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'IT아웃소싱도 AI와 로봇이···' 계약서 작성 시 고려할 11가지

2017.01.17 Stephanie Overby  |  CIO
IT서비스 업체들의 로봇 프로세스 자동화와 인공지능이 활용이 점차 느는 추세다. 하지만 정작 이들의 고객인 기업들은 이러한 첨단 기술의 혜택을 전혀 누리지 못할 수도 있다.



기존의 많은 IT아웃소싱과 비즈니스 프로세스 아웃소싱(BPO) 계약에 AI와 로봇 프로세스 자동화(RPA: Robotic Process Automation) 같은 신기술을 적용할 수 있으리라고는 예상하지 못했다. 또한 기존의 계약으로 인해 IT업체가 새로운 기능을 일방적으로 제공할 수도 없다. 그리고 RPA와 AI가 아웃소싱 계약에 엄청난 효율성과 비용 절감 효과를 가져오긴 하지만 원본 계약이 이런 가능성을 고려하지 않는 경우, 많은 문제가 발생할 수 있다.

예를 들어, 아웃소싱 비용은 서비스 제공에 필요한 인력이 몇 명인지를 산정한 맨먼스(Man/Month)에 기초했을 가능성이 높다. AI나 RPA를 도입하면 과업을 수행하는 데 필요한 직원의 수가 줄어든다. 하지만 이 새로운 자동화나 신기술 도입을 위한 조정 메커니즘이 계약서 내용에 빠져 있다면, 기업은 비용 절감 효과를 전혀 누리지 못할 가능성이 있다.

AI나 RPA 중심적인 솔루션으로 구축하면 기업이 향후 제공업체를 바꾸는 게 더 어려워질 수 있다. 계약 체결 시의 서비스 수준이 더욱 자동화된 환경에 더 이상 적합하지 않을 수 있다. 한편, 계약으로 이런 역량을 취급하지 않는 기업들은 경쟁사들이 먼저 도입하기 시작하는 가운데, 자사와 거래하는 IT서비스 업체가 이런 새로운 접근방식을 도입하지 않는다면, 뒤처질 수 있다. 그리고 이런 것들은 잠재적인 영향의 일부에 지나지 않는다.

법률 기업 메이어 브라운(Mayer Brown)의 기술 계약 담당 파트너인 피터 디킨슨과 폴 로이는 바로 이 때문에 IT아웃소싱 고객이 기존의 계약에서 RPA와 AI 사용을 선제적으로 다루어야 한다고 강조했다.

디킨슨은 "기술 변화의 속도가 점점 더 빨라지고 있다. 여기에 AI와 RPA 솔루션이 상용화되고 널리 보급되면서 지금 새로운 기술을 다루지 않았을 때의 결과가 점차 커지게 된다"고 이야기했다.

IT책임자들은 기존 아웃소싱 및 미래의 아웃소싱 거래에서 RPA와 AI 역량의 이점을 활용하고 이와 관련된 위험을 완화하기 위해 다양한 측면에서 조처해야 한다.

1. RFP에 RPA와 AI 역량 요청을 포함하며 일부 IT업체에 대해서는 사용여부를 기준에 넣는다.
로이는 "RPA와 AI 역량 요청을 포함하는 중요한 두 가지 이유는 비용 절감, 그리고 고객 활동에 대한 장기적인 영향에 대한 가시성이다"고 설명했다. 로이에 따르면, 이런 역량에 초점을 두지 않는다면 투입 인력 단가를 기준으로 비용을 산정하는 업체들이 노동력을 기계로 대체할 유인이 거의 없을 것이며 다른 업체들은 결과적으로 비용 절감 효과를 유지하고 싶어 할 수 있다.

2. RPA와 AI 역량 통합에 필요한 변화를 고려하고 혁신 계획을 요구하며 관련된 약속과 인센티브를 계약서에 기재한다.
RPA 및 AI를 구현하려면 워크플로우 및 관련된 상호의존성의 구성이 필요한 경우가 많으며 새로운 시스템 및 프로세스 발견, 구성, 시험을 위해서는 별도의 시간과 노력이 요구된다. 로이는 "아웃소싱할 때 제공업체는 이러한 책임 대부분을 맡게 되며 이행 완료의 효율성은 비용과 고객 사업 혼란뿐 아니라 비용 절감 실현 기간에도 영향을 끼친다"고 말했다. 로이에 따르면, 제공업체가 시의적절하게 투자하도록 하려면 해당 업체에 적절한 인센티브를 적용하는 것이 중요하다.

3. RPA와 AI에 맞는 새로운 조항을 계약서에 넣을 것을 고려한다.
여기에는 권한 테스팅 또는 구성이나 코딩 검토 권한이 포함될 수 있다. 로이는 "테스팅 등의 약속은 원하는 결과를 얻고 고객 활동 중단을 방지하는 데 필수적이다"고 강조했다. 이어서 "구성 및 코딩에 대한 가시성은 아웃소싱 계획 과정에서 고객의 환경 통제와 해당 계획을 구성하는 출구 관리에 중요하다"고 덧붙였다.

4. RPA와 AI 구현 작업이나 기능에 사용할 서비스 수준을 정한다.
로이에 따르면, 서비스 수준은 서비스 솔루션의 품질 측정을 위해 개발되었다. 그는 "서비스 솔루션이 변화할 때 새로운 서비스 수준이 필요할 수 있다"고 언급했다. 수동 기능의 효과 측정에 적합한 조치는 더 이상 적합하지 않다. 다른 것들이 프로세스 흐름의 변화를 설명하지 못할 수 있다. "자동화가 제공할 수 있는 낮은 비용과 높은 예측 가능성 및 통제 수준으로 인해 점차 트랜잭션이나 산출물 기반 가격 정책으로 바뀔 수 있다"고 로이는 전했다.

5. RPA나 AI의 생산성 전망을 고려하기 위해 가격을 점검한다.
RPA나 AI 역량을 도입하는데 시간이 걸리며, 비용 절감 효과가 즉시 나타나지 않을 수 있다. 로이는 "고객이 자동화를 통한 비용 절감 효과를 실현할 수 있는 최고의 접근방식은 제공업체의 자동화 이행 계획에 기초하여 계약에 최소 가격 인하 수준을 구성하는 것이다"고 설명했다. 이어서 "이를 통해 고객은 제공업체가 지연되더라도 절감 효과를 누릴 수 있다. 또한 이 접근방식을 통해 IT업체는 이행 약속을 지키려는 동기를 부여받는다. 계획 과정 중 새로운 자동화 도입으로 추가적인 가격 인하 논의가 시작될 것이다"고 덧붙였다.

6. RPA나 AI 솔루션 사용에 대한 가시적인 결과를 아웃소싱 업체에 요구한다.
고객은 새 역량 도입에 참여하거나 최소한 이를 인지하고 있어야 한다. 로이는 "이를 통해 고객은 비용 절감을 공유하고 당시의 아웃소싱 계획 만료 시 예상치 못한 비용 또는 활동 중단을 방지할 수 있다"고 설명했다.

7. RPA와 AI 소프트웨어 사용이 소프트웨어 라이선스 준수에 영향을 끼치는지 파악한다.
로이는 "ERP 소프트웨어 등 제 3자 소프트웨어는 RPA나 AI 소프트웨어가 대체하는 사용자 수 등 특정 자원의 수를 기준으로 해 제한을 받거나 가격을 조정해야 할 수 있다"고 말했다. 라이선스 제공업체가 승인하지 않은 다른 시스템과의 소프트웨어 사용이 제한될 수도 있다.
 
8. RPA 및 AI의 소유권 및 사용 권한 그리고 계약 체결 시 이런 솔루션을 내부적으로 관리할 수 있는지를 고려한다.
많은 제공업체가 상용화되지 않은 자체 RPA나 AI 솔루션 또는 구성을 가지고 있다. "그러면 고객이 예상치 못한 비용의 위험 또는 종료 시 활동 중단을 어떻게 관리하는지 여부가 문제가 된다"고 로이는 지적했다. "경우에 따라서는 고객 또는 대체 제공업체가 유사한 솔루션을 다시 개발할 수 있도록 고객의 운영 또는 데이터베이스, AI 솔루션이 생성하는 알고리즘, 통찰 등에 특화된 RPA 구성을 보유하기에 충분할 수 있다."

9. 누가 무엇을 소유하며 특히 AI 시스템이 똑똑해지면서 이 시스템을 무엇을 학습하지를 고려한다.
로이는 "가장 복잡한 형태의 AI 소프트웨어가 식별할 수 있는 코드를 생성하는 것이 아니기 때문에 이를 재현할 수 있는 고객의 능력이 중요하다"고 강조했다. 하지만 고객들은 AI 호환 소프트웨어에 대한 지속적인 의존성의 범위를 명확히 이해해야 한다. AI 호환 시스템이 생성하는 지적 재산의 소유권이 또 다른 문제이다. 로이는 "당사자들이 침묵하는 경우 관련 법률에 명확한 답이 없을 수 있기 때문에 고객이 IT업체와 계약을 통해 명시적으로 확인해야 한다"고 말했다.

10. RPA 및 AI 시스템을 고객 환경에 적용하겠다는 IT업체의 약속을 포함한다.
“특히, RPA 솔루션은 기존의 시스템과 상호작용하도록 개발되기 때문에 RPA 솔루션의 구성을 상호작용하는 시스템의 변경사항에 적용해야 할 수 있다"고 로이는 설명했다. "IT업체는 이런 시스템이 고객의 시스템을 포함하는 범위까지 필요에 따라 RPA 구성에 해당 사항을 적용해야 한다."

11. 하이브리드 고객/서비스 IT업체 RPA 또는 AI 솔루션을 평가한다.
한편, 기업은 AI나 RPA 소프트웨어 라이선스를 획득하고 서비스 업체에게 해당 시스템을 사용하도록 요구함으로써 자사의 목표를 가장 잘 통제할 수 있을 수 있다. 하지만 IT업체는 자체 RPA 및 AI 솔루션을 활용함으로써 가장 크게 성공할 수 있다. 로이는 "이 대안들 사이의 균형을 판단하는 것이 위험을 완화하면서 비용을 절감하고 싶은 고객들에게 중요할 것이다"고 조언했다.

기존의 아웃소싱 거래에 대한 RPA와 AI의 영향을 다룰 때, 고객은 이런 새로운 기술로 인해 발생하는 문제를 주의 깊게 다루어야 하지만 기술이 발전하면서 이런 새로운 제공물이 엄격한 나머지 적용하지 못하는 상황을 방지해야 한다.

"고객은 향후 수년 동안 기술 분야가 어떻게 발전할지를 정확히 예측할 수 없다는 사실을 인지해야 한다. 이런 분야가 지금과는 크게 달라질 것이라는 점은 확실하다"고 디킨슨은 전했다. 이어서 "기업들은 새로운 기술의 도입을 인지하면서도 반대로 구체적인 기술과 솔루션을 참고해 앞으로 경쟁력을 높여줄 기술들을 도입해야 한다"고 강조했다. ciokr@idg.co.kr
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