고객사에 들어가 관계도부터 그린다는 글
황현태 게시물 해석입니다. 원문은 2026년 9월 22일 게시된 LinkedIn 글 「FDE 스킬: Topology Scan」이고, 작성자는 게시물에 'CEO & Co-founder @SpaceY'로 표시된 황현태 대표입니다. 황현태 대표는 자사 FDE들이 고객사에 들어가 가장 먼저 하는 일로, 조직을 나눠 보고 사람과 정보가 실제로 어떻게 연결돼 있는지 관계를 그리는 작업을 꼽았습니다.
FDE는 Forward Deployed Engineer의 줄임말로, 고객 현장에 들어가 함께 일하는 엔지니어를 부르는 말입니다. Topology Scan은 황현태 대표가 게시물에서 이 작업에 붙인 이름입니다. 저는 캠피엘 파트너로서, 창업팀이 엔터프라이즈 고객사 프로젝트를 처음 맡았을 때 첫 주에 무엇을 파악하면 되는지 이 게시물을 바탕으로 정리했습니다.
시킨 사람, 책임지는 사람, 쓰는 사람
황현태 대표는 엔터프라이즈 프로젝트에서 "이 프로젝트를 시킨 사람, 책임지는 사람, 실제로 쓰는 사람이 모두 다릅니다"라고 썼습니다. 또 "기업의 중요한 지식은 문서에만 있지 않습니다"라며 사람 한 명 한 명을 "DB이자 인터페이스"라고 표현했습니다. 그래서 누가 무엇을 알고 어떤 데이터에 접근할 수 있는지 빨리 파악해야 한다고 강조합니다. 황현태 대표는 자사가 이 작업을 프로젝트 성패를 결정하는 가장 큰 요소 중 하나로 본다고 썼습니다.
OpenAI 공식 발표에도 FDE가 함께 일할 상대를 나눠 적은 문장이 있습니다. OpenAI는 2026년 5월 11일 OpenAI Deployment Company 출범을 발표하면서, 소속 FDE가 경영진(business leaders), 운영 담당(operators), 현장 팀(frontline teams)과 가까이 일하며 AI가 가장 큰 효과를 낼 곳을 찾는다고 밝혔습니다. 같은 발표는 일반적인 프로젝트를 가치가 클 곳을 찾는 진단으로 시작하고, 고객사 경영진·운영팀과 함께 우선 업무 몇 개를 고르는 순서로 설명합니다.
제가 보기에는 창업팀에게 이 구분이 더 급합니다. 첫 고객사를 실무 부서 한 곳의 소개로 만났다면, 지금 마주한 사람이 시킨 사람인지 쓰는 사람인지 확인하지 않은 채 요구사항을 받기 쉽습니다. 그 상태로 MVP를 만들면 쓰는 사람은 만족해도 예산을 쥔 사람이 다른 결과를 기대하고 있을 수 있습니다.
저자가 항상 던진다는 질문 5개
황현태 대표는 자사 FDE들이 고객사에서 아래 질문을 항상 던진다고 적었습니다. 왼쪽 열의 질문은 원문 그대로 옮겼고, 오른쪽 두 열은 창업팀 상황에 맞춰 제가 덧붙였습니다.
아래 도식은 질문 5개에 원문의 '실제로 쓰는 사람'을 더해 관계도로 그린 예시입니다. 이번 프로젝트의 결정과 책임을 지는 사람은 실선으로, 사용·데이터·운영 인계를 맡는 사람은 점선으로 이었습니다. 이렇게 나눈 것은 제 구성입니다.
제가 보기에는 5번 질문을 첫 주에 묻는 것이 창업팀에게 특히 쓸모가 있습니다. 파일럿이 끝나고 고객사가 계약을 이어 갈지 판단할 때, 운영을 맡을 사람이 처음부터 참여했는지가 영향을 줄 수 있다고 봅니다.
| 질문(원문) | 찾는 사람 | 창업팀이 첫 주에 확인할 것(작성자 해석) |
|---|---|---|
| 진행 방향에 대해 키맨이 만족하고 있는가? | 프로젝트를 시킨 사람 | 중간 보고를 받는 사람과 그 사람이 결과를 판단하는 기준 |
| 이 프로젝트가 실패하면 누가 가장 큰 리스크를 지는가? | 책임지는 사람 | 실패했을 때 그 사람이 설명해야 하는 상대와 일정 |
| 필요한 데이터가 없을 때 누구에게 가야 하는가? | 데이터를 아는 사람 | 데이터 접근 권한을 요청하는 경로와 승인하는 사람 |
| 조직도에는 없지만 실제 결정권을 가진 사람은 누구인가? | 조직도 밖 결정권자 | 회의에서 마지막으로 의견을 묻는 사람 |
| 우리가 떠난 뒤 이걸 책임질 사람은 누구인가? | 인계받을 사람 | 운영을 맡을 사람이 첫 주부터 회의에 들어오는지 |
문서에 없는 지식과 현장 실무자
Anthropic은 2026년 5월 4일 Blackstone, Hellman & Friedman, Goldman Sachs와 함께 새 AI 서비스 회사 설립을 발표하면서, 일반적인 프로젝트는 작은 팀이 고객과 가까이 일하며 Claude가 가장 큰 효과를 낼 곳을 이해하는 데서 시작한다고 썼습니다. 발표 본문은 FDE라는 말을 쓰지 않고, 새 회사의 엔지니어링 팀과 함께 일할 Anthropic 인력을 Applied AI engineers라고 부릅니다.
같은 발표는 의료 기관을 가정한 예시를 듭니다. 새 회사의 엔지니어링 팀이 임상의·IT 직원과 마주 앉아 직원들이 이미 쓰는 업무 흐름에 맞는 도구를 만드는 장면이고, Anthropic은 "The clinicians know where time disappears in a shift"라고 덧붙였습니다. 임상의가 근무 중 시간이 어디서 새는지 안다는 뜻입니다. Anthropic이 'might begin'처럼 가정하는 말투로 쓴 예시이므로 실제 고객 사례로 읽지 않습니다.
제가 읽기에는 황현태 대표가 지식이 문서에만 있지 않다고 쓴 것과 같은 방향입니다. 창업팀이 고객사에서 받은 업무 매뉴얼과 시스템 화면만으로 MVP 범위를 정하면, 실무자가 매일 우회하는 단계를 놓칠 수 있습니다. 매뉴얼을 받은 날 실무자 1명에게 "이 문서와 실제로 다르게 처리하는 단계가 있나요?"라고 물어 보면 빈칸을 찾는 데 도움이 됩니다.
'AI가 못하는 일'이라는 주장 읽는 법
황현태 대표는 이 작업을 두고 "이건 AI가 못하는 일!"이라고 썼고, FDE가 "현장에 파견돼야 하는 거의 유일한 이유 중에 하나 아닌가" 생각한다고 덧붙였습니다. 관계도를 먼저 그린다는 설명은 저자 회사에서 하는 관행이고, 이 두 문장은 저자 개인의 견해입니다. 뒤 문장은 저자 스스로 추측하는 말투로 썼습니다.
게시물에는 SpaceY의 고객사 이름, 프로젝트 결과, 수치가 없습니다. 그래서 이 관행이 어떤 성과로 이어졌는지는 게시물만으로 확인할 수 없습니다.
제가 보기에는 회의록을 정리하거나 조직도와 메일 수신자 목록에서 관계 후보를 뽑는 일은 AI 도움을 받을 수 있습니다. 다만 누가 실제로 결정하고 누가 진행 방향에 불만이 있는지는 사람을 직접 만나 확인해야 하는 경우가 많다고 봅니다. 창업팀이라면 AI로 관계도 초안을 만들고, 현장 미팅에서 초안의 빈칸과 틀린 연결을 고치는 순서로 나누면 됩니다.
이번 주에 해 볼 첫 단계
진행 중이거나 제안 중인 고객사 1곳을 고르십시오. 위 표의 질문 5개와 '실제로 쓰는 사람'까지 6칸에 지금 아는 이름을 적고, 이름을 적지 못한 칸은 다음 미팅에서 물을 질문으로 바꿉니다. 예를 들어 데이터 칸이 비어 있으면 "이 화면에 들어가는 원본 데이터는 어느 부서에서 관리하나요?"라고 묻습니다.
한 사람의 이름이 여러 칸에 들어가면, 그 사람과 이번 주 안에 30분 면담을 따로 잡으십시오. 시킨 사람과 책임지는 사람 칸에 다른 이름이 들어갔다면, 두 사람이 같은 결과를 기대하는지 중간 보고 전에 확인합니다.