생성형 AI 덕분에 일부 사람들의 생산성은 분명히 향상되고 있습니다. 이러한 논의의 연장선상에서 AI가 인간을 대체하는 시나리오에 대해 다양한 논쟁이 일어나고 있습니다.
일반적으로 생각해보면 몇 년 후에 회사원이 완전히 사라지지는 않을 거라고 생각합니다. 도덕적인 문제나 고용 문화 등 이전의 논의는 중요하지만, 프로그램으로 일관성 있게 처리하기에는 역부족인 (대부분 쓸모없는 것들도 포함된) 업무가 여전히 남아있기 때문입니다.
그럼에도 불구하고, 기업 내에서 존재하는 업무의 상당수 또는 일부는 “정보를 받는다”, “규칙을 확인한다”, “판단한다”, “시스템을 조작한다”, “결과를 누군가에게 전달한다”라는 조합으로 이루어져 있으며, 약간의 자동화는 어렵더라도 AI가 개입한다면 현재 시스템 안에서 프로그램 기반으로 처리될 수 있는 영역이 적지 않게 존재한다는 것은 사실이다.
AI가 이 일련의 과정을 처리할 수 있게 된다면, 혹은 누군가가 중요한 결정을 내린다면, 현재의 백색 구역 업무의 일부는 인간이 AI를 사용하여 효율적으로 처리하는 업무에서 AI가 직접 처리하고 인간이 필요한 부분만 확인하는 업무로 변화될 가능성이 있다.
빌 게이츠가 경고하는 위험한 문제인데, 조금 생각을 바꿔서 그 변화가 어떻게 일어나고, 그 시점에서 기업용 소프트웨어 세계가 어떻게 변할지 생각해 보고 싶다. 일하는 노동자 입장에서의 당혹감은 있을 수 있지만, 일단 투자 관점에서 어떤 기업이 이익을 얻을 수 있을지 고민하는 것이 목적이다. (예측은 어렵지만)
1. 인공지능이 일자리를 대체한다는 의미를 무엇인가
1-1. 빌 게이츠의 논문
2026년, 빌 게이츠는 “혼란스러운 AI 시대가 도래했다. 우리가 지금 내리는 선택은 매우 중요하다”라는 논개를 공개했다. 게이츠는 AI를 인간의 인지 능력을 일부 대체할 수 있는 기술로 논하고 있다.
흥미로운 점은 과거 PC 보급 시기와 비교했을 때, PC가 회사의 업무를 변화시키는 데 오랜 시간이 걸렸다는 점이다. PC를 회사에 도입하고, 네트워크를 구축하며, 소프트웨어를 도입하고 직원들에게 사용법을 교육하는 과정이 필요했기 때문이다. 또한, 워드나 엑셀은 매우 뛰어난 도구이지만, 워드 자체가 영수증이 무엇인지 이해하고 있는 것은 아니다. 반면 “AI는 조금 다르다”는 시각이 있다.
자연어 조작을 통해 기존 자료를 읽고, 인간을 위한 설명을 이해하며, 필요에 따라 훈련 자료나 과거 업무 기록 자체로부터 업무를 학습할 수 있습니다. 이전에는 인간이 소프트웨어 사용법을 익혔지만, 이제는 소프트웨어가 인간의 업무 방식을 배우는 것입니다.
이 역전은 크다.
게이트스는 영업, 고객 응대, 소프트웨어 개발, 자금 심사, 데이터 분석, 의료 사무 등 현재 훈련된 인간이 담당하는 일에도 AI가 들어갈 것이라고 지적한다. 또한, AI로 인해 어느 기업이 비용 절감에 성공하면 경쟁 업체들도 따라가지 않을 수 없다는 점을 강조한다. 이는 당연하며, 경쟁 회사가 비용 절감에 성공하면 경쟁 기업으로서 도입하지 않는 것 자체가 사업상의 위험이 될 수 있기 때문이다.
1-2. 갑작스럽게 일어나지 않습니다.
그렇지만, 어느 날 갑자기 회사 내 모든 직원들을 AI로 대체했다는 회사가 잇따라 발생한다면, 현실적으로 매우 어렵다고 생각한다.
처음에는 은은하게 진행될 것이다. 서서히 침투하는 패턴과 같다.
인간이 AI에게 질문하면 → AI가 사전 처리를 하고 → AI에게 일을 맡기면 → 맡기는 일의 범위가 확대되고 → 예외 처리만 인간이 처리하며 → AI의 업무에 대한 검토는 간편한 방식으로 이루어지고
이 정도쯤 되면, 회사의 조직도에는 인간이 남아있더라도 실제 업무의 대부분은 AI가 처리하고, 돌이켜 생각해보니 “저희는 예전에 이걸 인간이 했었지? 믿을 수 없네”라는 생각이 들게 될 것이다.
1-3. 콜센터 사례를 통해 고찰할 점
AI 기반 인원 감축 이야기가 나올 때, 콜센터가 성공 사례로 거론되는 건 납득하지만, 잘 생각해보면 전화 응대는 생각보다 상당히 어려운 일이었던 것 같다는 의문도 드는 것 같아요.
어떤 고객이든 연령, 배경 지식 수준이 모두 다르기 때문에, 매뉴얼대로 설명해도 제대로 따라주지 않거나, 감정이나 수줍음을 느끼며 진솔하게 이야기하지 못하는 경우도 있습니다. 대화 중 조건이 바뀌는 경우도 발생할 수 있으며, 상대방이 어떤 점 때문에 어려움을 겪고 있는지 파악하지 못하는 상황도 발생할 수 있습니다.
그럼에도 불구하고 자동화는 여전히 상당 부분 진전되고 있다.
그러한 관점에서 보면, 일반적인 사무직 업무 중에도 “이것은 AI로 할 수 없다”라고 여겨지는 업무들이 원리적으로 AI화될 수 없는 것은 아니라고 할 수 있습니다.
더 나아가 콜센터에 비해 필요한 정보가 화면 상에 모두 모여 있는 업무도 있을 수 있습니다.
2. 사무실은 인공지능에 어떻게 침투하게 될까요
2-1. 마이크로소프트와 구글
마이크로소프트와 구글이 먼저 떠오른다.
마이크로소프트에는 아웃룩, 워드, 엑셀, 파워포인트, 팀즈, SharePoint, 원드라이브, 엔트라가 있으며, 구글에는 Gmail, Docs, Sheets, 미트, 드라이브, 캘린더가 있다.
회사원들이 아침에 PC를 켜서 저녁 업무 종료 시까지 만지는 물품 중 상당 부분을 이미 이 두 회사가 보유하고 있다.
이전까지는 단순한 업무 도구였지만, AI가 인간을 대체한다는 이야기를 생각하면 의미가 상당히 달라진다.
2-2．사무실은 단순한 도구가 아닌 존재로 변화하고 있다.
어느 직원이 아침에 출근한 후 진행하는 검색, 확인, 참조, 승인 요청, 이메일 답변 등의 일련의 과정은 Microsoft 365 내에 방대한 양의 흔적을 남긴다.
과거에는 각각 “이메일”, “Excel”, “Teams 메시지”로만 의미를 갖던 정보는 AI에게는 인간이 일을 어떻게 진행하고 있는지 보여주는 행동 기록과 같은 의미로 해석된다.
구글은 Workspace상의 정보와 에이전트를 연결하여 일상 업무를 여러 단계로 자동 실행하는 방향으로 진화하고 있다.
사무실이나 워크스페이스는 편리하게 일하는 데 필요한 도구일 뿐만 아니라, 점차적으로 AI가 회사의 업무를 학습하기 위한 기초 정보 수집의 장으로 활용되고 있다.
다음으로, AI가 Office를 사용하는 쪽에 해당되는 것입니다.
현재는 인간이 엑셀을 사용하지만, 다음에는 AI가 엑셀을 사용하는 것일지도 모릅니다.
AI 에이전트가 이메일을 읽고 PDF를 이해하며, 필요하다면 스프레드시트를 업데이트하고, 사내 시스템에 로그인하여 승인을 요청하고, 결과를 이메일로 회신한다.
그러다 보니 엑셀이나 아웃룩이 완전히 사라지는 것은 아니지만, AI가 데이터를 읽고 쓰는 작업 환경으로서의 가치가 더 중요하게 판단될 수 있습니다.
화면은 남아 있지만, 실제로 엄청난 처리를 하고 있는 것은 화면 너머의 세계이다.
2-4. 마이크로소프트만이 아니다
그러면 Microsoft나 Google가 전부 가져가는 걸까 하는 생각은, 이러한 기업들의 우위성은 당연히 중요하게 작용하면서도 다른 시스템들의 존재 또한 염려스럽다.
예를 들어 회계 분야라면 ERP, 회계 시스템, 은행 시스템 등이 있습니다. 영업 분야라면 CRM입니다. 은행 분야라면 대출 관리 시스템입니다. 보험 분야라면 계약, 평가, 보험금 지급 시스템입니다. 의료 분야라면 전자 의무 기록(EMR) 시스템 또는 보험 청구 시스템입니다.
마이크로소프트와 구글은 사람들이 무엇을 하는지에 대해 매우 강한 관심을 보이고 있지만, 동시에 업계 특성상 존재하는 시스템 또한 존재하며, 그곳에서는 그 일이 결과적으로 어떻게 처리되었는지에 대한 데이터가 존재한다.
3. AI가 진정으로 일하기 위해 필요한 것들
3-1. 기업의 데이터
기업이 AI를 도입할 때, 데이터가 많은 회사가 유리하다는 인식이 나타날 수 있다. 즉, 어떤 상황에서, 어떤 근거와 규칙에 따라, 어떤 판단을 내리고, 무엇을 실행하며, 어떤 결과가 나타났는가와 같은 일련의 데이터 세트가 충분할수록 효과적인 AI 도입이 가능하다는 의미로 해석할 수 있다.
이 연결이 완성되면 AI는 ‘정확히 무엇이 올바른 일인가’를 배울 수 있을 것이다.
학교에서는 노트 등 관련 자료를 대량으로 모으는 것보다, 문제, 정답, 채점 결과, 선생님의 빨간색 펜 코멘트까지 모두 갖춘 상황이었습니다.
3-2. 기업 AI는 세 가지 층 구조를 가질 수 있다.
이러한 점을 고려하면, 기업용 AI는 크게 세 단계로 나뉘는 것으로 보입니다.
첫째, 이메일, 문서, 회의, 일정표, 파일 등 모든 회사에 공통되는 업무 환경, 사무실입니다. Microsoft나 Google의 제품으로 대표되는 것이지만, 이 두 회사에 대한 언급은 생략하겠습니다.
두 번째로, 그 업무 자체의 진행 방식을 정의하는 장소로서, 해당 업무 환경에서의 의사 결정에 필요한 요구사항 정의, 즉 처리 순서나 승인 규칙, 문제 발생 시 대응 등이 관련됩니다. 이번에 이 계층에서 주목한 것이 Pegasystems(PEGA)입니다.
세 번째로, 해당 산업 특화된 시스템이며, 의료 청구, 은행 대출, 보험금 지급 심사, 물류, 회계 등 각 산업별로 업무 완료 상태를 갖는 시스템입니다. 이번에 주목한 것이 Waystar(WAY)입니다.
이 세 가지 층은 경쟁하는 경우도 있지만, 모든 것을 단 한 곳에 집중시키지 않더라도 성립될 수 없는 것은 아니며, 오히려 Microsoft의 에이전트가 Pega의 워크플로우를 사용하고, 그 다음에서 Waystar의 의료 거래 데이터를 다루는 세상도 충분히 존재 가능할 수 있다 (최소한 일시적인 과도기においては). 이후로 살펴보는 것이 좋을 것이다.
4. 두 기업의 시각으로 본 인간의 업무 소프트화
4-1．웨이스타――이미 특정 업무를 AI로 넘겨주고 있다.
웨이스타는 미국 내 의료기관을 대상으로 의료비 청구 및 회수 업무를 지원하는 소프트웨어를 제공하는 회사입니다.
의료 업무는 상당히 복잡하며, 진료, 기록, 보험 청구, 보험 심사, 수정, 재청구, 지급 수령 등 다단계에 걸쳐 있으며, 대량의 행정 인력이 필요하다.
웨이스타는 연간 75억 건 이상의 트랜잭션을 처리한다고 알려져 있으며, 단순히 “의료 청구 소프트를 판매”하는 회사가 아니라, 미국의 거대한 의료 행정 네트워크의 중간에 위치한 회사라고 할 수 있다.
웨스트어가 현재 주도하고 있는 방향성은 AI가 “이 청구는 이상합니다”라고 인간 담당자에게 가르치는 것이 아니라, AI가 문제를 감지하고 필요한 처리를 수행하며, 가능한 경우 자율적으로 해결하는 것이다.
이는 이번에 고려하고 있는 “인간이 AI를 사용하는” 것에서 “AI가 업무를 담당하는” 변화를, 특정 산업 분야에서는 이미 진행하고 있는 구체적인 사례 중 하나일 것입니다.
4-2．웨이스타의 강점은 업무 결과에 대한 이해에 있습니다.
웨이스타는 Google Cloud 등 외부 AI 기술을 활용하고 있는 것으로 알려지고 있습니다.
웨이스타의 강점은 AI 모델이 그것이 옳고 그름이 아닌, 《특정 요청이 거절되고, 그 이유가 무엇이며, 그것을 어떻게 수정했는지, 그리고 최종적으로 어떤 결과가 있었는가?》와 같은 방대한 양의 결과를 보유하고 있는 데 있다. 필요에 따라 편리한 엔진(AI 모델)을 사용하면 충분하며, 대체 가능한 엔진을 자체 개발할 필요는 (절대적으로) 없다.
4-3. M&A 전략
최근 기업의 성장 전략으로서 M&A(기업의 합병·인수)가 주목받고 있습니다. M&A는 자사의 규모를 확대하거나 새로운 기술과 시장을 확보하기 위한 효과적인 수단이 될 수 있습니다. 하지만 M&A는 위험도 수반하므로 신중한 검토가 필요합니다.
구체적으로 M&A의 목적을 명확히 정의하고, 목표 기업을 선정해야 합니다. 선정 시에는 기업의 재무 상황, 사업 내용, 시장에서의 경쟁력을 종합적으로 평가하는 것이 중요합니다. 또한 M&A 이후 통합 프로세스에 대해서도 사전에 계획을 수립해야 합니다.
최근 특히 주목받고 있는 것은 중소기업의 M&A입니다. 중소기업은 자금력이나 인력 부족과 같은 과제를 안고 있는 경우가 많으며, M&A를 통해 이러한 과제를 해결할 수 있는 가능성이 있습니다.
더욱이 M&A의 성공에는 경영진의 참여가 필수적입니다. 경영진이 M&A의 목적을 이해하고 적극적으로 추진하는 자세가 M&A의 성공을 좌우하는 중요한 요소가 됩니다.
M&A는 기업의 성장 전략에서 중요한 역할을 담당하지만, 성공적으로 이끌어내기 위해서는 사전에 충분한 준비와 전략적인 검토가 필수적입니다.
웨스트레이는 적극적인 인수합병을 통해 사업을 확장하고 있으며, 그 결과, 영업권 가치와 부채 규모도 상당한 편이다. 하지만 인수합병 내용을 살펴보면, 현재 시점에서는 궤를 이으며 진행되고 있는 것으로 보인다고 할 수 있다.
- 정부 지원
- 환자 본인 부담금
- 처리 기관
- 환자 접근
- 임상 문서 기록
등등, Revenue Cycle 주변을 순차적으로 채워나가고 있다. 특히 요오드(Iodine)의 인수 규모가 크며, 기존 Waystar가 강점을 가지고 있던 것은 청구 및 지급와 같은 금융 측이었지만, clinical documentation이라는 상류 정보를 추가하기 위한 수단으로서, 이를 통해 일련의 데이터 루프가 완결되는 지점까지 확실하게 억제하고 있음을 명백히 보여주고 있다.
AI에 업무를 맡기는 경우, 중간 페이지가 여러 장이나 빠진 업무 매뉴얼을 사용하게 되면 어려움을 겪을 수 있습니다. M&A 투자 자체는 타당하다고 판단하기 때문에, 남은 것은 그 투자가 실제로 수익을 낼 수 있는지에 대한 불안감을 드러냅니다.
4-4. 페가는 오래된 BPM 기업이 AI 시대에 새로운 의미를 가질 가능성을 제시한다.
페가세이트시와 웨이스터는 전혀 다른 문제다.
페가는 오랫동안 BPM, 워크플로우, 케이스 관리, 의사 결정 등을 다루며 ‘일을 어떻게 처리할지’를 관리하는 회사였으며, 1990년대나 2000년대의 기업 IT 관련 회사라는 점에서 적어도 ‘다음 AI 종목’이라는 느낌은 아니었다.
하지만 AI가 회사의 업무를 수행하기 위해서는 단순히 똑똑한 것만으로는 부족하며, 승인 절차를 준수해야 하고, 의심스러운 송금은 하지 않으며, 처리 내용은 기록해야 하고, 향후 판단이 필요한 사항은 사람에게 다시 전달하는 파이프라인도 필요합니다. Pega의 오랜 강점 분야이기도 합니다.
기존 시스템을 AI 노동자 관리 시스템으로 재활용할 가능성이 있다면, 유망한 기업 중 하나로 여겨질 수 있다.
페가사는 “자율 기업”을 미래 지향적인 비전으로 제시하고 있다.
4-5. 일을 그 자체로 정리해야 합니다.
기업에는 “왜 이 승인이 3단계로 이루어지는지 아무도 모른다”, “과거 시스템의 사정으로 이 엑셀을 만들고 있다”, “규정상 불필요하지만 전임자에게서 물려받아 계속하고 있다”와 같은 업무가 산적해 있다.
이를 모든 AI에 학습시키면 최신 기술을 활용하여 오래된 비효율성을 빠르게 개선하는 결과를 초래할 것이다. 증기 기관을 마차에 부착하여 “정말 빠르다”는 마차를 만드는 것과 유사하며, 대부분의 경우 설계 자체를 바꾸는 것이 더 나은 방법임을 알면서도, 파란타의 부트 캠프와 같은 의례를 거치는 것을 싫어하는 기업들이 대부분이라는 생각을 한다. 따라서 이 점이 진행되지 않는 구조적인 숙명에 갇히게 될 것이다.
페가가 목표로 하는 것은 기업이 원하는,
- 기존 업무를 검토한다
- 필요한 프로세스를 재설계합니다.
- 인간과 AI, API의 역할을 결정한다
- 워크플로우로 구축합니다
이런 흐름이었다.
기업의 AI 활용(AI를 통한 업무 재정의, 기본적인 활용)이 진행되는 방식을 고려할 때, 일반적인 기업의 가치관으로는 70%는 표준화(전문 AI의 기능에 맡기는＝자동 모드)하고, 15% 정도는 정말 필요한 회사 고유 규칙으로 남기며(AI에 독자적인 업무로 학습시키는), 나머지 15% 정도는 이번 기회에 불필요한 업무를 버리는 형태로 흘러갈 것이라고 예상된다.
단지, AI 도입은 몽상 같은 자동화가 아닌, 다소 끈기 있는 업무 정비의 기회가 될 것이라는 점은 틀림없다. Pega의 강점은 이 부분을 어느 정도 자사 시스템으로 대응할 수 있다는 점에 있다.
4-6. 페가는 마이크로소프트와 직접적인 경쟁을 피하는 것이 유리하다.
큰 위험도 존재한다.
마이크로소프트에는 Copilot Studio, Power Platform, Dynamics 등 다양한 제품이 있으며, 구글 역시 에이전트 플랫폼을 빠르게 확장하고 있다.
그러므로 AI 에이전트(인공지능 에이전트)를 만들 수 있습니다! 하지만 현재 수준으로는 페가(Pega)의 경쟁 우위는 확보하기 어렵고, 마이크로소프트나 구글에 비해 압도적으로 강한 위치에 있습니다. 그렇다면 페가가 승리하려면 다른 영역에 집중해야 합니다.
복잡한 프로세스를 안전하고, 감사 가능하며, 규정대로 실행하는 부분이다.
페가가 최근 MCP 등을 통해 외부 에이전트와의 연결을 추진하는 것은 어느 면에서나 합리적으로 보입니다.
자원봉사 모델이 될 가능성이 높다. SAP, Microsoft 등 어떤 환경에서 유래한 AI든 사용할 수 있는 중립적인 업무 실행 계층을 구축하는 것이 Pega의 승리 전략이 될 것이다.
5. 기업의 인원 감축은 의외로 꼬불꼬불하게 진행될 수도 있습니다.
5-1. BPO 회사 중에서 먼저 인력이 줄어들 가능성이 높은 곳은…
BPO 기업(비즈니스 프로세스 아웃소싱)에 대해서도 검토했다.
AI에 의한 백색 구역 대체와 같은 초강도적인 사건의 전면에, 아웃소싱 기업의 업무 효율화가 극적으로 진행되어, 그 결과로 인해 그 기업이 번영할 수 있을 거라고 예상하는 것.
SF 영화 미하는 갑자기 순식간에 사라지고, 갑자기 초현실적인 이야기로 흘러가는데, 충분히 생각해볼 만한 시나리오입니다.
기업이 AI를 도입하는 데 있어 “회계직 100명을 해고하고 AI 에이전트로 대체했다”와 같은 극단적인 변화는 (최소한 단기 및 중기에서는) 나타나지 않을 것입니다.
한편, 회계 업무를 전적으로 아웃소싱하는 방식은 매우 용이합니다. 또한, 위탁받는 BPO 회사 내부에서 인간 100명으로 수행하던 업무를 10명 + AI로 바꾸는 경우, 고객 기업에게는 위탁받은 생산성이 향상된 것일 뿐, 노동 대체가 회사의 외부에서 발생한 것일 뿐이라는 온건한 결론에 머무르게 됩니다.
5-2. 다만, BPO 회사가 항상 승리하는 것은 아니라고 생각합니다.
물론, 미래에는 BPO 회사가 자체적으로 필요 없어질 가능성도 있다.
고객이 Microsoft나 Google의 에이전트를 직접 도입할 수 있다면 중간 업체를 사용하는 이유가 줄어들 것이다.
그러므로 BPO 기업이 승리하기 위해서는 인력을 줄이는 것만으로는 충분하지 않다.
장기간 축적된 업무 프로세스 관련 규정 및 감사 대응, 자체 업무 관련 지식과 데이터를 소프트웨어 형태로 구현하여, 인건비를 판매하던 회사가 업무 결과물을 판매하는 회사로 전환되어야 한다.
6. SaaS의 구독 방식 또한 변경될 수 있습니다.
6-1. 시트 금전은 인공지능과 어울리지 않는다.
현재 기업용 SaaS에서는 1 사용자 월額 〇달러라는 좌석 과금 방식이 일반적이다.
하지만 AI가 정말로 인간을 대체한다면 약간의 모순이 발생할 것이다.
고객 기업이 AI 도입으로 인해 직원 100명을 50명으로 줄였을 경우, SaaS 회사의 좌석 수는 절반으로 줄어든다.
고객의 생산성을 높일수록 매출이 줄어드는 것은 아름다운 비즈니스 모델이 아니다. 따라서 앞으로는 과금 대상이 인간의 수에서 업무량으로 전환해야 한다.
7．어떤 기업을 찾아야 할까
지금까지의 이야기를 투자 조건으로 되돌아보겠습니다.
AI가 보급될 때 그 회사가 “일”을 할 수 있는지를 보느 것이 중요하다.
이미 중요한 워크플로우나 트랜잭션의 중간에 있는 회사가 유리하며, 단순한 입력 데이터 보유뿐만 아니라 처리 결과까지 파악하는 회사가 더욱 유리하다.
AI 에이전트가 실제로 행동할 수 있는 경우도 있을 수 있습니다. 무엇보다 중요한 것은 인간이 줄어들 때 매출이 증가하는 회사인지 여부입니다.
결국 마이크로소프트나 구글의 문제 아닌가?
명확히 강력한 힘을 발휘할 수 있는 마이크로소프트와 구글을 인수하는 것이 좋은 해결책일 거라고 생각하고, 그것 역시 아마도 하나의 답일 것이다. 이 두 회사가 혜택을 받지 못할 가능성은 낮다고 판단된다.
이미 초월적으로 거대 기업이기 때문에 투자 대상으로서 다소 미묘하게 여겨질 수 있다는 점도 무시할 수 없다. SP500이나 FANG+를 구매하는 것만으로도 충분하다는 주장도 가능하다.
이번에 우리가 찾는 것은 오히려 이러한 기업들이 AI 직원 보급을 촉진하는 과정에서 그 중계 지점에서 반드시 필요하게 될 기업이며, Pega나 Waystar가 현재 이들이 안고 있는 시나리오를 맡길 수 있는 기업이 되는 것이다.
9. 페가와 웨이스터는?
두 회사는 AI 직원 관련이라는 동일한 주제로 검색했지만, 투자 성격에는 꽤 차이가 있었다.
웨이스타는 이미 원하는 방향으로 나아가고 있는 상태다. 반면 페가라는 아직 웨이스타만큼 명확하게 결과가 보이지는 않지만, AI 시대에 필요해질 워크플로우, 의사결정, 케이스 관리, 비즈니스 규칙, 거버넌스라는 강점을 가진 기업이다.
웨이스타는 현재 사업을 제대로 성장시킬 필요가 있으며(실행상의 문제), 페가는 자신을 재정의해야 하며(피벗의 문제), 어느 쪽 모두 쉽지 않다.
넷플릭스가 DVD 대여에서 스트리밍으로 전환한 사례를 완전히 반복할 수는 없지만, “현재의 성공 모델을 지키는 것보다 다음 시대에 자사의 자산을 어떻게 활용할지를 우선시할 수 있는가”라는 의미에서 페가를 보면서 참고할 만한 점이 있다.
페가는 오래된 BPM 회사로서 기존 고객을 보호하는 데 우선순위를 둔다면 기대만큼 크게 달라지지는 않겠지만, 자사의 기존 비즈니스 모델을 일부라도 파괴하면서 AI가 기업 업무를 구현하는 기반으로 나아간다면 시장이 바라보는 회사의 카테고리가 완전히 바뀔 수도 있다.
10. 가설이 틀릴 경우
이 가설이 명확하게 실패하는 패턴으로는 페가(Pega)가 결국 기존 BPM 제품의 편리 기능에 그치는 경우이며, 마이크로소프트, 구글, 서비스나우 등이 워크플로우와 거버넌스까지 충분히 제공하면서 중간층으로서의 페가의 필요성이 사라지는 것, 웨이스타(Waystar)의 경우 M&A 전략의 잘못된 판단으로 인해 사업이 성장해도 주주에게 큰 이익이 돌아오지 않는다는 점이다.
현재 시점의 도면
현재 시점에서 추정되는 가설은 다음과 같은 흐름이 유력하다고 생각한다.
먼저, 마이크로소프트나 구글이 AI 직원에게 공통적인 업무 환경을 제공하고, 이메일, 회의, 문서, 파일, ID 등 현재 직원들이 사용하는 것들을 AI에게도 사용하도록 한다.
다음으로, 페가와 같은 회사는 업무를 워크플로우로 정의하고 권한, 규칙, 승인, 예외 처리를 관리한다.
더 나아가, 웨이스타처럼 특정 산업에 특화된 시스템은 트랜잭션과 결과를 갖는다.
AI는 이러한 것들을 넘나들며 정상적인 업무를 처리한다.
사람은 예외이며, 고도 판단, 책임을 수반하는 의사 결정, 새로운 규칙 창조로 나아간다.
결국에는 이 부서에 필요한 직원이 몇 명인지가 아니라, 이 프로세스에서 몇 퍼센트의 케이스에 인간의 개입이 필요한지를 결정하는 방식으로 조직을 설계하는 회사들이 나타날 것이라고 생각합니다.
이는 다소 먼 미래 이야기처럼 보이지만, 이메일 요약에서 시작된 AI가 단 몇 년 만에 PC를 조작하는 에이전트가 되는 지경에 이르렀다는 점을 고려하면 완전히 허황된 이야기가 아니라고 할 수 있다.
마무리하며
AI가 정말 인간의 인지 작업을 대체한다면, 회사의 일이 어떤 순서로 대체되어 가느냐에 대한 질문을 투자 관점에서 지역적으로 정리해 보았다.
빌 게이츠의 논고는 AI가 고용에 미치는 영향을 상당히 신중하게 논의하고 있다.
그러나 투자자의 입장에서 오히려 읽으면, 그것은 동시에 현재 인간이 받고 있는 인건비의 일부가 어떻게 소프트웨어로 이행하는가에 대한 질문이다. 그리고 그것은 상당히 큰 시장에 불과하다.
마이크로소프트와 구글은 인공지능이 인간의 일을 이해하는 데 필요한 정보를 이미 대량으로 보유하고 있다는 점은 의심의 여지가 없다.
하지만 일을 제대로 완료하려면 워크플로우, 비즈니스 규칙, 트랜잭션, 승인, 결과 등 외부적인 요소들도 필요합니다.
만약 Pegasystems나 Waystar와 같은 회사들이 등장할 가능성이 있다면, 그들의 성장은 Microsoft와 Google의 성장과는 비교할 수 없을 정도로 작을 것으로 예상된다. 다만, 위에서 언급한 Pegasystems나 Waystar는 엄청난 선택지 중에서도 그저 하나의 예시에 불과하며, 누가 떠나갈지 정말로 예측하기 어렵다.
AI 모델의 이름은 수년 뒤에는 상당히 바뀌어 있을 수도 있지만, 회사가 하는 일이 사라지는 것은 아니다.
요청 사항은 처리해야 하며, 대출은 심사해야 하고, 계약은 갱신해야 하며, 문제가 발생하면 누군가 또는 그것이 처리해야 합니다.
사람이 하지 않더라도, 일은 어딘가로 옮아갈 것이다.
사람이 불필요한 디스토피아를 상상하는 것조차 끔찍하지만, 그렇다면 현재 할 수 있는 일 중 하나는 AI로 대체할 수 없는 인재로 키우는 극악무쌍한 길을 선택하는 것일 수도 있다. 하지만 그 사회에서 승리하는 기업에 투자하는 것도 하나의 선택지라고 생각한다. 다만, 그것 역시 극악무쌍한 일이다.
출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 91청크
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