에 맞는지 직접 확인해 보시려면 사례를 읽어보시거나, 자동화하고 싶은 업무를 남겨주세요. 1영업일 내 검토 회신드립니다.