최근에 저에게 가장 이상한 일이 일어났습니다. 저는 고객 서비스 부서에 연락했고, 그 경험이 좋았습니다. 이메일을 보냈고, 신속하게 답변을 받았으며, 환불을 받았습니다. 이 긍정적인 문제 해결 경험에서 가장 주목할 만한 점은 저 외에 다른 사람이 개입했는지 알 수 없었다는 사실입니다. 그러나 잠시 동안, 예언이 마침내 현실이 되고 있다는 생각이 들었습니다. 인공지능(AI)이 마침내 제가 회사에 불평하고 결과를 얻는 것을 더 쉽게 만들고 있었습니다. 적어도 저는 그렇게 믿고 싶었습니다.

고객 서비스는 인공지능(AI)이 그냥 할 수 있는 일 중 하나로 여겨집니다. 실제로, 그 좋은 경험은 AI 우선(AI-first) 기업인 Intercom에 의해 제공되었습니다. 그들은 대부분의 고객 문의를 처리하는 Fin이라는 인공지능(AI) 에이전트를 가지고 있습니다. 왜 모든 문의를 처리하지 않을까요?

"저는 전화나 컴퓨터를 통해 이루어지는 현재의 많은 고객 지원 업무에서 사람들이 일자리를 잃을 것이며, 그 일은 인공지능(AI)이 더 잘 해낼 것이라고 확신합니다."

라고 OpenAI의 최고경영자(CEO) Sam Altman은 지난 9월, 하필이면 Tucker Carlson에게 말했습니다. Altman만이 고객 서비스 자동화를 추진하는 실리콘밸리 경영자는 아닙니다. 작년에 Salesforce는 인공지능(AI) 도구를 선호하여 4,000개의 고객 서비스 일자리를 줄였고, Verizon은 Google Gemini 기반의 챗봇을 고객 서비스의 첫 관문으로 출시했습니다. 그리고 Klarna는 최고경영자(CEO)가 인공지능(AI)으로 인간을 대체했다고 자랑했지만, 지난 5월에 입장을 번복하고 더 많은 인간 고객 서비스 상담원을 고용하기 위한 채용 캠페인을 시작했습니다.

여기에 문제가 있습니다. 인공지능(AI), 특히 생성형 인공지능(generative AI)은 어떤 일에는 정말 능숙하지만… 그렇지 않을 때도 있다는 것이 밝혀졌습니다. 이것이 바로 ChatGPT가 말하는 모든 것을 여전히 사실 확인해야 하는 이유이며, 특정 의료 상태를 진단하는 데 능숙하더라도 챗봇이 인간 의사를 대체할 수 없는 이유입니다. 고객 서비스의 경우, 인공지능(AI)은 환불 처리와 같은 간단한 작업에는 능숙할 수 있지만, 특히 고객이 화가 나 있고 인간적인 공감이 도움이 될 수 있는 더 복잡한 사례를 처리하는 데는 형편없습니다. 영화 앵커맨(Anchorman)의 대사를 인용하자면,

"60%의 확률로, 항상 작동합니다."

그럼에도 불구하고, 인간 고객 서비스 상담원들은 미국과 해외 모두에서 지난 몇 년간 대규모로 인공지능(AI)에게 일자리를 잃고 있습니다. 비용 절감을 위해서든 멋있어 보이기 위해서든, 많은 기업들이 인공지능(AI) 기반 챗봇을 고객과의 첫 접점으로 내세웠지만, 고객들이 이 개념을 실제로 싫어한다는 것을 깨달았습니다. 이제 이러한 조직들은 그러한 계획에서 물러나고 있다고 Gartner의 고객 서비스 및 지원 리더 연구 책임자인 Brad Fager가 말했습니다.

"인력을 대체할 수 있다는 생각은 실제로 실현 가능하지 않으며, 심지어 바람직하지도 않습니다."

라고 Fager는 저에게 말하며, 경영진이 인간 상담원을 인공지능(AI)으로 대체하는 것이 비용 절감의 좋은 방법이라고 생각할 수도 있다고 언급했습니다.

"현실은 그것이 제대로 작동하지 않는다는 것입니다."

고객들이 인공지능(AI)과의 상호작용을 좋아하지 않는다는 증거도 있습니다. 2024년 Gartner 설문조사에 따르면, 고객의 61%는 기업이 고객 서비스에 인공지능(AI)을 전혀 사용하지 않기를 선호했으며, 53%는 기업이 인공지능(AI)을 사용할 경우 경쟁사로 전환하는 것을 고려할 것이라고 답했습니다. Fager가 저에게 설명했듯이, Gartner는 인공지능(AI)과 자동화가 고객 서비스의 미래를 변화시킬 것이지만, 인간이 그 변화에 큰 역할을 할 것이라는 입장을 대체로 취하고 있습니다. 그리고 많은 고객들이 기뻐할 만하게도, 많은 인공지능(AI) 통합은 백엔드(back end)에서 이루어져, 인간 상담원이 상호작용을 주도하는 대신 자신의 업무를 더 잘 수행하도록 도울 것입니다. 고객들은 인공지능(AI)이 개입했는지조차 모를 수도 있습니다.

이러한 접근 방식은 몇 년 전 MIT와 Stanford 연구원들이 생성형 인공지능(generative AI)이 콜센터 직원들의 생산성을 어떻게 향상시켰는지 조사한 연구를 떠올리게 했습니다. 실제로 생산성이 향상되었는데, 주로 경험이 적은 상담원들에게서 나타났습니다. 통화 처리 방법에 대한 실시간 제안을 제공하는 인공지능(AI) 도구에 접근함으로써, 직원들은 시간당 14% 더 많은 사례를 해결할 수 있었습니다. 이 도구는 숙련된 상담원의 데이터를 기반으로 훈련되었으며, 심지어 초보 직원들이 고객에게 더 공감할 수 있도록 도울 수도 있었습니다.

이를 여러분이 챗봇으로 경험했을 법한 것,