기술보다 중요한 건, 고객의 WHY를 이해하는 일

[Vibers Inside: 고객의 성공을 설계하는 사람들, 한울님 편]
김민주's avatar
Oct 24, 2025
기술보다 중요한 건, 고객의 WHY를 이해하는 일

AI 기술의 최전선에서 고객의 성공을 설계하는 사람,
바이버스 Head of AX Tech 정한울 님을 만났습니다.


1. 어떤 계기로 바이버스에 합류하게 되셨나요?

AI가 일의 방식을 완전히 바꾸고 있다는 걸 현장에서 느끼고 있었어요.
그런데 그 변화의 한가운데서 직접 방향을 잡아보면 어떨까 생각했죠.

그때 재인 님과 영채 님이 바이버스를 시작한다는 이야기를 들었어요.
‘이 팀이라면 기술로 비즈니스를 진짜로 바꾸는 경험을 할 수 있겠다’는 확신이 들었어요.
창업 역량도 키우면서, AI 패러다임의 변화를 맨 앞에서 만들어가보고 싶었어요.

(웃음) 사실 늘 창업을 고민하던 타입이라,
이 팀에서라면 그런 갈증이 자연스럽게 해소될 것 같았어요.


2. 바이버스에서 일하면서 느낀 가장 큰 차이는 어떤 점인가요?

AWS에서 일할 때랑 비슷한 부분도 있고, 전혀 다른 부분도 있어요.

비슷한 점은, 팀원 한 명 한 명의 역량이 정말 높다는 거예요.
모두 주도적으로 일하고, 고객의 성공을 비즈니스의 중심으로 둬요.
이런 팀에서 일하면 시너지가 어마어마해요.

다른 점은 ‘속도’예요.
대기업은 아무래도 의사결정 과정이 길잖아요.
바이버스는 그 반대예요.
고객의 요구를 듣고 바로 움직여요.
오히려 우리가 먼저 제안하고, 고객을 컨설팅하는 경우도 많아요.

사업·제품·기술 세 영역이 한 팀처럼 붙어 있어서
의사결정이 정말 빠릅니다.
그게 제가 여기서 제일 놀랐던 부분이에요.


3. 기억에 남는 프로젝트가 있을까요?

가장 애착이 가는 건 Maestro예요.
처음엔 내부 자동화 툴로 시작했어요.
팀 내 반복되는 업무를 줄여보려고, 제가 직접 AI를 연결해서 오케스트레이션 툴을 만들었죠.

처음엔 팀원들끼리 “이거 편하네” 하며 쓰던 수준이었는데,
이게 점점 발전하면서 회사의 모든 AI 애플리케이션이 돌아가는 핵심 플랫폼이 됐어요.
이름도 제가 지었어요. (웃음)

지금은 단순한 자동화 툴이 아니라,
바이버스의 모든 AX(AI Transformation)가 흐르는 ‘기반’이 됐어요.
그 프로젝트를 보면서 느꼈어요.
“내부의 일 방식이 AX여야, 고객에게도 진짜 AX를 제공할 수 있구나” 하고요.


4. Risorius 프로젝트도 유명하죠. 어떤 프로젝트였나요?

맞아요. 북미 의료 스타트업 Risorius와 함께한 프로젝트예요.
‘AI로 환자의 Appeal Letter를 작성하되, HIPAA 규정을 완전히 준수해야 한다’는 게 핵심이었어요.

처음엔 단순히 인증 문제로 봤는데,
결국 중요한 건 “AI를 쓰면서도 환자 정보를 절대 밖으로 내보내지 않는 구조”였어요.
그래서 AI 인프라 전체를 새로 설계했습니다.
데이터는 병원 서버 안에서만 처리되고,
모델은 클라우드에서 돌아가지만 정보는 절대 외부로 나가지 않게 했어요.

결국 프로젝트를 잘 마무리했고,
그 과정에서 HIPAA 인증 가능한 AI 시스템을 직접 구축할 수 있게 됐죠.
(웃음) 쉽지 않았지만, 정말 뿌듯했어요.


5. 그럼 이런 일방식은 어디서부터 시작된 걸까요? 한울님의 걸어온 이야기도 좀 들려주세요.

사실 지금 하는 일의 뿌리는 AWS 시절에 있어요.

저는 미국 Amazon에서 개발자로 커리어를 시작했어요.
이후 한국 지사로 옮기면서 Solutions Architect로 일했죠.
고객의 문제를 기술로 풀어내는 게 일이었는데,
그때 ‘기술만으로는 안 된다, 문제를 새로 정의해야 한다’는 걸 많이 배웠어요.

그 경험이 지금 AX Tech 리드로 일하는 데 큰 기반이 됐어요.
기술을 통해 비즈니스의 구조를 바꾸는 일,
그게 제가 정말 좋아하는 일이거든요.


6. 마지막으로, 바이버스 합류를 고민하는 분들에게

AI 시대의 엔지니어는 단순히 ‘코드를 잘 짜는 사람’이 아니에요.
비즈니스를 이해하고, 고객의 문제를 함께 설계하는 사람이죠.

바이버스는 그런 사람을 위한 무대예요.
AI를 팀의 일부처럼 쓰면서, 고객의 성공을 직접 만들어갈 수 있습니다.

만약 “AI로 진짜 문제를 해결하고 싶다”는 생각이 든다면,
이 팀이 좋은 출발점이 될 거예요.

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