센드버드 "AI 도입 핵심은 고객 문제 해결…PoC 넘어 실제 성과로"

멀티 에이전트 기반 차세대 오케스트레이션 아키텍처 제시

[프라임경제] 기업들의 AI 에이전트 도입이 확산되고 있지만 상당수 프로젝트가 파일럿(PoC) 단계에 머무는 가운데, AI가 실제 비즈니스 성과로 이어지기 위해서는 '답변'이 아닌 '고객 문제 해결'에 초점을 맞춰나가야 한다. 

정수덕 센드버드 이사는 '제15회 K-컨택센터 리더스 포럼'에서 AI 에이전트의 성공적인 현장 적용을 위한 CX 혁신 전략을 제시했다. = 김상준 기자

정수덕 센드버드 이사는 지난 20일 서울 양재동에서 열린 '제15회 K-컨택센터 리더스 포럼'에서 'AI 에이전트, Pilot을 넘어 실제 성과로: 국내외 선도 브랜드들이 증명한 CX 혁신의 3가지 실행 원칙'을 주제로 AI 에이전트의 성공적인 현장 적용 방안을 제시했다.

정 이사는 "대다수 AI 프로젝트가 기대했던 성과에 미치지 못하고 있다"며 핵심 원인으로 '실제 운영체계와 분리된 AI'를 지목했다.

구체적으로 △실제 업무 처리 상태나 상담원 핸드오프와 연결되지 않는 '워크플로와의 분리' △필요한 데이터와 표준운영절차(SOP)가 연결되지 않아 잘못된 답변을 내놓는 '데이터·SOP와의 분리' △AI의 판단과 행동에 대한 책임 주체가 불분명한 '거버넌스와의 분리' 등을 주요 문제로 꼽았다.

결국 고객 질문에 자연스럽게 답변하는 챗봇 수준을 넘어 주문·예약·배송·환불 등 고객이 요구하는 업무를 실제로 끝까지 처리할 수 있어야 AI 도입 효과를 거둘 수 있다.

이를 위한 CX 혁신의 3대 실행 원칙도 제시했다.

첫 번째는 '지표와 리더십의 정렬'이다. 무엇을 자동화할 것인지 결정하기에 앞서 기업이 달성하려는 비즈니스 지표를 명확히 설정해야 한다. 단순 응답률이나 자동화율보다는 고객 문제를 얼마나 정확하게 끝까지 해결했는지를 측정하는 '해결 중심의 ROI'가 중요하다.

두 번째는 '복잡한 케이스의 과감한 검증'이다. 단순 FAQ 중심의 테스트에서 벗어나 정책 판단과 API 시스템 실행, 다중 의도 파악, 고객 감정 분석, 예외 상황에서의 상담사 연결 등 실제 현장에서 발생하는 복잡한 업무까지 AI가 처리할 수 있는지 검증해야 한다.

세 번째는 '운영 체계화와 확장'이다. AI 솔루션 도입 자체를 목표로 삼지 않고 문제 발견과 원인 분석, 개선, 시뮬레이션 등으로 이어지는 6단계 '운영 루프'를 CX 조직이 직접 주도해야 지속적인 성과를 낼 수 있다.

정 이사는 실제 적용 사례로 '영웨어 AI 스타일리스트'를 소개했다. AI가 구매 전 코디 추천부터 구매 과정의 상품 선택, 구매 후 교환 검토까지 하나의 화면에서 연속적으로 지원하는 방식이다.

'루미에르 호텔 보이스 AI 컨시어지' 사례에서는 고객의 가족 구성 등 기존 맥락을 반영해 객실 예약부터 투숙 중 다이닝 예약과 시설 안내까지 연결하는 모습을 시연했다. 단순히 고객 질문에 답변하는 것을 넘어 실제 예약과 후속 업무를 수행하는 '실행형 AI'의 가능성을 보여줬다.

정수덕 센드버드 이사가 '루미에르 호텔 보이스 AI 컨시어지' 사례를 시연하고 있다. = 김상준기자

멀티 에이전트 기반의 차세대 오케스트레이션 구조도 제시했다. 모든 업무를 하나의 AI에 맡기는 대신 오케스트레이터 역할을 하는 '에이전트 스튜어드(Agent Steward)'를 중심으로 여러 전문 에이전트가 역할을 분담한다.

예를 들어 고객이 에어컨 파손 문제를 제기하면 에이전트 스튜어드가 고객 주문 내역 확인과 배송 증빙 조회, 후속 조치 등을 담당하는 각각의 기능을 조율해 고객 문제를 엔드투엔드(End-to-End)로 해결한다.

정수덕 이사는 "지난 10년간 글로벌 커뮤니케이션 API 인프라를 구축해 온 경험을 가지고 있다"며 "이를 바탕으로 브랜드 맞춤형 AI 컨시어지 'delight.ai'에 보안과 거버넌스 등을 결합해 차세대 고객경험 플랫폼으로 확장해 나갈 것"이라고 강조했다.