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딜로이트도, 맥킨지도, 베스핀글로벌도: AI 에이전트로 일 바꾸는 시대
오늘은 AI를 통한 다양한 업무 자동화 사례를 보면서 우리 회사는, 또 내 업무는 어떤 도움을 받을 수 있을지 같이 들여다보고자 합니다. 최근에는 단순 문서 작업부터 일정 관리, 파일 공유까지 예전에는 여러 앱을 오가며 복잡하게 처리하던 업무를 AI가 대신 빠르게 해 주는 시대가 되었습니다. 여러 사람이 며칠씩 들여 만들던 리포트를 몇 분 만에 완성하는 일도 이제는 낯설지 않죠.
글로벌 리서치 기업 ‘더 비즈니스 리서치 컴퍼니(The Business Research Company)’에 따르면 기업용 생성형 AI 시장은 작년 33억 3,000만 달러에서 2025년 46억 7,000만 달러, 한화로 약 6조 5천억 원 규모의 시장으로 성장했습니다. 앞으로 몇 년간은 지속적인 성장세를 유지하며 2029년에는 179억 3천만 달러 규모로 확대될 것으로 전망했는데요.
실제로 최근 기업들의 AI 도입 및 활용 사례가 크게 늘었습니다. 글로벌 보안 기업 F5가 전 세계 IT 의사결정자를 대상으로 실시한 ‘2025 애플리케이션 전략 현황(SOAS) 보고서’에 의하면 조사 기업의 96%가 현재 AI 모델을 활용 중이라고 답했습니다. 이를 통해 앱 성능 최적화, 비용 최적화, 트래픽 관리 등 여러 핵심 업무에 AI 기술 도입을 본격화하고 있는 것으로 드러났죠.
컨설팅 업계도 선택한 AI 에이전트, 어떻게 쓰일까?
딜로이트(Deloitte), EY, KPMG, 맥킨지(McKinsey), PwC 등 주요 글로벌 컨설팅 기업들도 경쟁적으로 AI를 업무에 활용해 서비스의 질을 높이고 있는데요. 딜로이트는 엔비디아와 협업하여 Zora AI를 통해 금융팀의 비용을 25% 절감하고, 생산성을 40% 향상시킨 것으로 알려졌습니다. EY 역시 엔비디아 AI 기반의 EY.ai 에이전틱 플랫폼을 도입해 8만 명의 직원이 150여 개의 AI 에이전트를 세무 업무에 활용하고 있으며, 이를 통해 300만 건의 세무 업무 처리와 3천만 개의 세무 프로세스 개선 목표를 밝혔습니다.
맥킨지는 자체 생성형 AI 솔루션 ‘릴리(Lilli)’, PwC는 자체 AI 챗봇 ‘ChatPwC’를 운영하며 업무 효율성을 높이고 있습니다. KPMG의 토드 로어(Todd Lohr)는 AI를 활용해 정보수집, 분석, 회의 준비, 후속 조치 등의 업무 생산성을 높이고 있다고 언급했습니다. 또한 업계는 AI 활용도를 높이기 위해 프롬프트 작성법 연구에도 힘쓰고 있습니다.
“AI 에이전트는 기업이 복잡한 환경에서도 뛰어난 지능으로 대응할 수 있도록 돕습니다.
AI agents give businesses the power to navigate complexity with unprecedented intelligence.”
– by 젠슨 황
독일의 컨설팅 업체 에버라스트 컨설팅(Everlast Consulting)은 적극적으로 기업들에게 AI 자동화 구축을 제안한다고 밝혔습니다. 실제로 한 제조 기업은 제조 품질 검수 및 결함 조사 시간을 60%나 단축했고, 통신 기업은 라우팅 비용을 40% 절감했습니다. 또한 태양광 에너지 회사는 음성 지원 AI 워크플로우를 통해 고객 리드 관리에 활용하여 비용을 절감하고 유연한 프로세스를 통해 운영 효율성을 극대화하고 있습니다.
AI 써봤더니… 한 달 기준 15,000시간 이상 아꼈다고?
미국 플로리다주에 본사를 둔 오메가 헬스케어 관리 서비스(Omega Healthcare Management Services)는 병의원, 결제 업체, 제약 회사를 포함한 글로벌 350개 이상의 의료 관련 기관에 재무 운영 관리 서비스를 제공하는 기업입니다. 3만 명 이상의 직원이 매년 의료 청구, 보험 청구 등 약 2억 5천만 건의 디지털 거래를 수작업으로 처리해 왔고, 반복적인 업무가 상당수를 차지했습니다.
회사는 이러한 문제를 해결하고자 엔터프라이즈 자동화 및 AI 소프트웨어 회사 유아이패스(UiPath)와 파트너십을 체결하고 청구, 의료 코딩, 보험사와의 서신 교환 등 수작업이 많이 필요한 업무를 자동화했습니다. 이를 위해 개발자, 비즈니스 분석가, 데이터 과학자로 구성된 내부 전담팀을 구성하고 유아이패스의 AI 도구를 도입했죠.
이 도구는 전자의무기록(EMR), 보험 거부 서신 등 다양한 고객 문서에서 데이터를 자동으로 추출∙분석해 정보를 제공합니다. 예를 들어 고객의 보험 청구 업무를 처리할 때 AI가 관련 데이터를 선별하여 제시하거나, 청구 거절 시 근거가 되는 서류나 녹취 등을 찾아줘 업무 시간을 크게 줄여줍니다. 오메가 헬스케어 관리 서비스는 AI 도입을 통해 직원들의 업무 시간을 월 15,000시간 이상 절감했으며, 문서화 작업시간은 50% 단축하고 프로세스 정확도는 99.5%까지 향상시켰습니다.
AI 에이전트, 고객 응대 시간 5분 → 30초로!
공차는 화물차가 화물을 싣지 않은 상태를 의미합니다. 화물 운송 업계에서 공차는 큰 골칫거리죠. 예를 들어 서울에서 부산으로 화물을 싣고 온 트레일러가 비어 있는 상태로 서울로 돌아가면 엄청난 비효율과 낭비가 발생합니다. 우버(Uber)의 테크 사업부 Uber Freight는 차주와 화주의 정보를 생성형 AI로 분석해 차량의 공차율을 최저로 낮추고, 날씨 등 외부요인까지 분석하여 최적화된 배송 경로를 제안합니다. 또 AI 에이전트를 활용해 고객 불만 사항에 즉각 대응함으로써 특정 문의에 대한 응대 시간을 5분에서 30초로 대폭 단축했습니다.
유통 업계에서도 AI 활용이 적극적으로 이뤄지고 있습니다. 아마존은 생성형 AI를 활용해 배송 장소의 정확도를 높이는 ‘웰스프링 내비게이션 시스템’과 새로운 물류 수요 예측 AI 모델을 발표했습니다. 웰스프링 내비게이션 시스템은 위성 이미지, 스트리트뷰 이미지, 고객 요청 및 과거 배송 데이터 등 다양한 정보를 종합해 물류사가 보다 정확하게 목적지를 찾게 하는 시스템으로 작년 10월 미국에서 테스트를 시작해 현재까지 280만 개의 주소의 배송에 활용되었다고 합니다.
월마트는 생성형 AI를 활용해 수십억 개의 상품 자료를 관리하고 쇼핑을 도와주는 AI 에이전트 ‘Sparky’를 공식 출시했으며, 구글은 AI 검색 모드에서 가상 피팅, 스마트 추천 및 가격 추적 등의 쇼핑 경험을 제공합니다.
전문가 없어도 시작 가능한 ‘AI 운영 자동화’!
최근 베스핀글로벌이 선보인 ‘헬프나우 오토MSP(HelpNow AutoMSP)’는 클라우드 운영 자동화가 가능한 멀티 AI 에이전트 솔루션입니다. 5,000건 이상의 고객 경험과 AI 역량이 집약된 버티컬 AI 솔루션으로 11개의 에이전틱 AI가 유기적으로 협업해 클라우드 관리 업무의 80% 이상을 자동화합니다. 또한 챗 기반 인터페이스로 비전문가도 원하는 정보를 손쉽게 얻을 수 있어, AI 도입의 진입 장벽을 크게 낮췄습니다.
특히 헬프나우 오토MSP는 국내에서 가장 빠르게 실무 적용에 성공한 클라우드 운영 자동화 사례로, 베스핀글로벌의 AI 실행 역량을 입증했습니다. 실제 베스핀글로벌이 사내 적용한 결과, 단일 업무 처리 효율이 최대 90% 향상되었고 휴먼 에러는 80% 감소했으며, 자동 리포트 생성을 통해 연간 3,000시간의 업무 시간을 절감하는 효과를 거두었습니다.
이외에도 장애 발생 시 자동 대응 효율이 31%나 개선되는 등의 가시적인 성과를 확인하였고, 결과적으로 도입 두 달 만에 MSP 팀의 업무 생산성이 70% 이상 향상되었습니다. 글로벌 리딩 기업들이 AI 자동화에 박차를 가하고 있는 지금, 베스핀글로벌 역시 실질적인 AI 자동화를 이뤄내며 국내 시장에서 새로운 기준을 제시하고 있습니다.
[자세히 보기] HelpNow AutoMSP에 대해 더 알고 싶다면?
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딜로이트의 ‘엔터프라이즈 생성형 AI 현황’ 4분기 보고서에 따르면 조직 내 IT, 운영, 마케팅, 고객 서비스, 사이버 보안, 제품 개발, 연구 개발, 판매, 전략, 공급망, 재무 등 전 부서에서 생성형 AI를 활용하고 있는 것으로 나타났습니다. 생성형 AI가 앞으로 우리의 삶에 얼마나 깊숙이 들어오고, 어떤 방식으로 영향을 미치며, 어떤 효율성을 발휘할지 더욱 기대됩니다.
FAQ
Q1) AI 기반 업무 자동화란 무엇인가요?
AI 업무 자동화는 인공지능을 활용해 사람이 반복적으로 수행하던 업무를 자동으로 처리하는 기술입니다. 데이터 기반 분석, 문서 작성, 일정 관리 등 다양한 분야에 적용됩니다.
Q2) 어떤 업무에 AI 자동화를 적용하는 것이 효과적인가요?
정형화된 반복 업무부터 적용하는 것이 좋습니다. 예를 들어 보고서 작성, 고객 응대, 이메일 분류, 일정 정리 등이 AI 자동화에 적합합니다.
Q3) AI 업무 자동화 적용시 실제 기업 및 업무 환경에 어떤 변화가 생기나요?
반복 업무가 줄어들고, 직원은 고부가가치 활동에 집중할 수 있게 됩니다. 이로 인해 업무 효율과 생산성이 크게 향상되며, 실시간 데이터 기반 의사 결정, 운영 비용 절감, 오류 감소 등 다양한 변화가 나타납니다. 글로벌 컨설팅 기업들도 AI 자동화를 통해 업무 구조를 재편하고 있습니다.
Q4) AI 업무 자동화 도입 시 어떤 기술이 필요하나요?
클라우드 인프라가 기반이 되어야 하며, 여기에 자연어 처리(NLP), 머신러닝 모델, 업무 자동화 도구(RPA) 등이 결합됩니다. 또한, 베스핀글로벌의 HelpNow AutoMSP처럼 AI 기반 클라우드 운영 관리 솔루션을 활용하면 자동화 구축과 운영을 더욱 빠르고 안정적으로 진행할 수 있습니다.
Q5) AI 업무 자동화는 어떤 산업에 적용 가능할까요?
금융, 제조, 유통, 공공 등 대부분의 산업 분야에서 AI 자동화가 가능하며, 특히 데이터가 많이 생성되는 분야일수록 효과가 큽니다.
Q6) AI 업무 자동화를 시작하려면 무엇부터 해야 하나요?
AI 자동화를 시작하려면 먼저 자동화가 가능한 반복적인 업무를 선별하고, 이에 필요한 데이터 확보와 프로세스 정비를 진행해야 합니다. 이후 파일럿 적용을 통해 효과를 검증하고, 점차 범위를 확대하는 방식이 일반적입니다.