생성형 AI나 대규모 언어 모델(LLM)이라는 말이 낯설게 느껴지더라도 ChatGPT는 들어 보셨을 것입니다. 놀랍도록 진짜 대화 같은 답변, 대학교 과제로 제출할 수 있는 에세이, 심지어 아재 개그까지 생성해 내는, 대단히 인간 같은 챗봇이죠.
생성형 AI와 LLM은 엄밀히 따져 최신 기술까지는 아니지만, ChatGPT는 이 기술을 전 세계 사람에게 알리고 R&D 분야 "우주 경쟁"의 시작을 알렸습니다. 그리고 생성형 AI와 LLM이 정보를 발견하고 소비하며 콘텐츠를 만드는 과정에 어떤 영향을 줄 수 있는지를 두고 격렬한 논쟁을 일으키기도 했습니다.
Zendesk의 연구 결과에 따르면 고객 중 절반 이상이 생성형 AI 사용을 프리미엄 브랜드와 연관지어 생각합니다.
이 기술의 영향을, 특히 고객 경험(CX) 분야에서 많은 사람이 체감하게 될 것이라는 데에는 의심의 여지가 없습니다. 얼마 지나지 않아 고객이 제품을 찾고 회사와 대화하며 브랜드를 경험하는 방식에 엄청난 변화가 나타날 가능성이 높습니다. 이미 이런 변화가 일어나고 있는 경우도 있습니다.
Zendesk의 연구에 따르면 고객 중 거의 70퍼센트는 대부분의 회사가 조만간 경험 개선을 위해 생성형 AI를 사용할 것이라고 생각합니다. 그리고 절반 이상이 생성형 AI 사용을 프리미엄 브랜드와 연관지어 생각합니다. 이 결과를 비즈니스 관점에서 생각해 보면, 브랜드가 크든 작든 고객 여정에 생성형 AI를 통합하는 것은 선택이 아닌 필수라는 결론이 도출됩니다.
생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇일까요?
- 생성형 AI는 입력 내용이나 메시지에 따라 결과를 반환하거나 생성하는 AI 모델을 포괄적으로 지칭하는 단어입니다. 이 결과에는 텍스트나 코드, 오디오, 이미지 또는 비디오 등이 있습니다.
생성형 AI를 적용하여 인기를 끈 여러 유망 솔루션이 LLM을 기반으로 합니다. 오늘날 가장 유명한 생성형 AI의 예시라 할 만한 ChatGPT는 사용자가 OpenAI의 GPT-3.5 LLM에 쿼리를 보낼 수 있게 해 주는 챗봇 스타일 프롬프트입니다. - LLM은 대규모의 텍스트 기반 데이터를 수집하여 언어를 이해할 수 있도록 교육을 받습니다(OpenAI의 GPT-3.5 교육에는 인터넷에 있는 텍스트 3,000억 단어가 사용되었습니다). LLM은 텍스트를 생성하거나 요약하거나 다시 쓰는 작업에는 굉장히 훌륭하지만, 완벽과는 거리가 멉니다. LLM이 만드는 텍스트는 놀랍도록 진짜 대화 같지만 사실 관계가 틀렸을 수도 있고, 너무 오래되어 쓸모가 없거나 관련이 없는 콘텐츠를 기반으로 만들어졌을 수도 있습니다.
Zendesk는 향후 5년 안에 AI가 모든 고객 터치포인트 하나하나의 기반이 될 것이라고 생각합니다. 하지만 그것조차도 기나긴 AI 이야기의 첫 장에 불과할 겁니다. 미래를 꿈꾸는 것은 신나는 일이지만, 현재의 LLM에는 아직 한계가 있고 이로 인해 고객의 경험을 저해할 수도 있다는 사실을 명심해야 할 것입니다. 그런 일이 발생하는 것을 피하려면 회사는 지금 생성형 AI가 잘해낼 수 있는 일과 아직 그렇지 않은 일이 무엇인지 파악해야 합니다.
고객이 생성형 AI를 통한 획기적 경험 개선을 기대하는 분야
고객은 생성형 AI를 통해 회사의 상품을 구매하고 회사와 소통하며 문제를 해결하는 방식이 변화할 것이라고 생각합니다. Zendesk 연구 결과 75퍼센트 이상이 어느 회사에서 구매하든 생성형 AI를 통해 보다 나은 대화를 경험할 수 있을 것으로 기대한다고 응답했습니다. 실제로 기술을 사용해 보는 상황을 겪어야만 해당 기술에 대한 열광이 커질 겁니다.
생성형 AI를 사용해 본 고객 중에서,
78%는 생성형 AI가 곧 고객 서비스에서 중대한 역할을 수행하게 될 것이라고 예측합니다.
거의 7할이 향후 생성형 AI를 사용하는 회사의 상품을 구매할 가능성이 높을 것이라고 응답했습니다.
보다 넓은 AI 도구라는 범주에 들어가는 도구 중 하나로서, 생성형 AI는 모든 회사가 예산 확대 없이도 보다 고품질의 경험을 제공하고 확장할 수 있도록 해 줌으로써 CX라는 경쟁의 장을 상향 평준화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
고객이 생성형 AI에 가장 기대하는 것(그리고 회사의 현재 전략에 대해 생각해 봐야 할 것)은 다음과 같습니다.
품질 높고 개인화된 대화
상품을 찾거나 맞춤형 정보를 확인할 수 있는 새로운 방법
인간 상담사가 인간 이상의 서비스를 제공하는 것
1. 품질 높고 개인화된 대화
주문 번호를 찾아 헤매거나 누구에게나 똑같이 표시되는 회사 홈페이지를 돌아다녀야 하는 상황은 이제 과거의 일입니다. 고객은 상품을 찾거나 구매하는 과정, 문제가 일어날 경우 해결하는 과정까지 모든 터치포인트마다 개인화된 서비스를 원합니다.
생성형 AI를 통한 기업과의 대화 개선에 대해 고객이 그리는 미래는 다음과 같습니다.
- 생성형 AI와 대화해 본 고객 중 77%는 생성형 AI가 자신의 질문에 맞는 해결 방법 비디오를 즉시 생성해 주기를 바랍니다.
- 76%는 생성형 AI가 자신만을 위한 전용 프로모션이나 세일을 즉시 만들어 주기를 바랍니다.
61%는 생성형 AI가 회사와의 기존 대화를 기반으로 초개인화 방식의 커뮤니케이션을 제공하기를 바랍니다.
보다 인간적인 서비스 경험을 제공받기 위해 고가치 고객이 되어야 할 필요는 없습니다. 생성형 AI와 LLM이 이를 위한 노력에 도움이 되겠지만, 지금 집중해야 할 것은 이 기술을 전략적이고 비즈니스에 적합한 방식으로 배포하는 것입니다. Zendesk는 지금 바로 이 영역을 탐색하고 있습니다. 솔직하게 얘기해서 보안, 개인 정보 보호, 거버넌스 제어가 제대로 가동되지 않아 고객 경험을 저해할 가능성이 있는 솔루션을 원할 회사는 없습니다.
2. 상품을 찾거나 맞춤형 정보를 확인할 수 있는 새로운 방법
생성형 AI는 웹 사이트 결과 대신 답변을 제공함으로써 인터넷 검색의 판도를 뒤집어 놓을 잠재력을 가지고 있습니다. 게다가 고객은 후속 질문을 통해 더욱 자세한 내용을 확인할 수 있습니다. 이런 강점을 매번 쿼리를 추가할 때마다 아예 처음부터 새로 검색을 해야 했던 기존 검색 엔진과 비교해 보세요.
예를 들어, 4인 가족에게 적합한 차량을 찾을 때를 생각해 보겠습니다. ChatGPT 같은 생성형 AI에 질문을 입력하면 필요에 맞는 자동차 유형(SUV, 세단 등)과 구체적인 차량 모델에 대해 자세하게 설명해 줍니다. 이때 예산이 중요하기 때문에 가격을 $35,000 이하로 제한해서 선택지를 좁히려고 합니다. SUV 모델 일곱 가지와 그 최저가 목록을 확인한 뒤에, 트렁크 공간이 넓고 뒷좌석에 특정한 유형의 카시트를 설치할 수 있는 모델이 필요하다는 사실이 생각납니다. 상세 조건을 몇 번 더 입력하면 혼다 CR-V가 공간에 있어서 최적의 선택지라는 것을 빠르게 알 수 있습니다.
1분도 안 되어 시중에 나와 있는 수많은 4인승 차량을 확인하고 자신에게 필요한 조건에 따라 선택지를 좁힌 뒤 적절한 선택지를 찾아냈습니다. 똑같은 내용을 기존 검색 엔진에서 검색하면 완전히 다른 목록이 나올 것입니다. “2023년 최고의 가족용 자동차 10종” 같은 문서가 엄청나게 많이 등장하겠죠. 나쁜 정보는 아니지만, 실제 필요한 만큼 개인화된 결과는 아닙니다.
이것은 엄청난 가능성입니다. 생성형 AI를 사용해 본 고객 중 82%는 이 기술이 향후 정보를 찾고 탐색하기 위한 핵심 도구가 될 것이라는 데 동의합니다.
하지만 현재 상황을 기억해 두는 것도 그만큼 중요합니다. 생성형 AI는 이미 알고 있는 정보만 가져올 수 있습니다. 즉, 위의 예시에서 작년에 출시된 자동차 모델은 추천 목록에 들어 있지 않을 것입니다. 생성형 AI가 검색의 대안으로 성공하려면 LLM을 다시 교육해야 한다는 실질적 어려움에 더해 개인 정보 관련 법적 어려움도 극복해야 합니다.
제품 검색 말고도 변화를 맞이할 조짐이 보이는 영역이 있습니다. 회사는 생성형 AI를 통해 고객이 헬프 센터 콘텐츠를 확인하는 방식을 다시 그려 볼 수도 있습니다. 챗봇이 환불 처리 방법에 대한 질문을 받고 헬프 센터에서 관련 답변을 검색하여 고객에게 딱 맞는 대화형 답변을 만드는 모습을 상상해 보세요. 이제 그 챗봇을 Zendesk와 연결하고 실제로 환불을 처리할 수 있는 기능까지 더해 보세요. 고객과 상담사 모두에게 있어서 게임의 판도를 바꾸어 놓을 솔루션이 됩니다.
3. 인간 상담사가 인간 이상의 서비스를 제공하는 것
생성형 AI는 인간 상담사의 끝이 아닙니다. 고객은 생성형 AI가 인간 상담사와의 대화를 개선해 줄 강력한 도구라고 생각합니다. EQ와 IQ가 힘을 모으면 고객은 적절한 사람과 대화할 수 있고, 문제는 필요한 시점에 에스컬레이션이 되고, 상담사는 적절한 정보를 (신속하게) 활용해 보다 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.
조만간 기업은 생성형 AI의 최대 강점을 실제로 만나게 될 겁니다. 바로 직접 처리해야 하는 일의 양을 줄여 주는 겁니다. 상담사가 여러 페이지나 시스템을 돌며 정보를 찾아다닐 필요 없이 고객의 과거 문제에 대해 정확한 맞춤형 요약을 확인할 수 있다고 생각해 보세요. 이것만으로도 고객의 문제를 훨씬 신속하게 해결하고 전반적인 경험을 개선할 수 있을 겁니다.
생성형 AI와 대화해 본 고객 4명 중 3명은 상담사가 문의에 답변할 때 생성형 AI의 도움을 받아도 괜찮다고 생각하고, 그러기를 바랍니다.
기계로 식료품을 주문하거나 내일 저녁 데이트 계획을 짜는 것만큼 대단해 보이지는 않아도, 고객은 여기에 동의합니다. 이들은 상담사가 고객을 편하게 하기 위해 생성형 AI에 기댄다고 해서 불쾌하게 여기지 않습니다. 10명 중 여덟 명 이상은 생성형 AI가 직접 답변을 줄 수 없는 경우 자동으로 전문적인 인간 상담사와 연결해 주기를 바랍니다.
여기에서는 연결 자체(어디에 연결할지, 대화가 가능한 상담사는 누구인지)도 중요하지만 대화를 넘겨받는 상담사가 필요한 정보 요약을 확인해 특정 문제를 빠르게 해결할 수 있다는 점도 중요합니다.
즉각적 효과에 집중하되 미래를 대비하세요
당장은 생성형 AI가 신문 1면을 장식하며 주의를 끌고 있지만, 앞으로의 일을 계획하는 것이 중요합니다. 물론 인간과 구분할 수 없는 챗봇은 엄청난 가능성을 열어 주지만, AI의 능력은 교육에 사용한 사용 사례에 달려 있습니다. ChatGPT가 신입사원이라면 영어를 잘 한다고 해서 출근 첫날부터 고객 앞에 세우지는 않을 것입니다. 회사의 고객 지원 업무에 대해 자세히 알지 못할 테니까요.
이제 고객 서비스 대화를 기반으로 만들어 고객 서비스에 완전히 최적화된 AI를 떠올려 보세요. 아까 그 신입사원이 갑자기 고객이 자주 겪는 문제의 유형을 이해하고 고객을 어디로 보내야 할지, 티켓을 언제 에스컬레이션해야 할지를 알고 있는 상황입니다. 이것이 바로 현재 Zendesk가 집중하고 있는 부분입니다. 최첨단 기술의 위력을 CX 사용 사례에 적절한 방식으로 활용하는 것이죠.
AI에 대한 현명한 접근법은 즉각적인 개선의 가능성(수동 업무량을 줄여 상담사가 보다 고가치 작업을 할 시간을 확보하기)을 확인하는 한편 인공 지능을 활용할 수 있는 다른 단계를 확인하고 테스트하고 정교하게 조절하여 고객과 상담사의 경험을 계속 개선하는 방향이 될 것입니다. 이것이야말로 현재 우리의 위치를 세심하게 고려하면서 앞으로 갈 길을 주시하는 AI 전략의 기본 요소입니다.
