a16z 해석: AI가 3000억 달러 규모의 BPO 시장에 창출하고 있는 새로운 기회는 무엇인가?
Linkloud 서문
비즈니스 프로세스 아웃소싱(BPO)은 전 세계 상위 100대 대기업의 백오피스 및 프런트오피스 운영을 뒷받침하는 3,000억 달러 규모의 산업이다.
이번 에피소드에서 a16z 팟캐스트의 사회자 스테프 스미스(Steph Smith)는 파트너 킴벌리 탄(Kimberly Tan)과 함께 이 변화를 심층적으로 분석한다. 두 사람은 콜센터와 송장 처리부터 시스템 간 자동화, R&D 아웃소싱에 이르기까지 다양한 영역을 다루며, AI가 규모의 경제를 어떻게 재정의하고 새로운 시장을 개척하며, 자동화의 범위를 포춘 500대 기업 외부의 중소기업(SMB)으로 확장하는지 살펴본다. 창업자들과 기업 경영진들에게 이번 대담은 이 새로운 영역에서의 발전 방향을 명확히 제시해주며, 많은 도움이 될 것이다. Enjoy!
킴벌리 탄은 그녀의 글 《BPO 해체하기: AI가 아웃소싱 업무를 어떻게 뒤바꿀 것인가》에서 AI의 부상이 기존 구조에 어떤 도전을 던지고 있는지를 심도 있고 포괄적으로 탐구했다.
주요 요점(Key Takeaways)
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사람 중심의 BPO 모델은 본질적인 한계를 지닌다. 한 사람이 동시에 100가지 일을 처리할 수 없으며, 인간은 다양한 외부 요인으로 인해 오해와 실수를 범할 수 있다.
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스타트업에게 가장 유리한 기회는 ROI가 매우 명확한 분야이며, 보통 성과를 평가할 수 있는 명확한 KPI를 가진 기능 유형을 선택해야 한다.
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AI가 BPO 산업에 미치는 영향은 기존 인력을 단순히 대체하는 것을 넘어서, 시장 자체의 경계를 확장하는 데 있다.
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AI 코딩의 발전은 BPO의 기존 사업을 직접 빼앗는 것이 아니라, 최종 사용자에게 능력을 부여함으로써 스스로 문제를 해결할 수 있도록 만든다.
AI가 조용히 재편하고 있는 3,000억 달러의 '숨겨진 제국'
AI 열풍이 전 세계를 휩쓸고 있는 지금, 우리는 매일 LLM, AIGC, 멋진 소비자용 애플리케이션들에 대해 이야기한다. 그러나 그 사이, 거대하면서도 '보이지 않는' 산업 하나가 AI의 힘에 의해 근본부터 재구성되고 있다. 바로 우리가 잘 아는 비즈니스 프로세스 아웃소싱(Business Process Outsourcing), 즉 BPO 산업이다.
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BPO: 어디에나 존재하는 서비스
BPO 서비스는 이미 우리의 일상생활 곳곳에 스며들어 있다. 은행 고객센터에 전화를 걸거나, 항공사에 예약 문의를 하거나, 이커머스의 애프터서비스를 받을 때, 전화 너머에서 우리를 돕는 사람은 대부분 BPO 회사 소속일 가능성이 높다.
Accenture, Tata, Wipro, Cognizant, Infosys 등 이름만 들어도 알 수 있는 글로벌 IT 및 컨설팅 거물들의 사업 영역 중 상당 부분도 사실 BPO에서 비롯된다.
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BPO의 핵심 본질: 기업의 부담을 줄이는 것
간단히 말해, BPO란 기업의 규모가 어느 정도 커지면 비핵심적이지만 필수적인 업무 프로세스들이 생기는데, 이를 모두 내부 팀이 관리하면 복잡하고 비용도 많이 든다는 점에서, 전문 기관에 아웃소싱하여 더 높은 효율성과 확장성을 추구하는 방식이다.
이러한 업무는 우리가 잘 아는 고객 지원 및 CS뿐만 아니라, 다음과 같은 눈에 보이지 않는 백오피스 업무들도 포함한다:
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아웃소싱된 HR
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재무 회계
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송장 처리
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지식 관리 및 리서치 작업
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BPO의 역할: 현대 비즈니스 세계의 '윤활유'
이 산업은 마치 거대한 현대 비즈니스 머신 속에서 빠질 수 없는 기어와 윤활유처럼, 전체 시스템이 원활하게 작동하도록 보장한다. 그 역사 또한 깊어, 1940년대로 거슬러 올라가며 당시 일부 기업들이 제조업의 복잡한 운영 프로세스를 관리해주는 것으로 시작됐다.
오늘날에는 포춘 500대 기업이 활동하는 거의 모든 주요 산업—소매, 여행, 통신, 물류, 제조, 헬스케어, 보험, 금융—에 깊이 통합되어 있다.
현재 시장 가치는 무려 3,000억 달러에 달하며, 2030년에는 5,000억 달러 이상으로 성장할 것으로 예측된다. 이처럼 지속적인 성장은 대기업들이 일상 운영을 위해 수행해야 하는 작업량이 얼마나 방대한지를 보여준다. 그러나 바로 이 '인력'이라는 기반 위에 세워진 거대한 제국이, 지금 AI라는 힘 앞에서 전례 없는 전복을 맞이하고 있다.
전통적 BPO 모델의 본질과 한계: '사람'에서 출발하다
AI가 가져오는 전복의 깊이를 이해하려면, 먼저 전통적 BPO 모델의 본질과 고유한 한계를 명확히 알아야 한다.
BPO 기업들이 전략 컨설팅이나 애플리케이션 개발 아웃소싱도 제공하지만, 여기서 집중할 것은 사람 중심으로 수행되는 핵심 업무 프로세스 아웃소싱이다.
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전통 모델의 고질적 문제점
전통적 BPO 모델의 핵심은 결국 '사람'이다. 전화를 받는 고객상담원이든 송장을 처리하는 회계사든, 실제 작업을 수행하는 것은 각각의 개인이다.
즉, 수천억 달러짜리 산업의 효율성, 품질, 확장성은 인간의 한계에 종속된다.
가장 명백한 문제 중 하나는 지연이다. 한 사람은 동시에 100개의 일을 처리할 수 없다. 고객지원 피크 시간대에 사용자가 장시간 대기해야 하는 경험은 누구나 한번쯤 겪어봤을 것이다.
또 다른 문제는 오해와 실수다. 인간은 반복적이고 절차화된 업무를 수행할 때 피로, 감정, 경험 부족 등으로 인해 실수를 할 수밖에 없다.
기업이 이러한 업무를 아웃소싱하는 이유는 그것이 핵심 역량이 아니거나 관리에 신경을 쓰고 싶지 않기 때문이지만, 그렇다고 해서 최상의 상태로 수행되고 있다고 생각해서는 안 된다.
사실 많은 기업들이 이를 알고 있지만, 오랫동안 더 나은 대안이 없었을 뿐이다.
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전통 소프트웨어의 한계: 인간의 인지 능력을 대체하지 못함
왜 과거 소프트웨어는 이 문제를 해결하지 못했을까? 전통 소프트웨어는 명확하게 정의되고 변화가 적은 프로세스를 실행하는 데 능숙하지만, 구조화된 데이터 입력, 명확한 규칙 지시, 복잡한 맥락에서의 이해와 판단이 필요하지 않은 환경에서만 효과적이다.
그러나 BPO가 다루는 대부분의 업무는 바로 전통 소프트웨어의 '금지구역'이다.
예를 들어 고객 서비스 상황에서 전화 속 고객이 무엇을 묻는지 진정으로 이해해야 하고, 그 어조가 초조한지 혼란스러운지 판단해야 한다. 또 송장을 처리할 때는 형식이 천차만별이라도 각 항목의 위치를 해독해야 한다.
이러한 업무는 비구조화된 정보와 즉각적인 판단이 요구되며, 전통 소프트웨어로는 도저히 불가능하다. 따라서 유일한 해결책은 막대한 인력을 투입해 인간의 인지와 판단력을 통해 소프트웨어의 부족함을 메꾸는 것이었다.
이것이 바로 전통적 BPO 산업이 존재하고 성장한 근본적인 이유다. 이들은 '인해전술'로 비구조화된 정보 처리와 인지 판단이라는 소프트웨어가 해결하지 못한 난제를 해결했다. 하지만 동시에 이것이 바로 그들 자신의 가장 큰 천장이기도 했다.
새로운 패러다임의 등장: AI가 소프트웨어의 속박을 깨다
AI의 등장은 전통 소프트웨어를 단순히 최적화하는 것이 아니라 근본적인 패러다임 전환이다. 특히 LLM 기반 AI는 과거 전통 소프트웨어를 괴롭히던 문제들을 진정으로 잘 다룰 수 있다.
AI는 다양한 형식의, 비구조화된, 분산된 정보를 수집해 통합하고 이해한 후, 그 이해를 바탕으로 특정 행동을 생성해내는 데 뛰어나다.
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Voice AI: 제로에서 원으로의 돌파
AI가 이끄는 변혁 속에서 일부 기술은 이미 놀라운 ROI를 보이며 BPO 산업을 뒤흔들고 있으며, 다른 기술들은 더 넓은 미래를 예고하고 있다. 그 중에서도 Voice AI는 제로에서 원으로의 결정적 돌파를 이미 이루어냈다. 우리는 모두 전통 전화 로봇과의 악몽 같은 경험을 해봤다. 복잡한 음성 메뉴에 헤매거나, 우리의 의도를 전혀 이해하지 못하는 딱딱한 목소리에 반복적으로 짜증을 느낀 기억 말이다.
그러나 지난 몇 년간 Voice AI의 기술 혁신은 놀라웠다. 이제는 전화 너머의 AI 에이전트와 자연스럽게 대화할 수 있으며, 초기 대화 단계에서는 상대가 인간인지 AI인지조차 구분하기 어려울 정도다.
AI는 인간처럼 들리는 대화 능력과 어조뿐 아니라, 지연도 매우 낮아져 일반적인 인간 반응 속도로 응답할 수 있게 되었다.
더 중요한 것은, 이러한 AI 에이전트들이 기업의 비즈니스 시스템에 연결되어 통화 중 고객의 배경 정보를 파악하고, 더 빠르고 정확한 응답을 제공할 수 있다는 점이다.
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미래의 돌파구: '작업자(Operator)' 기술의 가능성
Voice AI가 현재 이미 실현된 응용 사례라면, 또 다른 새롭게 떠오르는 기술은 AI가 더 광범위한 자동화 세계를 열어줄 것을 암시하고 있다. 이 기술을 '작업자(Operator)' 또는 브라우저 사용 기술이라고 부를 수 있다.
핵심 아이디어는 AI 에이전트가 사람처럼 다양한 소프트웨어 시스템과 인터페이스—전통적인 데스크톱 앱, 웹 애플리케이션, 기업 내부의 맞춤형 시스템—에서 작업할 수 있도록 하는 것이다.
곧 AI 에이전트는 이러한 복잡한 애플리케이션을 탐색하며 정보를 얻을 뿐 아니라 행동까지 취할 수 있게 될 것이다. 이는 데이터 분석가나 송장 처리원처럼 과거에는 반드시 사람이 해야 했던 업무들이 미래에는 AI가 처리할 수 있음을 의미한다.
경기장에서의 신구 대결: 스타트업의 기회는 어디에 있는가
이처럼 거대한 변화 앞에서 Accenture, Tata 같은 전통적 BPO 거물들도 가만히 있을 리 없다. 그들 역시 AI가 가져올 기회를 깊이 이해하고 있다. 그러나 스타트업들에게는 단기적으로 진정으로 흥미로운 기회 창구가 존재한다.
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이것은 주로 두 가지 핵심 이유에서 비롯된다:
첫째, 근본적인 비즈니스 모델의 차이 때문이다. 전통 BPO 거물들의 모델은 '노동력'에 기반하며, 많은 인력을 조직해 업무를 수행하는 구조다.
수백억 달러 연 매출을 올리는 대형 상장 기업이 핵심 사업을 '사람'에서 'AI 제품'으로 전환한다는 것은 극도로 어렵고 고통스러운 변화이며, 이 전환은 필연적으로 느릴 수밖에 없다.
둘째, 많은 사람들이 선진 AI 시스템과 협업하는 실제 어려움을 과소평가한다. AI가 '환각(hallucination)'을 일으키지 않도록 하기 위해 많은 노력을 투입해야 하며, AI 에이전트의 응답 품질을 평가할 수 있는 평가 체계를 구축해야 하고, 언제 그리고 어떻게 기본 모델을 교체할지도 판단해야 한다.
이러한 복잡성을 다루는 방법을 진정으로 이해하려면, 진정한 AI-Native 기술 창업자가 되어야 하며, 오늘날 이는 여전히 흔하지 않은 기술이다.
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높은 ROI 시나리오: 고객 지원의 탁월한 기회
따라서 스타트업에게 최선의 기회는 ROI가 매우 명확한 시나리오이며, 성과를 평가할 수 있는 명확한 KPI를 가진 기능 유형을 선택해야 한다.
고객 지원은 이에 대한 탁월한 예이다. 그 KPI는 매우 명확하다: 일정 시간 내에 얼마나 많은 요청을 처리했는지, 그리고 작업 완료 후 최종 사용자의 만족도(CSS) 점수이다.
데이터로 AI 에이전트의 가치를 명확히 입증할 수 있다. 반면 HR 같은 분야는 KPI가 훨씬 모호하며, AI HR 어시스턴트의 가치를 정량화해 기업을 설득하기 위해 더 많은 노력이 필요하다.
또한 AI가 모든 것을 해결할 수는 없다. 항상 AI가 처리할 수 없는 매우 긴 꼬리(tail)의 복잡하거나 특수한 문제들이 존재하며, 성공적인 비즈니스 모델은 그러한 긴 꼬리 업무를 누가 처리할지 반드시 고려해야 한다.
확장과 창조: AI는 재편뿐 아니라 새로운 시장을 개척한다
AI가 BPO 산업에 미치는 영향은 기존 인력을 대체하는 것을 넘어, 더 중요한 일을 하고 있다: 시장 자체의 경계를 확장하는 것이다.
과거에는 BPO 서비스가 주로 충분한 예산을 가진 대기업을 위한 것이었다. 그러나 AI 솔루션의 등장으로, 기존에 BPO와 인연이 없었던 중소기업(SMB)들도 이제 그러한 서비스를 이용할 수 있게 됐다.
예를 들어, 중소형 이커머스 기업은 과거 24시간 고객지원팀을 운영할 비용을 감당할 수 없었지만, 지금은 효율적인 AI 고객지원 에이전트를 배포함으로써 극도로 낮은 비용으로 고객에게 24시간 지원을 제공할 수 있다.
이러한 모델은 단기적으로는 대형 BPO 기업의 핵심 사업을 직접 위협하지 않을 수 있다. 왜냐하면 중소기업은 원래 그들의 타깃 고객이 아니었기 때문이다. 이는 새로운 증분 시장을 개척하는 것과 같다.
그러나 장기적으로 보면, AI 솔루션을 제공하는 스타트업들이 고객과 함께 성장하며 점차 더 큰 고객을 겨냥하게 된다면, 기존 시장 구조에 깊은 영향을 미칠 것이다.
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기존 BPO 고객에게 제공되는 AI의 가치 증대
이미 BPO 서비스를 사용 중인 기업들에게도 AI는 서비스의 범위를 확장하는 데 도움을 준다.
과거에는 기업이 핵심 제품군에만 인력 지원을 제공했지만, 이제 AI를 활용해 전체 제품군의 모든 부분에 고품질 고객 서비스를 확대할 수 있다.
이러한 최적의 기회를 찾는 좋은 방법은 기업의 성장과 함께 '선형적으로 확장'되는 운영 업무를 찾아보는 것이다. 즉, 해당 업무의 비용이 기업의 성장에 비례해 증가한다는 뜻이다.
고객이 많아질수록 고객 지원 요청도 많아지고, 사업 규모가 커질수록 처리해야 할 송장도 늘어난다. 만약 당신이 AI 솔루션을 제공해 이러한 가파른 비용 증가 곡선을 완만하게 만들거나, 오히려 감소시키는 데 성공한다면, 기업에게 이것은 명확하고 거부할 수 없는 가치 제안이 될 것이다.
AI가 모두를 개발자로 만드는 순간
많은 대형 BPO 기업들이 하는 일은 단순한 비즈니스 프로세스 아웃소싱뿐만 아니라, IT 아웃소싱이나 애플리케이션 개발 아웃소싱도 포함한다. 내부 IT나 엔지니어링 자원이 없는 기업들을 위해 작은 내부 도구나 애플리케이션을 구축하기도 한다.
완전한 애플리케이션을 구축하는 것은 고객 문의에 응답하는 것보다 훨씬 복잡하지만, 더 큰 트렌드는 AI 코딩 에이전트(AI Coding Agents)가 점점 더 좋아지고 있다는 점이다.
이 기술의 발전은 기술적이지 않거나 아예 기술 배경이 없는 사람들에게도 자신이 필요한 완전한 애플리케이션을 구축할 수 있는 능력을 부여할 것이다.
이것은 실제로 BPO 산업에 대한 매우 흥미로운 '직교 공격 벡터(orthogonal attack vector)'가 될 것이다. 기존 BPO 기업의 사업을 직접 빼앗는 것이 아니라, 최종 사용자에게 능력을 부여함으로써 스스로 문제를 해결하게 만들어, 특정 시나리오에서 '아웃소싱'이라는 수요 자체를 사라지게 만든다.
앞으로 2~3년 안에 이것이 정확히 어떤 의미를 갖는지는 아직 정량화하기 어렵다. 그러나 새로운 계층의 사람들이 직접 애플리케이션을 만들 수 있게 된다면 어떤 변화가 일어날지 상상해보라. 이는 단지 한 산업의 재편을 넘어, 업무 방식과 창의성 자체의 해방을 의미한다.
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