안녕하세요. 한국딥러닝에서 Document AI 세일즈 팀을 리드하고 있는 Brad입니다.
요즘 고객들과 이야기하다 보면 공통된 장면이 자주 나옵니다.
과거엔 “AI로 뭘 할 수 있나요?” 였지만, 이제는 “우리 업무에 언제, 어떻게 붙일 수 있나요?”로 질문이 바뀌었어요.
특히 문서 업무는 어디에나 있고, 사람 손으로 처리하던 비용과 시간, 리스크가 너무 크다 보니, 이제 Document AI는 ‘관심’이 아니라 ‘도입’ 단계로 넘어가는 영역이 됐습니다.
저희 팀은 그 변화를 가장 가까이서 마주하고 있습니다.
단순히 기술을 설명하고 끝내는 게 아니라, 고객의 실제 프로세스에 적용해서 “되는 그림”을 만들고, 그걸 레퍼런스로 쌓아가는 단계에 있어요. 속도감 있게 성장하는 지금, 한 번의 미팅/한 번의 PoC가 단순 이벤트가 아니라 계약과 확장으로 이어지는 흐름을 만들고 있습니다.
그래서 이 포지션은 한마디로,
들어온 문의를 ‘상담’으로 끝내지 않고 문제 정의 데모/PoC 제안/계약 확장까지 같이 만들어가는 역할이에요.
그리고 지금이 딱, 그 흐름을 더 크게 만들 타이밍입니다.
# 왜 지금 이 포지션을 채용하나요
최근 AI의 파도가 빠르게 밀려오면서, 고객사의 관심과 문의가 눈에 띄게 늘었습니다.
저희는 이 관심을 단순한 “트렌드”로 소비하지 않고, 실제 매출과 레퍼런스로 전환하는 일을 제대로 해보고 싶습니다.
- 지속적으로 증가하는 고객의 AI 관심을, 함께 ‘매출’로 바꿔갈 기회를 만들고 싶어요.
- 동시에, 늘어나는 기회를 현재 인력만으로 감당하기 어려워 같이 나아갈 동료를 모시고 싶습니다.
즉, “한 명 더 채우는 채용”이 아니라, 지금 들어오는 파도를 같이 타고 성장하는 채용입니다.
# 우리가 해결하는 문제
고객은 매일 문서를 다룹니다. (PDF, 스캔본, 사진, TIFF, ZIP 등)
그리고 결국 이런 질문으로 모입니다.
- “이 문서에서 필요한 항목만 정확히 뽑을 수 있나요?”
- “우리 시스템에 API로 연동되나요?”
- “정확도/속도/예외케이스/비용까지, 운영 가능한 수준으로 만들 수 있나요?”
- “PoC는 어떻게 하고, 무엇을 기준으로 도입을 결정하나요?”
우리는 이 질문에 기술과 비즈니스 언어를 동시에 써서 답하고, 고객의 의사결정을 앞으로 당기는 팀입니다.
주요업무
1) 인바운드 리드를 ‘딜’로 바꾸는 설계
- 유입된 문의를 빠르게 파악하고, 우선순위와 다음 액션을 정합니다.
- 문서 종류, 물량, 연동 범위, 정확도 기준, 일정/예산 등 핵심 조건을 정리해 리드 퀄리피케이션을 합니다.
- CRM으로 파이프라인을 관리하고, 무엇이 계약으로 이어졌는지 데이터로 개선합니다.
- 마케팅과 함께 “유입전환” 흐름을 같이 다듬습니다.
2) 고객 미팅에서 문제를 정리하고, 데모/제안으로 연결
- 고객이 말하는 요구를 기능 나열로 받지 않고, 업무 프로세스의 문제로 재정의합니다.
- 고객 상황에 맞는 데모 시나리오를 만들고, 기술팀과 협업해 설득력을 올립니다.
- 제안서/RFP/견적/계약 협의까지 딜이 앞으로 가도록 세일즈 드라이브를 겁니다.
3) PoC를 ‘의사결정 자료’로 만드는 역할
- PoC 범위와 성공 기준(정확도/처리시간/예외케이스)을 합의하고, 데이터 준비 조건도 잡습니다.
- 결과를 “잘 됐습니다”가 아니라, 수치/케이스/리스크/대안으로 정리해서 의사결정이 가능하게 만듭니다.
4) 고객 피드백을 제품/사업 확장으로 연결
- 반복되는 요청과 VOC를 모아 제품팀/개발팀에 우선순위 있는 인풋으로 전달합니다.
- “이번 딜은 왜 됐고/왜 안 됐는지”를 팀 자산으로 남깁니다.
# 이 역할에서 얻을 수 있는 것
- AI가 돈이 되는 방식(도입 논리/ROI/리스크/운영 기준)을 현장에서 가장 빨리 학습합니다.
- Document AI는 산업을 가리지 않는 범용 문제라 도메인이 빠르게 넓어집니다.
- 요구사항 정리, PoC 성공 기준 설정, 기술팀 협업을 통해 **AI 프리세일즈 감각(기술-비즈니스 연결)**이 쌓입니다.
- 성장기 팀에서 본인이 만든 딜과 레퍼런스가 곧 커리어가 됩니다.
- 초반에는 케이스 중심으로 같이 움직이며 실전형으로 온보딩합니다.
