“POP에서 문제가 생겨 라인이 멈췄는데….” 제조 현장에서 일하는 사람이라면 이런 말을 많이 들어봤을 것이다. 여기서 말하는 POP란 보통 “제조 현장을 관리하는 IT 시스템”을 의미한다. 그런 만큼 제조 현장의 IT 환경을 이해하려면 POP를 반드시 알아야 한다고 해도 과언이 아니다. 이번 글에서는 POP란 대체 무엇인지, 그리고 어떤 방식으로 제조 현장을 관리하는지 살펴보겠다.

창업가 A 씨는 정말 오랜 시간 본인의 사업에 대해 정말 많은 생각을 했습니다. 생길 수 있는 모든 가능성을 고민하고 나름대로 대책을 세웠습니다. 성공에 꽤 절박한 상태이기도 합니다. 그래서 이 사업에 대한 이해도와 정보가 만렙입니다. 하지만, 수행업체는 이 사업에 대한 정보가 하나도 없습니다. 관심도 없습니다. 미래에 어떻게 될지 아예 생각하지 않습니다. 따라서 현실적으로 별다른 준비 없이 아웃소싱을 해버리면 거의 필패라고 봐야 합니다. 이번 글은 작은 “갑”들을 위한 조언입니다. 스타트업을 준비하는 사람들이죠.

최근 제조업에서는 전산 시스템 수가 늘어나며 데이터 역시 복잡해지고 있다. 그에 맞춰 제조업 분야 고객의 데이터 분석 의뢰도 그만큼 많아졌다. 이런 관점에서 IT 제조실행시스템인 MES와 데이터에 대한 최적화된 설명이 필요하다는 생각이 들었다. 특히 MES의 몇 가지 특성은 이러한 분석 과정을 방해해 결과의 신뢰성을 떨어뜨리는 요인이 된다. 따라서 이 글에서는 MES의 기본 설명과 함께 데이터 분석 관점에서 주의할 사항에 대한 설명을 다뤄 보겠다.

인터넷에는 아주 다양한 쇼핑몰이 존재합니다. 이런 쇼핑몰은 누가, 어떻게 만들까요? 세 가지 방법이 일반적입니다. 직접 사내 개발팀을 두고 만들거나, SI 기업에 큰돈을 주고 맡기거나, 온라인 쇼핑몰 구축 플랫폼을 찾거나. 그중 온라인 쇼핑몰 구축 플랫폼은 우리 입맛대로 커스텀한 쇼핑몰을 만들고 싶지만 개발팀을 꾸리거나 SI 기업에 맡기기 어려운 고객에게 최고의 선택지입니다. 입맛대로 쇼핑몰을 만들려는 고객을 위해 프론트뿐만 아니라 DB와 백엔드 커스터마이징을 지원하는 플랫폼, “고도몰” 생태계의 사람들을 만나 보았습니다. 이 시장에서는 어떤 일이 벌어지고 있을까요?

SI 프로젝트의 갑은 큰 기업에도 있지만, 작은 기업에도 있습니다. 막 창업한 사장님은 무섭습니다. 여기저기에서 무작정 외주업체에 일을 맡기면 안 된다고 하니까요. 하지만 어찌해야 할지 모르겠습니다. 갑은 노하우를 서로 공유하지 않으니까요. 회사도 다르고 상황도 다르고 예산 규모, 시점 모두 달라서 정리된 이론이나 체계가 없습니다. 당연히 배울 수 없죠. 그러나 갑이 잘해야 프로젝트가 잘 끝납니다. 돈을 투자하고 끝까지 책임지는 주인이니까요. 주인이 잘해야 일꾼도 잘하는 법입니다. 베테랑 갑들은 너무나도 잘 아는 내용입니다. 하지만 모르는 분도 많습니다. 그래서 이 글을 썼습니다.

인구 절벽 시대를 맞아 부정적인 전망이 나오는 요즘이다. 우리 정부는 이를 해결하고자 오랫동안 많은 정책과 공적 자금을 쏟아부었지만, 효과는 미미했다. 이것이 과연 해결할 수 있는 문제가 맞는지 회의적인 목소리도 나오고 있다. 그에 맞춰 지금도 인력 부족에 시달리고 있는 SI 기업이 문제에 더 빠르게 휘말릴 것이라는 의견이 커지고 있다. 인력 수급의 문제는 곧 IT 기업에 생존의 문제가 된다. 인구 절벽이라는 환경적 요인을 직접 해결하기 어렵다면 IT 서비스 기업은 어떻게 해야 할까?

올해 생각보다 기업시장이 어렵습니다. 여러 가지 이유가 있겠지만, AI 기술의 변화에 주목해 봅니다. 아웃소싱 시장은 많이 바뀔 겁니다. 고객사들이 AI와 관련된 제안요청서를 많이 띄울 거거든요. 새로운 제품을 만들 때, 특정 업무를 자동화할 때, AI를 사용할 수밖에 없도록 아웃소싱할 겁니다. SI 시장이 엄청 커질 수도 있습니다. 혹은 반대일 수도 있습니다. SI 기업들도 이제 능동적으로 AI의 변화를 읽고 움직일 때입니다. 돈이 될 수 있는지 이런저런 시도를 해봐야죠.

SI 기업의 경력 이직 과정은 보통 서류(포트폴리오, 경력 기술서, 자기소개서) - 코딩테스트(알고리즘) - 면접 - 연봉 협상 - 최종 합격 순으로 이어집니다. 프로세스가 긴 만큼 준비할 것도 많습니다. 물론 퇴근하고 모든 일을 준비하는 것이 힘들기는 하지만, 그렇다고 아예 못할 일은 아니라고 생각합니다. 처음에는 힘들어도 적응하면 요령이 생깁니다. 이전 글에서는 이직 결심을 시작으로 자기소개서와 코딩테스트를 준비하는 과정을 다루었습니다. 이번 글에서는 서류에 합격한 다음 과정, 면접과 연봉 협상을 공유해 보겠습니다. 나아가 경력직으로 입사해 느낀 장단점 역시 함께 얘기해 보고자 합니다.

어느덧 2024년의 상반기가 훌쩍 지나갔습니다. 요즘IT는 “완전 럭키비키잖아!”를 외치며, 꽤 긍정적인 하루하루를 보낸 것 같은데요. 요즘IT 독자분들은 어떻게 보내셨나요? IT업계는 작년에 이어 올해도 역시 ‘AI’로 핫합니다. ChatGPT와 제미나이의 경쟁 구도도 점점 심화되고 있고요. 누가 더 멀티모달을 잘 사용하는지, 누가 더 인간과 자연스럽게 소통할 수 있는지 열띤 기술 경쟁이 벌어지고 있습니다. 그 가운데 요즘IT는 올해도 IT 실무자들의 곁에서 함께 ‘성장’할 수 있는 이야기들을 다루고 있는데요. 이번에 준비한 시리즈에서는 2024년 1월부터 6월까지 카테고리별로 조회수가 가장 높았던 ‘인기 콘텐츠 TOP 7’을 살펴보고자 합니다.

“대형 프로젝트”라면 10억 원, 100억 원, 1000억 원짜리 프로젝트를 말합니다. 큰 프로젝트는 큰 규모만큼 책임도 큽니다. 시스템이 크니까 이해관계자도 많습니다. 일하는 방식도 까다롭습니다. ‘규칙’을 지키면서도 ‘유연’해야 합니다. 뭔가 모순인 것 같죠? 그래서 큰 프로젝트는 작은 회사에 맡기지 않습니다. 100억짜리 프로젝트를 5명짜리 회사에 맡길 고객은 없습니다. 결과적으로 대형 프로젝트는 “사람이 많아 경직된 회사가 규칙을 지키면서도 유연하게 문제를 해결해야 하는 성격의 일”입니다. 뭔가 시작부터 답답해지죠?