2026년 해외 인력 분야의 AI 도입 현황

기술 부문과의 비교는 유용한 맥락을 제공한다. ‘ Sourcefit’의 정기적 사용률은 미국 기술 부문 결과보다 3.7포인트 낮지만, 일일 사용률은 4.5포인트 높고, 전체 사용률은 12.8포인트 더 높다. 이는 이 표본에 포함된 해외 근로자들이 AI 도입이 시작되기를 기다리고만 있지 않음을 시사한다. 설문조사에서는 이러한 차이가 발생하는 원인을 명확히 밝히지는 않았지만, 사용률은 이미 디지털 활용도가 높은 근로자 집단과 비슷한 수준이다.

따라서 고객 입장에서 중요한 질문은 해외 전문가들이 AI를 사용할지 여부가 아닙니다. 핵심은 빈번한 개별 사용이 승인된 도구, 적절한 통제 수단, 그리고 해당 활동을 측정 가능한 개선으로 전환하는 업무 흐름을 통해 뒷받침되는지 여부입니다. 높은 도입률은 준비 상태를 나타내는 신호일 뿐, 생산성 향상, 품질 개선, 또는 비용 절감을 입증하는 것은 아닙니다.

이러한 경향은 도입의 주요 제약 요인이 개별 직원 외부에 있다는 점을 보여주기 때문에 중요합니다. 응답자의 17.6%만이 업무와의 관련성이 제한적이라고 답한 반면, 접근성, 거버넌스 및 지원이 응답의 대부분을 차지했습니다. ‘ Sourcefit ’는 설문조사 후 77.1%에 해당하는 그룹을 분류한 것이므로, 이는 응답자들이 내린 책임 판단이라기보다는 운영상의 해석으로 이해해야 합니다.

고객의 입장에서 순차적 진행은 매우 중요합니다. 광범위한 교육이 실질적인 가치를 창출하기 위해서는 팀이 승인된 도구에 접근할 수 있어야 하고, 데이터 사용에 대한 명확한 경계가 설정되어 있어야 합니다. 접근할 수 없는 애플리케이션에 대한 교육을 실시하거나, 명확한 통제 기준 없이 실험을 장려하는 것은 지속적인 도입보다는 좌절감과 통제되지 않은 위험을 초래할 가능성이 높습니다.

머서(Mercer)가 제시한 전 세계 직원 우려율 40%와 대비되는 점은 눈에 띄지만, 질문 내용, 표본 및 설문 조사 환경이 다르기 때문에 직접적으로 비교할 수는 없다. ‘ Sourcefit ’ 표본 내의 변동성이 더 실질적인 시사점을 제공한다. 응답 수가 15건 이상인 14개 고객사 팀을 대상으로 한 조사에서 우려율은 0%에서 22.6%까지 다양하게 나타났다. 따라서 조직 전체를 아우르는 단일 평균치는 계정별 의미 있는 차이를 가려버릴 수 있다.

고객의 경우, 전반적인 우려 수준이 낮다는 점은 책임감 있는 변화를 위한 유용한 여지를 마련해 줍니다. 이는 많은 팀이 역할별 AI 지원을 수용할 가능성이 높음을 시사하는 한편, 고객사별 차이가 존재한다는 점은 일률적인 프로그램보다는 맞춤형 커뮤니케이션이 필요함을 보여줍니다. 관리자는 불확실성이 집중된 부분을 파악하고, 역할이 어떻게 변화할 수 있는지 설명하며, 새로운 도구를 도입할 때 명확한 인간 검토 기준을 함께 제시해야 합니다.

그 수치의 추이 또한 마찬가지로 중요합니다. 응답자들이 가장 유용하다고 꼽은 애플리케이션 중 66.2%는 문서 작성 및 연구 관련 업무였으며, 이러한 작업은 기본 서비스 운영을 재설계하지 않고도 브라우저를 통해 수행할 수 있는 경우가 많습니다. 도입 속도가 통합 속도보다 더 빠른 것으로 보입니다.

고객의 경우, 다음으로 기대할 수 있는 이점은 고객 지원, 데이터 처리, 품질 검토와 같은 반복 가능한 워크플로우에 AI를 적용함으로써 얻을 수 있을 것으로 보입니다. 이러한 활용 사례는 구현하기가 더 어렵지만, 서비스 품질, 처리 시간, 정확도, 재작업 횟수 등의 운영 지표를 기준으로 그 효과를 평가할 수 있습니다.

이 격차는 직원들이 서로 다른 고객 환경에서 근무하면서도 동일한 고용주를 두고 있다는 점에서 상업적으로 중요한 의미를 지닙니다. 이 결과는 의사결정권자들이 지리적 요인을 당연한 설명으로 간주하기보다는, 도구 접근성, 정책, 업무 흐름 설계 및 관리 관행의 차이에 주목하도록 유도합니다.

이 표는 익명 처리되었으며, 설명적인 성격의 자료입니다. 이 표는 고객사의 성과를 순위 매기거나 팀 간 차이가 발생하는 원인을 규명하지는 않습니다. 다만 구매 담당자가 서비스 제공, 권한 부여 및 워크플로 설계를 훨씬 더 정밀하게 검토할 수 있는 부분을 파악할 수 있도록 도와줍니다.

표본 추출 과정은 ‘ Knit ’의 전체 직원 명단을 바탕으로 시작되었습니다. ‘ Sourcefit ’는 EOR 계정 1개, 고객사 사용자, 테스트 기록 및 중복 기록을 제외한 후, 남은 기록을 인사부 직원 명단과 대조하여 현직 여부를 확인했습니다. 최종 분석 대상에는 1,968건의 고유 응답 기록이 포함되었으며, 이 중 1,860건은 고객사가 일상적으로 관리하는 직원이었고, 108건은 ‘ Sourcefit ’의 관리자 또는 내부 직원이었습니다.

이 조사는 대규모 실무 표본을 대상으로 한 것이지만, 전 세계 노동력을 대표하는 벤치마크는 아닙니다. 이 데이터는 단일 고용주로부터 수집된 것이며, 분석 대상 응답자의 87.4%가 필리핀에 소재하고 있습니다. 따라서 국가 간 비교는 설명적 성격에 그치는 반면, 고객사가 관리하는 팀에 대한 분석 결과가 본 연구의 핵심을 이룹니다. 확인된 응답자 수와 고유 기록 수는 별개의 지표이므로, 표에 표시된 대로 정확히 보고해야 합니다.

응답 완료율은 94.71%에 달했다. 현장 조사 기간 말미에 설문조사 완료 여부를 조건으로 시스템 접속을 제한함으로써 참여율을 높이고 자발적 응답 편향을 줄일 수 있었다. 다만, 그 대가로 일부 직원들은 시스템 접속 권한을 되찾기 위해 서둘러 응답했을 가능성이 있다. 접속 제한 조치가 시행되기 전인 7월 15일까지 약 82.6%의 직원이 설문조사를 완료했다. 이는 유용한 맥락을 제공하지만, 앞서 언급한 한계를 완전히 해소하지는 못한다.