[아웃소싱타임스 김민수 기자] 아웃소싱 산업은 지난 수십 년 동안 지속적으로 성장하며 전 세계 기업들의 핵심 전략 중 하나로 자리매김하였다. 최근에는 인공지능(AI) 기술의 급속한 발전이 아웃소싱 산업에 새로운 변화를 가져오고 있다. 

그러나 국내 아웃소싱 시장은 여전히 인력중심의 근로자 파견과 도급인력 공급에 초점이 맟춰있어 수익성이 별로 없고 부가가치도 없어 많은 아웃소싱 기업들이 디지털 전환시대를 맞아 고민하고 있다.

최근 자율주행차, 로봇, 핀테크, 드론, 사물인터넷 등 4차 산업혁명이 불러온 기술들이 속속 현실화 되고 있는 가운데 '챗GPT', 구글의 '바드', 마이크로소프트의 '빙', '뤼튼', 네이버의 '클로바X' 등의 각종 인공지능(AI)들이 세상과 기업을 바꿀 새로운 먹거리로 등장하고 있어 아웃소싱 기업들도 이를 적극적으로 활용해야 한다는 지적이 일고 있다.

이에 아웃소싱타임스는 국내외에서 활성화 될 것으로 예상되고 있는 AI기반의 아웃소싱 먹거리 아이템들을 살펴본다.

■아웃소싱 분야에서 활용할 AI기술

AI 기술은 데이터 분석, 패턴 인식, 자동화된 의사결정 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 
데이터 분석: AI 기술은 대규모 데이터를 분석하여 유용한 정보를 추출하는 데 사용된다. 예를 들어, 금융 분야에서는 대규모 금융 데이터를 분석하여 투자 전략을 수립하거나, 신용카드 회사에서는 고객의 카드 사용 데이터를 분석하여 고객의 성향을 파악하고 맞춤형 서비스를 제공한다.

패턴 인식: AI 기술은 대규모 데이터에서 패턴을 인식하여 자동으로 분류하거나 예측하는 데 사용된다. 예를 들어 이미지 인식 분야에서는 대규모 이미지 데이터를 분석하여 이미지를 자동으로 분류하거나, 음성 인식 분야에서는 대규모 음성 데이터를 분석하여 음성을 자동으로 인식한다.

자동화된 의사결정: AI 기술은 자동화된 의사결정을 통해 효율적인 업무 처리를 지원한다. 일례로 금융 분야에서는 자동화된 의사결정을 통해 투자 결정을 내리거나, 의료 분야에서는 자동화된 의사결정을 통해 환자의 진단과 치료를 지원하고 있다.

지능형 서비스 제공: AI 기술은 지능형 서비스를 제공하여 사용자의 편의성을 향상시킨다. 예를 들어, 음성 비서 서비스에서는 음성 인식 기술을 이용하여 사용자의 음성을 인식하고, 음성 대화를 통해 다양한 정보를 제공한다.

보안 강화: AI 기술은 보안 강화를 위해 사용된다. 예를 들어, 악성 코드 탐지 분야에서는 악성 코드를 자동으로 탐지하고, 보안 강화를 위한 조치를 취한다.

아웃소싱 산업에서도 이러한 다양한 AI 기술을 활용하는 사례가 점점 늘어나고 있다. 업종별로 구체적 활용사례를 알아본다. 

■AI기반 아웃소싱의 다양한 분야별 사례

청소미화 분야: 청소 로봇과 스케줄 관리 AI 시스템을 통한 청소 서비스 아웃소싱은 아웃소싱 기업들이 많은 관심을 가지고 있는 분야로 이미 대형 쇼핑몰과 공공시설에서는 청소 로봇을 활용해 효율적인 청소 서비스를 제공하고 있다.

빌딩 관리 분야: 빌딩의 에너지 관리와 안전 모니터링을 위한 AI 기술로 대형 오피스 빌딩들은 AI로 에너지 소비를 모니터링하고 최적화하여 운영 비용을 절감하고 있다.

물류분야: AI를 활용한 물류 경로 최적화와 창고 관리 서비스로 대형 물류 회사들은 AI로 물류 경로를 분석하고 최적화하여 운송 비용을 절감하고 있다.

유통 분야: 재고 관리와 수요 예측을 위한 AI 기반 솔루션 서비스로 대형 유통업체들은 AI를 활용해 재고 관리와 판매 예측을 정확하게 수행하고 있다.

인사 관리: 인공지능을 활용한 인재 검색과 채용 프로세스 최적화하고 있다. 기업들은 AI를 활용해 이력서 분석과 적합한 인재 찾기를 진행하고 있다.

헤드헌팅 분야: 인공지능을 활용한 헤드헌팅 서비스이다. 헤드헌팅 회사들은 AI로 적합한 인재의 이력서를 분석하고 추천하고 있다.

채용대행 분야: AI 기반의 채용 프로세스 아웃소싱 서비스로 기업들은 AI를 활용해 채용 프로세스를 효율화하고 적합한 인재를 빠르게 찾고 있다.

교육 분야: 개인화된 학습 경험 제공을 위한 AI 기반 교육 플랫폼 서비스이다. 온라인 교육 플랫폼들은 AI를 활용해 학생별 맞춤형 학습 경로를 제공하고 있다.

간병 분야: 인공지능을 활용한 환자 모니터링과 관리 서비스로 병원과 요양원에서는 AI 기반의 환자 모니터링 시스템으로 환자의 상태를 지속적으로 체크하고 있다.

고객 서비스: AI 챗봇과 자동 응답 시스템을 통해 고객 서비스를 아웃소싱하고 있다. 이미 많은 은행과 금융사에서는 AI 챗봇을 활용해 고객 문의에 실시간으로 응답하고 있다.

데이터 분석: 빅데이터 분석을 위한 AI 알고리즘을 활용, 효율적인 의사결정을 도와주고 있다. 대형 소매점들은 판매 데이터 분석을 통해 재고 관리와 판매 전략을 개선하고 있다.

재고 관리: AI를 활용한 재고 예측과 관리로 물류 효율성을 증대시켜 준다. 자동차 제조업체들은 생산 계획과 재고 관리를 AI로 최적화하고 있다.

금융 서비스: AI 기반의 리스크 관리와 투자 분석 서비스 아웃소싱으로 투자 은행들은 AI를 활용해 시장 분석과 리스크 관리를 수행하고 있다.

의료 분야: 진단 지원 및 환자 관리를 위한 AI 기반 서비스이다. 병원들은 AI를 활용한 진단 지원 시스템으로 정확한 진단을 도와주고 있다.

제조업: 생산 라인의 자동화와 최적화를 위한 AI 기술 활용하고 있다. 전자 제품 제조업체들은 이미 AI로 생산 공정을 자동화하고 품질 관리를 강화하고 있다.

마케팅: 타겟 마케팅과 고객 세분화를 위해 AI 분석 도구를 활용하고 있다. 광고 회사들은 AI를 활용해 고객 행동 분석과 맞춤형 광고 제공을 하고 있다.

보안: 사이버 보안과 네트워크 모니터링을 위한 AI 기반 솔루션이다. 금융 기관들은 AI로 사이버 공격을 감지하고 대응하고 있다.

에너지 관리: 에너지 소비 최적화와 예측을 위한 AI 기술을 활용하고 있다. 전력 회사들은 AI로 에너지 수요 예측과 효율적인 에너지 분배를 하고 있다.

법률 서비스: 법률 문서 검토와 분석을 위해 AI 도구들을 사용하고 있다. 로펌들은 AI를 활용해 대량의 법률 문서를 빠르게 검토하고 분석하고 있다.

이러한 다양한 분야에서의 AI와 아웃소싱의 결합은 기존의 업무 프로세스를 혁신하고, 효율성을 높이며 새로운 서비스와 가치를 창출하고 있다. 이는 미래 아웃소싱 산업의 중요한 추세로, 계속해서 주목받고 발전할 것으로 예상된다.

■AI와 아웃소싱의 결합: 장점과 단점 분석

AI기반 아웃소싱의 장점은 다음과 같다.
비용 절감: AI와 아웃소싱의 결합은 기업에게 인건비 절약을 통한 비용 절감 효과를 가져다준다. 인공지능은 24시간 끊임없이 작동할 수 있으며, 인간의 휴식 시간이 필요하지 않기 때문에, 기업은 인력을 줄이고 효율성을 높일 수 있다.

시간 단축: 빠른 처리 속도로 업무 시간을 단축시킬 수 있다. AI는 복잡한 계산과 분석을 순식간에 처리할 수 있으며, 이로 인해 업무의 처리 시간이 크게 단축된다. 이는 기업의 경쟁력을 높이는 중요한 요소로 작용한다.

정확도 향상: AI의 정확한 분석 능력은 오류의 감소를 가져다준다. 인간의 주관적 판단이 개입되지 않기 때문에, 분석과 판단의 정확도가 향상되며 이는 기업의 의사결정에 더욱 신뢰성을 더해주고 있다.

그러나 AI기반 아웃소싱은 단점도 있다.
기술 의존도 증가: AI와 아웃소싱의 결합은 과도한 기술 의존도를 증가시킬 수 있다. 기술 장애나 해킹 등의 위험성이 존재하며, 이로 인한 위험을 최소화하기 위한 관리가 필요하다.

일자리 문제: 일부 직종에서는 AI의 도입으로 인한 일자리 감소의 가능성이 있다. 특히 반복적이고 단순한 업무를 수행하는 직종에서는 AI에 의한 자동화가 진행되고 있으며, 이로 인해 일자리의 변동이 예상된다.

AI와 아웃소싱의 결합은 현대 산업에 많은 장점을 가져다주고 있다. 그러나 동시에 단점과 위험성도 존재하며, 이러한 부분을 신중하게 고려하고 관리하는 것이 중요하다. 기술의 발전은 끊임없이 진행되고 있으며, 이를 적절히 활용하고 대응하는 것이 미래 아웃소싱 산업의 성장과 발전에 결정적인 역할을 할 것으로 보인다.

■AI 기반 아웃소싱 도입절차

AI 기반 아웃소싱을 도입하기 위해서는 다음과 같은 단계를 거쳐야 한다.
아웃소싱 대상 업무 선정: 아웃소싱을 도입할 대상 업무를 선정한다. 이때 AI 기술을 적용할 수 있는 업무를 우선적으로 선정하는 것이 좋다.

AI 기술 도입 계획 수립: AI 기술을 도입하기 위한 계획을 수립한다. 이때 AI 기술의 종류와 적용 방법, 도입 비용 등을 고려해야 한다.

AI 기술 도입 위한 인프라 구축: AI 기술을 도입하기 위한 인프라를 구축한다. 이때 서버, 데이터베이스, 네트워크 등을 구축해야 한다.

AI 기술 적용 위한 소프트웨어 개발: AI 기술을 적용하기 위한 소프트웨어를 개발한다. 이때 딥러닝, 머신러닝 등의 기술을 활용하여 소프트웨어를 개발한다.

AI 기술 적용 위한 데이터 수집 및 분석: AI 기술을 적용하기 위한 데이터를 수집하고 분석한다. 이때 데이터의 양과 질, 분석 방법 등을 고려해야 한다.

AI 기술 적용 및 테스트: AI 기술을 적용하고 테스트한다. 이때 성능과 안정성을 확인하고, 문제가 발생할 경우 수정 및 보완을 해야 한다.

AI 기반 아웃소싱 서비스 제공: AI 기반 아웃소싱 서비스를 제공한다. 이때 고객의 요구사항을 반영하고, 서비스의 품질과 안정성을 유지해야 한다.

AI 기반 아웃소싱을 도입하기 위해서는 위와 같은 단계를 거쳐야 한다. 이를 위해서는 전문적인 지식과 기술이 필요하며, 많은 시간과 비용이 소요될 수 있다. 따라서 기업은 충분한 준비와 계획을 세우고, 전문적인 업체와 협력하여 진행하는 것이 좋다.

AI는 아웃소싱 산업을 완전히 혁신할 것으로 전망된다. 특히 클라우드 기반의 AI 서비스는 중소기업에게도 접근성을 높여줄 것이다.

미래의 AI 기반 아웃소싱은 도전과 기회가 공존한다. 기술의 발전은 새로운 기회를 열지만, 동시에 기술 윤리, 보안, 일자리 등의 문제도 동반한다.

AI 전문가인 경기대학교 이대성 교수는 "AI 기반 아웃소싱은 전 산업분야에서 큰 변화를 가져올 것이다. 기술의 적용은 더 빠르고 정확한 서비스를 가능하게 할 것이며, 이는 고객 만족도를 높일 것이다. 그러나 동시에 일자리와 기술 윤리 등의 문제도 신중하게 고려해야 할 부분이다."라고 밝혔다.

AI와 아웃소싱은 서로 협력하며 성장할 것이다. AI의 발전은 아웃소싱 산업을 더욱 혁신적이고 효율적으로 만들 것이며, 아웃소싱 산업의 성장은 AI 기술의 확산을 촉진할 것이다. 이 두 분야의 결합은 새로운 산업 혁신의 지평을 열 것이 확실해 보인다.