마이크로소프트 Frontier Company, 기업의 AI 도입을 현장에서 완성하려는 전략

2026년 7월 2일, 마이크로소프트는 기업의 AI 도입을 지원하기 위한 새로운 조직인 Microsoft Frontier Company를 발표했다.

마이크로소프트는 이 조직에 25억 달러를 투자하고, 산업 전문가와 AI 엔지니어 6,000명을 고객사 현장에 배치할 계획이라고 밝혔다.

단순히 Azure나 Copilot 같은 AI 제품을 제공하는 데서 끝나는 것이 아니라, 고객사의 데이터와 업무 프로세스를 분석하고 실제 시스템을 구축한 뒤 성과가 나올 때까지 함께 개선하겠다는 전략이다.

이번 발표는 새로운 AI 모델에 대한 이야기가 아니다.

기업이 AI를 도입할 때 실제로 어려움을 겪는 지점이 모델 선택보다 업무 적용과 조직 변화에 있다는 점을 마이크로소프트가 본격적으로 공략하기 시작했다는 내용에 가깝다.

Microsoft Frontier Company는 무엇을 하는 조직인가

Microsoft Frontier Company는 고객사 내부에 엔지니어와 산업 전문가를 투입해 기업의 데이터, 업무 프로세스, 기존 시스템을 분석하고 그 환경에 맞는 AI 시스템을 구축하는 조직이다.

일반적인 소프트웨어 공급 방식은 다음과 같다.

제품을 개발한다.
고객사에 제품을 제공한다.
고객사가 자신의 업무에 맞게 적용한다.

Frontier Company가 제시하는 방식은 조금 다르다.

고객사의 업무를 함께 분석한다.
필요한 AI 시스템을 공동으로 설계한다.
실제 업무 환경에 배포한다.
사용 결과와 피드백을 반영해 지속적으로 개선한다.

마이크로소프트는 단순히 AI 기능을 추가하는 것을 넘어 데이터와 AI 에이전트가 실제 업무 프로세스 안에서 작동하도록 기업의 운영 방식을 바꾸겠다고 설명한다.

이를 위해서는 AI 엔지니어링뿐만 아니라 해당 산업에 대한 이해, 변화 관리, 보안, 거버넌스, 지속적인 운영 경험이 함께 필요하다고 강조한다.

AI 제품이 아니라 실제 성과를 제공한다

이번 발표에서 마이크로소프트가 강조한 표현 중 하나는 output이 아니라 outcome을 제공한다는 것이다.

AI 모델이 문서를 요약하거나 답변을 생성하는 것은 output이다. 하지만 기업이 원하는 것은 단순한 생성 결과가 아니다.

• 기존 업무 시간이 얼마나 줄었는가
• 반복 작업이 얼마나 자동화되었는가
• 의사결정 속도가 얼마나 빨라졌는가
• 오류와 운영 비용이 얼마나 감소했는가
• 실제 매출이나 생산성이 얼마나 향상되었는가

이처럼 업무에 나타난 실질적인 변화를 outcome이라고 볼 수 있다.

그동안 많은 기업이 AI PoC를 진행했지만 실제 운영 단계로 넘어가지 못했다. 시연에서는 잘 작동했지만 실제 데이터와 연결하기 어렵거나, 보안과 권한 문제가 발생하거나, 기존 담당자들이 새로운 시스템을 사용하지 않는 경우가 많았기 때문이다.

Frontier Company는 바로 이 간격을 줄이기 위한 조직이라고 볼 수 있다.

기업 AI 도입이 생각보다 어려운 이유

기업이 AI를 도입하는 과정에서는 모델의 성능보다 기존 업무 프로세스가 더 큰 문제가 되기도 한다.

기업 내부의 데이터가 여러 시스템에 분산되어 있을 수 있고, 공식 문서에 적혀 있지 않은 업무 방식도 많다. 같은 업무라도 담당자마다 처리하는 방법이 다를 수 있으며, 특정 직원의 경험과 기억에 의존하는 프로세스도 존재한다.

또한 외부에서 보면 비효율적으로 보이는 업무 절차라도 조직 내부에서는 나름의 이유를 가지고 유지되는 경우가 많다.

• 과거에 발생한 문제를 방지하기 위해 추가된 단계
• 부서 간 책임을 구분하기 위한 확인 절차
• 기존 시스템의 한계를 보완하기 위한 수작업
• 담당자들이 오랫동안 익숙하게 사용해 온 방식
• 공식 문서에 없는 조직 내부의 암묵적인 규칙

따라서 더 효율적인 시스템을 만들어 제공한다고 해서 기존 업무 방식이 바로 바뀌는 것은 아니다.

기술적으로 좋은 시스템을 만드는 것과 조직이 실제로 그 시스템을 받아들이는 것은 서로 다른 문제다.

비슷한 프로젝트를 진행경험

이번 발표를 보면서 과거에 진행했던 업무 프로세스 개선 프로젝트가 떠올랐다.

당시에는 고객사가 기존에 사용하던 업무 방식과 데이터를 분석하고, 반복되는 작업을 줄일 수 있도록 새로운 시스템과 자동화 방식을 적용하는 프로젝트를 진행했다.

처음 기존 프로세스를 봤을 때는 비효율적인 부분이 상당히 많이 보였다.

같은 정보를 여러 번 확인해야 했고, 일부 작업은 수작업으로 반복되고 있었다. 문서와 데이터도 여러 위치에 분산되어 있어 필요한 정보를 한 번에 파악하기 어려웠다.

외부에서 바라봤을 때는 개선 방향이 비교적 명확해 보였다. 기존 정보를 정리하고 반복 작업을 자동화한 뒤, 필요한 내용을 한 화면에서 확인할 수 있도록 만들면 업무 시간을 크게 줄일 수 있을 것이라고 생각했다.

하지만 실제 프로젝트는 예상보다 훨씬 어려웠다.

기술을 구현하는 것보다 사람들이 오랫동안 사용해 온 업무 방식을 바꾸는 과정이 더 어려웠기 때문이다.

나중에 알게 된 FDE(Forward Deployed Engineering)라는 용어도 이처럼 고객의 실제 업무 환경 안에서 문제를 이해하고, 현장에 맞는 시스템을 함께 만들어가는 방식을 의미한다. 당시 프로젝트 역시 넓게 보면 이와 비슷한 성격을 가지고 있었다.

비효율적인 방식도 누군가에게는 익숙한 방식이다

내가 보기에는 비효율적인 프로세스였지만, 그 회사에서 오랫동안 일한 사람들에게는 이미 익숙한 방식이었다.

누가 어떤 파일을 확인해야 하는지, 문제가 발생하면 누구에게 연락해야 하는지, 어떤 순서로 업무를 처리해야 하는지가 경험을 통해 공유되고 있었다.

기존 방식이 번거롭더라도 담당자들은 그 안에서 업무를 처리하는 방법을 알고 있었다.

반면 새로운 시스템은 더 효율적일 수 있지만 처음에는 익숙하지 않다. 기존에 자연스럽게 처리하던 작업이 새로운 시스템에서는 어디에 있는지 다시 학습해야 하고, 자신이 해오던 업무 방식이 바뀌는 것에 대한 부담도 발생한다.

일부 수작업은 단순히 시스템이 부족해서 존재하는 것이 아니었다. 부서 간 책임을 확인하거나 오류를 방지하는 역할을 하고 있기도 했다.

따라서 단순히 기존 방식이 비효율적이라는 이유로 모든 절차를 제거할 수는 없었다.

기존 프로세스가 왜 만들어졌는지 이해하고, 실제로 필요한 단계와 불필요한 단계를 구분하는 작업이 먼저 필요했다.

가장 어려운 것은 개발보다 변화 관리였다

프로젝트를 진행하면서 예상보다 많은 커뮤니케이션과 조율이 필요했다.

현재 업무가 실제로 어떤 순서로 진행되는지 확인해야 했고, 담당자마다 다르게 이해하고 있는 부분도 정리해야 했다. 새로운 시스템이 기존 업무의 어떤 부분을 대체하는지, 어떤 절차는 그대로 유지해야 하는지도 계속 논의해야 했다.

개발자의 입장에서는 전체 프로세스를 한 번에 변경하는 것이 가장 효율적으로 보일 수 있다.

하지만 실제 사용자의 입장에서는 매일 사용하던 업무 방식이 갑자기 바뀌는 일이다.

그래서 실제 적용 과정에서는 다음과 같은 부분이 중요했다.

• 기존 업무 방식을 충분히 관찰하는 것
• 반복 작업과 예외 작업을 구분하는 것
• 기존 프로세스가 만들어진 이유를 확인하는 것
• 사용자가 불편하거나 불안해하는 지점을 파악하는 것
• 실제 사용자 피드백을 반영해 시스템을 수정하는 것

처음부터 완벽한 시스템을 만드는 것보다 실제 업무에 적용하고, 사용자의 반응을 확인하며 반복적으로 개선하는 과정이 더 중요했다.

이 경험을 통해 업무 개선 프로젝트에서는 기술적인 구현 능력뿐만 아니라 사람과 조직을 이해하는 능력이 필요하다는 것을 알게 됐다.

결과적으로 큰 시간 절감 효과를 확인할 수 있었다

도입 과정은 쉽지 않았지만, 프로젝트가 안정화된 이후에는 업무 시간이 크게 줄어드는 것을 확인할 수 있었다.

기존에는 여러 파일과 시스템을 오가며 확인해야 했던 정보를 한곳에서 볼 수 있게 됐고, 반복적으로 처리하던 일부 작업도 자동화할 수 있었다. 업무 진행 상황을 시각적으로 확인할 수 있게 되면서 현재 어떤 작업이 진행 중인지, 어느 단계에서 문제가 발생했는지도 이전보다 쉽게 파악할 수 있었다.

처음에는 새로운 시스템에 적응하는 시간이 필요했지만, 실제 사용이 자리 잡은 이후에는 이전보다 훨씬 적은 시간으로 같은 업무를 처리할 수 있었다. 프로젝트를 진행하는 동안에는 기존 프로세스를 이해하고 사용자들을 설득하는 과정이 생각보다 어려워 힘들었다.

하지만 결과적으로 상당한 시간을 줄일 수 있었고, 업무 흐름이 눈에 보이게 정리되는 모습을 확인하면서 큰 뿌듯함을 느꼈다.

이번 마이크로소프트 발표를 보면서 당시 프로젝트가 떠오른 이유도 여기에 있다. 기업의 업무를 바꾸는 프로젝트는 기술만으로 완성되지 않는다. 실제 사용자가 시스템을 받아들이고, 새로운 업무 방식이 조직에 자리 잡아야 비로소 성과를 낼 수 있다.

AI 프로젝트에서는 변화 관리가 더 중요해진다

기존 소프트웨어 프로젝트에서도 변화 관리는 어렵다.

AI 프로젝트에서는 이 문제가 더 복잡해질 가능성이 크다. AI는 정해진 규칙에 따라 항상 동일한 결과를 내놓는 기존 시스템과 다르다. 결과가 완벽하지 않을 수 있고, 상황에 따라 다른 답변을 생성할 수도 있다.

따라서 AI를 실제 기업 업무에 적용하려면 다음과 같은 질문을 함께 검토해야 한다.

AI가 어떤 데이터에 접근할 수 있는가
AI가 직접 실행할 수 있는 업무 범위는 어디까지인가
어떤 결과는 사람이 반드시 검토해야 하는가
잘못된 결과가 발생하면 어떻게 추적할 것인가
기존 담당자의 역할은 어떻게 바뀌는가
AI 도입으로 실제 어느 정도의 시간과 비용이 줄었는가

 

이런 문제는 성능이 좋은 AI 모델 하나를 도입하는 것만으로 해결되지 않는다.

기업마다 데이터 구조와 업무 절차, 보안 규칙, 의사결정 방식이 모두 다르기 때문이다.

결국 기업 AI는 실제 현장에 들어가 업무를 이해하고, 사용자와 함께 시스템을 계속 수정해야 한다.

기업의 지식과 데이터를 보호한다

Microsoft Frontier Company 발표에서 또 하나 강조된 부분은 고객사의 intelligence를 보호한다는 것이다. 여기서 intelligence는 단순한 데이터만을 의미하지 않는다.

• 기업이 축적한 데이터
• 산업 전문 지식
• 내부 업무 프로세스
• 의사결정 방식
• 고객과 시장에 대한 경험
• 기업 고유의 노하우와 지적재산

마이크로소프트는 이러한 기업의 지식이 다른 고객을 위한 AI 모델 학습에 사용되지 않도록 보호하겠다고 설명한다.

기업이 AI를 오래 사용할수록 더 많은 내부 데이터와 업무 노하우가 시스템에 연결될 수밖에 없다. 따라서 AI 도입에서 중요한 것은 모델의 성능뿐만 아니라 데이터가 어디에 저장되고, 어떻게 사용되며, 누가 접근할 수 있는지 확인하는 것이다.

마이크로소프트는 특정 모델에만 종속되지 않도록 OpenAI, Anthropic, Microsoft AI, 오픈소스 모델과 산업별 전문 모델을 상황에 따라 선택할 수 있는 구조도 제공하겠다고 밝혔다.

다만 모델을 자유롭게 선택할 수 있는 것과 전체 플랫폼에 종속되지 않는 것은 별개의 문제다.

모델은 교체할 수 있더라도 데이터, 에이전트 관리, 권한, 보안, 배포 환경이 Azure와 Microsoft 제품을 중심으로 구성된다면 플랫폼에 대한 의존도는 높아질 수 있다.

마이크로소프트가 노리는 것은 모델 위의 플랫폼이다

이번 발표에서 마이크로소프트는 특정 AI 모델만을 강조하지 않았다.

오히려 기업의 상황에 따라 다양한 모델을 선택할 수 있어야 한다고 설명했다. 간단한 문서 분류에는 비용이 낮은 소형 모델을 사용하고, 복잡한 추론에는 고성능 모델을 사용할 수 있다. 민감한 데이터를 다루는 업무에는 기업 내부에서 운영할 수 있는 모델을 선택할 수도 있다.

이러한 전략은 기업에 모델 선택권을 제공한다는 장점이 있다. 동시에 마이크로소프트가 경쟁하려는 영역이 개별 모델이 아니라는 점도 보여준다. 마이크로소프트가 중심에 두려는 것은 다음과 같은 영역이다.

• 기업 데이터 연결
• 모델 선택과 라우팅
• AI 에이전트 실행
• 사용자와 시스템의 권한 관리
• 보안과 거버넌스
• 비용과 성과 측정
• 기존 업무 시스템과의 통합

모델은 바뀔 수 있지만, 여러 모델과 기업의 데이터 및 업무 시스템을 연결하는 플랫폼은 계속 필요하다.

결국 마이크로소프트는 기업 AI 플랫폼의 중심을 차지하려는 것으로 볼 수 있다.

모델 성능보다 실제 업무를 바꾸는 능력이 중요해진다

최근 AI 관련 발표에서는 새로운 모델의 성능과 벤치마크 결과가 주목받는 경우가 많다.

하지만 기업에서 AI를 실제로 사용하려면 모델 성능 외에도 훨씬 많은 문제가 존재한다.

데이터가 정리되어 있지 않을 수도 있고, 담당자마다 업무 처리 방식이 다를 수도 있다. 기존 프로세스를 바꾸는 것에 대한 저항이 있을 수도 있으며, 새로운 시스템을 누가 책임지고 운영할지도 정해야 한다. 내가 진행했던 프로젝트에서도 무엇을 개발할 것인지는 비교적 빠르게 정리할 수 있었다.

하지만 현재 업무가 왜 그렇게 운영되고 있는지 이해하고, 기존 사용자가 새로운 방식을 받아들일 수 있도록 만드는 데 훨씬 많은 시간과 노력이 필요했다. 그래서 Microsoft Frontier Company 발표는 단순히 마이크로소프트가 대규모 AI 컨설팅 조직을 만든다는 소식으로만 보이지 않는다. AI 경쟁의 중심이 모델 자체에서 실제 적용 능력으로 이동하고 있다는 신호에 가깝다.

어떤 모델을 사용하는가보다
그 모델을 기업의 데이터와 업무에 어떻게 연결하고,
실제 구성원들이 사용할 수 있도록 만드는가가 중요해지고 있다.

 

마무리

Microsoft Frontier Company는 고객사에 AI 제품을 판매하는 데서 끝나지 않고, 고객과 함께 시스템을 설계하고 배포하며 지속적으로 개선하기 위해 만들어진 조직이다.

마이크로소프트는 AI 엔지니어링뿐만 아니라 산업 전문 지식, 변화 관리, 보안, 거버넌스와 지속적인 운영까지 함께 제공하겠다고 설명한다.

내가 과거에 진행했던 업무 개선 프로젝트에서도 비슷한 점을 경험했다.

기술적으로 더 효율적인 시스템을 만드는 것과 조직이 그 시스템을 실제로 받아들이는 것은 전혀 다른 문제였다.

기존 업무를 충분히 이해하고, 사용자들의 불편과 저항을 조율하며, 새로운 방식이 자리 잡을 때까지 반복적으로 개선하는 과정이 필요했다.

그 과정은 예상보다 어려웠지만, 실제로 업무 시간이 크게 줄어들고 전체 흐름이 시각적으로 정리되는 것을 확인했을 때 큰 보람을 느낄 수 있었다.

AI가 기업 업무 안으로 더 깊게 들어갈수록 이러한 역할은 더욱 중요해질 것이다.

앞으로 기업 AI 경쟁에서 차이를 만드는 것은 단순히 가장 좋은 모델을 사용하는 것이 아닐 수 있다.

결국 중요한 것은 AI가 실제 현장에서 작동하도록 만들고, 사람들이 새로운 업무 방식을 받아들일 수 있도록 연결하는 과정일 것이다.

참고 자료

Microsoft, Microsoft Frontier Company: AI engineering that amplifies and protects your intelligence
https://blogs.microsoft.com/blog/2026/07/02/microsoft-frontier-company-ai-engineering-that-amplifies-and-protects-your-intelligence/

Microsoft, Achieving success with AI
https://blogs.microsoft.com/blog/2026/06/16/achieving-success-with-ai/

Microsoft, Accelerating Frontier Transformation with Microsoft partners
https://blogs.microsoft.com/blog/2026/04/21/accelerating-frontier-transformation-with-microsoft-partners/