영국 테크 기업들이 치명적인 오류를 저지르는 단 한 가지 이유

지난 한 해 동안 영국에서 취소된 스폰서 라이선스 수는 무려 1,948건에 달합니다. 이는 전년 대비 두 배 이상 증가한 수치로, 이 통계에 유독 눈에 띄게 많이 포함된 산업이 있습니다. 바로 첨단 기술(Tech) 섹터입니다. 전 세계에서 가장 혁신적인 자동화 솔루션을 구축하는 이들이 정작 자신들의 핵심 비즈니스 연속성을 좌우하는 가장 중요한 규제 준수 영역에서는 여전히 2010년 방식의 아날로그 프로세스에 의존하고 있다는 사실은 실로 충격적이지 않을 수 없습니다. 우리는 지금 AI가 가져온 경이로운 자동화의 시대에 살고 있지만, 역설적이게도 가장 필요한 곳에서 그 빛을 발하지 못하는 기묘한 현실에 직면해 있습니다.

AI, HR의 지평을 넓히다… 단, 한 가지 예외를 제외하고

인공지능은 이미 기업의 규제 준수(Compliance) 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 채용 과정에서 실시간으로 **배경 확인(Background Checks)**을 수행하고, 급여 모니터링은 자동으로 불일치 사항을 감지하여 오류를 사전에 방지합니다. 심지어 **예측 분석(Predictive Analytics)**은 직원의 이탈 징후를 미리 파악해 인력 유출에 선제적으로 대응할 수 있게 돕습니다. GDPR 데이터 요청 처리부터 작업장 안전 보고에 이르기까지, HR 테크 스택은 거의 모든 규제 요구 사항에 대한 자동화된 솔루션을 제공하며 효율성과 정확성을 극대화하고 있죠.

하지만 영국 테크 기업들에게 있어, 이 모든 자동화의 물결 속에서도 유독 핵심적인 한 가지 예외가 존재합니다. 바로 **스폰서 라이선스 관리(Sponsor Licence Management)**입니다. 전 세계의 뛰어난 AI 인재를 유치하여 경쟁 우위를 확보해야 하는 영국 테크 기업에게 이민 규제 준수는 그 어떤 것보다 중요한 기능입니다. 그런데도 이 가장 중요한 영역은 놀랍도록 고집스럽게 아날로그 방식을 고수하고 있습니다. 솔직히 말해서, 최첨단 자동화 도구를 개발하는 기업들이 스스로의 이민 규제 준수를 자동화하지 못한다는 것은 아이러니를 넘어선 위험한 역설입니다. 그 결과는 이론적이지 않습니다. 기업과 그들에게 의존하는 숙련된 근로자 모두에게 즉각적이고 점점 더 흔해지는 현실적인 위협으로 다가오고 있습니다.

아날로그의 덫: 왜 자동화가 어려운가? 덫에 걸린 테크 기업들

런던의 어느 기술 스타트업에 들어가 보십시오. 한 팀은 AI 기반 계약 검토를 개발하고, 다른 팀은 실시간 재무 보고 대시보드를 구축하며, 또 다른 팀은 자동화된 사이버 보안 모니터링을 출시할 수도 있습니다. 하지만 이 동일한 기업들이 스폰서 라이선스 의무를 이행할 때는 여전히 스프레드시트, 이메일 알림, 그리고 ‘축적된 경험’에 의존하는 것이 현실입니다. 이러한 간극은 매우 두드러지며, 대부분의 창업자들이 예상하지 못하는 구조적인 현실에서 비롯됩니다.

가장 큰 문제는 **영국 내무부(Home Office)의 스폰서 관리 시스템(Sponsor Management System, SMS)**이 API 통합을 위해 설계되지 않았다는 점입니다. 규제 준수 데이터는 구조화된 데이터베이스가 아닌 PDF 문서와 수동 입력 항목에 산재해 있습니다. 스폰서 된 근로자의 상황에 중대한 변화(보고 의무를 유발하는 종류의 사건들)가 발생했을 때, 이를 식별하고 해석하려면 반드시 인간의 판단이 필요합니다. 예를 들어, 머신러닝 엔지니어의 역할이 개별 기여자에서 팀 리더로 진화할 때, 어떤 알고리즘도 이것이 10영업일 이내에 통보해야 하는 “직무상의 중대한 변화”임을 자동으로 감지하지 못합니다.

결국, 운영상의 위험을 자동화하는 데 익숙한 테크 기업들이 스폰서 규제 준수를 2010년 방식과 똑같이 관리하게 되는 것입니다. 수동으로, 일관성 없이, 그리고 종종 부정확하게 말이죠. 숙련된 근로자 비자로 구성된 인력이 전체 노동력의 **30%에서 40%**를 차지하는 섹터에서, 이는 사소한 프로세스 비효율성이 아닙니다. 사업에서 가장 자동화가 덜 된 구석에 자리 잡은 체계적인 운영 리스크입니다. 사실 이건 단순한 행정 업무가 아니라, 인재 전략, 규제 위험, 그리고 운영의 연속성이 교차하는 비즈니스 핵심 거버넌스 기능입니다. 이 부분에서 주목할 점은, 테크 기업들이 기술적 문제를 해결하는 데 탁월하지만, 정작 자신들의 생존과 직결된 법률 및 행정적 문제에는 그 기술적 사고방식을 적용하지 못하고 있다는 점입니다.

실패의 대가: 기업과 인재의 비극 💔

이러한 규제 준수 관리의 허점은 숫자로 명확하게 드러납니다. 앞서 언급했듯이, 2024년 7월부터 2025년 6월 사이에 1,948개의 스폰서 라이선스가 취소되었습니다. 내무부의 집행 데이터 분석에 따르면, 테크 섹터가 이러한 취소 사례에서 불균형적으로 많은 비중을 차지합니다. 테크 기업들이 더 무모해서가 아니라, 구조적으로 더 취약하기 때문입니다. AI 및 머신러닝 분야의 역할은 국내 인력으로는 채우기 가장 어려운 직무 중 하나입니다. 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 강화 학습 전문가를 위한 인재 파이프라인은 여전히 해외 인력에 크게 의존합니다. 시리즈 B 펀딩을 위해 경쟁하는 캠브리지 기반 AI 스타트업이 존재하지 않을지도 모르는 국내 후보자를 기다리며 수석 ML 엔지니어 역할을 6개월 동안 비워둘 수는 없습니다. 그들은 전 세계 최고의 인재를 고용하고 그들을 스폰서하는 것입니다.

이러한 해외 인재 의존성은 곧 위험 노출로 이어집니다. 스폰서 라이선스가 정지되면, 모든 스폰서 된 근로자의 비자는 60일로 단축됩니다. 숙련된 근로자 비자를 가진 15명의 AI 엔지니어가 있는 스타트업에게 이는 단순한 인력 조정이 아닙니다. 제품 출시 일정, 투자자 신뢰, 그리고 경쟁 포지셔닝에 대한 실존적 위협입니다.

하지만 그 인적 비용은 훨씬 더 깊습니다. 가족을 영국으로 이주시켰고, 자녀들을 학교에 등록했으며, 2년짜리 임대 계약을 맺은 숙련된 근로자는 갑자기 새로운 스폰서를 구하거나 60일 이내에 나라를 떠나야 하는 상황에 처하게 됩니다. 그들의 경력 궤적, 자녀들의 교육, 재정적 안정성 모두가 두 달이라는 짧은 기간 안에 스폰서십을 이전할 고용주를 찾는 것에 달려 있습니다. 얼마나 절망적일까요?

재정적 영향은 직접적인 인력 교체 비용을 넘어섭니다. 한 런던의 중견 핀테크 기업은 규제 준수 실사(compliance visit)에서 여러 스폰서 된 근로자의 미보고된 변경 사항이 발견된 후 라이선스를 잃었습니다. 8명의 엔지니어가 60일 이내에 회사를 떠났습니다. 3명은 경쟁사로, 2명은 본국으로 돌아갔습니다. 이 회사는 새로운 라이선스를 신청하는 것이 12개월 동안 금지되었습니다. 18개월이 지난 후에도 그들은 머신러닝 팀을 완전히 재건하지 못했으며, 계획했던 시리즈 B 펀딩 라운드는 결국 무산되고 말았습니다.

A Y & J Solicitors의 이사인 야시 두발(Yash Dubal)은 이렇게 말합니다. “강제 집행 조치에 직면한 기업들은 고의로 편법을 쓰는 경우가 드뭅니다. 그들은 신중하게 인력을 구축하고, 적절한 절차를 통해 해외 근로자를 스폰서 했습니다. 그리고는 사업 운영의 일상적인 압박 속에서 진행 중인 규제 준수 프레임워크를 소홀히 한 것입니다.” 개인적으로 이 대목에서 매우 동감합니다. 대부분의 기업들은 악의적이기보다는, 이민 규제 준수의 복잡성과 그 중요성을 제대로 인지하지 못하는 경우가 많습니다.

오해를 넘어, 새로운 접근 방식이 필요할 때

이 모든 상황의 아이러니는 해결책이 바로 테크 기업들이 가장 잘하는 종류의 사고방식을 요구한다는 점입니다. 단지 익숙하지 않은 영역에 적용해야 할 뿐입니다. 실패 모드는 예측 가능합니다. 다음과 같은 잘못된 가정에서 시작됩니다.

• 첫 번째 가정: 규제 준수는 다른 HR 기능과 비슷하다.

  • 현실: 그렇지 않습니다. 급여 오류는 수정할 수 있습니다. 놓친 성과 검토는 규제상 결과가 없습니다. 하지만 스폰서 라이선스 위반은 강제 집행 조치를 유발합니다. 유예 기간도, 소프트웨어 패치도, “다음 스프린트에서 수정할게요” 같은 것도 없습니다. 내무부는 애자일(agile) 원칙에 따라 운영되지 않습니다. 한 번의 실수가 회사의 명운을 가를 수 있습니다.

• 두 번째 가정: 소프트웨어 솔루션이 분명히 있을 것이다.

  • 현실: 아직 없습니다. 시장은 거의 모든 다른 규제 준수 문제에 대해 정교한 도구를 개발했지만, 스폰서 라이선스 관리는 완전한 자동화에 여전히 저항하고 있습니다. 이는 앞서 언급했듯이 시스템의 설계 방식과 인간의 판단이 요구되는 복잡성 때문입니다.

결론적으로, 영국 테크 기업들은 자신들이 창조하는 혁신의 혜택을 온전히 누리기 위해, 자신들의 가장 취약한 지점을 직시해야 합니다. AI가 모든 것을 자동화할 수 있다는 환상에서 벗어나, 자동화가 불가능한 영역에 대해서는 전략적이고 체계적인 인력 및 거버넌스 투자가 필요하다는 것을 깨달아야 합니다. 이민 규제 준수를 단순한 HR 행정 업무가 아닌, 기업의 생존을 결정하는 핵심 비즈니스 기능으로 격상시켜야 할 때입니다. 그렇지 않으면 혁신의 최전선에 서 있는 이들이 아날로그의 덫에 걸려 좌초하는 비극이 계속될 것입니다.

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출처

• 원문 제목: AI automates HR compliance, except for the area tech companies need
• 출처: AI News
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