생성형 AI, 기술 서비스 산업의 판을 바꾸다
기술 서비스 기업은 도메인 전문성, 프로세스에 대한 이해, 기술적 역량을 결합한 활용 사례 묶음을 선택하고 제공함으로써, 고객 참여 방식을 혁신하고 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있습니다.
2023년, 많은 기술 서비스 기업들이 생성형 AI에 대한 고객사의 관심을 반영하여 운영 비용 절감, 업무 속도 향상, 품질 개선을 목표로 다양한 개념 검증 파일럿 프로젝트를 지원했습니다.
예를 들어, 내부 지식 포털 검색용 AI 어시스턴트, 고빈도 마케팅(high-frequency) 콘텐츠 제작, 세일즈 자료 개발, 고객 대응 에이전트를 위한 지식 인터페이스 등 다양한 주제가 다뤄졌습니다. 일부 기업은 수십에서 수백 건의 파일럿을 수행했으며, 단일 프로젝트의 예산이 최대 100만 달러에 달하기도 했습니다.
2024년에는 이들 고객사들이 탐색 단계를 넘어, 성공적인 파일럿을 본격적으로 확장하는 데 집중하고 있습니다. 올해의 핵심은 AI 투자로부터 실질적인 비즈니스 가치를 증명하고 성과를 얻는 것입니다.
베인앤컴퍼니의 최근 글로벌 조사에 따르면, 응답자의 85%가 생성형 AI를 5대 우선 순위 중 하나로 꼽았으며, 2023년에는 20% 미만이었던 500만 달러 이상을 투자하겠다는 기업 비율이 2024년에는 33%로 증가할 전망입니다.
또 다른 1/3의 기업들은 100만~500만 달러 수준의 실험적 투자를 하겠다고 밝혀, 전년 대비 15%에서 크게 증가한 수치입니다.
더 나은 운영: 전문성 신호 보내기
산업 전반에서 많은 기업들이 기술 서비스 업체가 내부적으로 생성형 AI를 활용해 운영 효율을 높였거나, 해당 기술을 고객 대상 서비스에 성공적으로 적용한 경험이 있기를 기대하고 있습니다.
기술 서비스 기업들이 생성형 AI를 활용하는 대표 사례는 다음과 같습니다:
- 일부 IT 서비스 업체는 기존 레퍼런스와 기술 자료를 바탕으로 맞춤형 제안서와 세일즈 자료를 빠르게 생성하여 고객 요구에 적합한 성공 사례를 강조하고 있습니다.
- 여러 업체들이 사내 챗봇을 개발해 인사 및 IT 질문에 대응하도록 구성하고 있으며, 이는 기업 고객의 직원들이 기업 전반의 데이터를 쉽게 활용하도록 지원합니다.
- 또 다른 기업은 기존 교육 자료와 내부 지원 채팅 로그를 분석해 내부 전문가를 디지털 트윈화한 AI 기반 교육 시스템을 구축하고 있습니다.
더 나은 전달: 서비스 향상
생성형 AI를 활용해 서비스 전달력을 높이는 사례로는 다음이 있습니다:
- 코드 생성, 문서화, 테스트 자동화로 생산성을 최대 30%까지 개선
- 고객사와 함께 업무 프로세스를 재구상하고 생성형 AI와 자동화를 결합해 생산성과 정확도, 고객 만족도를 높이는 프로세스 아웃소싱
- 한 글로벌 아웃소싱 기업은 청구서 처리 프로세스를 재설계하고 생성형 AI 및 자동화를 적용해 처리 시간을 절반으로 단축한 사례를 보유하고 있습니다.
이러한 생성형 AI의 기여는 파도처럼 순차적으로 확산될 전망입니다. 예를 들어, 컨택센터에서는 향후 23년 안에 음성 이외의 상호작용의 절반, 단순 음성 응대의 25~35%, 복잡한 음성 응대의 약 10%가 생성형 AI로 대체될 수 있을 것으로 예상됩니다.
기존 컨택센터는 규칙 기반 챗봇을 통해 응답 시스템을 운영해왔지만, 이들은 고객별 질문에 맞춤 대응을 하지 못하고 단순 정보 링크 제공이나 콜백 제안에 그치는 경우가 많았습니다.
생성형 AI는 방대한 비정형 데이터를 요약 및 분석할 수 있는 능력을 갖추고 있어 지식관리 체계를 정교하게 만들 수 있습니다.
그 결과, 챗봇이 고객 질문에 더 빠르고 상황에 맞는 응답을 제공할 수 있게 되며, 이는 초기 도입 단계에서 고객 만족도 및 상담 직원의 생산성을 동시에 높이는 효과를 기대할 수 있습니다.
이후에는 AI 기반 아웃바운드 콜 자동 스크립트, 나아가 반자율 음성봇으로의 확장이 두 번째와 세 번째 물결을 형성할 것으로 보입니다.
게임 체인저가 되려면: 개별 유즈케이스를 넘어
기술 서비스 기업이 고객 맞춤형 생성형 AI 솔루션을 설계·개발·배포하려면, 개별 유즈케이스가 아닌 일련의 연계된 유즈케이스 패밀리 관점에서 접근해야 경쟁력을 가질 수 있습니다. 유즈케이스 패밀리는 함께 작동하거나 순차적으로 진행되며, 동일한 기반 기술을 필요로 하는 프로세스 묶음을 의미합니다.
유즈케이스 패밀리는 수평형(다양한 산업에 걸친 일반적 적용)일 수도 있고, 산업 간 또는 특정 지역 및 프로세스에 특화된 형태일 수도 있습니다. 대표적인 예시는 다음과 같습니다:
- 고객 관계 관리(CRM): 고객 미팅 요약, 고객 대상 콘텐츠 생성(추천서, SNS 모니터링 등)이 포함됩니다.
- 아웃바운드 마케팅 자동화: 마이크로 세분화, 페르소나 기반 콘텐츠 제작, 최적 제안 예측, 자동화된 캠페인 발송 등이며, B2B 또는 B2C 특성에 따라 수직적 요소도 더해집니다.
- 산업 특화 유즈케이스: 예를 들어 금융 산업에서는 대출 및 모기지 유즈케이스 패밀리에 사전 심사, 신청, 심사, 송금 및 종료까지 포함됩니다.
기술 서비스 기업은 이러한 유즈케이스 패밀리를 통해 자사의 도메인 전문성, 프로세스 이해도, 기술 역량을 결합하여 고객 접점을 혁신적으로 전환할 수 있습니다.
유즈케이스 패밀리는 개별 유즈케이스보다 더 많은 가치를 실현할 수 있습니다. 또한, 단독 유즈케이스가 내부 생산성 개선에 집중하는 데 반해, 패밀리는 지속적인 고객 가치를 창출하여 재구매, 매출 증가, 추천으로 이어질 가능성이 높습니다.
베인의 연구에 따르면 고객들은 효율적인 전달력을 가진 유즈케이스 패밀리와, 혁신을 이끄는 패밀리 중심의 접근을 기술 서비스 기업에 기대하고 있습니다.
생성형 AI 확장 전략
현장에서 우리는 고객들이 이미 생성형 AI 기술과 역량을 보유하고 있는 기술 서비스 기업과의 협업을 선호한다는 사실을 확인했습니다.
전문성을 입증하고, 인재를 채용 및 재교육하며, 첨단 솔루션을 개발하고 배포하는 것은 기술력에 대한 시장의 신뢰를 얻는 강력한 신호가 됩니다.
생성형 AI 솔루션 배포에서 선호 파트너가 되기 위해 추가적으로 차별화되는 요소는 다음과 같습니다:
- 고객의 도메인과 프로세스를 깊이 이해하고, 이를 혁신적으로 재설계한 실적이 있는 것. 이는 RPA나 퍼블릭 클라우드 도입 등 주요 기술 전환기에서 반복된 특징입니다.
- 유즈케이스의 단기·장기적 가치를 실현하기 위한 우선순위 설정과 순차적 실행 능력
- 모델, 벡터 DB, 프레임워크 등 기술 옵션과 인프라·아키텍처 설계 등 배포 방식에 대한 이해도가 높아야 하며, 고객의 기존 클라우드 환경(Azure, AWS, Anthropic 등)을 기반으로 최적의 솔루션 조합을 제시할 수 있어야 합니다.
- 특정 모델에 종속되지 않는 가속기 및 모듈이 준비돼 있어야 하며, 이를 통해 빠르게 대규모로 확산이 가능해야 합니다.
- 성공 기반 보상 모델(ROI 중심)을 설정하여 프로그램 성과와 실질 수익을 연동시킬 수 있어야 합니다.
이제 생성형 AI를 통해 운영 효율과 서비스 전달력을 높이는 것은 기술 서비스 기업의 기본 요건이 되었습니다. 그러나 고객의 판을 바꾸는 AI 솔루션을 제공해야만 진정한 경쟁 우위를 얻을 수 있습니다.
이를 위해서는 새로운 기술뿐 아니라 집중력과 전략적 선택이 요구됩니다. 모든 영역을 다 할 수는 없기에, 기술 서비스 기업들은 생성형 AI 역량을 구축함과 동시에 어떤 분야에서 최상의 전문성을 발휘할지를 명확히 선택해야 합니다.
핵심 요약
▶ 기업들은 생성형 AI에 대한 이해와 도입을 위해 기술 서비스 제공업체에 도움을 요청하고 있습니다.
▶ 기술 서비스 제공업체들은 더 빠르고 생산성 높으며 품질이 뛰어난 서비스를 제공하기 위해 생성형 AI 역량을 빠르게 구축하고 있습니다.
▶ 선도 기업들은 개별 유즈케이스가 아닌, 연속된 업무 흐름을 기반으로 한 유즈케이스 패밀리 관점에서 생성형 AI 기회를 바라보고 있습니다.
▶ 전문성을 입증하고, AI 역량 강화를 위한 인재 채용과 재교육, 최전선의 혁신 솔루션 개발 및 배포는 기술에 대한 숙련도를 시장에 알리는 강력한 신호가 됩니다.
Bain & Company가 발행한 "Technology Report 2024" 내용의 일부를 번역하고 정리한 포스팅입니다.
자세한 내용은 Bain & Company의 리포트 원문을 살펴봐 주세요.
