[디지털투데이 AI리포터] 고객 경험이 제대로 설계되지 않은 상태에서 AI를 도입하면 문제 해결보다 고객 불편만 키울 수 있다는 지적이 나왔다.

1일(현지시간) IT매체 씨엑스투데이는 나쁜 설계에 AI를 덧붙이면 문제 해결이 아니라 마찰만 더 빠르게 키운다고 보도했다.

대표적인 실패 사례로는 챗봇이 고객을 막다른 단계로 몰고, 워크플로가 고객을 여러 경로로 반복 이동시키는 경우가 꼽혔다. 셀프서비스도 스스로 해결하는 수단이 아니라 고객이 스스로 불편을 감수하는 구조로 바뀌기 쉽다.

정책이 불명확하고 인계 과정이 뒤엉켜 있으며 지식 체계가 부실한 조직에서는 AI가 그 문제를 그대로 확산한다. 이 때문에 일부 AI 프로젝트는 문의 억제율이 높아 보여도 고객 충성도는 떨어질 수 있다. 생성되지 않은 티켓 수만 줄이고 실제 해결 여부를 보지 않으면 효율 개선처럼 보여도 브랜드 위험이 커질 수 있어서다.

이런 조직에서는 반복 문의가 늘고, 상담원은 불만이 커진 고객과 불완전한 맥락을 넘겨받게 된다. 대시보드는 처리 속도는 보여줘도 품질은 놓치기 쉽다. 자동화는 기업이 의도한 일을 확대하는 것이 아니라, 이미 하고 있는 일을 그대로 확장한다는 지적이다.

기업이 자주 범하는 실수도 비슷하다. 일관되지 않은 정책을 자동화하면 AI 답변도 들쭉날쭉해진다. 지식 관리를 건너뛰면 대규모언어모델은 정확한 정책을 만들어낼 수 없다. 채팅, 이메일, 음성 채널이 분리돼 있으면 고객은 채널을 옮길 때마다 같은 설명을 반복해야 한다. 사람 상담으로 넘어가는 경로를 충분히 설계하지 않으면 자동화의 효과도 떨어진다.

청구 분쟁, 해지, 보험금 청구처럼 감정 소모가 크고 이해관계가 큰 상황에서는 AI의 한계가 더 뚜렷하게 드러난다. 이런 순간 고객이 원하는 것은 속도만이 아니라 명확성과 공감이다. 이때 거절 응답까지 자동화하면 처리 시간은 줄어도 브랜드 손상은 커질 수 있다. 그래서 AI에는 명확한 경계, 신뢰할 수 있는 데이터, 일관된 이관 경로가 필요하다.

효과적인 AI 고객경험 전략은 도구 도입이 아니라 고객 여정 재설계에서 시작해야 한다. 먼저 고객 불편과 반복 문의, 불만을 가장 많이 유발하는 상위 3개 여정을 고친 뒤 자동화해야 한다. 정책과 제품 정보, 해결 방안은 하나의 신뢰할 수 있는 지식 원천으로 통합하고, 셀프서비스를 시도한 고객이 맥락을 유지한 채 사람 상담원에게 쉽게 연결되도록 해야 한다. 성과 측정도 속도뿐 아니라 최초 문의 해결률, 반복 문의, 고객 노력 지표를 함께 봐야 한다.

가트너는 2028년까지 최소 70%의 고객이 고객 서비스 여정을 시작할 때 대화형 AI 인터페이스를 사용할 것으로 전망했다. 고객 서비스의 기본 접점이 AI로 옮겨가는 만큼, 기업은 봇 도입보다 운영모델과 지식 체계, 거버넌스를 먼저 점검해야 한다.

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