Physical AI Is Reshaping Customer Service, And It Has Nothing To Do With Robots By Eitan Cohen , Forbes Councils Member. for Forbes Technology Council COUNCIL POST Expertise from Forbes Councils members, operated under license. Opinions expressed are those of the author. | Membership (fee-based) May 14, 2026, 10:15am EDT Eitan Cohen is CEO of TechSee , a Visual AI company transforming customer service for ISPs, Smart Home, CE and Home Security brands. getty

너무 오랫동안 세상은 물리적 AI(Physical AI)를 로봇과 드론의 영역으로만 한정해왔습니다. 중요하긴 하지만, 이러한 애플리케이션은 이 기술의 광범위한 범위와 고객 서비스에 긍정적인 영향을 미칠 잠재력에 비해 훨씬 더 좁습니다. Gartner는 물리적 AI(Physical AI)를 2026년 주요 전략 기술 트렌드 중 하나로 선정했습니다. 그들의 정의인 "[AI가] 감지하고, 결정하고, 행동하는 기계와 장치에 동력을 공급하여 지능을 현실 세계로 가져오는 것"을 읽을 때, 대부분의 사람들은 로봇, 자율주행차 또는 드론을 떠올립니다. 이러한 이미지는 매력적이지만, 고객 서비스 분야에 종사하는 우리에게는 또한 주의를 분산시키는 요소입니다. 서비스 조직에 실제로 중요한 물리적 AI(Physical AI)의 변화는 휴머노이드 로봇보다 더 조용하고, 더 즉각적이며, 잠재적으로 더 중대한 영향을 미 미칩니다. 이는 지금 바로 고객의 가정 내에서 일어나고 있으며, 대부분의 서비스 리더들은 아직 이를 제대로 주목하지 않고 있습니다.

서비스가 실제로 존재하는 곳은 가정입니다.

통신, 홈 연결성, 가전제품, 홈 보안 또는 주택 건설업자를 논하든, 이 모든 산업에는 간단하고 불편한 진실이 있습니다. 바로 고객 경험은 가정 내에서 형성된다는 것입니다. 집에서 모든 것이 잘 진행될 때, 브랜드는 신뢰할 수 있는 것으로 인식됩니다. 그리고 그렇지 않을 때, 디지털 경험, 상담원 교육, 로열티 프로그램에 지출된 모든 돈은 불만족으로 인해 즉시 가려집니다.

하지만 수십 년 동안 서비스 조직은 근본적인 사각지대에서 운영되어 왔습니다. 그들은 가정 내부를 볼 수 없습니다. 벽, 장치 배치, 인접 네트워크 및 가전제품 간섭은 대부분의 복잡하고 관계를 정의하는 서비스 호출의 실제 원인입니다. 고객은 자신의 문제를 깊고 개인적으로 경험합니다. 브랜드는 추측을 통해 문제를 진단합니다.

이는 고객 서비스에서 비용과 이탈(churn)의 가장 큰 원인 중 하나인 구조적 비대칭을 만듭니다. 고객은 완전히 설명할 수 없는 증상을 설명합니다. 상담원은 고객이 확실하게 답변할 수 없는 질문을 합니다. 문제 해결(Troubleshooting)은 교육받은 추측이 됩니다. 그 결과는 반복적인 전화, 불필요한 기술자 방문, 문제를 해결하지 못하는 하드웨어 교체입니다. 시간이 지남에 따라 고객은 좌절하고 떠나기로 결정합니다. 진정한 근본 원인이 하드웨어 고장이든 배치 오류이든, 고객은 이 실패에 대해 브랜드와 제품을 비난합니다.

가장 복잡하고 비용이 많이 드는 서비스 문제는 본질적으로 물리적입니다. 잘못된 위치에 놓인 라우터, 제대로 구성되지 않은 장치, 집주인이 찾을 수 없는 벽 뒤에서 형성되는 누수, 집의 특정 모서리에서 연결을 방해하는 간섭 등이 그 예입니다. 이러한 상황은 고객이 설명하기 어려워하고, 많은 경우 볼 수도 없습니다. 상담원은 물리적 세계에서 일어나는 일과 서비스 조직이 실제로 진단할 수 있는 것 사이의 간극을 메울 도구가 부족하기 때문에 그들이 받는 정보를 해석하는 데 어려움을 겪습니다.

오늘날 서비스에 배포된 최고의 AI 시스템, 예를 들어 자연어 모델(natural language models), 의도 예측 엔진(intent prediction engines), 에이전트 워크플로우(agentic workflows) 등은 여전히 이러한 물리적 현실에 대해 대체로 눈이 멀어 있습니다. 그들은 현실에서 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지보다는 고객이 말하는 내용을 분석합니다. 이러한 시스템이 아무리 정교해지더라도, 텍스트와 음성만으로는 물리적 공간에 존재하는 문제를 해결하기에 결코 충분하지 않을 것입니다.

물리적 AI(Physical AI)는 서비스에 실제로 무엇을 의미할까요?

물리적 AI(Physical AI)는 제대로 이해하면 로봇 공학(robotics)에 관한 것이 아닙니다. 이는 실제 환경 내에서 감지하고, 추론하고, 행동할 수 있는 AI에 관한 것입니다. 핵심 단어는 "감지"입니다. AI가 물리적 공간에서 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 인지할 수 있을 때, 전체 서비스 방정식이 바뀝니다.

시각(Vision)은 이러한 성공의 핵심 계층입니다. 시각(Vision)은 디지털 지능을 물리적 세계와 연결합니다. 고객의 환경(텔레비전 뒤의 라우터, 배선 경로, 옷장 안의 메시 노드)을 이해함으로써 AI는 마침내 부족했던 맥락을 얻게 됩니다. 문제 해결(Troubleshooting)은 해석에서 관찰로 바뀝니다. 해결은 추측에서 증거로 바뀝니다. 이것은 미래적인 시나리오가 아닙니다. 기본적인 기능은 이미 갖춰져 있으며 가치를 창출하고 있습니다. 운영자는 고객이 알아차리기도 전에 홈 네트워크 커버리지를 시각화하고 사각지대를 식별할 수 있습니다. 스마트 홈 제공업체는 연결된 장치와 그 배치를 식별하고 성능을 최적화하기 위한 관련 권장 사항을 제시할 수 있습니다. 보험 회사들은 이미 원격으로 자산 상태를 평가하기 위해 물리적 AI(Physical AI)를 배포하기 시작하여 청구 처리 속도를 높이고 있습니다. 이들 각각은 언어적 근사치보다는 물리적 인식을 기반으로 하는 서비스 모델을 향한 점진적인 단계입니다.

변화는 이미 진행 중입니다.

이러한 환경에서 승리할 리더들은 고객에 대한 자신들의 책임을 생각하는 방식을 재구성하는 사람들입니다. 소비자 통신(consumer telecom) 및 연결된 홈 서비스(connected home services)에서, 당신의 제품은 네트워크가 아닙니다. 당신의 제품은 가정 내 경험을 정의합니다.

제가 본 바에 따르면, 물리적 AI(Physical AI)는 이미 여러 산업에 걸쳐 배포되고 있으며 비즈니스와 고객에게 상당한 영향을 미치고 있습니다. 오늘날 이점을 구축하는 이러한 조직들은 점진적으로 그렇게 하고 있으며, 기술이 성숙하고 발전함에 따라 계속해서 가속화될 것입니다.

브랜드는 기존 서비스 워크플로우에 시각 및 감지 기능을 추가하고 엣지에서의 장치 지능(device intelligence at the edge)에 투자해야 합니다. 또한 고객이 실제로 거주하는 물리적 환경과 관련하여 고객 경험을 측정하는 방식을 재고해야 합니다.

귀하의 비즈니스가 귀하와 고객 사이에 물리적 연결을 필요로 한다면, 간단한 질문부터 시작하십시오. 귀하의 비용과 이탈(churn) 중 얼마나 많은 부분이 상담원이 볼 수 없는 물리적 문제로 인해 발생합니까? 많은 서비스 조직에게 솔직한 답변은 대부분 그렇다는 것입니다.

질문은 "AI 에이전트가 2040년까지 홈 로봇과 상호 작용하여 문제를 처음부터 끝까지 자율적으로 해결할 것인가?"가 아닙니다. 그것은 "AI 에이전트가 물리적 공간과 상호 작용할 수 있다면 고객과 내 제품의 관계를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있을까?"입니다. 예측 가능한 미래에 물리적 AI(Physical AI)는 사람을 대체하거나 복잡한 로봇 공학(robotics)을 일상적인 상호 작용에 도입하는 것이 아닙니다. 그것은 이전에 불가능했던 새롭고 중요한 상호 작용 방식을 고객 서비스에 추가하는 것입니다.

이는 서비스 조직에게 마침내 고객이 어디에 살고 있는지 볼 수 있는 능력을 부여하고, 화면 속 세상과 집 안의 세상 사이의 간극을 좁히는 것입니다. 이러한 변화는 이미 일어나고 있습니다. 유일한 질문은 귀하의 조직이 이 새로운 서비스 패러다임에서 선두를 달릴 것인가 아니면 뒤처질 것인가 하는 것입니다.

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