글로벌 컨설팅 기업들의 AI 4대 전략, 유엔진의 로드맵과 만나다

AI가 자료를 조사하고, 분석 결과를 정리하고, 실행까지 맡는 시대에 컨설팅 기업은 무엇으로 가치를 만들어야 할까요? 맥킨지와 액센추어 같은 글로벌 기업들이 지금 풀고 있는 문제입니다. 이들의 선택은 기업이 AI와 함께 일하는 방식을 설계하고, 그 변화가 지속적인 성과로 이어지도록 돕는 데 모이고 있습니다.

AI 기술 스택의 통합, 고유 데이터의 자산화, 서비스의 제품화, 사람과 AI의 협업. CB Insights가 정리한 이 네 가지 전략은 전문 서비스 기업의 미래를 보여줍니다. 동시에 유엔진솔루션즈가 추진하는 AI-Native Enterprise의 방향과도 맞닿아 있습니다.

이 글에서는 글로벌 기업들이 왜 이러한 전략을 선택하는지 살펴보고, 각 전략이 유엔진의 솔루션과 전환 로드맵에서 어떻게 구체화되는지 연결해 보겠습니다. 공통의 방향은 기업의 지식과 실행 능력을 축적하는 AI입니다. 글로벌 컨설팅 기업들이 산업 전문성과 AI 플랫폼의 결합에 투자하고 있다면, 유엔진은 기업이 그 방향을 자신의 업무에 적용하도록 돕는 솔루션을 제공합니다. 나아가 핵심 실행 기반을 오픈소스로 공개해 기업이 직접 운영하고 발전시킬 수 있는 길을 열고 있습니다.

AI가 일의 일부를 빠르게 처리하면, 투입 인원과 시간만으로 서비스 가격을 설명하기는 어려워집니다. 동시에 새로운 기회도 생깁니다. 고객은 AI 모델 하나를 선택하는 데서 그치지 않고, 사내 데이터와 업무시스템을 연결하고, 실행 결과를 검증하며, 조직 전체에서 안정적으로 운영할 방법을 필요로 하기 때문입니다.

CB Insights는 전문 서비스 기업의 기회를 바로 이 지점에서 찾습니다. 에이전트가 해야 할 일을 설계하는 단계부터, 수행 결과의 품질과 책임을 확인하는 단계까지 연결하는 역량입니다. 산업별 업무 지식과 변화관리 경험을 가진 컨설팅 기업이 AI 도입의 통합·운영 주체로 역할을 넓힐 수 있다는 분석입니다.

액센추어와 맥킨지가 움직인 방향

• 액센추어의 조직 개편: 2025년 6월 Strategy·Consulting·Song·Technology·Operations를 Reinvention Services로 통합하는 성장 모델을 발표하고 9월 1일을 시행일로 제시했습니다. 발표문은 데이터와 AI를 솔루션과 서비스 전달 과정에 더 쉽게 내장하는 것을 개편의 목적으로 설명합니다. 전략 수립, 기술 구현, 운영을 연결하겠다는 선택으로 읽을 수 있습니다.
• 맥킨지의 프로세스 재설계: 2025년 보고서에서 에이전트의 가치를 실현하려면 업무 프로세스 자체를 재설계해야 한다고 강조합니다. 개별 실험을 전략 프로그램으로, 분리된 AI 팀을 여러 직무가 참여하는 실행 조직으로, 시범 적용을 확장 가능한 운영으로 전환하라는 제안입니다.

네 가지 전략을 유엔진의 솔루션과 나란히 놓으면 다음과 같이 대응합니다.

전략 분류는 CB Insights 본문 p.3 기준이며, 솔루션의 대응 관계는 유엔진의 제품 방향을 바탕으로 한 해석입니다.

첫 번째 전략은 AI를 만드는 기술들을 연결하는 것입니다. 여기서 '기술 스택'은 모델, 데이터, 도구, 실행 환경, 관리 기능을 아우르는 구성입니다. 모델이 아무리 뛰어나도 사내 시스템에 접근하지 못하거나, 에이전트마다 권한과 실행 방식이 제각각이면 실제 업무로 확장하기 어렵습니다.

액센추어는 AI Refinery를 통해 이 문제를 다룹니다. 2025년 3월 발표에서는 현업 사용자가 에이전트를 만들고 조정하는 Agent Builder와 산업별 에이전트 솔루션을 소개했습니다. 4월에는 여러 기업용 플랫폼의 에이전트를 연결하는 Trusted Agent Huddle을 발표했습니다. 개별 에이전트의 성능을 넘어, 서로 다른 시스템이 협력하는 기반에 투자한 것입니다.

맥킨지가 제시한 agentic AI mesh도 비슷한 문제의식에서 출발합니다. 직접 만든 에이전트와 외부 에이전트를 함께 운영하려면 상호운용성, 관측 가능성, 통제가 필요합니다. 이때 컨설팅의 역할은 기술 선정 이후의 통합과 운영 설계까지 이어집니다.

유엔진의 방향과 만나는 지점 — 업무 전체를 연결하는 Process GPT

이 전략이 요구하는 것은 여러 AI를 실제 업무의 흐름 안에서 움직이게 하는 능력입니다. 유엔진의 Process GPT가 지향하는 것도 같습니다. 업무를 정의하고, 에이전트와 사람에게 역할을 나누며, 결과가 다음 업무로 이어지게 합니다. uEngine Cloud는 그렇게 만든 서비스를 조직의 운영 환경으로 확장하는 기반을 제공합니다.

가령 분석 에이전트가 발견한 문제를 담당자에게 전달하고, 검토를 거쳐 후속 조치까지 이어지게 하는 것입니다. 에이전트 간 협업, 업무시스템 연결, 실행 기록과 승인 기능이 이러한 흐름을 뒷받침합니다. 글로벌 기업들이 강조하는 오케스트레이션이 기업의 일하는 방식으로 구체화되는 지점입니다.

유엔진의 로드맵도 개별 업무에서 검증한 AI 활용을 부서 간 프로세스와 전사 운영으로 넓히는 데 초점을 둡니다. 고객이 얻는 가치는 업무가 연결되고 관리되는 범위의 확장에 있습니다.

두 번째 전략은 자체 데이터의 활용입니다. 동일한 AI 모델을 사용하더라도 어떤 규정, 이력, 업무 맥락을 연결하느냐에 따라 답변과 실행의 품질이 달라집니다. 컨설팅 기업이 축적한 산업 지식과 프로젝트 경험은 이 과정에서 중요한 자산이 됩니다. CB Insights는 흩어진 데이터와 암묵지를 실제로 활용할 수 있는 형태로 정리하는 능력에 주목합니다. 고객별 기밀 유지와 데이터 이용 범위를 지키는 것도 이 자산화의 조건입니다.

맥킨지의 Lilli는 구체적인 사례입니다. 2024년 11월 공식 인터뷰에서 맥킨지는 오랜 기간 축적한 지식을 Lilli의 기반으로 설명하며, 지식 검색·종합 도구에서 내부와 외부의 여러 지식을 조정하는 계층으로 역할이 확장됐다고 밝혔습니다. 중요한 것은 모델 자체보다 자사 전문가가 고객을 돕는 방식을 지식 활용 과정에 담는 것입니다.

유엔진의 방향과 만나는 지점 — 기업의 판단 자산을 만드는 Ontology Studio와 Ontologic

맥킨지가 Lilli를 통해 자사의 지식을 업무에 활용하듯, 개별 기업도 자신의 경험과 판단 기준을 AI가 활용할 수 있게 만들어야 합니다. 유엔진의 Ontology Studio와 Ontologic Platform은 이 과제에 대응합니다. 문서와 데이터에 흩어진 업무 개념과 관계를 연결하고, 무엇을 근거로 판단해야 하는지 공유할 수 있는 형태로 만듭니다.

예를 들어 납품 지연을 분석할 때는 주문 기록과 계약 조건, 생산 이력, 고객과의 약속을 함께 살펴볼 수 있어야 합니다. 온톨로지는 이런 관계를 표현하는 지식 지도입니다. 근거를 따라가는 조회, 원인 분석, 조건 변화에 따른 시뮬레이션은 지식을 의사결정에 활용하도록 돕는 기능입니다. 기존 시스템의 코드에 남아 있는 업무 관계는 Robo Analyzer로 파악할 수 있습니다.

유엔진이 제시하는 순서는 지식의 연결에서 출발해 판단에 활용하고, 실행 경험을 다시 축적하는 것입니다. 업무를 수행할수록 기업만의 지식과 판단 기준이 더 정교해지는 방향입니다. CB Insights가 강조하는 고유 데이터의 경쟁력이 유엔진의 솔루션에서 만나는 지점도 여기에 있습니다.

세 번째 전략은 전문 서비스를 확장 가능한 AI 제품으로 바꾸는 것입니다. 매 프로젝트에서 처음부터 조사·설계·구현하기보다, 공통으로 쓸 수 있는 플랫폼 위에 산업별 지식과 업무 흐름을 결합합니다. 프로젝트에서 얻은 노하우가 다음 프로젝트의 출발점이 되는 구조입니다.

액센추어는 2025년 1월 AI Refinery for Industry를 발표하면서 12개의 산업별 에이전트 솔루션을 소개했습니다. 업무 흐름과 산업 전문성을 반영한 에이전트 네트워크를 고객 데이터에 맞게 조정하겠다는 접근입니다. 같은 해 3월에는 더 많은 산업별 솔루션을 개발하는 계획을 발표했습니다. 이는 발표 당시의 제공 범위와 확대 계획이며, 현재의 완료 실적으로 환산하지 않습니다.

CB Insights는 플랫폼을 직접 판매하는 방식과 플랫폼으로 고도화된 서비스를 제공하는 방식을 구분합니다. 후자의 경우 고객이 구매하는 것은 소프트웨어 접속권 자체보다 더 빠르고 일관된 서비스입니다. 두 방식 모두 공통 기반을 재사용하면서 산업과 고객별로 특화한다는 점에서는 같은 방향입니다.

가격도 '얼마나 오래 일했는가'에서 '어떤 가치를 만들었는가'로

AI로 업무 시간이 줄어들면 가격 설명도 바뀝니다. 플랫폼 구독료, 사용량, 운영 서비스, 성과를 조합하는 모델을 검토하게 됩니다.

다만 CB Insights 원문은 성과 기반 과금이 확정된 표준이라고 말하지 않습니다. 모델·API·토큰 비용의 변동성과 성과 측정의 어려움 때문에 여러 과금 방식을 실험하는 단계로 설명합니다. 보고서의 관련 설문 수치도 AI 에이전트 스타트업 표본에 관한 것으로, 전체 컨설팅 산업의 채택률을 뜻하지 않습니다.

따라서 기업이 먼저 준비할 것은 요금표보다 측정 체계입니다. 예를 들어 다음을 기록해야 합니다.

• 업무 한 건의 처리 비용: 자동화 전후를 같은 기준으로 비교할 수 있는 단위
• 재작업률: AI의 결과가 그대로 쓰이는 비율과 다시 손봐야 하는 비율
• 승인까지 걸리는 시간: 사람의 검토가 병목인지 확인하는 지표
• 고객이 확인한 결과: 제공 측의 주장이 아니라 고객이 수용한 산출물

그래야 자동화의 가치를 고객과 같은 기준으로 평가할 수 있습니다.

유엔진의 방향과 만나는 지점 — 전문가의 노하우가 반복 제공되는 서비스로

서비스 제품화의 출발점은 잘 수행한 업무를 다음에도 활용할 수 있게 만드는 것입니다. 유엔진에서는 Process GPT로 업무 흐름과 스킬, 판단 규칙을 구조화하고 고객이나 부서의 조건에 맞게 조정할 수 있습니다. 전문가의 경험을 재사용 가능한 서비스 자산으로 전환하는 접근입니다.

Robo Architect는 요구사항을 명세와 검증 기준으로 구체화하고, DreamVibe는 AI 기반 개발 환경을 제공합니다. 구현한 업무 아이디어를 실제 서비스로 배포하고 운영하는 과정까지 연결하면, 전문 지식이 고객에게 지속적으로 제공되는 제품이 됩니다.

유엔진의 로드맵은 검증한 업무를 재사용하고, 이를 앱과 서비스로 확장하며, 성과와 운영 비용을 바탕으로 개선하는 흐름입니다. 이는 액센추어가 공통 플랫폼 위에 산업별 전문성을 담는 방향과 맞닿습니다. 공통 기반의 재사용은 제공 속도를 높이고, 고객별 지식과 판단 기준은 서비스의 차별성을 유지하게 합니다.

네 번째 전략은 인력과 조직의 변화입니다. 자료 조사와 정리 같은 반복 작업을 AI가 맡으면, 사람은 문제를 정의하고 결과를 검증하며 고객과 의사결정을 조율하는 데 더 많은 시간을 쓸 수 있습니다. 그렇다고 역할 전환이 저절로 이루어지지는 않습니다. AI가 어느 범위까지 실행하고, 언제 사람에게 확인을 받아야 하는지를 함께 설계해야 합니다.

CB Insights가 인터뷰한 전문 서비스 기업의 리더들은 초급 인력이 다수를 차지하던 피라미드형 조직에 변화 압력이 생기고, AI를 관리하는 전문가의 중요성이 커질 것으로 전망했습니다. 사람의 역할이 감독, 검증, 전략적 방향 설정으로 이동한다는 분석입니다. 이는 인터뷰 기반의 전망이며 모든 기업이 같은 조직 형태로 전환했다는 뜻은 아닙니다.

맥킨지의 제안 역시 사람을 중심에 둡니다. 에이전트의 자율성 수준과 의사결정 경계, 모니터링과 감사 방식을 정의하고, 현업 전문가와 기술 담당자가 함께 운영 모델을 만들어야 한다는 것입니다. 인력 재교육과 업무 재설계가 기술 구축과 나란히 진행돼야 합니다.

유엔진의 방향과 만나는 지점 — 사람의 전문성이 더 중요한 업무에 쓰이는 협업

유엔진의 Process GPT와 uEngine6 BPM은 사람과 AI의 역할을 업무 단계 안에 배치합니다. AI가 자료 수집과 초안을 맡고, 전문가는 중요한 판단과 승인을 담당하는 흐름입니다. 검토·승인 업무함, 예외 이관, 실행 이력은 이런 역할 분담을 일상 업무에서 유지하도록 돕습니다.

사람의 피드백을 스킬과 규칙 개선에 활용하고 처리 시간과 병목을 확인하는 기능도 같은 맥락입니다. 전문가의 판단이 다음 업무의 품질을 높이는 자산이 되는 것입니다. 관리자는 업무 결과와 함께 AI가 어떤 일을 맡아야 하는지도 지속적으로 조정합니다.

유엔진이 제시하는 변화는 사람이 AI의 결과를 검토하는 단계에서 시작해, 여러 에이전트의 역할과 성과를 관리하는 단계로 발전하는 것입니다. CB Insights가 전망한 'AI를 감독하고 방향을 정하는 전문가'의 역할과 연결됩니다.

네 가지 전략이 만나는 예 — 계약 검토 서비스
AI가 계약 자료와 관련 규정을 살펴 초안을 만들고, 전문가가 위험과 대응 방향을 판단합니다. 검토 기준과 수정 의견은 다음 업무에 재사용되고, 고객은 지속적으로 개선되는 서비스를 받습니다. 연결된 AI, 축적되는 기업 지식, 반복 제공되는 서비스, 사람의 전문성이 한 업무 안에서 함께 작동하는 모습입니다. (전략의 연결을 설명하기 위한 적용 예시입니다.)

네 가지 전략을 함께 놓고 보면 하나의 흐름이 보입니다. AI를 업무에 연결하고, 기업 고유의 지식으로 차별화하며, 검증한 방식을 반복 가능한 서비스로 만들고, 사람과 AI가 함께 성과를 개선하는 것입니다. 맥킨지의 프로세스 재설계와 액센추어의 플랫폼 기반 서비스 확대도 이 흐름으로 읽을 수 있습니다.

유엔진의 AI-Native Enterprise 비전은 기업 고유의 판단과 실행을 연결하는 데 중심을 둡니다. 이를 고객의 전환 과정으로 풀어내면 다음과 같은 로드맵이 됩니다.

글로벌 기업들이 제시하는 미래상과 유엔진의 솔루션은 이 전환 과정에서 만납니다. 기업이 지식을 축적하고, 그 지식으로 판단하며, 판단을 업무에 반영하고, 결과에서 다시 배우는 흐름입니다. 유엔진의 역할은 기업이 이 방향을 자신의 업무와 서비스 안에서 실현할 수 있도록 돕는 것입니다.

실행을 뒷받침하는 기술 기반도 확보하고 있습니다. 유엔진은 업무·에이전트부터 인프라에 이르는 전체 계층의 기술 자산을 갖추고 있습니다.

글로벌 컨설팅 기업들의 공통 방향은 AI를 기업의 핵심 업무에 연결하고, 고유 지식과 실행 능력을 축적하는 것입니다. 유엔진도 같은 방향을 제시합니다. 여기에 유엔진이 강조하는 선택이 하나 더 있습니다. 기업이 실행 기반을 직접 살펴보고, 자사 환경에 구축하고, 지속적으로 확장할 수 있도록 오픈소스를 제공한다는 점입니다.

설명에서 소스코드와 설치 경로까지

Process GPT의 메인 저장소는 MIT 라이선스로 공개되어 있습니다. 공개 저장소에는 설치 안내와 여러 하위 서비스의 연결 구조가 제공됩니다. 업무 자동화의 핵심을 자사 환경에 두고 발전시키려는 조직에 구체적인 출발점이 됩니다.

• Process GPT 저장소: github.com/uengine-oss/process-gpt — MIT 라이선스
• 설치 안내: docs.process-gpt.io
• 관련 공개 프로젝트: Ontology Studio · Ontologic · uEngine BPM · MSA Easy

핵심 실행 엔진과 데이터·개발 자산을 함께 살펴볼 수 있다는 점에서, 제품 소개 이후의 검토와 확장 경로가 열려 있습니다.

오픈소스의 전략적 의미는 선택권에 있습니다. 기업은 자사 보안·배포 정책에 맞는 환경을 설계하고, 업무 규칙과 지식 모델을 내부 자산으로 축적하며, 필요한 연계 기능을 확장할 수 있습니다. 공개된 코드와 구조는 실행 방식을 검토하고 운영 책임을 구체화하는 데도 도움이 됩니다.

공개 범위와 이용 조건은 저장소·하위 모듈별로 다릅니다. 메인 저장소의 MIT 표기가 모든 통합 구성요소에 일괄 적용되는 것은 아니며, 모델 API·인프라·구축·운영 서비스 비용은 별도입니다.

유엔진은 글로벌 기업들이 강조하는 통합·자산화·제품화·협업을 기업이 실현할 수 있도록 공개된 핵심 기술과 솔루션, 적용 로드맵을 함께 제시합니다. 기업이 자사의 업무와 지식에 맞게 발전시킬 수 있다는 점에서 오픈소스는 이 전략을 내재화하는 수단이 됩니다.

맥킨지와 액센추어가 보여주는 변화의 방향은 유엔진이 추구하는 AI-Native Enterprise와 맞닿아 있습니다. 유엔진은 이를 구체적인 솔루션과 로드맵으로 연결하고, 오픈소스를 통해 기업이 그 실행 역량을 자신의 자산으로 축적하도록 돕습니다.

Process GPT, Ontology Studio, Ontologic Platform의 기능과 공개 프로젝트를 살펴보세요. 우리 조직의 지식과 업무를 어떤 순서로 연결할지에 대한 논의는 유엔진솔루션즈에 문의하실 수 있습니다.

참고 자료

글로벌 전략은 CB Insights 원문과 맥킨지·액센추어의 공식 자료에 근거합니다. 유엔진 솔루션과의 대응 및 단계별 로드맵은 해당 전략과 유엔진의 제품·비전을 연결한 해석입니다. 기업 사례는 각 자료의 발표 시점을 기준으로 서술했습니다. 자료 확인: 2026년 9월 14일.

• CB Insights, The Future of Professional Services: How firms will capture value in the AI agent era, 2025. (온라인 원문 전체 열람에는 계정이 필요할 수 있습니다.)
• Accenture, Accenture Changes Growth Model to Reinvent Itself for the Age of AI, 2025.06.20.
• McKinsey, Seizing the agentic AI advantage, 2025.06.13.
• Accenture, AI Refinery for Industry, 2025.01.06 · AI Refinery 확대, 2025.03.18.
• Accenture, Trusted Agent Huddle, 2025.04.28.
• McKinsey, What McKinsey learned while creating its generative AI platform, 2024.11.25.
• 유엔진솔루션즈 제품 소개 — Process GPT · uEngine6 BPM · Ontology Studio · Ontologic Platform · Robo Analyzer · Robo Architect · DreamVibe · uEngine Cloud
• 유엔진 공개 프로젝트 — github.com/uengine-oss