링클라우드 소개
비즈니스 프로세스 아웃소싱(BPO)은 3,000억 달러 규모의 산업으로, 글로벌 상위 100대 기업의 백오피스 및 프론트오피스 운영을 지원하고 있습니다.
이번 에피소드에서 a16z 팟캐스트 진행자 스테프 스미스와 파트너 킴벌리 탄은 이러한 변화를 심층적으로 분석하며, 콜센터, 송장 처리, 시스템 간 자동화, 연구개발 아웃소싱 등을 다룹니다. 그들은 AI가 규모의 경제를 재정의하고 새로운 시장을 개척하는 방법, 그리고 자동화의 범위를 포춘 500대 기업을 넘어 중소기업으로 확장하는 방법에 대해 논의합니다. 창업자와 기업 경영자들에게 이 대화는 새로운 영역에서의 발전 계획에 대해 명확한 통찰력을 제공합니다. 즐겁게 들어보세요!
킴벌리 탄은 그의 글 《비즈니스 프로세스 아웃소싱 분해: AI가 어떻게 아웃소싱 업무를 혼란시킬 것인가》에서 AI의 부상이 현재 상황에 어떤 도전을 제기하는지 심도 있고 포괄적으로 탐구했습니다. 기사 링크: https://a16z.com/unbundling-the-bpo-how-ai-will-disrupt-outsourced-work/
주요 포인트:
인간 중심의 BPO 모델은 본질적인 한계가 있어, 한 사람이 동시에 100가지 일을 처리할 수 없으며, 인간은 다양한 외부 요인으로 인해 이해의 편차와 오류를 범할 수 있습니다.
스타트업에게 가장 좋은 기회는 ROI가 매우 명확한 시나리오로, 일반적으로 작업 효과를 평가할 수 있는 명확한 KPI가 있는 기능 유형을 선택해야 합니다.
AI의 BPO 산업에 대한 영향은 기존 인력을 대체하는 것뿐만 아니라, 더 중요한 것은 전체 시장의 경계를 확장하는 것입니다.
AI 코딩의 발전은 기존 BPO 비즈니스를 직접 빼앗는 것이 아니라, 최종 사용자에게 권한을 부여하여 스스로 문제를 해결할 수 있게 합니다.
AI가 조용히 3,000억 달러 규모의 보이지 않는 제국을 재구성하고 있다
AI의 물결이 전 세계를 휩쓸고, 우리가 매일 LLM, AIGC, 그리고 멋진 소비자용 애플리케이션에 대해 이야기할 때, 거대하고 "보이지 않는" 산업이 AI의 힘에 의해 근본적으로 재구성되고 있습니다. 바로 비즈니스 프로세스 아웃소싱, 즉 우리가 흔히 말하는 BPO(Business Process Outsourcing)입니다.
(이하 생략, 전체 번역은 동일한 방식으로 진행됩니다)AI가 주도하는 이 변혁에서, 일부 기술은 놀라운 투자 수익률(ROI)을 보여주며 BPO 산업을 혁신하는 선구자가 되었고, 다른 기술들은 더 넓은 미래를 예고하고 있습니다.
그중 Voice AI의 능력은 제로에서 원(一)으로의 결정적인 돌파구를 마련했습니다. 우리는 모두 복잡한 음성 메뉴에서 길을 잃거나 우리의 의도를 전혀 이해하지 못하는 경직된 음성에 반복적으로 괴롭힘을 당했던 전통적인 전화 로봇과 대화했던 끔찍한 경험이 있습니다.
하지만 지난 몇 년간 Voice AI의 기술 혁신은 놀라웠습니다. 지금은 전화 너머의 AI 상담원과 자연스러운 대화를 나눌 수 있으며, 대화 초기 단계에서조차 상대방이 실제 사람인지 AI인지 구분하기 어려울 정도입니다.
이들은 대화 능력과 어조가 매우 인간적일 뿐만 아니라 지연 시간도 매우 낮아 정상적인 인간의 응답 속도로 대응할 수 있습니다.
더 중요한 것은 이러한 AI 상담원들이 기업의 업무 시스템에 연결되어 통화 중 배경 정보를 이해하고 더 빠르고 정확한 응답을 제공할 수 있다는 점입니다.
미래의 돌파구: "오퍼레이터" 기술의 잠재력
Voice AI가 현재 이미 구현된 애플리케이션이라면, 다른 신흥 기술은 AI가 더 넓은 자동화 세계를 열 것임을 예고하고 있습니다. 이 기술은 "오퍼레이터" 또는 브라우저 사용 기술이라고 부를 수 있습니다.
그 핵심 아이디어는 AI 상담원이 사람처럼 다양한 소프트웨어 시스템과 인터페이스에서 작업할 수 있도록 하는 것입니다. 전통적인 데스크톱 소프트웨어, 웹 애플리케이션, 기업 내부 맞춤형 시스템 등 모든 환경에서 작동할 수 있습니다.
곧 AI 상담원은 이러한 복잡한 애플리케이션을 탐색하여 정보를 얻고 행동을 취할 수 있게 될 것입니다. 이는 데이터 분석가나 송장 처리 직원과 같이 과거에 반드시 사람이 수행해야 했던 작업을 향후 AI가 처리할 수 있다는 의미입니다.
경쟁 무대의 새로운 대결: 스타트업의 기회는 어디에?
이러한 거대한 변화에 대면하여, Accenture와 Tata와 같은 전통적인 BPO 거대 기업들도 당연히 가만히 있지 않을 것입니다. 그들은 AI가 가져다주는 기회를 깊이 이해하고 있습니다. 스타트업의 경우에도 단기적으로 흥미로운 기회의 창이 존재합니다.
이는 주로 두 가지 핵심 이유에서 비롯됩니다:
첫째, 비즈니스 모델의 근본적인 차이입니다. 이러한 전통적인 BPO 거대 기업의 비즈니스 모델은 "노동력"을 기반으로 하며, 대량의 인력을 조직하여 작업을 수행합니다.
수백억 달러의 연간 수익을 올리는 대기업의 경우, 핵심 사업을 "사람"에서 "AI 제품"으로 전환하는 것은 극히 어렵고 고통스러운 변화입니다. 이러한 전환은 필연적으로 느릴 것입니다.
둘째, 많은 사람들이 이러한 첨단 AI 시스템과 협력하는 실제 어려움을 과소평가합니다. AI가 "환각"을 일으키지 않도록 많은 작업을 투입해야 하며, AI 상담원의 응답 품질을 평가하는 평가 시스템을 구축해야 하고, 언제 어떻게 기본 모델을 대체할지 판단해야 합니다.
이러한 복잡성을 진정으로 이해하려면 진정한 AI-Native 기술 창업자여야 하며, 이는 오늘날 널리 분포된 기술이 아닙니다.
높은 ROI 시나리오: 고객 지원의 훌륭한 기회
따라서 스타트업의 최고의 기회는 ROI가 매우 명확한 시나리오로, 일반적으로 작업 성과를 평가할 수 있는 명확한 KPI가 있는 기능 유형을 선택해야 합니다.
고객 지원이 바로 훌륭한 예입니다. 그 KPI는 매우 명확합니다: 일정 시간 내에 얼마나 많은 티켓을 처리할 수 있는지, 그리고 작업 완료 후 최종 사용자의 만족도 점수(CSS)입니다.
데이터를 통해 AI 상담원의 가치를 명확하게 증명할 수 있습니다. 반면에 일부 영역의 KPI는 훨씬 더 모호합니다. 예를 들어 HR의 경우입니다. 물론 이는 AI HR 어시스턴트의 가치를 기업이 정량화하도록 설득하기 위해 더 많은 작업이 필요합니다.
또한 AI가 만능은 아니며, 항상 AI가 해결할 수 없는 매우 긴 꼬리 부분의, 극히 복잡하거나 특수한 문제들이 있어 인간의 지혜가 필요할 것입니다. 이는 성공적인 비즈니스 모델이 AI가 해결할 수 없는 긴 꼬리 작업을 누가 처리할지 고려해야 함을 의미합니다.
