Agentic By Design: AI를 사용하여 고객 경험을 만들거나 깰 수 있는 방법

조직이 AI를 구현하기 전에 고객 여정을 재설계하는 이유

과거 1년 동안 AI는 고객 경험에 대한 여러 고위험 실패를 일으켰습니다. 피자헛은 1억 달러의 손해배상 청구를 받고 있습니다. 이는 프랜차이즈가 AI를 사용한 배달 최적화 시스템이 고객 만족도를 향상시키지 못하고 지연을 증가시켰다는 이유에서입니다. 에어 캐나다는 고객에게 잘못된 정보를 제공한 것으로 알려졌습니다. 두 경우 모두 기술은 구현된 대로 작동했지만 고객 경험에 AI를 설계하는 데에 있어 치명적인 실패가 있었습니다.

수십 년 동안 조직은 성장과 효율성을 위한 기술 플랫폼을 추구해 왔습니다. 패턴은 익숙합니다. 매력적인 기능이 등장하면 리더들은 빠르게 채택하고 기술을 기존의 여정과 워크플로에 적용합니다. AI는 이 문제를 증폭시킵니다. 다른 기술과 달리 AI 에이전트는 하나의 시스템이나 팀 내에 있지 않습니다. 고객이 발견하고 구매하고 서비스를 받고忠誠을 유지하는 전체 여정에 영향을 미칩니다. 모든 AI 상호작용은 이제 고객 경험 결정이며 모든 고객 경험 결정은 상업적 결과를 초래합니다.

모든 비즈니스 리더가 반드시 묻는 질문은 AI가 어디에 속하고 어디에 속하지 않는지입니다. 이러한 설계 결정의 질은 AI가 성장 엔진, 비싼 운영 부담, 또는 기업 및 브랜드 가치 파괴의 촉매제가 될지 여부를 결정합니다.

AI를 사용하여 고객 경험을 더 나쁘게 만들지 마세요

AI 에이전트를 구현하는 압박은 매우 높습니다. 실제로 90% 이상의 서비스 리더가 최고 경영진으로부터 AI를 구현하라는 압력을 받고 있습니다. 동시에 오류의 여지는 전례 없이 낮습니다. 브랜드를 변경하는 것이 कभ누도 이렇게 쉬웠던 적이 없습니다. 80%의 고객이 나쁨 고객 경험으로 인해 브랜드를 변경했다고 합니다. 이 방정식은 비즈니스 리더에게 두려운 것이어야 합니다. 대부분의 리더는 빠르게 움직이고 고객 접점에 에이전트를 시험하고 효율성 개선을 기대합니다. 이것은 조직이 성장과 효율성 문제에 대한 기술을 추구하는 것과 같은 패턴입니다.

AI가 이미 단편화된 여정에 도입되면 단편화를 가속화합니다. 고객은 채널 간에 일관되지 않은 답변을 마주치고 디지털 및 인간 상호작용 간에 컨텍스트가 사라지고 직원들은 충돌하는 추천에 대해 행동하기를 주저합니다. 또한 자동화가 확대됨에도 불구하고 에스컬레이션이 증가합니다.

비즈니스 영향은 조용히 누적될 수 있습니다. 해결 시간이 재작업으로 인해 느려지고 비용이 자동화와 충돌하는 사람들의 추가적인 연락으로 증가하거나 고객의 신뢰가 손상되고 고객이 대거離脱하는 경우에 극적으로 증가할 수 있습니다. 궁극적으로 고객은 나쁨 고객 경험으로 인해 떠날 것입니다.

위험은 기술을 배포하는 데 있습니다. 기술이 어디에, 어떻게, 왜 배포되는지에 대한 질문은 리더가 반드시 답해야 합니다. 이것은 사고 깊고 실제적인 AI 설계 전략으로만 해결할 수 있습니다.

리더가 해야 할 4가지 설계 결정

AI와 함께 승리할 수 있는 조직은 의도적으로 움직이고 있습니다. 에이전트를 배포하기 전에 그들은 단순하지만 실제적인 규율이 필요한 일을 하고 있습니다. 즉, AI 투자가 정당화되는 경험을 수량화하고 AI, 사람, 데이터, 워크플로가 함께 작동하여 고객이 신뢰할 수 있는 경험을 제공하는 방법을 설계하는 것입니다.

이 의도적인 행동은 우리가 Agentic By Design이라고 부르는 것입니다. 이는 성숙도 모델이나 배포 체크리스트가 아닙니다. Agentic By Design은 AI 에이전트를 고객 경험에 통합하기 전에 함께 해결해야 하는 4가지 구성 요소로 구성된 전략적 운영 렌즈입니다. 결정 설계, 워크플로 오케스트레이션, 인간 및 기계 역할, 가치 실현입니다.

1. 결정 설계. 고객 경험을 형성하는 결정은 무엇이며 누가 그 결정들을 내릴 것인가? 모든 결정이 자동화되어야 하는 것은 아닙니다. 가장 많은 가치를 창출하는 조직은 AI가 행동해야 하는 곳, 사람們이 리드해야 하는 곳, 인간의 판단이 여전히 필수적인 곳을 의도적으로 정의합니다.
2. 워크플로 오케스트레이션. 사람們, 시스템, AI 간에 작업이 어떻게 이동하는지? 고객은 기능을 경험하지 않습니다. 그들은 여정을 경험합니다. Agentic AI의 가장 큰 실패는 모델 자체가 아니라 컨텍스트, 책임, 연속성이 손실되는 핸드오프입니다.
3. 인간 및 기계 역할. AI가 언제 자율적으로 행동해야 하는지, 언제 도움을 주어야 하는지, 언제 사람們이 개입해야 하는지? 명확한 역할 정의는 신뢰를 구축하고 채택을 개선하며 AI가 직원들을 보완하는 것이 아니라 새로운 운영 마찰을 생성하지 않도록 합니다.
4. 가치 실현. 경험 개선은 투자에 대한 정당성을 제공하는가? AI는 다른 전략적 투자와 마찬가지로 고객 경험, 운영 성과, 비즈니스 결과 간에 명확한 연결이 있는지 평가되어야 합니다. 이러한 연결이 없으면 조직은 투자를 우선순위로 하거나 ROI를 입증하거나 효과적인 것을 확대하는 데 어려움을 겪습니다.

이 4가지 구성 요소는 상호의존적입니다. 함께 해결하면 가치를 가속화하는 조건을 생성합니다. 분리되거나 전혀 해결되지 않으면 AI 투자가 중단되거나 공공적으로 브랜드 및 고객 가치 위기를 일으키는 곳입니다.

빌드하기 전에 설계하는 것이 최선입니다

모든 조직이 같은 출발점에서 시작하는 것은 아닙니다. 모든 고객 여정에 자율성이 필요하지도 않습니다. 일부 조직은 AI를 도입하기 전에 운영 마찰을 줄여야 합니다. 다른 조직은 사람們, 시스템, AI 간의 작업을 오케스트레이션할 준비가 되어 있습니다. 더 작은 그룹은 프로액티브, 개인화된, 자율적인 경험을 제공할 준비가 되어 있습니다. 목표는 성숙도 사다리를 오르는 것이 아니라 고객 경험, 신뢰, 경제가 가장 날카롭게 교차하는 곳에서 시작하는 것입니다.

버진 보이저스는 이러한 접근 방식을 취했습니다. 채팅봇을 배포하여 콜 볼륨을 줄이기보다는 서비스 상호작용이 고객 노력과 비용을 가장 많이 창출하는 곳을 식별했습니다. 그들은 AI가 작업을 줄이기보다는 생성한다는 것을 발견했습니다. AI와 인간 간의 핸드오프를 재설계하고 결정 소유권을 명확히 하고 인간의 판단이 여전히 필수적인 곳을 정의함으로써 조직은 콜 센터의 에스컬레이션을 20% 이상 줄였습니다.

고객을 향한 AI는 근본적으로 설계 챌린지입니다. 대부분의 조직은 기술을 배포할 수 있지만 AI가 어디에 속하고 작업이 어떻게 변경되어야 하는지 그리고 가치는 어떻게 창출되는지 결정하는 것은 더 적습니다.

Agentic By Design은 의도에 중점을 둡니다. 의도, 모델, 예산, 생산中的 에이전트 수는 차별화 요소입니다. 의도적으로 설계하여 배포하는 조직은 가치를 창출할 것입니다. 그렇지 않으면 빠르게 움직이는 비용을 해소하는 데 수년이 걸릴 것입니다.