인공지능(AI)이 고객 서비스의 미래가 될 수 있지만, 일부 초기 소비자 후기에 따르면 적어도 지금으로서는 짜증을 유발할 준비를 해야 할 것 같습니다.

AI 기반 챗봇은 길을 잃은 고객을 올바른 해결책으로 안내하는 가상 컨시어지 역할을 할 수 있지만, 많은 고객 서비스 챗봇은 여전히 문제를 해결하기보다는 회피합니다. 노골적인 요청 거부 — 또는 고객을 AI 기반의 모호함으로 가득 찬 미로로 보내 불만을 계속하기에는 너무 지치게 만드는 것 — 은 여전히 챗봇의 전형적인 방식에서 흔히 볼 수 있습니다.

"저는 AI 고객 서비스 챗봇이 싫어요." 캘리포니아 캄포의 카르멘 스미스(Carmen Smith)는 이 기술을 다룰 때 종종 끝없는 반복에 빠진다고 말했습니다. 스미스는 "어떤 경우든, 그들은 당신을 어떤 종류의 FAQ 목록으로 안내하거나 이미 시도했지만 부족하다고 느꼈던 정보를 반복할 것 같아요."라고 말했습니다. "저는 그들과 상대하는 것을 싫어하지만, 요즘 많은 회사들이 그들을 사용하고 있어요. 아쉽네요. 저는 차라리 사람과 이야기하고 싶어요."

스미스만 이런 생각을 하는 것은 아닙니다. Qualtrics 2026 고객 경험 트렌드 보고서에 따르면, 고객 서비스를 위해 AI를 사용한 소비자 5명 중 거의 1명은 그 경험에서 아무런 이점도 얻지 못했습니다. 이 수치 — 일반적인 AI 사용의 실패율보다 거의 4배 높은 — 는 고객 서비스에 대한 어떤 특정 요소가 AI가 제대로 작동하기 어렵게 만든다는 것을 시사합니다. 소비자들은 고객 서비스를 위한 AI 애플리케이션을 편리성, 시간 절약, 유용성 면에서 최악으로 평가합니다. Qualtrics XM Institute의 사고 리더십 책임자이자 보고서 저자인 이자벨 즈다트니(Isabelle Zdatny)는 "너무 많은 기업들이 문제를 해결하기 위해서가 아니라 비용을 절감하기 위해 AI를 배포하고 있으며, 고객들은 그 차이를 알 수 있습니다."라고 말했습니다.

많은 고객에게 이러한 경험이 긍정적이지 않은 간단한 비즈니스 이유가 있습니다. 글로벌 기술 및 컨설팅 기업 Cognizant의 디지털 경험 부문인 Cognizant Moment의 글로벌 책임자 벤 위너(Ben Wiener)는 "AI는 기업 인센티브를 바꾸지 않습니다. 오히려 그것들을 확장합니다."라고 말했습니다.

기업들은 항상 측정하는 것과 보상하는 것을 중심으로 고객 서비스를 형성해 왔습니다. 많은 고객 컨택 센터(customer contact center) 내에서 상담원(human agent)들은 재량권을 제한하도록 설계된 엄격하게 스크립트화된 흐름(tightly scripted flow) 내에서 운영됩니다. 다른 곳에서는 브랜드가 직원들에게 고객을 만족시키기 위해 필요한 모든 것을 할 수 있도록 권한을 부여합니다.

"리더십이 환불 최소화, 인간 상담원에게의 에스컬레이션(escalation) 감소, 또는 통화 시간 단축을 우선시한다면, AI 에이전트(agent)가 인간 에이전트와 마찬가지로 그러한 철학을 경험에 반영할 것이라고 예상할 수 있습니다. 이것들은 항상 비즈니스(business) 선택이었고, AI 시스템(system)도 그러한 선택을 강제할 것입니다."라고 위너는 말하며, AI가 이를 더 일관성 있게, 더 많은 양으로 처리할 수 있다고 덧붙였습니다. "AI는 주어진 모든 지표를 끊임없이 최적화할 것입니다."라고 위너는 말했습니다. "기업들은 AI 시스템이 어떤 결과를 우선시하기를 원하는지 명확히 밝혀야 합니다. 왜냐하면 그러한 시스템은 훈련받고 측정된 것을 정확히 달성할 것이기 때문입니다."라고 그는 덧붙였습니다.

"그들을 괴롭히는 것은 그들을 루프(loop)에 가두는 자동화입니다."라고 웨이크 포레스트 대학교 경영대학원(Wake Forest University School of Business)의 실무 교수이자 분석 영향 센터(Center for Analytics Impact)의 전무이사인 섀넌 맥킨(Shannon McKeen)은 말했습니다. 지원 자동화에 대한 연구에 따르면 AI와의 많은 대화가 결국 인간에게 에스컬레이션됩니다. 그러나 시스템이 문제를 해결하지 못하거나 결정을 명확하게 설명하지 못할 때, 고객들은 종종 AI 레이어(layer)를 해결책이 아닌 추가적인 장벽으로 경험한다고 맥킨은 말했습니다.

회피는 고객 서비스(customer service)에서 일하는 사람들에게 이점이 있습니다.

Info-Tech Research Group의 수석 연구 이사인 테라 히긴슨(Terra Higginson)에 따르면, AI 회피는 높은 번아웃(burnout) 비율과 이직률을 보이고 정신 건강 문제와 관련된 직업의 근로자를 보호하는 데 사용될 때 정당화됩니다.

그리고 어떤 경우에는 거절하는 것이 올바른 결정입니다.

"두 사람이 환불에 대해 논쟁하고 법률상 환불이 불가능하다고 명시되어 있다면, 판사는 계속해서 설전을 벌이기보다는 판결을 내릴 것입니다. 이는 상담원과 불만족스러운 고객 간의 시나리오(scenario)에서 흔히 발생하는 일입니다."라고 히긴슨은 말했습니다. "이는 환불을 어렵게 만드는 것이 아니라 규칙과 규정을 집행하는 과정으로 만듭니다."라고 히긴슨은 말하며, AI는 인간이 할 수 없는 방식으로 전반적으로 규칙을 일관성 있게 집행할 수 있다고 덧붙였습니다. "회사 규칙을 따랐다는 이유로 소리 지름을 당하는 논쟁과 설전의 부담 없이 말입니다."

반면에 정당한 환불을 어렵게 만드는 것은 그저 나쁜 사업이며, 항상 그래왔습니다. "그것은 방해이지 서비스(service)가 아닙니다."라고 히긴슨은 말했습니다. 그는 디지털(digital) 의견이 포럼(forum)과 소셜 미디어(social media)를 통해 빠르게 퍼질 수 있는 경쟁 시장에서는 특히 나쁜 비즈니스 모델(business model)이라고 덧붙였습니다.

Zendesk의 CEO인 Tom Eggemeier는 너무 많은 기업이 회피(deflection) 및 불충분한 답변을 포함하는 방식으로 "해결된" 상호작용을 정의한다고 말합니다. Zendesk는 고객, 기업, 직원 모두가 문제가 실제로 해결되었다고 동의하는 경우에만 해결로 간주합니다. Eggemeier는 "인공지능(AI)은 목적이 아니라 수단입니다"라고 말했습니다.

그가 머지않은 미래에 가능성이 있다고 생각하는 한 가지 해결책은 소비자들이 기업 챗봇을 상대할 개인 인공지능(AI) 에이전트를 갖게 되어, 인공지능(AI)들이 저수준의 문제를 해결하기 위해 경쟁하도록 하는 것입니다.

Eggemeier는 3년 이내에 디지털 고객 서비스 상호작용의 50%가 인공지능(AI)에 의해 처리될 것이며, 5년 이내에는 이 수치가 80%로 증가할 것으로 추정합니다.

고객 서비스 챗봇 개발사 Decagon의 CEO인 Jesse Zhang은 고객을 회피하려는 기업들은 장기적으로 손해를 볼 것이라고 말합니다. Decagon은 2025년에 소비자 대면 산업 전반에 걸쳐 100개 이상의 기업 계약을 체결한 후 최근 자금 조달 라운드에서 기업 가치가 45억 달러로 세 배 증가했습니다.

"저희는 회피(deflection) 의도를 가진 고객을 단 한 명도 만나본 적이 없습니다." Zhang이 말했습니다. 그는 "사람들은 해결 최적화에 매우 적극적입니다"라고 덧붙였습니다.

전 Salesforce 공동 CEO인 Bret Taylor와 전 Google 임원 Clay Bavor가 2023년에 설립한 대화형 인공지능(AI) 플랫폼 Sierra는 자사의 비즈니스 모델이 "성과 기반 가격 책정(outcomes-based pricing)"을 사용하며, 이것이 이러한 새로운 상호작용에 접근하는 핵심 방법이라고 생각한다고 말합니다. Sierra 대변인은 "문제를 해결하지 못하거나 고객에게 효과가 없다면, 저희에게도 효과가 없는 것입니다"라고 말했습니다.

Zhang은 고객 측면에서 이 주제에 대한 주관성이 있을 수 있으며, 한 사람의 해결이 다른 사람에게는 회피(deflection)일 수 있다는 점을 인정했습니다. 그러나 그는 판단을 내릴 만큼 충분히 똑똑한 인공지능(AI)을 갖추는 것이 기업의 역할이라고 말했습니다. Zhang은 "모든 것에 '아니오'라고 할 수도 없고, 모든 것에 '예'라고 할 수도 없습니다. 해결책을 가지고 싶을 것입니다"라고 말했습니다.

결코 막다른 길은 없어야 하며, 인공지능(AI) 답변에서 필요한 것을 얻지 못하는 고객을 위한 "에스컬레이션 경로(escalation path)"가 있어야 합니다.

예를 들어, 고령 고객, VIP 고객 또는 특히 복잡한 문제의 경우처럼 상담원(human agent)에게 명확하고 빠른 경로가 항상 존재해야 하는 상황이 있습니다.

AI 챗봇(chatbot) 구현의 널리 인용되는 사례는 핀테크 기업 Klarna에 있는데, 이곳에서 AI는 최근 40%의 인력 감축에 유일한 요인은 아니었지만 상당한 역할을 했다. 그러나 AI 우선 정책 전환은 결국 일부 더 복잡한 작업에서 AI 기술의 품질 저하로 인해 회사가 고객 서비스 부문의 일부 직원을 재고용하기로 결정하는 결과를 낳았다. 회사 대변인은 최근 CNBC에 보낸 성명에서 Klarna가 AI 사용에 전념하고 있으며, 출시 당시 700명의 고객 서비스 상담원(agent)의 업무를 처리했고 현재는 800명의 상담원(agent)의 업무를 처리하는 AI 비서(assistant)를 출시했다고 밝혔다. 대변인은 AI 비서(assistant)가 이제 더 많은 고객 문의를 처리하고 있으며 고객 만족도 점수가 인간 상담원(agent)과 동등하다고 말했다.

시장은 빠르게 진화하고 있으며, 이는 다양한 고객 경험으로 이어질 수 있다. Sierra 대변인은

"때로는 소비자들이 구식 챗봇(chatbot)과 AI의 차이를 모릅니다. 구식 챗봇(chatbot)은 일을 처리하고 문제를 해결할 수 없습니다."

"그들은 AI가 실수를 할까 봐 불안해서 그렇게 하지만, 안전장치(guardrail)는 합리적이어야 합니다."

더 복잡한 AI 활용 사례는 헬스케어(health care)와 같이 부문별 수준에서도 존재한다. NotifyMD에서는 AI가 고객 서비스에서 청구 관련 고객 전화 응대와 같은 일부 간단한 문제를 처리하는 데 사용되었다. 그러나 영업 담당 수석 부사장(senior vice president)인 Jodi Miller는 복잡하고 감정적인 문제에 있어서는 여전히 인간이 중요하다고 말했다. Miller는

"특히 고객이 화가 났거나 정당한 문제가 있는 경우, AI가 인간이 제공할 수 있는 종류의 이해와 공감 능력을 가져올 방법은 없습니다."

"앞으로 이 모든 회사들에게 핵심은 AI 사용에 매우 신중하고, 가장 도움이 필요한 사람들을 방해하는 것이 아니라 돕고 있는지 확인하는 것이라고 생각합니다."

Zhang은 고객 서비스의 미래가 AI가 될 것이며, AI 상담원(agent)이 기억력을 가지고 모든 유형의 고객 서비스 문의를 처리할 수 있을 것이라고 확신한다. 그는

"매우 높은 수준에서, 모든 비즈니스는 모든 채널에 걸쳐 하나의 통합된 상담원(agent)을 가진 AI를 프런트 엔드(front end)에 갖게 될 것입니다."