디지털 노동이란 무엇인가? AI 기반 인력의 디지털 작업

디지털 레이버는 AI 에이전트, 챗봇, 디지털 어시스턴트 및 디지털 작업을 수행하는 기타 애플리케이션과 시스템을 포함한 디지털 시스템에 의해 수행되는 작업입니다. 디지털 레이버는 작업과 대량의 데이터를 자동화함으로써 효율성과 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 디지털 레이버는 직무 역할, 필요한 기술, 그리고 조직의 전반적인 구조에 영향을 미치면서 업무가 조직되고 수행되는 방식을 변화시키고 있습니다.

디지털 레이버란 무엇인가?

디지털 레이버는 인간의 의사결정과 인지 능력을 모방하는 AI 자동화와 에이전트와 같은 기술을 의미합니다. 이는 인간만으로 구성된 노동력보다 더 빠르게 작업을 완료할 수 있는 인간의 능력을 확장시킵니다. 에이전트는 더 나은 고객 경험을 제공하면서 전례 없는 양의 데이터를 처리하는 데 도움을 줍니다.

오늘날의 경제에서 디지털 조직은 업무 방식을 진정으로 혁신하고 기업의 수익성과 수익을 향상시킬 수 있습니다. 디지털 시스템의 도입은 계속해서 업무와 사회적 환경을 변화시키며, 광범위하고 끊임없이 진화하는 영향을 미치고 있습니다. 2025년의 진화하는 디지털 레이버 환경에서는 AI와 디지털 기술이 높은 수요를 보이고 있습니다. AI와 빅데이터, 네트워크와 사이버보안, 그리고 기술 리터러시와 같은 분야가 가장 빠르게 성장하는 기술 영역입니다.

디지털 레이버가 왜 중요한가?

디지털 레이버 플랫폼이 디지털 레이버와 동의어이지만, 이 기사에서는 조직에서의 자동화와 AI 에이전트의 사용에 대해 논의할 것입니다. AI 에이전트는 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하는 데 도움을 줍니다. 방대한 데이터와 기술적 진보로 인해, 에이전트들은 이제 직장을 변화시킬 수 있습니다. AI 에이전트는 복잡한 작업을 수행하고 자율적으로 결정을 내릴 수 있습니다.

디지털 레이버의 부상은 인간의 노동을 보완하고 조직의 성장을 강화합니다. 디지털 레이버가 매우 중요한 디지털 플랫폼도 증가하고 있습니다. 정보통신기술과 같은 고임금 분야의 성장은 시장 성장의 주요 전반적 동력입니다. 2024년 디지털 레이버 시장은 AI와 고임금 분야의 주도로 전 세계 디지털 일자리 시장이 7,200만에서 9,300만으로 증가하며 상당한 성장을 보였습니다.

플랫폼 경제와 주도적 디지털 레이버는 업무가 조직되는 방식의 변화를 나타내며, AI 에이전트가 반복적인 작업을 수행하여 인간이 더 높은 수준의 작업에 집중할 수 있게 하고, 잠재적으로 생산성과 글로벌 GDP를 증가시킵니다. 세계화와 함께 AI 시스템은 이제 그 어느 때보다 더 많이 채택되고 있습니다. 일자리 시장의 변동은 디지털 직원의 필요성을 증가시킵니다.

디지털 노동의 유형

노동의 측면과 디지털 메커니즘은 조직마다 또는 소셜 네트워킹과 같은 디지털 미디어에서도 다양할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 디지털 노동은 자동화 프로세스를 기반으로 세 가지 카테고리로 분류할 수 있습니다.

1. 기본 프로세스 자동화

기본 프로세스 자동화에는 다음과 같은 기술이 포함됩니다:

매크로 - 반복적인 작업을 자동으로 수행하는 간단한 명령어 세트입니다.

스크립트 - 일반적으로 인간의 행동을 모방하여 반복적인 작업을 자동으로 수행하는 프로그래밍 언어로 작성된 작은 코드입니다. 시간을 절약하고 효율성을 향상시키기 위해 수동 프로세스를 간소화합니다.

스크린-스크래핑 - 화면의 시각적 요소를 읽어 시스템 간 데이터 전송을 가능하게 하는 소프트웨어를 사용하여 화면의 사용자 인터페이스(UI)에서 자동으로 데이터를 추출하는 것입니다.

비즈니스 워크플로우 기술 - 워크플로우 관리 시스템, 로봇 프로세스 자동화(RPA) 등이 포함되며, 명확한 단계와 조건을 정의하여 프로세스 내의 반복적인 작업을 기계화할 수 있게 하며, 종종 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 다른 시스템 간의 워크플로우를 간소화합니다.

로봇 프로세스 자동화(RPA)는 규칙 기반 작업을 기계화하기 위해 소프트웨어 로보틱스를 사용하는 것으로, 반복적인 작업이 일반적인 금융 및 의료와 같은 산업에서 특히 유용합니다. RPA 솔루션은 운영을 간소화하고 비용을 절감합니다.

2. 향상된 프로세스 자동화

향상된 프로세스 자동화는 챗봇과 디지털 어시스턴트를 포함하여 AI와 자연어 처리(NLP)를 사용하는 기술을 포함합니다.

AI 기반 챗봇 - 이러한 디지털 에이전트는 실시간으로 고객과 상호작용하여 지원과 정보를 제공합니다. 동시에 여러 문의를 처리할 수 있어 응답 시간이 향상됩니다. 챗봇 솔루션은 고객 상호작용을 향상시키고 만족도를 높이도록 설계되었습니다.

버추얼 어시스턴트 - 버추얼 어시스턴트는 음성 명령을 통해 약속 예약, 리마인더 설정, 정보 제공 등 사용자의 작업 관리를 돕습니다. 버추얼 어시스턴트 솔루션은 특정 비즈니스 요구에 맞게 커스터마이즈될 수 있습니다.

3. 인지 플랫폼

생성형 AI는 인지 플랫폼 시대를 열었습니다. 여기에는 맥락과 의미를 분석할 수 있는 애플리케이션 소프트웨어가 포함됩니다. 인지 플랫폼은 AI를 사용하여 인간의 사고를 모방하고 의사결정을 개선합니다. 이는 자가학습 시스템이며 작업자의 생산성과 산출물을 향상시킵니다. 인지 플랫폼에는 다음이 포함됩니다:

머신 러닝 모델 - 이러한 모델은 데이터 패턴을 분석하여 예측이나 결정을 내리며, 사기 탐지 및 고객 세분화와 같은 작업을 위해 마케팅, 금융, 의료 분야에서 일반적으로 사용됩니다.

자연어 처리 (NLP) - NLP는 기계가 감성 분석 및 번역과 같은 애플리케이션에 중요한 인간의 언어를 이해하고 응답할 수 있게 합니다. NLP 솔루션은 다양한 애플리케이션에서 의사소통과 이해를 향상시킵니다.

이미지 및 동영상 인식 - AI 에이전트는 시각적 데이터를 분석하여 객체, 사람 또는 행동을 식별할 수 있습니다. 이는 보안, 소매 및 헬스케어에서 모니터링 및 분석에 사용됩니다.

인지 플랫폼은 비즈니스 프로세스 내 작업 자동화와 같은 특정 작업을 수행하는 디지털 워커를 구동합니다.

디지털 워커란 무엇인가요?

디지털 시대는 디지털 워커와 디지털 작업의 큰 증가를 보여왔습니다. 미래의 업무는 디지털 워커의 사용과 응용에 의해 결정됩니다. 디지털 워커는 많은 작업을 포함하는 복잡한 워크플로우를 실행할 수 있는 애플리케이션입니다. 디지털 노동은 RPA, 챗봇, 디지털 어시스턴트, 그리고 디지털 워커와 같은 다른 애플리케이션을 포함하는 넓은 카테고리입니다.

여기서 AI가 사용되어 디지털 워커가 막히지 않도록 의사결정 능력을 제공합니다. 이는 노동 시장에 큰 영향을 미치며 미래의 채용과 해고 결정에 영향을 미칠 것입니다.

디지털 워커의 장점

• 디지털 워커는 자가 학습 시스템입니다
• 직원들을 시간 소모적이고 반복적인 작업에서 해방시켜줍니다
• 문의와 지원을 위해 24시간 7일 이용 가능합니다
• 데이터 관리에서 인적 오류를 줄이는데 도움을 줍니다
• 디지털 워커는 조직의 전반적인 적응성을 향상시킵니다

디지털 노동 vs 디지털 워커

디지털 노동은 전통적인 업무 모델과 프로세스를 재구성합니다. 디지털 워커는 디지털 노동 내의 특정 실체로, 인간의 능력을 모방하고 복잡한 작업을 수행하는 고급 소프트웨어 애플리케이션입니다.

디지털 워커는 가상 직원으로서 다양한 역할을 수행합니다. 디지털 워커는 데이터를 분석하고, 의사 결정을 하며, 고객과 상호작용할 수 있습니다. 디지털 워커의 도입으로 인간 근로자와 AI가 원활하게 협력하는 하이브리드 노동력이 만들어졌습니다. 디지털 노동에 관한 논의에서 에이전틱 노동이 현재 주목받고 있으며 AI 기반 시스템이 그 어느 때보다 인기를 얻고 있습니다.

디지털 노동은 AI와 디지털 기술이 촉진하는 작업인 반면, 디지털 워커는 인간의 능력을 모방합니다. 디지털 워커가 수행하는 작업은 구체적이고 집중된 AI-에이전트 작업입니다.

디지털 워커의 예로는 AI 기반 고객 서비스 상담원이나 데이터 분석가가 있습니다. 디지털 노동은 운영 효율성을 개선하고 직무 만족도를 높이는 데 도움을 줍니다.

디지털 워커는 AI 에이전트로 구동되며 고객 경험을 개인화합니다. 이들은 전략적 비즈니스 성과를 이끌기 위해 복잡한 의사결정을 자동화합니다.

적응력 있고 효율적이며 생산적인 업무 환경을 조성하기 위해서는 인간 노동력과 디지털 워커 간의 상호보완적 관계가 존재해야 합니다. 이는 또한 디지털 인력이 독립적으로 작업을 실행하고 처리할 수 있는 조직의 특정 기능 아웃소싱으로 이어질 수 있습니다.

디지털 워커와 RPA 봇

RPA 봇은 일반적으로 단일 작업과 단순한 프로세스에 국한된 소프트웨어 로봇인 반면, 디지털 워커는 많은 작업을 수행하고 다른 시스템과 지능적으로 상호작용할 수 있는 자율 에이전트입니다. 에이전틱 시스템으로 비즈니스 모델도 개선되고 있으며, 직원들은 저가치 작업에서 벗어나고 있고, 조직의 애플리케이션과 시스템의 디지털화가 더욱 보편화되고 있습니다.

에이전트형 vs 어시스턴트형 AI

AI 에이전트는 일반적으로 구조화되고 예측 가능한 작업에 사용됩니다. 이는 시스템에 데이터를 입력하기 위해 기존 워크플로우를 사용하는 명확한 결과를 가진 복잡한 다단계 작업입니다. 이들은 자율적이며 이러한 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.

어시스턴트형 AI에서는 에이전트가 주관적이고 협업적인 작업을 위해 구성됩니다. 여기서 출력은 인간 직원이 평가하는 추천사항입니다. AI는 보조 역할을 수행하며 자율성이 낮습니다.

AI 에이전트는 인간의 감독이나 승인 없이 더 빠른 의사결정을 제공합니다. 또한 사용자 생성 데이터에 대한 더 많은 접근으로 더 맞춤화된 경험을 제공합니다. AI 에이전트의 범위는 고객 서비스와 같은 더 복잡한 시나리오와 고가치 작업을 처리하는 에이전트와 함께 미래에 확장될 것입니다.

디지털 노동의 비즈니스 사례

디지털 기술의 도입으로 비즈니스에 미치는 영향이 조직 전반에서 크게 체감되고 있습니다. 디지털 노동을 통해 기업들은 적은 자원으로 더 많은 성과를 달성할 수 있습니다. AI 기반 에이전트는 인간의 창의성과 의사결정을 향상시키고 워크플로우를 간소화하는 데 도움을 줍니다. 디지털 노동은 생산성, 효율성 및 확장성을 증가시킵니다. AI 에이전트는 인간의 능력을 보완하여 직원들이 더 나은 결정을 내리고 더 창의적이 될 수 있도록 돕습니다. 디지털 노동은 작업을 자동화함으로써 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 에이전트 노동은 인적 오류를 줄이고 일관되고 정확한 작업 실행을 보장함으로써 정확성과 신뢰성을 향상시킵니다.

디지털 노동을 활용함으로써 기업들은 향상된 효율성, 더 빠른 처리 시간, 더 나은 고객 서비스를 통해 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

디지털 직원이 인간의 생산성을 향상시키는 방법

기업에 디지털 노동력이 도입됨에 따라, 디지털 직원들은 데이터 입력, 일정 관리, 보고서 생성과 같은 일상적이고 반복적인 작업을 처리하여 인간이 더 높은 가치의 활동에 집중할 수 있게 합니다.

의사결정 지원 - AI 알고리즘은 대규모 데이터셋을 분석하여 가치 있는 인사이트를 제공하며, 직원들의 정보에 기반한 의사결정을 지원합니다.

향상된 효율성 - AI는 인간보다 빠르게 작업을 자동화하고 정보를 처리할 수 있어 효율성이 증가합니다.

생산성 향상 - 인간 근로자가 더 높은 가치의 작업에 집중할 수 있게 함으로써, AI는 조직에 도입된 디지털 노동력으로 생산성을 높일 수 있습니다.

향상된 고객 경험 - AI는 더 빠르고 개인화된 고객 서비스를 제공할 수 있습니다.

조직은 디지털 직원의 출현으로 인간 직원들을 소외시켜서는 안 됩니다. 하이브리드 인력이 유지되어야 합니다. 인적 노동력의 소외는 추가적인 문제를 초래할 수 있습니다.

디지털 노동의 장단점

디지털 노동의 장점은 트렌드 파악, 결과 예측, 24시간 업무 수행, 문의에 대한 즉각적인 응답을 포함합니다. 이는 고객 만족도와 응답 시간에 긍정적인 영향을 미칩니다. 기업에게 있어 다른 장점으로는 비용 절감, 자동화, 운영 및 고객 행동에 대한 가치 있는 통찰력이 있습니다.

디지털 노동 인력의 일부인 AI 에이전트는 효율성과 확장성을 개선하고, 고객 경험을 개인화하며, 데이터 분석과 의사결정을 향상시킵니다.

디지털 노동의 단점은 인간의 감정에 대응하지 못하는 점, 장기적 결과에 대한 이해 부족, 기술적 문제 및 중단 등입니다.

일자리 대체, 인간 감독의 부재, 데이터 보안 위험, 사이버공격, 데이터 유출, 윤리적 우려는 모두 에이전트 디지털 노동에 특정된 요소들입니다. AI 에이전트를 구현하고 유지하는 것은 복잡하고 비용이 많이 들 수 있으며, 기업들은 기술 벤더에 더 의존하게 될 것입니다. 이전의 노동력 변화를 보면, 조직 내 직원들을 위한 새로운 역할이 만들어졌습니다. 에이전트 AI에서도 같은 현상이 예상됩니다.

디지털 노동의 예시

디지털 노동의 시작으로, 많은 직원들이 새로운 역할을 위해 재교육을 받아야 할 것입니다. 디지털 노동의 응용 사례로는 온라인 콘텐츠 제작, 블로그 포스팅, 소셜 미디어 콘텐츠 제작, 송장 처리, 공급망 관리, 텍스트 번역, 비디오 편집, 데이터 입력, 자동화된 데이터 분석 등이 있습니다. 이러한 분야에서 직원이 부족할 때, AI 시스템이 그 부족분을 채울 수 있습니다.

AI 기반 챗봇은 고객 서비스에 자주 사용됩니다. AI 에이전트는 초기 문의를 처리하고, 문제를 해결하며, 사전에 해결책을 제시할 수 있습니다. 에이전트 시스템은 영업 리드를 생성하고, 잠재 고객을 평가하며 미팅을 예약합니다. 또한 마케팅 캠페인을 제작하고 최적화하며, 여정 지도를 작성하고 성과 지표를 분석할 수 있습니다.

에이전트 시스템을 사용하여 재무 데이터를 분석하여 공제 항목을 식별하고, 규정 준수 위험을 표시하며, 재무 조언을 제공합니다. AI 시스템은 IT 문제에 자동으로 대응하고, 다양한 시스템과 통합하여 티켓을 해결하며, 복잡한 작업을 자동화할 수 있습니다. 반복적인 코딩 작업을 자동화하여 개발자가 더 복잡한 과제에 집중할 수 있게 합니다.

AI 에이전트는 의료 데이터에서 중요 정보를 추출하여 의사가 더 나은 진료 결정을 내리도록 돕고, 행정 업무를 자동화합니다. 에이전트 시스템은 예측 수요와 공급업체 리드 타임을 기반으로 재고 수준을 최적화하는 계획을 수립할 수 있습니다. 에이전트 AI는 거래와 운영을 지속적으로 모니터링하여 규정 위반 임계값을 최소화하고 거버넌스를 개선할 수 있습니다.

AI 에이전트: 미래와 광범위한 영향

AI 에이전트는 기업에 있어 매우 귀중한 자산으로 여겨집니다. 이들은 2022년에 처음 도입되었습니다. AI 에이전트의 잠재력은 아직 완전히 드러나지 않았습니다. 좁은 의미에서, 에이전트들은 복잡한 워크플로우에서 협업하며 전문화된 역할을 수행합니다. 프로세스는 에이전트들이 어떻게 협력하고 작업이 어떻게 실행되는지 식별합니다. 작업 위임, 실행, 완료가 감독됩니다.

멀티에이전트 시스템을 위한 복잡한 워크플로우를 조율하기 위해 프레임워크를 사용할 수 있습니다. 애플리케이션에 따라 에이전트들은 다양한 유형의 워크플로우를 사용합니다. 애플리케이션의 동적 특성에 따라 워크플로우를 재검토하거나 수정해야 할 수 있습니다.

AI 에이전트는 추론하고, 결정을 내리고, 행동하고, 학습합니다. 에이전트들은 무엇을 해야 하고 어떻게 해야 하는지 파악하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 사용합니다. LLM은 이제 서로 협력하여 실제 세계에서 행동을 취할 수 있습니다.

에이전트는 사용자나 환경으로부터 입력을 받아야 합니다. 에이전트는 입력을 분석하고, 복잡한 작업을 분해하고, 잠재적 해결책을 생성하여 추론합니다. 계획 수립을 통해 에이전트는 시간에 따른 행동을 순서화하여 작업이 효과적이고 효율적으로 완료되도록 합니다. 적응성을 통해 에이전트는 동적 환경에 대응할 수 있습니다.

AI 에이전트는 조직과 인력 역학을 계속해서 변화시키고 있습니다. 인간과 디지털 직원으로 구성된 하이브리드 인력을 통해 프로세스는 더 빨라지고, 산출량은 더 높아지며, 수익도 증가할 것입니다. AI 에이전트는 우리가 직장에서 일하고 상호작용하는 방식을 상당히 변화시킬 것입니다. 디지털 노동력의 활용으로 인간의 능력과 조정력이 향상되어 기업의 효율성과 생산성이 개선될 것입니다.