Deel을 보며 생각한 글로벌 인사 업무와 AI의 순서

2025년 11월 공개한 Deel 분석 영상을 글로 정리했습니다. 당시 서비스 구조와 발표를 해석한 내용이며, 직접 채용을 진행한 고객 사례나 현재 국가별 고용 조건 안내는 아닙니다.

해외에서 제품이 잘 팔리기 시작한 작은 브랜드를 상상해봤습니다. 현지 마케팅을 맡을 사람이 필요한데, 한 사람을 뽑으려면 법인 설립부터 해야 하는지 고민하게 됩니다. 사람을 찾는 일 뒤에는 계약과 급여, 세금과 복리후생 같은 일이 따라옵니다.

영상의 출발점은 이런 상황이었습니다. 해외 진출을 위한 거창한 시스템보다, 지금 필요한 한 사람과 함께 일하는 문제를 어떻게 풀 것인가였습니다.

사람을 고용하는 일 뒤의 여러 업무

EOR는 Employer of Record의 약자입니다. Deel의 설명에서는 현지 고용 주체가 근로계약과 급여 등 고용 업무를 맡고, 고객사는 그 직원의 일상 업무를 관리하는 구조입니다. 자체 현지 법인 없이 직원을 고용할 수 있도록 돕는 서비스라는 뜻입니다. 국가별 조건과 제공 범위는 달라질 수 있습니다. Deel의 EOR 설명

이런 업무를 각기 다른 업체에 맡기면 한 사람이 입사할 때에도 여러 곳의 정보를 맞춰야 합니다. 계약 정보가 달라지거나 퇴사할 때는 그 연결을 다시 확인해야 합니다. 저는 Deel이 줄이려는 수고가 바로 이 사이에 있다고 봤습니다.

법적 고용 주체를 두는 구조가 해외 사업의 모든 요건을 없애주는 것은 아닙니다. 영상 속 빠른 채용 예시 역시 모든 국가에서 같은 기간과 비용을 보장한다는 의미로 옮기지 않았습니다.

전문가의 일을 제품으로, 그 위에 AI를

제가 흥미롭게 본 것은 전문가, 소프트웨어, AI로 이어지는 순서였습니다. 각국의 급여와 고용 업무를 다루려면 예외를 아는 사람이 필요합니다. 그 경험을 공통된 정보와 처리 과정으로 만들면 소프트웨어가 맡을 수 있는 부분이 생깁니다.

그 위에 AI를 얹으면 질문에 답하거나 다음 단계를 제안할 수 있습니다. 하지만 AI를 붙였다고 규정의 변화와 예외가 사라지지는 않습니다. 내용을 갱신하고 결과를 검토하는 일이 계속 필요합니다.

영상에서는 이를 Deel의 강점으로 해석했습니다. AI 기능의 개수보다 그 아래에 어떤 업무 경험과 정보가 쌓여 있는지를 봐야겠다고 생각했습니다. 제가 직접 여러 나라의 급여를 처리해 성능을 비교한 결과는 아닙니다.

일곱 에이전트가 맡으려던 구체적인 일

2025년 8월 Deel은 일곱 에이전트로 구성된 AI Workforce를 베타로 발표했습니다. Payroll Detective는 지급 전 급여의 이상 징후를 찾고, Hiring Guru는 역할과 예산에 맞는 채용 국가를 제안하는 기능으로 소개됐습니다. Time Off Fairy는 휴가 요청과 인력 배치를 살펴 승인을 돕고, Goodbye Genie는 국가와 고용 형태 등에 맞는 퇴사 절차를 추천하는 역할이었습니다. AI Workforce 발표

영상에서 부른 일부 이름과 자동화 범위는 이 발표에 맞춰 정리했습니다. 휴가나 퇴사를 사람의 확인 없이 전부 처리한다는 뜻은 아닙니다. 발표 당시 앞으로 연결하겠다고 한 기능도 이미 제공되는 기능과 구분해야 합니다.

저는 여기서 하나의 거대한 AI보다 업무별로 작은 역할을 맡기는 모습을 봤습니다. 급여에서 무엇이 달라졌는지 찾는 일과 채용할 국가를 비교하는 일은 필요한 정보와 판단이 다릅니다. 각각의 역할이 명확해야 함께 일하는 사람도 결과를 확인하기 쉽겠다고 느꼈습니다.

같은 서비스라도 필요한 출발점은 다릅니다

해외에 처음 직원을 채용하는 회사라면 고용 구조부터 필요할 수 있습니다. 이미 해외 법인이 있다면 여러 나라의 급여를 한곳에서 다루는 일이 더 가까운 문제일 수 있습니다. 나라별로 흩어진 담당자와 업체를 연결하려는 회사도 있을 것입니다.

그래서 모든 회사에 같은 제품 조합이 답이라고 생각하지는 않았습니다. 영상에서 경쟁 서비스를 함께 이야기한 이유도 우리 회사가 어디서 시작하는지에 따라 비교할 지점이 달라지기 때문입니다.

인사 정보에서 장비와 보상, 조직 운영까지 연결하려는 흐름도 눈에 들어왔습니다. 제게는 제품 영역을 늘리는 일인 동시에, 한 사람이 회사에 들어와 일하고 떠나는 과정을 연결하려는 방향으로 보였습니다. 다만 정보를 한곳에 모으는 것만으로 모든 운영 문제가 해결되는 것은 아닙니다.

고객은 AI보다 해결된 문제를 원합니다

Deel을 보며 우리 팀의 일도 돌아봤습니다. AI를 어디에 붙일지보다 우리가 오래 다뤄온 문제가 무엇인지 먼저 떠올려야겠다고 생각했습니다.

고객에게 중요한 것은 AI라는 이름 자체보다 계약과 급여가 맞게 처리되고 필요한 사람과 일을 시작하는 것입니다. 기술은 그 결과에 도달하는 방법이어야 합니다.

우리에게 쌓인 경험을 어떤 정보와 과정으로 정리할 수 있을지, 그중 AI가 맡으면 도움이 될 부분은 어디일지. 영상 끝에 남긴 질문도 그 순서였습니다.