그동안 기업들은 비용 절감을 위해 BPO(Business Process Outsourcing)를 많이 활용해 왔습니다.
- 인도·필리핀 콜센터
- 회계·백오피스 아웃소싱
- 고객 지원, 문서 처리
즉, 단순하고 반복적인 업무를 인건비가 낮은 지역에 맡겨온 거죠.
하지만 2025년 현재, 판이 바뀌고 있습니다.
이제는 “인건비가 낮은 나라의 인력”보다 더 저렴하고 더 빠른 AI Agent가 등장했기 때문이에요.
이 AI 기반 노동력을 흔히 Synthetic Workforce(합성 인력)라고 부릅니다.
말 그대로 “인공지능으로 합성된 노동력”이에요.
콜센터 상담원 → AI 음성 비서가 대체
데이터 라벨링 → AI 에이전트가 자동 처리
회계/세무 처리 → AI SaaS가 초안 작성 후 최소한의 인적 검토
즉, AI가 사람 대신 업무 프로세스를 수행하는 노동 단위로 자리 잡는 거죠.
기업 입장에서는 직원 10명을 고용하는 대신, AI Agent 100개를 돌려 하루 24시간 일 시킬 수 있는 그림이에요.
콜센터:
인도의 전통적 콜센터 기업들이 흔들리고 있음.
미국 은행·통신사는 AI 기반 음성 상담을 도입하면서 인력 수천 명 규모의 계약을 줄임.
고객 지원 SaaS:
Zendesk, Intercom 같은 고객지원 툴에 AI Agent 탑재
→ 고객이 문의하면 사람이 개입하기 전에 대부분 해결.
회계/법률 백오피스:
인보이스 처리, 계약 초안 작성 등 반복 업무는 이미 AI SaaS가 처리 중.
스타트업 사례:
법률 문서 요약, 의료보험 심사 보조를 AI로 대체하는 서비스들이 나오고 있음.
비용 절감: 인도/필리핀 아웃소싱 인건비보다도 싸다.
24/7 운영: 시차, 휴식, 공휴일 상관없이 가동 가능.
언어 장벽 극복: AI 번역·멀티랭귀지 지원 → 글로벌 고객 대응.
확장성: 10명에서 1,000명으로 늘리는 데 걸리는 시간 = 서버 확장 몇 초.
구분 | 전통 BPO | Synthetic Workforce |
---|---|---|
비용 | 인건비 (저렴한 국가 중심) | 서버/클라우드 비용 |
확장성 | 인력 채용·교육 필요 | 인스턴스 늘리면 즉시 확장 |
품질 | 사람 역량에 따라 편차 | 모델/에이전트 성능 표준화 |
언어 | 특정 언어권 강점 | 멀티랭귀지 기본 지원 |
한계 | 노동권, 이직률, 인적 오류 | 창의성 부족, 복잡한 상황은 취약 |
유형 | 기업/서비스 | 특장점 |
---|---|---|
AI 에이전트 플랫폼 | Artisan AI | BDR, 고객지원 등 특정 업무를 자동화하는 AI 직원 제공 |
AI 전환 BPO | Acquire Intelligence | AI+RPA 중심으로 전환된 BPO 공급자 |
데이터 자동화 전문 | ARDEM | 문서·데이터 자동화에 특화된 AI BPO |
Synthetic Labor SaaS | KnowledgeLake | 반복업무를 AI 에이전트로 대체하는 플랫폼 |
AI 보조 전통 BPO | Teleperformance, Concentrix, TTEC | 기존 상담원에 AI 보조 제공 → 효율 및 UX 개선 |
AI 중심 전략적 BPO | WNS, TCS | 대기업 수준에서 AI 기반 운영 전환을 선도 |
AI 에이전트는
분당 $0.03–$0.30 수준이라서, 시간당 환산해도 약 $1.80–$18 수준으로 매우 경제적입니다.
전통 BPO 인력은
미국 기준 $25–$50/hour, 오프쇼어 기준 $6–$15/hour 수준으로, 기본 비용부터 차이가 큽니다.
AI는 중단 없는 24/7 운영이 가능하다는 점에서 생산성과 효율에서 유리합니다.
단순 비용 외에도 전환 비용, 품질, 복잡한 의사소통 처리 등 추가 고려 사항이 존재합니다.