AI 스타트업을 위한 FDE(전진배치 엔지니어) 플레이북 – Bob McGrew의 이야기
AI 에이전트 시대에 '전진배치 엔지니어(Forward Deployed Engineer, FDE)' 모델은 실리콘밸리 AI 스타트업의 주요 조직 전략으로 자리매김했습니다. Bob McGrew가 Palantir에서 어떻게 이 모델을 발전시켰는지, 그리고 OpenAI 등에서의 경험을 바탕으로 FDE 모델이 왜 AI 기업에 적합한지를 흥미롭게 풀어갑니다. 이 요약에서는 FDE의 실제 역할, 제품–현장 연계 방식, 성공 지표, 그리고 AI 시장에서의 기회까지 Bob의 인상 깊은 멘트와 함께 쉽고 친절하게 정리했습니다.
1. PayPal, Palantir, OpenAI – 그리고 FDE 모델의 시작
Bob McGrew는 PayPal의 초기 엔지니어에서 Palantir의 핵심 경영진, 최근에는 OpenAI의 최고연구책임자(CRO)를 거치며 실리콘밸리의 굵직한 기술·상품 혁신을 이끈 인물입니다.
"Bob은 ChatGPT, GPT-4, 그리고 01 Reasoning Model까지 이끌었습니다. 이제는 AI의 미래를 고민하며 미 육군에서 새로운 역할을 맡고 있습니다."
인터뷰 초반, 진행자는 유독 AI 스타트업 창업자들이 Bob에게 Palantir의 FDE 모델에 대해 질문을 많이 던졌다는 재미있는 일화를 소개합니다. 실리콘밸리에서 지금 FDE에 대한 '강렬한 관심'이 생겨난 것이죠.
"최근 YC 스타트업 100여 개가 전진배치 엔지니어 직함으로 채용공고를 올리고 있어요. 몇 년 전만 해도 이런 건 없었습니다!"
2. 전진배치 엔지니어(FDE)란 무엇인가? 그 실체와 등장 배경
Bob은 FDE의 역할을 이렇게 쉽게 설명합니다.
"전진배치 엔지니어란, 상품이 실제 고객의 필요와 어떻게 다른지 그 '틈'을 현장에서 메우는 엔지니어입니다."
실제 Palantir의 초창기, 미국 정보기관들을 대상으로 소프트웨어를 만들던 과정에서 특수한 방식이 필요했습니다.
"스파이를 위한 소프트웨어를 만들려니, 정작 아무도 스파이의 실제 요구나 일을 자세히 얘기해주지 않더라고요. 그래서 우리가 데모를 들고 찾아가면, '이거 별로에요, 우리가 원하는 게 아니에요.' 이렇게 솔직히 말해주셨죠."
Palantir는 단순히 영업·고객 인터뷰 수준이 아니라, 엔지니어가 현장에서 직접 문제를 듣고, 곧바로 제품을 실전에서 실험하고 개선하는 프로세스를 구축했습니다.
이 과정에서 "특정 고객을 위한 맞춤형 소프트웨어 제작"으로 흐를 위험이 있었지만, 오히려 각 현장에서 나온 다양한 요구를 반영해 '플랫폼' 즉, 범용적이면서도 고도로 맞춤화 가능한 제품 아키텍처를 개발하게 됩니다.
3. FDE 모델의 조직 구조와 실제 구현 방법
Palantir에서는 FDE 모델을 실제로 두 가지 주요 역할군인 'Echo 팀'과 'Delta 팀' 체계로 운영했습니다.
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Echo 팀: 현장에 투입되어 사용자의 실제 업무와 요구를 파악하고, 고객과의 관계를 관리합니다. 보통 분야 전문가로, 기존 산업의 질서에 도전하려는 '혁신적인(heretic)' 인물이 적합했습니다.
"이 친구들은 도메인(현업) 지식이 깊되, 기존 방식이 충분하지 않다는 걸 꿰뚫고 바꾸고자 하는 rebels, 혁신가여야 했어요."
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Delta 팀: 빠르게 프로토타입을 만들고, 현장에서 바로 돌아가는 코드를 작성하는 소프트웨어 엔지니어 팀입니다. '정교하고 완벽한 코드추구'보다는 '빠른 실전 적용력'이 더 중요했습니다.
"Delta는 실전에서 rough & ready, 즉 빠르고 거칠게라도 실제 작동이 되게 만드는 개발 능력이 핵심입니다."
Palantir 출신이 창업한 스타트업이 많은 이유도,
"결국 FDE 역할훈련은 창업자 훈련과 같습니다. 매번 새로운 현장, 새로운 문제에서 창업자와 똑같이 빠르고 주도적으로 길을 뚫어야 하니까요!"
4. 컨설팅과 FDE의 차이점, 그리고 수익성
많은 이들이 FDE를 '고급 컨설팅'과 혼동하지만, Bob은 정확하게 선을 긋습니다.
"초기엔 실제로 손해를 보면서 시작할 수도 있지만, 시간이 지날수록 현장에서는 점점 맞춤화와 반복되는 작업이 줄고, 오히려 더 중요한 문제를 다루면서 수익구조가 개선됩니다."
즉, 단순히 서비스업이 아닌, 현장 맞춤 솔루션 개발을 토대로 또 다른 고객·문제에까지 확장 가능한 '반복적·범용적 제품'을 만들어가는 지속가능한 모델이라는 점이 다릅니다.
- 현장에서 얻어진 요구는 반드시 '다음 고객 5개, 10개에 일반화 가능한가?'하는 관점에서 검증하고 제품화합니다.
- 각 현장에 과도하게 최적화된 기능만 잔뜩 추가하는 '서비스 함수'식 개발을 경계합니다.
"진짜 반복·확장 가능한 가치를 주고 있는가? FDE와 제품팀의 유기적 협력이 필수적입니다!"
5. Palantir의 온톨로지(ontology), 제품 추상화와 조직 내 긴장
Palantir 사례에서 가장 상징적인 핵심은 '온톨로지'의 도입입니다. 모든 현장마다 '사람', '돈', '선박' 등 다 다르니, 기초 데이터 구조를 아예 범용적 객체(Object)와 속성(Property), 그리고 관계(Link) 단위로 확 추상화했다는 겁니다.
"모든 특화된 정보(ontology)는 현장에 묻어서 맞춤화하지만, 기초 구조는 범용으로 간다. 이것이 온톨로지 발명 이야기의 핵심입니다."
이는 현장(FDE)과 본사 제품팀의 시선 충돌도 낳았습니다.
"FD들은 본능적으로 고객에 최적화, 특화된 솔루션을 좋아하고, 제품팀은 미래 확장성을 위해 범용적 추상화를 중요시합니다. 이것이 조직 내 본질적인 긴장의 원천이죠."
이런 긴장을 잘 조율하기 위해, 여러 현장에서 온 FD가 함께 모여 진짜 범용화 가능한 요구만 제품화하는 의사결정 프로세스를 운영했습니다.
6. AI 기업이 왜 FDE 모델을 적극 도입하고 있나?
SaaS 시대에는 대부분의 기업이 기존 경쟁 제품을 대체하는 방식이지만, AI 에이전트 시장은 전혀 다릅니다.
"AI 에이전트에는 대체할 기존 상품이 없습니다. 그래서 현장(product discovery)에서 직접 써보면서 진짜 요구를 찾아야만 하죠."
- 시장 세분화(heterogeneity): 고객마다 워크플로우, 요구가 천차만별이라, 초기 '한 현장 → 다른 현장 순차 확장'이 불가피합니다.
- 새로운 시장 범주: AI 에이전트 시장 자체가 새로운 카테고리라, 모든 제품은 '학습, 탐색, 맞춤'이 필수이고, 본사의 제품팀 단독 예측으로는 불가능에 가깝습니다.
YC의 전통적 조언 중, '확장 불가능한 일을 일찍부터 하라(Do things that don't scale)'라는 말이 있는데, FDE 모델은 이것을 '대규모로' 적용한 셈입니다.
"FDE 모델은 확장 불가능해 보이는 일을, 정말 규모 있게 하는 겁니다."
7. FDE 전략의 오해와 적용 시 유의점
많은 AI 스타트업이 Palantir 출신 없이 FDE 모델을 적용할 때 주요 오해와 실수를 저지르기도 합니다.
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제품이 아닌 '결과'를 판다:
"FDE의 핵심은 소프트웨어 설치가 아니라 문제 해결 결과(outcome)를 파는 겁니다."
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가격 책정(Outcome-based Princing) 문제:
기존 SaaS처럼 사용량/좌석당 과금이 아닌, 실제로 제공한 '성과'에 따라 유연하게 가격을 설정해야 하는 점이 매우 다릅니다. -
기업 고객 내부 승인:
대기업에 도입하려면, 반드시 CEO 또는 최고 리더십의 우선순위 안에 드는 문제를 해결해야만, 내부 IT팀 등 다양한 저항을 뚫을 수 있습니다."CEO의 5대 과제에 속하지 않는다면, 현장 맞춤 솔루션도 실제로는 도입이 어렵습니다."
8. FDE 모델의 성공 지표와 제품 개발 방법론
FDE 모델에서는 일반 SaaS와 달리, 중요한 조직적 지표와 제품 성공 전략이 다릅니다.
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계약 규모(Contract Size), 결과 가치(Value Delivered)가 주요 지표
계약 건당 가치가 커질수록, 맞춤 개발을 유지해도 충분히 '규모의 경제'가 발생합니다. -
제품 측면:
제품팀은 점점 더 범용적으로 확장 가능한 추상화를 고민함과 동시에, 현장 엔지니어(FDE)들에게 '제품 레버리지(작은 추가 개발만으로 큰 결과를 내는 것)'를 꾸준히 높여줘야 합니다.
"첫 고객은 정말 힘들어도, 두번째 고객, 세번째 고객… 점점 도입이 쉬워지는 것이 진짜 제품 레버리지가 생겼다는 증거죠!"
- 데모 중심 개발:
Palantir의 사례처럼, 계속 새로운 현장에 데모를 반복하며, 실제로 고객이 '손으로 잡아 당기는' 욕구(Desire)와 문제 해결 경험을 중심에 둬야 진짜 제품 완성도가 올라갑니다.
9. FDE 경험이 주는 학습, 새로운 경력과 미래 기회
Bob McGrew는 최근 미 육군 예비군 장교로도 활동 중이라고 밝혔습니다.
"군대 안에서도 FDE 전략을 적용해보고 있습니다. 현장(부대)에서 리더십의 우선 과제를 파악하고, 실제로 전략적 변화를 이끌 기회라 무척 의미 있습니다."
많은 스타트업 인재들에게도 FDE형 경험은 성장 기회입니다.
"스스로 배우고 계속해서 새롭게 질문하면서, 성공의 표본을 내 생활에서 직접 찾아보는 것이 진짜 창업자의 길입니다. 그래서 젊은 회사, 아직 답을 찾으며 성장 중인 곳에 몸을 담는 것이 큰 도움이 됩니다!"
10. AI 시대, 스타트업에 열려있는 기회의 본질
마지막으로, AI 기술의 발전속도는 상상을 초월함에도 실제 산업 현장에서는 정작 '채택(adoption)'이 느리다는 점을 짚습니다.
"능력(capability)의 발전에 비하면, 실제 적용은 아직 한참 느려요. 그래서 실제로 기술과 현실 사이 '거리'를 채울 수 있는 스타트업, 흔히 말하는 FDE 역할을 하는 플레이어에게 기회가 아주 큽니다!"
Bob은 OpenAI 연구팀을 '본사(Product team)', 스타트업을 'FDE'에 비유하기도 했습니다.
"OpenAI가 연구를 쏟아낼 때, 현장에서 그걸 어떻게 진짜 문제 해결로 연결할지 실험하고 두들기는 건 현장의 모든 스타트업들입니다."
마무리
FDE 모델은 빠르게 변하는 AI 시장에서 제품 기획, 현장 적용, 고객 요구를 통합하는 혁신적 전략입니다. 본사와 현장, 추상화와 맞춤화, 제품과 결과 사이의 균형 유지는 쉬운 일이 아니지만, 성장의 핵심 동력이 됩니다. 진짜 배움은 여전히 현장에서 시작된다는 점, 그리고 AI 시대에 '실질적 문제-해결-결과' 그 자체를 팔 수 있는 능력이 중요하다는 교훈으로 요약할 수 있습니다. 🚀