AI 기술의 진화는 대행일 시장 전반의 패러다임 전환을 이끌고 있습니다. 기업들은 반복적 업무를 자동화하고 전문 인력은 핵심 역량에 집중하도록 업무 재편을 시도하고 있습니다. 실제로 AI 도입으로 업무 효율과 비용 절감 효과가 입증되고 있는데, 한 조사에서 프리랜서들이 AI 도구를 활용해 주당 약 8시간의 업무 시간을 절약한 것으로 나타났습니다. 전 세계 약 276만 명의 프리랜서에게 이 효과를 적용하면 주당 2,200만 시간에 달하는 생산성 향상에 해당하며, 이는 정규직 1만여 명의 일자리에 맞먹는 작업량입니다. AI는 이렇게 인력이 하던 일을 부분적으로 대체하거나 보조함으로써 대행 서비스의 처리량과 범위를 크게 늘려주고 있습니다. 78%의 기업이 이미 한 가지 이상 비즈니스 기능에 AI를 활용하고 있고, 71%의 기업은 생성형 AI를 정기적으로 사용하고 있을 정도로 AI 채택이 보편화되었으며, AI 투자에 적극적인 기업들은 시장 경쟁력 측면에서 앞서나가고 있습니다. 아래 표는 산업별 주요 대행 업무와 AI 활용 사례를 요약한 것입니다. 산업 분야 주요 대행 업무 및 AI 활용 사례 ▷마케팅 콘텐츠 제작·운영 대행 – 기업 SNS 계정 운영, 블로그 기사 작성, 광고 캠페인 관리 등을 전문 인력이 대신 수행. AI를 활용해 브랜드 맞춤 글 생성, 이미지 디자인 자동화 (예: 생성 AI로 홍보 글안 초안 작성). ▷고객 응대 대행 콜센터 또는 채팅 상담을 외부 업체나 AI 챗봇이 처리. 챗봇이 24시간 문의 대응 및 FAQ 응답하여 실시간 고객지원 (AI가 기본 문의 응대를 대행하여 인력 투입 감소). ▷헬스케어 의료 행정·비서 업무 대행 진료 일정 예약, 환자 정보 입력, 보험 청구 처리 등을 대신 수행. AI비서가 의사 일정 관리, 음성 인식으로 진료 기록 작성 등 행정 부담 경감 ▷원격 모니터링·상담 대행 원격 건강 코칭 서비스, AI 챗봇 증상 상담 등이 등장. 예를 들어 AI가 환자 상태 데이터를 분석해 이상 징후를 경고하고, 필요 시 의료진에게 연결 (일부 만성질환 관리에 AI 코치 적용). ▷교육 개인교습·과외 대행 온라인 튜터가 학생의 과제를 돕거나 수업 진행. 최근에는 AI 튜터(예: 챗봇 교사)가 학생 질문에 답변하거나 학습 진도를 개인맞춤 조절. 교사 대신 숙제 채점이나 시험 문제 출제를 AI가 지원하여 업무 경감. ▷교육 콘텐츠 제작 대행 교재 요약본 작성, 요점 정리, 요약 동영상 제작 등을 프리랜서나 AI가 수행. 예를 들어 AI로 문제은행 생성, 자동 채점 시스템 도입 등으로 교육 분야 대행 효율화. ▷법률 계약서·문서 검토 대행 계약서나 소송 자료를 전문 변호사나 법률 사무원이 검토·요약해 주는 서비스. 법률 AI(LLM 기반)가 방대한 계약 문서를 스캔해 위험 조항 자동 식별 및 요약 제공 (사람 대신 1차 검토 대행). ▷법률 자문 프리랜싱 기업 법무를 외부 로펌이나 프리랜서 변호사가 담당. AI 검색 도구로 관련 판례·법률을 신속 조사하고 초안 작성해 생산성 향상 (변호사가 AI ‘공동 작업자’로 활용). ▷콘텐츠 영상·디자인 편집 대행 유튜브 영상 편집, 썸네일 디자인을 크리에이터나 전문 편집자가 대신 수행. AI 자동 편집 툴로 컷 편집·자막 삽입을 가속화. 이미지 생성 AI로 일러스트 제작 시간 단축. ▷기사·글 작성 대행 블로그나 언론기사 작성을 프리랜서 기자나 콘텐츠 작가가 맡음. 생성형 AI로 초안을 작성하고 사람이 퇴고하는 형태로 협업하여 콘텐츠 생산량 증대 (2025년 4월 신규 웹페이지의 74%는 AI 콘텐츠를 일부 포함). ▷제조 설계·엔지니어링 대행 제품 3D설계, CAD 도면 작성을 외부 전문업체가 수행. AI로 생성설계를 시도해 최적 설계안 추천, 디지털 트윈으로 시뮬레이션 지원. ▷스마트 공장 운영 대행 생산 라인 모니터링, 품질 검사, 설비 유지보수를 전문 서비스 업체가 맡음. 머신비전 AI가 부품 불량 검수 대행, 클라우드 AI가 설비 데이터 실시간 분석해 예지보전 서비스 제공. ▷금융 자산 관리·투자 대행 로보어드바이저가 투자 포트폴리오를 대신 운용하거나, 프리랜서 재무 컨설턴트가 개인 재테크 상담. AI 알고리즘이 시장 데이터 분석 및 자동 주문 실행 (사람 대신 투자 의사결정 일부 대행). ▷백오피스 업무 대행 회계 기장, 세무 신고, 컴플라이언스 점검을 외주 업체가 처리. AI OCR과 RPA가 영수증 처리, 규제 위반 여부 자동검출 등 반복 사무를 자동화해 인력 개입 최소화.
마케팅 분야에서는 브랜드 홍보와 콘텐츠 제작 업무를 외부에 맡기는 경우가 늘어나고 있으며, 최근 AI가 마케터들의 강력한 도구로 부상하고 있습니다. 기업들은 전문 마케팅 대행사나 프리랜서에게 소셜 미디어 계정 운영, 광고 캠페인 기획, 검색엔진 최적화(SEO) 등을 의뢰해왔는데, 이제 이러한 작업 대부분에 생성형 AI를 활용하여 생산성을 극대화하고 있습니다. 예를 들어 자연어 생성 AI는 마케터를 도와 소셜 미디어 포스트, 블로그 기사, 이메일 뉴스레터 등의 콘텐츠를 자동으로 작성해주며, 이미지 생성 AI는 광고 배너나 제품 이미지를 손쉽게 만들어냅니다. 실제 조사에 따르면 미국 기업의 60%가 콘텐츠 생산과 24시간 소셜 미디어 운영에 생성형 AI 툴을 활용하고 있으며, 소규모 업체의 57%가 마케팅 업무에 AI를 도입하여 시간 절약(61% 응답)과 콘텐츠 생산(52% 응답)에 활용하고 있습니다. AI 카피라이팅 도구(예: Jasper, Copy.ai)는 광고 문구나 제품 설명문을 몇 초 만에 생성해 주어, 과거 사람이 몇 시간 들이던 작업을 크게 단축하고 있습니다. 또 챗봇은 고객문의 대응에 투입되어, 페이스북 메신저나 웹 채팅을 통해 초기 상담을 자동화함으로써 마케팅/홍보 부서의 고객응대 업무를 대신하고 있습니다. 이와 함께, 개인화 마케팅을 위해 AI가 대행하는 영역도 확대되고 있습니다. 방대한 고객 데이터를 분석하는 일은 전문 마케팅 컨설턴트의 일이었지만, 이제 AI 분석 툴이 소비자 행동을 세분화하고 타겟별 맞춤 메시지를 만들어주는 역할을 하고 있습니다. 예컨대 전자상거래에서는 AI가 고객별 추천 상품 콘텐츠를 자동 생성하거나, A/B 테스트를 통해 어떤 광고 문구가 효과적인지 찾아내는 일을 수행합니다. 이러한 AI 마케팅 대행 서비스의 성장세에 힘입어, AI 기반 소셜미디어 마켓 규모도 커지고 있습니다. 전 세계 AI 소셜미디어 시장 규모는 2021년 21억 달러에서 2031년 120억 달러로 성장할 전망이며, AI로 만들어낸 가상 인플루언서나 AI 캐릭터 광고모델도 새로운 산업으로 자리잡고 있습니다. 특히 시각 콘텐츠 분야에서는 AI의 영향력이 두드러져, 2025년 현재 소셜미디어에 업로드되는 이미지의 71%가 AI로 생성된 것으로 집계되었을 만큼 시각 콘텐츠 제작에서 AI 활용이 일반화되었습니다. 이러한 변화로 마케팅 대행사의 업무 방식도 달라져, AI 툴을 다루는 역량이 중요한 경쟁력이 되었고, 사람과 AI가 협업하여 더 많은 프로젝트를 빠르게 처리하는 추세입니다.
의료·헬스케어 분야에서도 대행 서비스와 AI 자동화가 빠르게 확산되고 있습니다. 병원 행정 업무나 의료 상담 중 일부를 외부 전문 업체나 AI 시스템이 대신 처리하면서, 의료진은 진료에 집중할 수 있게 되고 환자들은 더 나은 서비스를 받게 되고 있습니다. 대표적으로 의료 행정 대행 서비스는 일정 관리, 접수, 보험 청구 같은 반복적 작업을 전문 비서나 아웃소싱 업체가 맡아왔는데, 최근에는 이러한 업무를 AI 소프트웨어 (RPA)가 처리하도록 전환하는 병원이 늘고 있습니다. 예를 들어 AI가 환자 예약 일정을 자동으로 잡고 리마인드를 발송하거나, 전자차트(EMR) 입력 보조를 통해 의사들이 일일이 타이핑하던 진료기록을 음성 인식 AI가 대신 작성해 주고 있습니다. 미국에서는 의사들의 66%가 이미 어떤 형태로든 AI 툴을 임상 실무에 사용하고 있는데, 이는 불과 1년 전 38% 수준에서 급증한 수치입니다. AI가 특히 영상의학 진단 보조나 의료 영상 판독 분야에서 두각을 나타내고 있어, 숙련된 전문의의 일을 일부 대행하고 있습니다. 예를 들어 뇌출혈이나 암 종양의 영상 판독을 AI가 선별하여 표시해 주면, 영상의학 전문의는 AI가 제시한 주요 의심 부위를 중심으로 짧은 시간 내 정확한 진단을 내릴 수 있습니다. 세계적으로도 생성형 AI의 의료 활용 시장은 2025년 약 27억 달러에서 2034년 170억 달러에 이를 것으로 예상될 만큼 성장 잠재력이 큽니다. 원격 의료 서비스 분야에서도 대행과 AI의 결합 사례가 늘고 있습니다. 예를 들어 환자 모니터링 대행 서비스는 원격 모니터링 기기를 통해 수집된 환자 건강 데이터를 AI가 실시간 분석하고, 위험 징후가 발견되면 의료진이나 응급서비스에 자동으로 연계하는 시스템입니다. 이는 환자 가족이나 간병인이 하던 일부 감시 역할을 기술이 대신하는 것으로, 대표적인 AI 대행 서비스라 볼 수 있습니다. 또한 챗봇 기반 증상 상담 서비스도 확산되어, 환자가 증상을 입력하면 AI가 의학 지식을 바탕으로 가능성 있는 질환과 권고 조치를 안내합니다. 한국에서도 몇몇 병원이 간단한 문의 응대에 챗봇을 도입하고 있으며, 정신건강 분야에서는 AI 상담 프로그램이 초기 상담을 맡아주는 시도가 있습니다. 다만 의료 분야는 인간의 전문적 판단과 책임이 특히 중요한 영역이어서, ‘AI 단독 대행’보다는 의료인의 의사결정을 돕는 ‘보조자’ 역할에 초점을 맞추고 있습니다. 의사들도 AI를 증강지능(augmented intelligence)으로 활용할 때 가장 긍정적으로 평가하고 있으며, AI가 번거로운 행정 업무를 떠맡아 진료 본연의 가치에 집중할 수 있게 도와주는 방향으로 발전하고 있습니다. 의료계는 앞으로도 AI와 인간 전문가의 협업 모델을 통해 서비스 효율화와 환자 편익 증진을 동시에 추구할 것으로 보입니다.
교육 산업에서는 오래전부터 과외 교사나 외주 강사가 대행 교습을 맡아왔는데, AI 시대에는 지능형 가상 튜터와 콘텐츠 생성 도구가 등장하여 교육 분야 대행일에 새로운 변화를 주고 있습니다. 학생의 개별 과외는 오랫동안 인기 있는 대행 서비스로, 현재도 온라인 플랫폼을 통해 원어민 회화 강사나 수학 튜터 등을 쉽게 구할 수 있습니다. 특히 코로나 시기에 원격 수업이 보편화되면서, 지리적 한계를 넘어서 전 세계 프리랜서 교사들에게 수업을 받는 사례가 늘었습니다. 여기에 더해, 최근 ChatGPT와 같은 AI가 학생들의 질문에 답하거나 글쓰기 교정을 도와주는 등 ‘AI 가정교사’ 역할을 하기 시작했습니다. 일부 대학과 교육 스타트업은 챗봇 조교를 도입하여, 수강생들의 FAQ에 답변하거나 토론 과제에 피드백을 주도록 활용하고 있습니다. 예컨대 한 대학에서는 수백 명이 듣는 강좌의 질의응답을 GPT 기반 조교가 맡아, 실시간 답변율을 크게 높인 사례도 있습니다. 이처럼 AI 튜터링 시스템은 사람이 일일이 대응하기 어려운 대규모 학생 지원을 자동화 대행함으로써 교육의 개인화에 기여하고 있습니다. 교육 자료 개발과 평가 업무에서도 AI의 도움이 두드러집니다. 시험 문제를 출제하거나 에세이를 채점하는 일은 원래 교사나 출판사의 역할이지만, 요즘은 AI 문제 생성기가 방대한 문제 은행을 만들어내고, 자연어 처리 AI가 학생이 쓴 에세이의 문법 교정과 기본 채점을 해주는 단계까지 와 있습니다. 이는 교육자의 업무를 보조·경감해 주는 동시에, 에드테크 기업에게는 새로운 서비스 기회가 되고 있습니다. 예를 들어 국내에서도 AI가 논술 답안을 평가해주는 솔루션이 시범 도입되어, 채점자의 주관을 배제하고 공정성을 높이는 연구가 진행 중입니다. 한편, 평생교육이나 직업훈련 영역에서도 온라인 강의 콘텐츠를 AI로 제작하거나 현업 전문가를 멘토로 연결해주는 플랫폼이 인기입니다. 글로벌 교육 시장에서 AI의 영향력은 갈수록 커져, 세계 교육 기술(EdTech) 시장은 2025년경 4,040억 달러에 달할 전망이며 이 중 AI 활용 교육 솔루션이 큰 비중을 차지할 것으로 보입니다. 실제 AI 교육 시장만 놓고 봐도 2024년 약 59억 달러에서 2025년 83억 달러, 2030년에는 322억 달러 규모로 연평균 30% 이상 성장할 것으로 예측됩니다. 한국의 경우 스마트교육 정책과 맞물려, 일선 학교에서도 AI 기반 맞춤형 학습 시스템을 도입하려는 움직임이 있습니다. 교육부는 AI 튜터 pilot 프로그램을 추진하여 일부 중학생들에게 수학 과제를 AI가 도와주도록 하는 시범사업을 진행했고, 향후 1학생 1AI 튜터 시대를 대비한 교사 연수도 늘고 있습니다. 다만 AI 윤리와 데이터 안전 문제가 교육현장 적용의 과제로 지적되며, 인간 교사의 역할과 AI의 역할을 어떻게 조화시킬지가 중요한 이슈입니다. 전반적으로 교육 분야 대행일은 프리랜서 교원과 AI 교습 도구가 결합되어, 학습자 중심의 맞춤 서비스를 제공하는 방향으로 발전하고 있습니다. 학생들은 필요에 따라 언제든지 AI 혹은 온라인 튜터에게 도움받고, 교사는 보다 고차원적인 학습 설계와 개별 지도로 역할이 재정립될 전망입니다.
법률 업계에서는 전문지식에 기반한 대행 서비스가 오래전부터 자리잡고 있습니다. 기업은 외부 로펌에 법률 자문을 아웃소싱하고, 개인은 법무사를 통해 서류 작성을 대행시켜 왔습니다. 이러한 전통적인 대행일에 최근 AI 기술과 리걸테크(Legal Tech) 기업이 가세하면서 법률 서비스의 제공 방식이 변모하고 있습니다. 가장 대표적인 변화는 문서 검토 자동화입니다. 대형 로펌에서는 수만 페이지에 달하는 소송 자료나 계약서를 주니어 변호사들이 밤을 새워 검토하곤 했지만, 이제는 자연어 처리 AI가 방대한 문서를 1차로 훑어서 유의미한 부분을 분류·요약해주고 있습니다. Thomson Reuters의 보고서에 따르면 AI 도구를 활용하면 변호사 한 명당 주당 4시간의 업무 시간을 절약할 수 있으며, 이를 통해 연간 변호사 1인당 10만 달러(약 1억 3천만 원) 상당의 추가 수익 창출 효과가 있다는 분석도 나왔습니다. 이는 반복적 검토 작업을 AI가 대행하여 생산성을 높인 결과로, 실제로 절반 이상의 로펌이 AI 도입을 최우선 과제로 꼽고 있을 정도로 업계의 관심이 큽니다. 미국 법률시장 조사에서는 법률종사자의 79%가 이미 AI 도구를 활용 중이고, 72%는 AI가 법조계에 긍정적이라고 답하는 등 인식 변화도 뚜렷합니다. 법률 분야에서 AI와 결합한 대행일의 예로는 온라인 계약 검토 서비스를 들 수 있습니다. 스타트업들이 개발한 계약서 업로드 자동분석 플랫폼에 사용자가 계약서를 올리면, AI가 핵심 조항, 위험 요소, 수정 권고사항 등을 리포트로 만들어주는 서비스가 이미 상용화되어 있습니다. 이는 과거 변호사에게 의뢰하여 며칠 기다려야 했던 일을 몇 분 내로 결과를 볼 수 있게 해주므로, 비용과 시간을 모두 절약하는 혁신적인 대행 서비스입니다. 또 다른 예로 법률 Q&A 챗봇을 들 수 있는데, 변호사들이 답변했던 간단한 법률 문의(예: 임대차 분쟁시 절차 등)를 AI 챗봇이 대신 답변하도록 한 서비스가 등장했습니다. 비록 복잡한 법률 해석은 여전히 사람 몫이지만, 표준화된 법률 정보 안내 정도는 AI가 충분히 소화할 수 있게 되었습니다. 한국에서도 법률 상담을 원하는 일반인과 변호사를 연결해주는 플랫폼이 활성화되어 있는데, 여기에 AI 상담봇을 접목해 1차 상담을 자동화하려는 시도가 진행 중입니다. 이렇듯 법률 서비스에서는 고부가가치 업무는 인간 전문가가, 대량의 단순 업무는 AI가 대행하는 형태로 역할 분담이 이루어지고 있습니다. 법률 AI는 판례 검색, 계약서 템플릿 작성, 증거 분류 등에서 보조자 역할을 톡톡히 하고 있으며, 변호사는 AI가 추려준 자료를 기반으로 핵심 전략을 수립하는 데 집중합니다. 한편으로는 AI로 인해 법률서비스의 표준화·상품화가 가속되어, 소액 분쟁이나 일상 계약 분야는 저렴한 AI 대행 서비스로 대체되고 고도의 전문성이 필요한 분야만 사람이 맡게 될 것이라는 전망도 나옵니다. 세계경제포럼(WEF)의 미래 일자리 보고서는 2027년까지 8300만 개의 일자리가 AI에 의해 대체될 수 있다고 지적했는데, 그 중에는 법률보조원 등 사무적 성격의 전문직도 포함되어 있습니다. 결국 법률 분야 종사자는 AI 시대에 걸맞게 데이터 리터러시와 AI 활용 스킬을 갖춰 부가가치를 높여야 하며, 새로운 형태의 법률 대행 서비스에 적응해야 할 것으로 보입니다.
콘텐츠 산업에서는 창작 작업을 대신해주는 일자리와 콘텐츠 자동 생성 기술이 동시에 폭발적으로 늘고 있습니다. 전통적으로 기업이나 개인은 영상 제작, 사진 편집, 글쓰기 등을 전문가에게 의뢰해왔는데, 이제는 AI가 이러한 창작 과정에 깊숙이 관여하여 사람과 협업하거나 때로는 사람을 대체하기 시작했습니다. 유튜브 영상 편집자, 디자이너, 작가 등은 여전히 수요가 높지만, 이들 역시 AI 도구를 활용해 작업 시간을 단축하고 더 많은 의뢰를 처리할 수 있게 되었습니다. 예컨대 영상 편집 프리랜서는 장시간 필요하던 컷 편집을 AI 자동 컷 편집 기능으로 빨리 끝내고, 대신 창의적인 효과나 스토리 구성에 집중합니다. AI 음성 합성 기술을 이용해 영상의 내레이션을 사람 대신 녹음하거나, 딥페이크 기술로 영상 합성을 대행해주는 서비스도 등장했습니다. 특히 이미지·영상 생성 AI(예: Midjourney, DALL·E 등)의 발달로 일러스트 제작 대행의 양상이 크게 변했는데, 클라이언트가 원하는 그림 스타일을 AI가 1차로 여러 장 만들어주면 사람이 그 중 하나를 골라 마무리 작업을 하는 식으로 협업이 이뤄지고 있습니다. 이는 과거 며칠 걸리던 시안 작업을 몇 시간 내 끝낼 수 있게 했고, 콘텐츠 제작 비용 절감과 속도 향상을 동시에 가져왔습니다. AI 활용 콘텐츠 증가 추이: Ahrefs가 2025년 4월 신규 발행된 90만 개 웹페이지를 분석한 결과, 74.2%의 페이지가 AI 생성 콘텐츠를 일정 부분 포함하고 있었다. 순수 인간 작성 콘텐츠는 25.8%에 불과하며, 나머지 71.7%는 인간과 AI가 혼합하여 작성한 것으로 나타났습니다. 이는 블로그 포스팅부터 기사 작성까지 AI가 글쓰기 대행에 널리 활용되고 있음을 보여줍니다 (예: 콘텐츠 마케터 87%가 AI를 사용해 콘텐츠를 제작하거나 보조받는다고 응답). 이러한 경향 때문에 검색엔진 최적화(SEO) 업계에서는 AI 생성 콘텐츠 식별이 새로운 이슈로 떠오르고 있고, 각종 플랫폼은 AI 콘텐츠임을 밝히도록 정책을 마련 중입니다. 하지만 비용과 시간을 아낄 수 있다는 장점 때문에 AI 콘텐츠 대행 수요는 계속 늘고 있습니다. 콘텐츠 분야 대행일의 또 다른 축은 개인 미디어 및 엔터테인먼트입니다. 예를 들어 인터넷 방송인(스트리머)은 편집자 고용 외에도, 가상 비서에게 채팅 관리나 하이라이트 편집 등을 맡기곤 합니다. 최근에는 버추얼 유튜버(VTuber)나 AI 아바타가 인기를 끌면서, 가상 캐릭터 운영 대행이라는 독특한 일자리도 등장했습니다. 이는 기업이나 개인이 원하는 가상 캐릭터를 만들어 SNS 활동을 대행해주는 서비스로, 캐릭터의 성격이나 말투는 인간이 설정하지만 콘텐츠 생산은 AI가 지원합니다. 일례로, AI로 만든 가상 인플루언서가 광고 모델로 활약하고 이를 운영·관리해주는 대행사가 생겨나고 있으며, AI가 작곡한 음악이나 AI가 그린 웹툰이 출시되어 인간 창작자를 보조하거나 일부 대체하기도 합니다. 한국에서는 한 스타트업이 AI로 트로트곡을 만들어 가수에게 제공하기도 했고, 대형 기획사들은 메타버스 아이돌을 선보이는 등 AI를 활용한 콘텐츠 제작을 적극 도입하고 있습니다. 전반적으로 콘텐츠 산업에서는 “기획은 인간, 생산은 AI”라는 모델이 확산되고 있습니다. 사람은 창의적 아이디어와 기획에 집중하고, AI는 이를 구체화하는 반복 작업을 담당함으로써 서로의 장점을 살리는 형태입니다. 이러한 혼합형 대행 모델 덕분에 과거에는 상상하기 어려웠던 방대한 양의 콘텐츠가 쏟아져 나올 수 있게 되었습니다. 다만 저작권과 윤리 문제도 대두되고 있어, AI와 인간의 역할 분담을 투명하게 알리고 품질을 관리하는 것이 새로운 과제가 되고 있습니다. 콘텐츠 대행 서비스 제공자들은 AI 생성물에 대한 검수와 편집 전문성을 더해 부가가치를 높이고 있으며, 소비자들도 점차 AI가 개입한 콘텐츠에 익숙해져 가는 추세입니다.
제조업 분야에서도 대행일의 개념이 확장되고 있습니다. 전통적으로 제조업은 자체 인력을 통해 모든 공정을 수행하는 것이 일반적이었으나, 최근 스마트 팩토리와 제조 서비스화(Servitization) 트렌드에 따라 일부 기능을 외부에 위탁하거나 AI 기술로 자동화하는 사례가 증가하고 있습니다. 예를 들어 중소 제조사는 자체적으로 해결하기 어려운 설비 유지보수나 품질 검사 업무를 전문 서비스 업체에 맡기는 경우가 많습니다. 이러한 제조 아웃소싱 서비스 업체들은 전국 공장을 돌며 산업용 로봇 관리, 센서 데이터 분석, 공정 최적화 컨설팅 등을 대행해주는데, 이때 AI 기반의 예측 알고리즘과 IoT 플랫폼을 활용해 최적의 유지보수 시점을 알려주거나 불량률 감소 솔루션을 제공합니다. 제조 현장의 단순 조립 업무는 자동화 기계로 대체되고, 그 기계 운영을 원격으로 모니터링·제어하는 일은 전문 인력이 외부 관제센터에서 대신 수행하는 식입니다. 이러한 흐름 덕분에 산업용 AI 시장은 급성장하여 2028년까지 연평균 45% 이상 성장, 약 54억6천만 달러 규모에 이를 전망입니다. 제조 기업 임원의 75%는 AI 등 신기술 도입을 R&D 최우선 과제로 꼽고 있을 정도로 업계의 관심이 높습니다. 한편 제조업에서는 제품 자체보다 고객의 문제를 해결하는 서비스를 파는 방향으로 비즈니스 모델이 변모하고 있습니다. 글로벌 농기계 제조사 존디어(John Deere)의 사례를 보면, 단순히 트랙터를 판매하는 것을 넘어 자율주행 농기계와 데이터 서비스를 결합하여 농업 생산성 향상을 대행하는 솔루션 업체로 거듭나고 있습니다. 존디어는 2022년 세계 최초로 무인 자율주행 트랙터를 상용화했고, AI 기반의 “씨 앤드 스프레이(See & Spray)” 기술을 통해 잡초를 자동 판별해 필요한 곳에만 농약을 살포하는 정밀 농업을 구현했습니다. 그 결과 농약 사용량을 최대 77% 절감하여 비용과 환경 부담을 동시에 줄였으며, 현재 전 세계 150만 대 이상의 농기계를 클라우드로 연결해 농장 데이터를 수집·분석하고 작물 관리 소프트웨어를 구독형 서비스로 제공하고 있습니다. AI 기반 농기계의 서비스화: 농기계 제조사 존디어는 자율주행 트랙터와 AI 비전 기술을 접목한 See & Spray 시스템을 선보였다. 이 기술은 카메라와 AI 알고리즘으로 작물과 잡초를 구분하여 잡초에만 선별적으로 농약을 살포함으로써, 농약 사용량을 77%까지 절감하는 효과를 냈다. 존디어처럼 제조기업들이 제품+서비스 결합 모델로 진화하면서, AI 기술력이 곧 서비스 경쟁력이 되는 추세다. 이처럼 제조업 전반에 걸쳐 AI와 자동화 기술이 “디지털 작업자” 역할을 수행하고 있습니다. 생산 현장에서는 컴퓨터 비전 검사장비가 사람 대신 부품의 결함을 찾아내고, 자율운송 로봇(AGV)이 창고 내 물류 이동을 대행하고 있습니다. 독일, 일본 등 제조 강국에서는 “어두운 공장(무인 공장)” 개념이 확산되어, 24시간 조명 없이도 로봇과 AI가 생산을 이어가는 실험이 진행 중입니다. 이런 완전 자동화가 어려운 경우에는, 공장 운영의 일부만 외부에 맡기는 하이브리드 형태가 나타납니다. 이를테면 원격 전문가 서비스가 있어서, 현장 설비에 이상이 생기면 증강현실(AR) 글라스를 쓴 현장 직원이 외부 전문센터와 연결하여 지시를 받으며 수리하는 방식입니다. 이는 숙련 기술자가 직접 방문하지 않아도 원격으로 노하우를 전수하여 문제를 해결해주는 대행 서비스라 할 수 있습니다. 한국도 스마트공장 지원사업 등을 통해 중소 제조업체들의 부분 자동화·외주화를 장려하고 있으며, 대기업들은 자체 AI 플랫폼으로 계열사 공장의 데이터 통합 관제를 추진 중입니다. 제조 분야의 대행일은 향후 “서비스형 제조(as a Service)” 형태로 진화하여, 고객사는 생산 설비를 소유하지 않고도 서비스 구독을 통해 생산능력을 이용하고, 제조사는 AI로 최적화된 운영을 대행해주는 모델이 늘어날 전망입니다.
금융 분야에서는 컨설팅, IT 아웃소싱, 콜센터 등 대행 아웃소싱 서비스가 활발했으며, 최근에는 여기에 AI 기반 자동화가 겹쳐지고 있습니다. 은행, 보험, 증권업계 모두 비용 절감과 효율화를 위해 전문 업체에 일부 업무를 맡겨왔는데, 이제는 AI 솔루션이 사람을 대신하는 사례가 빠르게 늘고 있습니다. 가령 은행의 고객 응대 센터는 오랫동안 외주 계약직 인력이 담당했지만, 최근에는 AI 챗봇과 보이스봇(음성봇)이 1차 상담을 처리하여 상당 부분 상담원을 대체하고 있습니다. 간단한 계좌조회나 지점안내, 분실신고 등의 문의는 AI가 즉각 처리하고, 복잡한 요청만 사람 상담원에게 이관하는 식입니다. 이로써 은행들은 연중무휴 24시간 고객지원을 낮은 비용으로 제공하고 고객 대기시간을 단축하는 효과를 보고 있습니다. 한 조사에 따르면 56%의 기업이 실시간 고객 지원을 위해 대화형 AI 기술에 투자하고 있으며, 47%의 기업은 AI 도입으로 더 빠른 고객 서비스가 가장 큰 장점이었다고 답했습니다. 금융권 백오피스 업무의 대행 자동화도 주목할 만합니다. 과거에는 회계 입력, KYC 인증(신원확인), 부정거래 모니터링 등을 BPO 업체에 위탁하거나 인력을 추가 투입했지만, 이제는 AI 알고리즘과 RPA 봇이 이러한 반복 작업을 상당 부분 처리하고 있습니다. 예를 들어 신용카드 부정사용 탐지는 AI가 수백만 건의 거래 데이터를 실시간 분석하여 의심 패턴이 나타나면 자동으로 경고/차단하는데, 이는 일일이 사람이 모니터링하던 일을 기계가 대행하는 형태입니다. 서류 심사 작업에서도 AI OCR 기술이 신청서류를 스캔해 필요한 정보를 추출하고, 규칙 기반 엔진이 심사 기준에 부합하는지 1차 검증까지 수행합니다. 이러한 AI 심사관 덕분에 보험금 지급 심사나 대출 신용평가 프로세스가 크게 단축되었습니다. 글로벌 금융사들은 AI 도입으로 운영 비용을 22% 가량 절감한 사례도 보고하고 있으며, 특히 로보어드바이저 같은 AI 투자일임 서비스는 인간 펀드매니저 대비 낮은 수수료와 24시간 운용이라는 강점으로 빠르게 시장을 잠식하고 있습니다. 금융 분야의 대행일은 고도 정밀성과 속도를 요하기 때문에 AI와 찰떡궁합인 측면이 있습니다. 주식/외환 알고리즘 트레이딩의 경우 초단타 매매를 AI 프로그램이 수행하여, 사람이 따라갈 수 없는 속도로 시장 가격 차이를 포착하고 거래를 체결합니다. 과거에는 이를 전문 트레이더에게 위탁하거나 헤지펀드에 투자하여 간접 수행했다면, 이제는 은행/증권사 자체 AI 엔진이 실시간으로 운용해주는 서비스까지 나왔습니다. 시장조사에 따르면 금융 분야 AI 시장은 2024년 약 383억 달러에서 2030년 1,903억 달러 규모로 성장할 전망이며, 연평균 성장률이 30.6%에 달합니다. 이처럼 거대한 투자가 이루어지는 이유는, AI가 인간보다 방대한 금융 데이터를 분석하고 복잡한 위험 요인을 계산하여 의사결정을 대행하는 능력을 보여주고 있기 때문입니다. 예를 들어 대형 은행들은 AI를 활용해 시장 이상징후를 사전 감지하고, 포트폴리오 조정을 자동으로 수행하여 2010년대 이후 반복된 플래시 크래시(초단기 급락) 상황에 대응하고 있습니다. 또한 맞춤형 자산관리(PFM) 앱들이 등장하여 개인의 소비 패턴과 투자 성향을 분석하고 재무 코칭을 자동으로 해주는데, 이는 개인 재무상담사를 대체하는 AI 재테크 비서의 역할을 하고 있습니다. 한국 금융권에서도 AI 도입과 대행 서비스 혁신이 활발합니다. 일부 은행은 AI 면접관을 도입해 신규 직원 채용 1차 평가를 자동화했고, 증권사들은 AI 애널리스트를 통해 종목 리포트를 자동 작성하거나 질의에 답변하는 서비스를 선보였습니다. 보험업계 역시 AI 보험설계 상담 챗봇이나 AI 손해평가 시스템을 도입하여, 간단한 보험 가입 안내나 사고 사진 판독을 자동으로 처리합니다. 이러한 움직임은 인건비 절감뿐만 아니라 일관된 서비스 품질 유지에도 도움이 되어, 금융회사들이 경쟁적으로 AI 활용을 늘리는 추세입니다. 다만 금융은 규제 산업이므로, AI가 완전히 자율적으로 결정하지 않도록 인간 통제하의 활용(Human in the loop)이 강조되고 있습니다. 앞으로 금융 대행일은 사람+AI 혼합팀이 업무를 수행하며, 고객에게는 편리하고 신속한 서비스를, 금융사에는 효율성과 정확성을 안겨주는 방향으로 발전할 것입니다.
이제 산업 구분 없이 거론되는 화두는 바로 “AI 에이전트”입니다. AI 에이전트란 인간이나 다른 시스템을 대신하여 자율적으로 작업을 수행하는 소프트웨어로 정의되며, 일종의 디지털 직원 또는 비서라고 볼 수 있습니다. 과거에는 사용자가 일일이 AI에게 질문하고 답변을 받는 수준에 그쳤다면, 최신 AI 에이전트는 스스로 목표를 설정하고, 계획을 세워, 여러 단계를 연쇄적으로 실행할 수 있는 점이 혁신적입니다. 예를 들어 AI 에이전트에게 “다음 주 뉴욕 출장 일정을 잡아줘”라고 지시하면, 단순히 호텔 목록을 보여주는 것이 아니라 항공편 검색→최적 일정 선택→항공권 예매→호텔 예약→회의 일정 관련 이메일 발송까지 일련의 작업을 완전히 자동으로 처리할 수 있게 되는 것입니다. 이는 사람이 수행하던 복합적인 대행 업무 (비서의 출장 예약 대행 등)를 통째로 AI가 맡는 시대가 머지않았음을 시사합니다. 실제로 아마존 웹서비스(AWS) AI 총괄에 따르면, 2028년까지 기업의 업무 시스템 중 33%가 AI 에이전트 기반으로 전환될 것으로 전망되고 있습니다. 2023년까지는 이러한 자율 에이전트 활용 비율이 0%에 가깝지만, 불과 5년 만에 기업용 애플리케이션 3분의 1은 생성형 AI 또는 에이전트 AI로 구동되고, 인간 개입 없이 자동 실행되는 업무가 15% 수준에 달할 것이라는 예측입니다. 이미 변화는 시작되고 있어서, AWS는 자사 내부에 AI 에이전트를 도입하여 레거시 코드(옛날 코드)를 현대적인 언어로 자동 변환하는 프로젝트를 수행했는데, 이를 통해 개발 인력 4,500인년에 해당하는 작업량을 절약하고 연간 2억6천만 달러(약 3,500억 원)의 비용을 절감하는 효과를 거두었다고 합니다. 또한 미국 미식축구리그(NFL)는 콘텐츠 제작 부서에 AWS AI 비서를 도입해 직원 교육 소요 시간을 67% 단축했고, 기술 문의에 대한 답변 대기시간을 24시간에서 10초로 단축시키는 성과를 올렸습니다. 글로벌 IT 서비스기업 코그니전트(Cognizant)도 주택담보대출 심사 업무에 AI 에이전트를 적용하여 업무 생산성을 50% 이상 향상시키고 오류와 재작업을 제거했다고 보고하고 있습니다. 이처럼 AI 에이전트가 실제 비즈니스 현장에서 인간 업무를 대행하여 획기적인 효율 개선을 입증하는 사례가 늘고 있습니다. AI 에이전트 기술의 급진전 배경에는 거대 언어모델(LLM)의 추론 능력 향상, 비용 효율적 컴퓨팅 파워 확충, 기업 데이터와 AI 통합 인프라 확보라는 세 가지 요인이 있습니다. 덕분에 스타트업부터 대기업까지 누구나 손쉽게 자체 업무에 AI 에이전트를 적용해볼 수 있는 환경이 조성되고 있습니다. 현재도 Auto-GPT, BabyAGI 등 오픈소스 프로젝트를 통해 개별 사용자들이 다중 단계 작업을 수행하는 에이전트를 실험하고 있고, MS, 구글 등의 빅테크는 업무용 AI 코파일럿을 자사 생산성 소프트웨어에 통합하고 있습니다. 예컨대 MS 365 Copilot은 사용자의 업무 맥락을 파악해 필요한 문서를 찾아주고 요약하거나, 회의 일정을 조율하고, 이메일 초안을 작성하는 등 사무 비서 업무를 상당 부분 자동화합니다. 구글도 Duet AI를 통해 Gmail, Docs에서 자동 회신 메일 작성, 문서 요약, 액션 아이템 추출 등을 제공하고 있습니다. 향후 2~3년 내 이러한 상용 AI 비서들이 업무 현장에 본격 도입되면, 인간 비서나 초급 사원의 역할 상당 부분이 AI로 대체될 가능성이 높습니다. 물론 AI 에이전트에도 한계와 리스크는 존재합니다. 완전 자동화에 따른 오작동이나 예측 불가능성, 책임 소재 문제 등이 지적되고 있어 인간의 감독과 통제가 여전히 중요합니다. 하지만 반복적이고 표준화된 업무일수록 AI 에이전트에게 맡기는 것이 경제적이라는 인식이 퍼지면서, 기업들은 전략적으로 어떤 업무를 AI에 위임하고 어떤 부분을 사람에게 남길지 재편성하고 있습니다. 일자리의 형태도 이에 따라 변모하여, AI 에이전트를 설계·관리하는 신규 직무(예: 프롬프트 엔지니어, AI 운영 관리자)가 생겨나고, 개개인은 AI를 활용해 1인 다역을 수행하는 프리랜서로 활동할 가능성이 커지고 있습니다. 한국 역시 이러한 글로벌 흐름을 반영하여 정부와 민간에서 “AI + 휴먼” 협업 모델 연구와 인력 재교육에 힘쓰고 있습니다. AI 시대에 급성장하는 대행일은 곧 AI를 다루는 사람의 일이기도 하므로, AI 활용 역량이 곧 경쟁력이 될 전망입니다.
AI 시대에 들어서면서 전 산업을 아우르는 대행일의 진화가 눈부십니다. 과거에는 전문성 부족이나 시간 제약으로 인해 남에게 맡겨야 했던 일들이 이제는 전문 프리랜서와 AI 기술의 도움으로 훨씬 손쉽게 해결되고 있습니다. 이는 기업과 개인 모두에게 비용 효율과 생산성 향상이라는 혜택을 주지만, 동시에 일자리의 내용과 형태 변화라는 도전을 안겨줍니다. 반복적이고 규칙적인 작업은 기계가 대신하고, 사람은 보다 창의적이고 전략적인 업무에 집중하게 되는 업무 재편성이 가속화될 것입니다. 실제로 많은 기업들이 AI 도입으로 단순 업무 인력을 재배치하거나 축소하고, 대신 AI를 관리하고 응용하는 새로운 역량을 인재에게 요구하고 있습니다. 노동자 입장에서는 평생 여러 직업을 전전하면서도 AI와 협업해야 하는 시대가 열리고 있는 것입니다. 대행일의 국내외 시장 전망을 종합해보면, 긱 이코노미와 AI 서비스 시장 모두 향후 5~10년간 고속 성장할 것으로 보입니다. 글로벌 AI 시장 규모는 2030년 8천억 달러를 넘길 것으로 예측되고, 그 중 상당 부분이 각 산업에서 “as-a-Service” 형태로 제공되는 대행 서비스일 것입니다. 한국 시장도 2030년까지 AI 핵심인재 10만 양성, 전 산업 AI 활용 확산을 목표로 하고 있어, 향후 한국형 AI 대행 서비스 기업들이 많이 등장할 것으로 기대됩니다. 다만 법·제도 정비와 윤리 문제 해결이 병행되어야 합니다. AI 자동화로 인한 책임 소재, 개인정보 보호, 그리고 노동자 전환 교육 등의 이슈를 잘 관리해야 대행일의 긍정적 효과를 극대화할 수 있을 것입니다. 요약하면, AI 시대의 대행일은 인간 전문가와 인공지능 에이전트가 함께 만들어가는 새로운 업무 생태계라 할 수 있습니다. 마케팅, 헬스케어, 교육, 법률, 콘텐츠, 제조, 금융 등 어느 분야를 막론하고 “필요한 일을 가장 효율적으로 잘 해내는 주체”에게 일이 맡겨지는 방향으로 재편되고 있습니다. 그 주체가 사람이든 AI이든 상관없이 성과와 효율이 우선시되는 환경에서, 우리 모두는 변화에 발맞춰 역량을 강화하고 유연하게 대응할 필요가 있습니다. 단순 반복 업무는 자동화로 대체되고 있지만, 인간만이 할 수 있는 창의적이고 복합적인 역할은 여전히 중요합니다. 앞으로 대행일의 폭발적 성장은 새로운 기회와 일자리를 창출함과 동시에 기존 직무를 변형시킬 것이므로, AI 리터러시를 갖춘 전문성을 길러나가는 것이 개인과 사회 모두의 과제로 떠오르고 있습니다. AI와 공존하는 미래 속에서 대행일은 더욱 다양해지고 전문화될 것이며, 국경을 넘어 글로벌 인재와 AI를 활용한 최적의 서비스 조합이 우리 생활과 경제를 이끌어갈 것입니다.