Concentrix의 Ryan Peterson, Chief Product Officer – 인터뷰 시리즈

Ryan Peterson는 Concentrix의 Executive Vice President 및 Chief Product Officer로 글로벌 제품 및 기술 전략을 주도합니다. 제품 개발, 데이터, AI에 대한 심층 전문 지식을 갖춘 변혁적 리더인 Ryan은 혁신과 성장을 촉진합니다. 이전에는 Amazon (AMZN ) Web Services(AWS)에서 Amazon Connect(CXE) 및 AWS Storage를 이끌었으며, 두 사업을 확장하고 시장 전략, 판매, 솔루션 아키텍처에 대한 전문 지식을 얻었습니다. 데이터 관리에 20년 이상 종사한 Ryan은 AI 배포에 대한 날카로운 관점을 가지고 있습니다. 그는 데이터 저장소 및 보안에 대한 8개의 특허를 보유하고 있습니다.

Concentrix는 고객 경험 솔루션 및 기술의 공공 거래 글로벌 제공업체로, 조직이 운영을 현대화하고 성능을 향상하는 데 도움을 주기 위해 디자인, 빌드, 런 단계에서 서비스를 제공합니다. Concentrix는 70개 이상의 국가와 6개 대륙에서 운영되며, 2020년 분할 이후 Convergys, Webhelp, BlinkCX와 같은 주요 인수를 통해 규모와 능력을 확대했습니다.

개인적인 이야기를 시작해 보겠습니다. 귀하의 여정은 스타트업, 아마존, 그리고 지금 Concentrix를 거치고 있습니다. 이러한 모든 역할에서 고객 경험 또는 제품 개발에 대한 귀하가 기억에 남는 교훈은 무엇입니까?

그것은 간단합니다. 먼저 고객을 먼저 생각하고 거기서부터 역으로 작업하세요. 그것은 3인 스타트업이든 글로벌 시스템을 확장하는 Fortune 500 회사이든 동일합니다. 팀이 자신이 흥미롭고 재미있다고 생각하는 것을 구축하는 데 너무 집중하는 것이 쉽습니다. 그러나 그것이 실제 사람들의 실제 문제를 해결하지 않는다면, 그것은 시간의 낭비입니다. 내가 본 가장 영향력 있는 솔루션은 항상 고객이 실제로 무엇을 성취하려고 하는지 이해한 다음 그에 따라 구축하는 것입니다.

최근 Concentrix Consumer Survey에 따르면, 미국 소비자의 31%만이 Agentic AI의 개념을 알고 있다고 합니다. 산업의 열기에 비해 인지도가 아직 낮은 이유는 무엇이라고 생각하시나요?

우리가 그것을 더 복잡하게 만들었습니다. “Agentic AI”가 무엇을 의미하는지 5명에게 물어보면 아마 5개의 다른 답변을 받을 것입니다. 산업이 그것을 일상적인 용어로 설명하지 못했기 때문에, 용어가 공유된 정의로 정착하지 못했습니다. 그것이 핵심 문제입니다. 내가 그것을 다른 대신의 대리 AI라고 설명할 때, 사람들은 일반적으로 이해합니다. 그러나 그것이 표준 설명이 될 때까지, 대부분의 소비자는 혼란을 느끼고, 그것은 더 이상의 버즈워드가 될 것입니다.

가장 놀라운 통계 중 하나는 76%의 사람들이 브랜드가 더 신뢰할 수 있는 것으로 간주될 때, 인간이 AI가 아닌 경우에 더 도움이 된다고 생각한다는 것입니다. AI 네이티브 고객 경험을 구축하는 데 이것을 어떻게 해석하시나요?

그 통계는 AI에 반대하는 것이 아닙니다. 신뢰를 위한 것입니다. 사람들은 일반적으로 AI를 신뢰하지 않으며, 도움이 필요할 때는 절대적으로 AI를 원하지 않습니다. 고객 지원 센터에 전화를 걸었을 때 AI 봇에 연결된 마지막 경우를 생각해 보세요. 대부분의 사람들은 0을 누르거나 인간 에이전트에게 연결되기 위해 그것을 우회하려고 합니다. 현재 상태에서 AI는 항상 문제를 해결하지 못하고, 마찰을 생성합니다. AI가 고객 여정에 마찰을 추가한다면, 그것은 경험을 향상시키지 못합니다. 고객이 원하는 것은 문제를 해결하는 데 도움이 되는 매끄러운 경험입니다. AI가 인간의 판단과 조화할 때, 신뢰가 얻어집니다. 미래는 AI 전용이 아닌, 실제 인간 지능에 의해 지원되는 AI에 관한 것입니다.

데이터에서 특히 놀랍거나 직관에 어긋나는 통계가 있었습니까? Agentic AI의 출시 방식, 설계, 메시지 또는 활용 사례를 다시 생각하게 만든 결과가 궁금합니다.

가장 큰 놀라움은 숫자에 있지 않았습니다. 그것은 무엇을 노출했는지에 있습니다. 많은 회사들이 AI를 출시하고 지식 베이스를 준비하는 데 필요한 작업을 건너뛰고 있습니다. 그것은 지도 없이 자율 주행 자동차를 구축하는 것과 같습니다. 지도를 따라가기 위한 지도가 없으면, AI가 신뢰할 수 있는 답변을 줄 수 없습니다. 그러나 그 이상으로, 우리는 효율성을 위해 최적화된 순수한 AI는 역효과를 낼 수 있음을 보았습니다. 인간을 완전히 제거하면, 실시간 대화에서만 나타나는 신호를 놓치거나, 고객 유출, 또는 수익 기회를 놓칠 수 있습니다. 실제로 어려움을 겪고 있는 실제 사람들을 이해하는 것이 중요합니다.

배포의 기초를 올바르게 구축하는 것은 항상 화려하지는 않습니다. 그것은 인간 에이전트가 전화를 받기 전에 훈련을 받아야 하는 것과 같습니다. 그것은 가장 흥미로운 부분은 아닐 수 있지만, 에이전트가 자신의 일을 잘하는 데 필요한 중요한 단계입니다. 동일한 규칙이 AI에도 적용됩니다. 최고의 Agentic 전략이 작동하지 않는다면, 그 뒤에 있는 데이터와 준비가 견고하지 않다면, 그것은 작동하지 않습니다.

신뢰는 일률적으로 적용할 수 없습니다. 금융 및 의료 분야에서보다 기술 또는 여행 분야에서 더 회의적인 소비자들이 있습니다. 높은 위험 부담이 있는 분야에서 회사들이 AI를 통합하는 방법에 대해 어떻게 생각하시나요?

금융 및 의료와 같은 높은 위험 부담이 있는 분야에서, 신뢰는 선택이 아닌, 기본입니다. 소비자들은 문서 처리를 가속화하거나 내부 워크플로우를 간소화하는 것과 같은 것에 대해 AI를 환영할 수 있지만, 그것이 개인적, 임상적, 또는 높은 영향력을 가진 것과 관련이 있는 경우, 회의적입니다. 따라서 회사는 어떤 사용 사례를 자동화하고 어떻게 할 것인지에 대해 매우 의도적으로 접근해야 합니다. AI는 이러한 분야에서 가치를 창출할 수 있지만, 엄격하게 통제되고, 명확한 경계와 인간의 감시가 있는 경우에만 가능합니다. AI가 직접 사람들의 돈, 건강, 또는 안전에 영향을 미치는 결정을 내리는 경우, 신뢰의 기준이 크게 높아집니다. 이러한 경우, 고객은 AI가 인간의 판단을 대체하는 것이 아니라, 지원한다고 말합니다.

조사에 따르면 사람들은 투명성, 결정 번복 선택권, 강력한 개인정보 보호 보장을 원합니다. Concentrix의 지능형 경험 플랫폼에는 이러한 신뢰 요소를 어떻게 통합하고 있습니까?

우리는 세계 최고의 브랜드를 지원하는 40년 이상의 경험을 가지고 있으며, 그 시간 동안 고객이 원하는 것을 이해하고 기대하는 것을 배웠습니다. 우리는 고객이 AI 에이전트의 행동을 제어할 수 있는 도구를 제공하여, 소비자들이 신뢰를 잃지 않도록 도와줍니다. 예를 들어, 악의적인 LLM이 감시견처럼 작동하여 고객에게 도달하기 전에 의심스러운 모든 것을 호출하거나, 보안 팀이 허용되거나 차단된 정책을 정의할 수 있는 정책 엔진을 제공합니다. 그러나 소비자 신뢰를 관리하는 것은 AI의 출시에서 끝나지 않습니다. 비즈니스 요구 사항은 항상 발전하고, 답변은 변경되므로, 우리는 Agentic Engineering을 통해 의도적으로 AI를 설계, 배포, 및 지속적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다. 이것은 또한 인간을 루프에 다시 가져와서 AI가 일치하고, 감사 가능하며, 항상 좋은 판단에 기반을 두고 있는지 확인합니다. 또한 Agentic Readiness 제공을 출시했습니다. 이것은 회사가 책임감 있게 Agentic AI를 배포할 수 있는 기회를 이해하는 데 도움을 줍니다. 우리는 회사를 통해 주요 고려 사항, AI 배포에서 피해야 할 사항, 안전하게 확장하는 방법에 대한 지침을 제공합니다. 목표는 고객과 비즈니스에 가장 큰 이익을 제공하는 것입니다. AI는 신뢰할 수 있도록 구조가 필요하며, 우리는 그것을 DNA의 일부로 만들었습니다. 이것은 고객에게 긍정적인 경험을 제공하고, 브랜드 충성도를 창출하는 데 도움이 됩니다.

전적으로 자율적인 AI 지원에 대해 편안함을 느끼는 소비자는 8%에 불과합니다. 그러나 산업은 자동화를 위해 앞서고 있습니다. 이러한 가능성과 수용 가능성 간의 격차를 어떻게 조율하시나요?

문제는 많은 AI가 고객이 가장 많이 눈치채는 곳에 배포되고 있으며, 좋은 방식으로는 아닙니다. 회사는 사람들을 속인다는 것을 잊었습니다. 우리는 모두 AI를 좋아합니다. 예를 들어, Netflix 또는 YouTube의 스마트 추천과 같은 경우, 그것은 작동하고, 보이지 않습니다. 그러나, 비를 맞으며 에어비앤비에서 잠긴 경우, 그것은 AI의 순간이 아닙니다. 그것은 빠르고 공감을 가진 인간이 문제를 해결할 수 있는 순간입니다. 신뢰는 AI가 존재하기 때문에 잃어지지 않습니다. 그것은 AI가 마찰, 좌절, 잘못된 브랜드 경험을 생성하고, 고객을 멀어지게 하는 곳에 나타날 때 잃어집니다.

규제에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 그러나 많은 회사들이 기다리지 않으려 합니다. 규제 프레임워크가 따라잡을 때까지 기업 리더가 자신의 윤리 기준을 설정하는 역할은 무엇입니까?

AI를 배포하고 가드레일을 만들지 않은 경우, 이미 뒤처졌습니다. 그것은 혁신이 아니라, 부주의입니다. 예를 들어, 항공사가 AI 기반의 채팅 에이전트를 도입하여 예약 및 변경을 도와주지만, 고객이 지연된 비행에 대한 보상을 물어볼 때, 시스템이 잘못된 환불 정보를 제공하는 시나리오를 상상해 보십시오. 그것은 AI가 고장 났기 때문이 아니라, 정책 경계, 에스컬레이션 규칙을 설정하지 않았기 때문이며, 지식 베이스를 올바르게 준비하지 않았기 때문입니다. 이러한 종류의 실수는 고객에게 혼란을 일으키고, 브랜드 신뢰를 손상시키며, 법적 노출을 열 수 있습니다. 이 분야에서 리더가 될 회사는 윤리와 거버넌스를 출시 요구 사항으로 다루는 회사입니다. 그것은 사후 작업이 아닙니다.

앞으로는 고객 대면 활용 사례를 넘어 Agentic AI가 기업 내부 운영을 어떻게 바꿀지 지켜보는 데 관심이 있습니다.

내부 측면에서 우리는 가장 빠른 ROI를 보는 중입니다. AI는 이미 일일 업무에 대한 지원, 이메일 작성, 미팅 요약, 시끄러운 시스템에서 통찰력을 끌어내기와 같은 작업을 지원하고 있습니다. 이것은 직원들이 더 높은 영향력을 가진 작업에 집중할 수 있도록 해줍니다. 그리고 아무도 반대하지 않습니다. 왜냐하면 그것은 실제로 도움이 되기 때문입니다. 우리의 내부 AI 기반 응용 프로그램 iX Hello에서, 우리는 작업을 완료하는 데 걸리는 시간을 80%까지 줄였으며, 비즈니스 기능에서 20% 더 많은 출력을 보았습니다. 이 낮은 위험 영역은 회사가 먼저 실험해야 하는 곳입니다. 만약 회사가 자신의 팀을 위해 AI를 작동시킬 수 없다면, 고객 앞에 그것을 두는 것은 적절하지 않습니다. 먼저 내부에서 사용한 다음, 확신을 가지고 확장하세요. 장기적으로, 이것은 회사 직원의 효율성과 생산성을 보장하고, 일관성을 유지하는 데 도움이 될 것입니다.

12개월 후에, Concentrix의 AI 이니셔티브에 대한 성공은 무엇입니까? 채택뿐만 아니라 소비자 신뢰를 얻는 것과 유지하는 것에 대해서도요.

우리의 성공은 클라이언트의 운영을 단순히 봇을 출시하는 것에서 AI를 비즈니스의 필수적인 부분으로 실행하는 것으로 변환하는 것입니다. 그러나 그것은 운영을 개선하는 것뿐만 아니라, 소비자의 삶을 더 쉽게 만드는 것입니다. 성공의 실제 측정은 소비자 만족도에서 두드러진 개선입니다. AI가 올바른 방식으로 사용되면, 그것은 소비자 경험을 향상시키고, 상호작용을 더 매끄럽고 효율적으로 만듭니다. 우리는 이미 고객 여정 전반에 걸쳐 더 나은 경험을 창출하는 AI 기술에 대량으로 투자했습니다. 우리는 7,000개 이상의 봇을 Concentrix에서 배포했습니다. 이제 우리는 기술뿐만 아니라 운영 모델을 확장하고 있습니다. AI가 비즈니스 내에서 완전히 통합되고, 책임이 있으며, 관리되면, 그것은 소비자에게 더 나은 결과를 가져옵니다. 그것은 지속 가능한 신뢰를 구축합니다.

이번 인터뷰 감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Concentrix를 방문하거나 여기에서 Concentrix Consumer Survey를 참조할 수 있습니다.