실리콘밸리의 사모 벤처 투자사 Andreessen Horowitz(약칭 a16z)의 파트너 파브리치오 세라피니(Fabrizio Serafini)는 8월 10일 게시한 글에서 AI 에이전트의 비용이 인도의 오프쇼어 아웃소싱 인력보다 낮아졌다고 밝혔다.
세라피니는 AI 에이전트가 시연 단계를 넘어 배포 가능한 단계로 진입하고 있다고 분석했다. 핵심 능력에는 스크린샷 읽기, 인터페이스 클릭, 텍스트 입력, 오류 복구 등이 포함되며, 명확한 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)가 없는 소프트웨어 시스템에서도 반복 작업을 수행할 수 있다.
글에서는 OSWorld-Verified 벤치마크 데이터를 인용했다. 이 테스트는 실제 데스크톱 환경에서 Ubuntu, Windows, macOS 워크플로를 조작하는 에이전트의 성능을 평가하며, 작업 완료 비율로 점수를 매긴다.
2025년 초 가장 강력한 컴퓨터 사용형 모델의 점수는 42%였다. 2026년 6월에는 당시 선두 모델인 Claude Fable 5의 점수가 85%에 도달했다. 이는 일상적인 작업 100개 중 AI 에이전트가 85개를 수행할 수 있다는 의미로, 인간 테스터의 약 72%를 넘어선다.
글에 따르면 현재 Computer Use 에이전트는 명확한 절차를 따르는 작업에 가장 적합하다. 대표적인 활용 사례로는 CRM 기록 업데이트, 품질 검사, 정부 및 보험 포털 로그인, 데이터베이스와 규제기관 웹페이지에서의 데이터 추출, 소매 주문 처리, 계약 처리, ServiceNow의 IT 티켓 처리 등이 있다.
인터뷰에 응한 팀들은 여러 실제 운영 사례를 제시했다. 한 CPG(소비재) 데이터 플랫폼은 매월 약 1500만~2000만 건의 자동화 포털 상호작용을 실행하며, 에이전트를 직접 작성한 크롤러의 자가 복구용 백업으로 활용하고 있다.
소매업체 포털의 인터페이스가 변경되면 에이전트가 장애를 진단하고 자동화 프로세스를 복구해 엔지니어가 개입하기 전까지 데이터 흐름을 유지한다. 해당 기업은 배포 후 크롤러 전담 유지보수 엔지니어 팀의 규모가 절반으로 줄었으며, 인력을 다른 워크플로로 재배치할 수 있었다고 밝혔다.
또 다른 사례는 글로벌 시스템 통합업체에서 나왔다. 이 기관은 컴퓨터 에이전트를 사용하는 27개의 운영 워크플로를 이미 가동하고 있으며, 매일 약 1500~2100건의 IT 티켓을 처리한다. 최종 목표는 저수익 매니지드 서비스 계약에서 인력의 20-25%를 재배치하는 것이다.
또 다른 기관은 채용 프로세스를 처음부터 끝까지 자동화해, 지원자 면접이 끝나는 즉시 지원자 추적 시스템에 데이터를 입력하고 있다고 밝혔다.
AI 에이전트는 기업 업무에 필요한 역량을 점점 더 충족하는 동시에 비용 측면에서도 뚜렷한 강점을 보인다. Computer Use 에이전트의 총비용은 시간당 약 6-8달러(참고: 현재 환율로 약 40.6-54.1위안)인 반면, 인도 오프쇼어 BPO 근로자의 총비용은 시간당 약 10달러(현재 환율로 약 67.6위안)다. 복리후생과 관리비를 포함한 미국 백오피스 직원의 비용은 시간당 30~45달러(현재 환율로 약 202.8~304.1위안)다.
미국 비용은 BLS 고객 서비스 담당자의 시간당 중위 임금 20.59달러(현재 환율로 약 139.2위안)를 기준으로 하며, 여기에 복리후생과 관리비를 더한 수치다. 복리후생은 전체 보수의 약 30%를 차지한다.
세라피니는 위 데이터가 규모를 가늠하기 위한 추정치로 봐야 한다고 당부했다. 잘 설계된 시스템은 판단력이 필요한 작업에만 고가의 모델 호출을 사용하고, 반복 가능한 단계는 저비용의 결정론적 코드로 처리한다. 이를 통해 워크플로 전체 수명 주기에서 종합 비용을 더욱 낮출 수 있다.