이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
AI 솔루션 기반 SI 프로젝트를 발굴하는 전략은 고객이 현재 반복적으로 겪는 비효율이나 오류 패턴을 먼저 파악하는 것에서 시작합니다. 그 지점에서 AI가 어떻게 개입할 수 있는지 연결해야 설득력 있는 제안이 됩니다. 수업 B2B 기술 영업 케이스에서 고객이 스스로 AI가 필요하다고 인식하기 전에 문제를 정의해주는 컨설팅 접근법이 성공적인 프로젝트 발굴로 이어지는 사례를 배웠습니다. 기술 적용 가능성 검토도 중요합니다. 고객 환경에서 데이터가 충분한지, 기존 시스템과 연동이 가능한지를 초기에 파악하면 나중에 도입 단계에서 생기는 장벽을 미리 예측할 수 있습니다. 레퍼런스 활용도 효과적입니다.
비슷한 업종이나 규모의 기업에서 어떤 성과를 냈는지 구체적으로 보여주는 것이 고객의 의사결정을 앞당깁니다. 추상적인 가능성보다 실제 사례가 행동을 유발합니다.
AI SI 프로젝트 발굴에서 제가 의식하는 한계는 기술 적용 가능성을 초기에 못 보면 막힌다는 것입니다. 고객 환경에서 데이터가 충분한지, 기존 시스템과 연동이 가능한지를 초반에 확인하지 않으면, 도입 단계에 가서 장벽이 드러났습니다. AI가 좋아 보여도, 학습할 데이터가 부족하거나 레거시 시스템과 안 붙으면 프로젝트가 멈췄습니다. 막연히 'AI를 제안한다'가 아니라, 그게 이 고객 환경에서 실제로 되는지를 먼저 봤습니다.
가능성만 팔면, 도입에서 무너졌습니다. 그래서 데이터 충분성과 연동 가능성을 초기에 점검해, 나중의 장벽을 미리 예측한 게 중요했습니다. 멋진 제안보다 실현 가능한 제안이 신뢰를 만들었습니다.
AI SI 발굴에서 제가 절차로 남기려는 건 레퍼런스를 모아 두는 것입니다. 비슷한 업종이나 규모의 기업에서 어떤 성과를 냈는지 구체적으로 보여주는 것이, 고객 의사결정을 앞당겼습니다. 추상적 가능성보다, 실제 사례가 행동을 유발했기 때문입니다. 그래서 프로젝트마다, 어떤 문제를 어떻게 풀어 무슨 성과가 났는지를 사례로 축적하려 합니다. 다음 고객에게, 바로 꺼내 보여줄 근거가 됐습니다. 막연히 '제안한다'가 아니라, 증거를 어떻게 쌓아 재사용하는지를 봅니다.
사례가 없으면, 매번 가능성만으로 설득해야 했습니다. 그래서 레퍼런스를 절차적으로 축적해, 다음 발굴의 무기로 남기는 게 재발 방지였습니다. 사례가 쌓일수록 설득이 쉬워졌습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 크라우드웍스 기술영업 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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