AI 시대, 고객 중심 엔지니어링으로 혁신을 가속화하다

글의 목차

디지털 투자, 왜 기대에 못 미칠까?

기술 우선주의의 함정과 고객 중심 혁신의 필요성

수년간의 디지털 전환 노력에도 불구하고, 기업들이 디지털 투자에서 기대했던 가치의 3분의 1도 채 얻지 못하고 있다는 맥킨지 연구 결과는 많은 시사점을 던집니다. 이는 대다수의 대기업들이 기술적 역량에서 출발하여 그 위에 애플리케이션을 덧붙이는 방식을 택했기 때문입니다. 즉, 고객의 실제 니즈에서 시작하여 기술 솔루션으로 역추적하는 대신, 보유한 기술로 무엇을 할 수 있을지 먼저 고민하는 접근 방식이 문제의 핵심입니다. 고객의 니즈를 최우선으로 두지 않으면 파편화된 솔루션, 단절된 고객 경험, 그리고 궁극적으로는 실패한 디지털 전환으로 이어질 수밖에 없습니다.

하지만 인공지능(AI)이라는 새로운 기술 패러다임 속에서, 일부 조직들은 이러한 통념을 뒤집고 탁월한 성과를 창출하고 있습니다. 이들은 ‘고객 중심 엔지니어링(Customer-back engineering)’이라는 사고방식을 채택하여, 기술 전환의 중심에 고객을 두는 전략을 펼칩니다. 이는 고객의 당면 과제, 필요, 기대치를 최우선으로 고려하여 제품과 서비스를 개발하는 전략입니다. 제품 개발팀은 고객이 원하는 경험을 달성하기 위한 솔루션을 민첩하고 유연하게 설계하고 구축하는 데 필요한 단계를 역으로 추적해 나갑니다. Capital One의 비즈니스 카드 및 결제 기술 부문 부사장인 애시시 아그라왈(Ashish Agrawal)은 “엔지니어를 고객에게 더 가까이 데려가면 훨씬 더 많은 측면 혁신을 얻을 수 있습니다. 이는 엔지니어들이 영업 또는 제품 관점과는 다른 차원에서 문제에 접근할 수 있기 때문에 승수 효과를 가져옵니다”라고 강조하며, 고객 중심 접근 방식의 중요성을 역설했습니다. AI가 가속화하는 이 시대에 이러한 접근 방식은 단순한 권고를 넘어선 필수 전략으로 자리매김하고 있습니다.

고객 중심 엔지니어링: Capital One의 AI 혁신 사례

엔지니어의 공감 능력 강화와 데이터 기반의 AI 솔루션

엔지니어는 본질적으로 문제 해결사입니다. 아그라왈 부사장은 엔지니어들이 고객이 겪는 어려움이나 실제 제품 및 서비스 사용 방식을 직접 들을 때, 회사 내 다른 많은 팀보다 시스템과 데이터에 더 가깝기 때문에 고객의 니즈를 효율적으로 해결할 방법을 고안할 수 있다고 설명합니다. 또한, “고객 중심 문화를 조성하면 엔지니어들이 자신이 만드는 핵심 변경 사항이나 추가하는 기능이 고객의 삶에 직접적인 영향을 미 미치는 것을 보게 될 때 동기 부여 효과를 얻을 수 있습니다”라고 덧붙였습니다. 이는 엔지니어들이 단순한 코딩을 넘어 자신의 작업이 실제 사용자에게 어떤 가치를 제공하는지 체감하게 함으로써, 업무 몰입도와 혁신 의지를 고취시키는 중요한 요소입니다.

이러한 고객 중심 문화는 단순히 구호에 그치지 않고, 체계적인 노력이 뒷받침되어야 합니다. Capital One은 이를 위해 아그라왈 부사장 산하의 모든 엔지니어들이 연간 여러 차례 고객과 접점을 만들도록 목표를 설정했습니다. 구체적인 방법은 다음과 같습니다.

디지털 공감 세션(Digital empathy sessions): 사용자 여정을 관찰하고 사용자가 어려움을 겪는 지점을 식별합니다.
내장형 고객 지원(Embedded customer support): 일정 기간 동안 고객 지원 업무에 참여하여 서비스 니즈에 대한 이해를 심화합니다.
엔지니어링 동승(Engineering ride-alongs): 고객 성공, 영업, 지원 직원들과 함께 전화 통화나 현장 방문에 동행합니다.
핵커톤 대회(Hackathon competitions): 실제 고객 문제를 중심으로 솔루션을 구축하는 경진대회를 개최합니다.

이러한 활동들은 엔지니어들이 고객의 목소리를 직접 듣고, 그들의 고충을 깊이 이해하며, 이를 바탕으로 실질적인 해결책을 모색하는 데 결정적인 역할을 합니다. 아그라왈 부사장은 “대기업 내 엔지니어들이 직면하는 가장 큰 과제는 고객에게 직접 접근할 기회가 부족하다는 것입니다. 이는 기술자들이 고객과 협력하여 문제를 식별하고 혁신적인 솔루션을 찾는 것을 더 어렵게 만들 수 있습니다”라고 지적하며, 고객 접점 확대의 중요성을 다시 한번 강조했습니다.

AI는 이러한 과제를 가속화하는 동시에 새로운 기회도 제공합니다. 제품 출시 주기가 훨씬 빨라졌지만, 엔지니어들은 AI에 공급되는 데이터에 더 가까이 있기 때문에 AI 기반 데이터 기술을 고객 문제 해결에 더 신속하게 적용할 수 있습니다. 아그라왈 부사장은 최근의 시나리오를 통해 이를 설명합니다. 고객 서비스 분야에서 대화는 즉시 요약되어 고객 상담원에게 회원의 원래 요청과 남은 조치 사항에 대한 맥락을 제공할 수 있습니다. 또한, 에이전트형 AI(Agentic AI)는 상호작용에 대해 구체적인 후속 질문을 할 수 있도록 활성화될 수 있으며, 이는 인간 상담원이 전체 대화 스레드를 읽는 데 걸리는 시간을 절약해 줍니다. 아그라왈 부사장은 “고품질 데이터가 풍부하지 않은 생태계에서는 이러한 솔루션이 훨씬 더 어려웠을 것입니다. 하지만 풍부한 데이터 생태계와 에이전트형 도구를 결합하면 점진적인 수정에서 고속 혁신으로 나아갈 수 있습니다”라고 설명하며, 데이터와 AI의 시너지를 강조했습니다.

Capital One은 이러한 고객 중심 통찰력을 활용하여 자동차 구매자와 딜러의 고객 경험을 향상시키기 위한 최첨단 다중 에이전트 AI 프레임워크인 챗 컨시어지(Chat Concierge)를 구축했습니다. 챗 컨시어지는 단일 대화에서 차량 비교, 시승 또는 영업 담당자와의 약속 예약과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 자동차 구매자는 참여 딜러 웹사이트를 통해 챗 컨시어지와 직접 소통할 수 있으며, 딜러는 네비게이터 플랫폼(Navigator Platform)을 통해 채팅에 접근하고 제어권을 가져올 수 있습니다. 이 AI 비서는 여러 논리적 에이전트가 함께 작동하여 인간의 추론을 모방함으로써 고객의 요청에 따라 정보를 제공하고 조치를 취할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 고객의 불편함을 해소하고 편의성을 극대화하기 위한 Capital One의 AI 기반 고객 중심 혁신 사례를 명확히 보여줍니다.

AI-퍼스트 마인드셋: 미래 금융 서비스 혁신의 열쇠

고객 경험을 혁신하는 에이전트형 AI의 잠재력과 성공 전략

최근 MIT Technology Review Insights 설문조사에 따르면, 리더의 70%가 자사에서 에이전트형 AI를 어느 정도 사용하고 있다고 답했습니다. 또한, 경영진의 약 절반은 에이전트형 AI 시스템이 사기 탐지(56%) 및 보안(51%) 개선, 비용 절감 및 효율성 증대(41%), 고객 경험 향상(41%)에 매우 유능하다고 평가했습니다. 미래를 내다보면 이러한 결과는 더욱 현실화될 가능성이 높습니다. 설문조사에 참여한 은행 경영진의 절반 이상은 사기 탐지(75%), 보안(64%), 고객 경험(51%)을 지속적으로 개선할 것으로 예상하고 있습니다. 금융 서비스 분야에서 고객 경험을 혁신할 강력한 잠재력을 보여주는 에이전트형 AI 사용 사례로는 고객 서비스 요청에 응답하고, 정기 급여에 맞춰 청구서 결제를 조정하며, 금융 계약에서 핵심 약관을 추출하는 것 등이 있습니다.

전환의 중심에 고객을 두기 위해서는 AI-퍼스트(AI-first) 마인드셋이 필수적입니다. 기업들은 단순히 기존 제품을 보강하는 것에서 벗어나, AI의 역량을 통해 문제와 사용자 니즈를 근본적으로 재구상해야 합니다. 아그라왈 부사장은 몇 가지 모범 사례를 다음과 같이 제안합니다.

사용자 문제 해결을 위한 AI의 핵심 기능 재구상: “진정한 가치는 AI 과대광고를 쫓는 것이 아니라, 의미 있는 고객 문제를 해결하는 데 있습니다. 영향에 집중함으로써 우리는 혁신이 빠를 뿐만 아니라 혁신적임을 보장합니다.” AI를 통해 무엇을 할 수 있을지보다, AI가 고객의 어떤 문제를 해결할 수 있을지에 집중하는 것이 중요합니다.
고품질의 잘 관리된 데이터를 기반으로 시작: “데이터 준비도와 시스템 전반에 걸친 통합 정보는 AI의 필수적인 기반입니다. 깨끗한 데이터 레이어는 에이전트형 루프를 조율하여 고객이 요청하기도 전에 문제를 인식하고 추론하며 실행할 수 있도록 합니다.” 데이터는 AI의 연료이며, 그 품질과 거버넌스가 AI 솔루션의 성패를 좌우합니다.
AI가 처음부터 내장된 워크플로우 재구축: “사람들은 모델을 블랙박스로 취급하지만, 에이전트형 시스템은 엄청난 엄격함과 감독을 요구합니다. 잘 관리된 데이터 생태계와 책임 있는 AI 표준을 갖추는 것은 이러한 시스템에 대한 신뢰를 구축하는 데 필수적인 기둥입니다.” AI를 기존 프로세스에 끼워 맞추는 것이 아니라, AI를 중심으로 새로운 워크플로우를 설계해야 합니다.
데이터 과학, 엔지니어링, 제품, 디자인 및 기타 파트너를 포함하는 교차 기능 팀 구축: 아그라왈 부사장은 “AI가 워크플로우에 더욱 통합됨에 따라 우리가 일하고 영향을 창출하는 방식을 변화시키는 데 개방적이고 민첩해야 합니다. 또한, AI에 익숙하지 않다면 단순히 뛰어드는 대신 ‘기어 다니고, 걷고, 달리는 접근 방식(crawl, walk, run approach)’을 취하는 것이 중요합니다”라고 조언합니다. 점진적인 접근과 다양한 분야 전문가들의 협력이 성공적인 AI 도입의 핵심입니다.

궁극적으로, 진정한 엔드 투 엔드(end-to-end) 전환을 달성하는 것은 엔지니어와 파트너 팀이 기술적 역량에서 시작하여 응용 분야를 찾는 대신, 고객 니즈에서 시작하여 기술 솔루션으로 역추적하도록 권한을 부여하는 데 달려 있습니다. 조직이 고객 중심 접근 방식을 제2의 천성으로 만들 때, 내부에서부터 고객 경험을 재구상할 수 있을 뿐만 아니라, 처음부터 고객을 최전선에 둘 수 있게 됩니다.

고객 중심 AI 혁신: 지속 가능한 성장을 위한 필수 전략

AI 시대, 기업과 개발자가 나아가야 할 방향

오늘날 디지털 전환의 성공 여부는 단순히 최신 기술을 도입하는 것을 넘어, 그 기술이 고객의 실제 니즈와 어떻게 연결되는지에 달려 있습니다. 맥킨지의 연구 결과와 Capital One의 애시시 아그라왈 부사장의 통찰은 이러한 핵심 메시지를 명확히 전달합니다. 고객의 문제에서 시작하여 기술 솔루션으로 역추적하는 ‘고객 중심 엔지니어링’은 파편화된 디지털 경험을 통합하고, 진정으로 가치 있는 혁신을 창출하는 필수적인 방법론입니다. 특히 AI 시대에는 에이전트형 AI와 같은 강력한 도구들이 고객 데이터를 기반으로 빠르고 효율적인 문제 해결을 가능하게 하면서, 이 접근 방식의 중요성이 더욱 커지고 있습니다.

이러한 변화는 AI 산업계와 개발자들에게 고객의 목소리에 더욱 귀 기울이고, 기술적 역량을 실제 문제 해결에 연결하는 데 집중하라는 강력한 메시지를 던집니다. 기업들은 단기적인 기술 도입 경쟁에서 벗어나, 고품질 데이터 인프라 구축과 책임 있는 AI 거버넌스 확립에 투자해야 합니다. 이는 AI가 단순한 비용 절감 도구가 아닌, 고객 경험을 근본적으로 혁신하고 새로운 가치를 창출하는 핵심 동력이 될 수 있음을 의미합니다. 소비자들은 AI를 통해 더욱 개인화되고, 직관적이며, 효율적인 서비스를 경험하게 될 것입니다. 동시에 정부와 규제 기관은 AI 기술의 발전 속도에 발맞춰 데이터 프라이버시, AI 윤리, 시스템의 투명성 등에 대한 명확한 가이드라인을 제시하여, 혁신이 책임감 있게 이루어지도록 지원해야 합니다.

앞으로 기술 발전은 고객의 니즈를 얼마나 정확하고 빠르게 포착하여 해결하는가에 따라 그 성공 여부가 판가름 날 것입니다. 기업들은 고객 중심의 AI-퍼스트 마인드셋을 내재화하고, 교차 기능 팀을 통해 유연하게 협력하며, 점진적인 접근 방식을 통해 AI 혁신을 이끌어가야 합니다. 이는 단순히 더 나은 제품을 만드는 것을 넘어, 고객과 기업 모두에게 지속 가능한 가치를 제공하는 길이자, AI 시대에 진정한 승자가 되기 위한 핵심 전략이 될 것입니다.

참고

MIT Technology Review Insights, Fostering breakthrough AI innovation through customer-back engineering