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글로벌 역량 센터는 전략적으로 되어야 했지만 AI는 그 간격을 더 비싼 것으로 만들었다

글로벌 역량 센터(GCC) 시장은 더 이상 니치 아웃소싱 전략이 아니다. 그것은 주류 운영 모델이며, 2025년에 600억 달러 이상의 가치가 있는 것으로 평가되며, 2030년까지 900억 달러에 달할 것으로 예상된다. 이는 백오피스 지원 작업에 의한 것이 아니라 AI 프로그램, 제품 개발 및 기술 로드맵에 의해 추진된다.
事实上, 작년은 300개 이상의 새로운 오프쇼어 및 근해 GCC가 전 세계적으로 개장한 두 번째 연속적인 해였다.
그러나 대부분의 회사들은 GCC를 구축할 때仍然 기본적으로 동일한 목적지로 기본적으로 이동한다. 인도는 명백한 선택이다. 깊은 인재 공급, 정부 인프라, 오랜 기록이 있다. 이 나라는 2024 회계 연도 기준으로 1,700개 이상의 GCC를 호스트했으며, 64.6억 달러의 수출 수익을 창출하고 약 190만 명의 전문가를 고용했다.
T-모바일의 최근 움직임은 이 패턴을 명확하게 보여준다. 미국에서 일자리를削減하는 동안, 이 통신사 인도 중부의 ‘진주 도시’ 하이데라바드에 25만 평방 피트의 GCC를 개장했으며, 2027년까지 소프트웨어 엔지니어링, DevOps, 데이터 분석 및 사이버 보안을 담당할 1,000명을 고용할 계획이다.
비용 우선으로 구축하는 문제
GCC 모델은 기본 플레이북보다 빠르게 변하고 있다. 효율성 지표를 중심으로 구축된 센터는 일반적으로 동일한 세트백을 겪는다. 인재 유지 관리는 더 어려워지고, 혁신은 더 적게 일어난다. 또한 제공되는 가치는 여전히 마진에 머무른다.
실제로 작동하는 센터는 다른 지침으로 구축된다. 실제 책임을 지닌 팀, 비즈니스와 가까이 운영되는 팀, 지시를 기다리지 않고 결정할 수 있는 팀이다.
목적의 이 변화는 센터를 어디에 구축해야 하는지에 영향을 미친다. 낮은 비용의 전달 부문은 거의 어디에나 있을 수 있지만, 핵심 비즈니스와 같은 카덴스, 컨텍스트 및 실제 실시간 커뮤니케이션을 갖춘 팀은 다른 것을 필요로 한다. 시간 겹침, 문화적 근접성, 낮은 통합 마찰이 필요하다.
그것이 없으면 운영 확장성은 시작하기도 전에停滞한다. 조정 오버헤드가 더 빠르게 증가하기 때문이다.
그것이 다른 지역인 라틴 아메리카가 더 이상 무시하기 어렵게 만드는 곳이다. 그러나 기회를 인정하는 회사들은 처음에 동일한 구조적인 장벽에 부딪힌다.
“전통적인 GCC는 몇 개월 또는 1년 이상 걸려서 제대로 설정해야 한다”라고 라틴 아메리카 기반의 WaaS 제공업체인 Remoti의 매니징 디렉터이자 공동 창립자인 Juan Felipe Velasco는 말했다.
“WaaS 모델은 그 타임라인을 압축한다. 모든 것이 이미 한 곳에 있기 때문이다. 인프라는 구축되어 있고, 프로세스는 테스트되었으며, 회사는 제로에서 시작할 필요가 없다”라고 그는 추가했다.
라틴 아메리카의 분산 팀이 실제로 무엇을 제공하는지
가장 큰 기술 회사들은 이미 입장했다. 구글은 브라질에서 AI 연구 센터를 개장했으며, 상파울루 대학교와 파트너십을 맺었다. 마이크로소프트는 2020년에 이 지역에 11억 달러를 투자했으며, 멕시코에서 엔지니어링 허브를 구축했다. AWS는 콜롬비아 정부와 함께 2028년까지 50만 명 이상의 기술 전문가를 훈련하는 프로그램에 대한 파트너십을 맺었다.
이것들은 탐색적인 베팅이 아니다. 이것들은 이미 분석을 실행한 자이언트들의 고의적인 인재 허브 운영이다.
Accenture 는 세계의 고도로 숙련된 노동자의 60%가 아시아 태평양, 아프리카 및 라틴 아메리카에 있다고 말한다. 이는 향후 4년 내에 67%로 증가할 것으로 예상된다. 인재 분포는 이미 글로벌화되었으며, GCC 지도는 단지 따라잡고 있을 뿐이다.
“많은 회사들에게 인도는 기술 전달에 대한 규모, 성숙도 및 오랜 기록으로 인해 GCC의 기본 시장이었다. 그러나 회사들이 인도만 본다면, 라틴 아메리카가 제공하는 더 широк은 전략적 가치를 자주 놓치게 된다”라고 Velasco는 강조했다.
그가 설명하는 가치는 주로 비용에 관한 것이 아니다. “라틴 아메리카는 미국과 강한 시간대 일치, 중급에서 고급 기술 인재, 문화적 근접성, 양言어 의사 소통, 강한 비즈니스 컨텍스트 및 미국 기반 팀과 빠르게 통합할 수 있는 능력을 제공하는 조합을 제공한다. 이것은 매우難しい 것을 복제한다”라고 그는 말했다.
예를 들어, 실제로 실시간으로 블록을 표시하는 팀은 다음날 아침에 표시하는 팀과 다르게 작동한다. 그리고 그 차이는 몇 개월, 몇 년 동안 합성된다.
이 지역에서는 유지 및 연속성이 더 강하다. 이것은 GCC 계획 대화에서 거의 나타나지 않는다. 그러나 이것은 문제가 될 때까지 나타나지 않는다.
실제 병목 현상: 내장된 인재 인프라
라틴 아메리카의 경우에 동의하는 회사들은 동일한 벽에 부딪힌다. 전통적인 방식으로 인력 인프라를 구축하는 것은 느리다.
“회사들은 엔티티 설정, 법률, 급여, 규정 준수, 채용, 온보딩, 장비,福利, 인사 운영, 유지 및 관리 계층을 해결해야 한다. 그리고 팀이 완전히 생산적인 상태가 되기 전에”라고 Velasco는 설명했다.
현재 환경에서 그 지연은 직접적인 비용이 있다. 시장 진입이 더 빠르면 좋지만, AI 배포 타임라인이 압축되는 경우에는 경쟁 변수가 된다. 해외에서 AI 엔지니어링 팀을 설립해야 하는 회사가 1년을 기다리면, 몇 주 안에 할 수 있는 게임과 다르다.
WaaS 모델은 특정 문제를 중심으로 구축된다. 새로운 시장에서 GCC 인프라를 처음부터 구축하는 대신, 제공업체는 이미 구축된 운영 계층으로서 내장된 인재 인프라를 제공한다. 즉, 인재, 법률 설정, 규정 준수 및 급여 운영, 장비 및 인사 운영이 이미 첫 번째 고용인 이전에 설정되어 있다.
Velasco는 구체적인 里程碑에서 차이를 설명했다. “일주일 안에 첫 번째 자격 있는 후보자, 개월이 아닌 일주일 안에. 로컬 엔티티를 개설하지 않고 첫 번째 고용인을 온보딩한다. 급여, 계약,福利 및 규정 준수가 첫날부터 처리된다. 장비, 도구 및 운영 지원이 모델에 포함되어 있다. 구조를 재구축하지 않고 한 사람에서 전체 팀으로 확장할 수 있는 능력”이라고 그는 말했다.
그는 그것을 “제어와 함께하는 속도”라고 불렀다. 즉, 완전한 GCC 운영의 실질적인 내용이지만, 시작하기 위한 전제 조건으로 1년의 구축이 필요하지 않다.
AI가 인프라 문제를暴露
한 가지 생각해 볼 만한 질문이 있다. AI 도구가 기술적 및 운영 작업의 상당 부분을 자동화한다면, 이러한 센터는 여전히 규모에서 의미가 있는가?
GCC는 점점 더 핵심에서 AI, 데이터 과학 및 자동화를 실행하고 있다. 이는 네스 디지털 엔지니어링의 SVP이자 글로벌 산업 책임자인 노바 보호와니에 따르면如此이다. 그러나 그 AI 능력은 인력 인프라 내에 존재한다. 그것은 그것을 대체하지 않는다.
“GCC를 내부 스타트업으로 생각해 보라. 아이디어를 피칭하고, 프로토 타이핑하고, 상위 조직을 위한 아이디어를 상업화한다 […] 본사와의 확장으로 작동하는 것이 아니라, 글로벌 전략, 제품 혁신 및 의사 결정의 신경 중심이 될 수 있다”라고 보호와니는 블로그 게시물에서 썼다.
규정 준수 및 급여 운영은 여전히 실행된다. 법적 요구 사항은 여전히 적용된다. 유지 및 연속성은 관리되는 방식에 따라 시간이 지남에 따라 합성되거나 침식된다. 그리고 라틴 아메리카 또는 다른 지역의 분산 팀은 도구만으로 함께 유지되지 않는다.
“AI에 대한 일반적인 오해가 있다. 회사들이 전체 운영 모델을 도구만으로 대체할 수 있다고 생각한다. 성숙한 회사들은 이것이 충분하지 않다는 것을 이해한다. GCC는 인프라 모델이다. AI는 팀을 더 생산적으로 만들 수 있지만, 회사들이 규모에서 작동하기 위해 필요한 360도 인프라를 대체하지 않는다”라고 Velasco는 말했다.
따라서 유용한 프레임은 GCC 대 AI가 아니다. AI를 사용한 분산 팀이 여전히 실제 운영 확장성을 필요로 하는 것이다. 라틴 아메리카에서 빠르게 구축하는 회사들에게 WaaS는 전통적인 런웨이를 필요로하지 않고 내장된 인재 인프라를 구축하는 방법이다.
인도는 많은 회사들에게 여전히 의미가 있을 것이다. 그러나 근접성, 통합 및 더 빠른 시장 진입과 함께 규모가 필요한 회사들에게는, GCC 대화에서 인정하는 것보다 더 많은 것이 있다.












