FDE Delivery Model
Forward Deployed Engineer
한 고객의 문제에 진단부터 운영 이관까지 엔드 투 엔드로 몰입하는 엔지니어 역할입니다. Palantir가 개척하고 OpenAI·Anthropic 등이 엔터프라이즈 표준으로 채택한 딜리버리 방식입니다.
인포그랩은 여기에 DevSecOps·Automation 도메인 전문성과 역할별 AI Agent 팀을 결합하여 한국 엔터프라이즈 환경에 맞춰 운영합니다.
PAIN POINTS
기존 SI·컨설팅이 해결하지 못하는 3가지 상황
FDE는 현장에 직접 들어가 설계부터 운영 안정화까지 함께 책임집니다
납기 후 독립 운영이
안 되는 SI 모델
SI 종료와 함께 운영 노하우가 함께 떠나서 결국 다시 외주 의뢰가 반복되고, 내부 역량은 그대로 남아있지 못합니다.
실제 현장: SI 종료 후 독립 실패 조직
✓ FDE 4D 모델✓ 운영 내재화·팀 교육
상주·파견 인력 비용 대비
성과 불투명
매달 인력비는 나가는데 개발·운영팀과 함께 만든 성과는 추적이 어렵고, 상주 인력 이탈 시 지식이 날아갑니다.
실제 현장: 상주·파견 경험 조직
✓ Mantis 성과 가시화✓ 문서·워크플로 형태로 인계
AI 에이전트를 도입하고 싶은데
어디서도 검증되지 않음
최신 AI 도구를 검토해도 프로덕션 적용 사례·위험 관리 경험이 부족해 보수적으로 도입할 수 없습니다.
실제 현장: AI 도입 검토 단계
✓ 내부 검증 AI Agent✓ 4D로 위험 관리
4D PROCESS
진단부터 정착까지 4단계
Diagnose · Design · Deliver · Drive — 각 단계에 AI Agent와 전문가가 함께 투입됩니다
01
Diagnose
현장 진단
현장 진입 · 구조·병목·AI 적용 영역 진단. Mantis 데이터 기반 객관적 분석
02
Design
구조 설계
DevSecOps · Automation · AI Agent · Governance 전체 아키텍처 설계
03
Deliver
구축·구현
AI + 자동화 기반 구축 · 검증된 Asset 조립으로 운영 가능 상태 구현
04
Drive
정착·구조화
역할 재정렬 · 성과 연결 · AI 운영 자동화 정착 · 고객 독립 운영 이관
FDE + AI Agent Team
FDE 엔지니어 1명이 아닌, 역할별 AI Agent 팀과 함께 투입됩니다
분석 Agent
데이터·지표 분석, 보고서 자동 생성
코드리뷰 Agent
Sylas 기반 AI 코드리뷰·보안 점검
운영 Agent
장애 예측·인시던트 자동 분류·대응
보안 Agent
감사·접근 제어·컴플라이언스 점검
자동화 Agent
반복 업무 처리·워크플로 자동 실행
* 필요에 따라 지속 증가 — 프로젝트 구조에 맞게 Agent 팀 증원
FDE vs 기존 SI
| 구분 | 기존 SI/Consulting | FDE (인포그랩) |
|---|---|---|
| 초점 | 요구사항→구현 | 근본 원인→검증 Asset 해결 |
| 진단 | 고객 설명 기반 | Mantis 데이터 기반 |
| 구현 기간 | 바닥부터 코딩 (8~12주) | 검증된 구성요소 조립 (3~6주) |
| 산출물 | 시스템 | 시스템 + 운영 역량 이관 |
| 비용 | 투입 증가 = 비용 증가 | 해결 증가 = 만족·비용↓ |
| 지속성 | 종료 후 의존 | 고객 독립 운영 |
다른 Core Capability
FDE가 고객 현장을 직접 진단합니다
현재 환경을 진단하고, 3축 중 어디서 시작할지 함께 결정합니다.