"AI에 밀려나지 않으려면, AI를 활용하는 지휘자가 되어야 한다"

2023년 11월, 안정적인 글로벌 채팅 플랫폼 사업에서 'AI 에이전트 회사'로 완전 전환. 리브랜딩.

1. 배경(CEO 판단 근거) : “5~10년 뒤, 아니 내년부터라도 기존 사업은 의미가 없다. AI를 선제적으로 했느냐가 사활을 좌우한다"

2. 결과 지표

• 검색(SEO) 점수 단기 하락 → 3개월 만에 회복.

• 현재 신규 파이프라인의 70%가 AI 관련 비즈니스

• 구글 검색량에서 'AI 에이전트'가 'AI 챗봇'을 반년 만에 역전

3. 챗봇 vs AI 에이전트 비교

• 챗봇의 한계: 정적 데이터 기반 단순 응답, "앵무새" 수준의 기능, 문제 해결 불가, 단순 안내만 가능. 최종적으로 "이 전화번호로 연락하세요"로 종료

• AI 에이전트의 차별점 : 종합적 문제 판단 및 계획 수립, 실제 문제 해결 실행 능력, 예시: 배송 주소 변경 요청 시 본인 인증 후 실제 변경 완료, 백엔드 데이터베이스 직접 접근 및 상태 변경 가능

• 고객 경험의 차이점 : (속도) AI 상담은 즉시 응답 vs 사람 상담 3분 대기도 견디기 어려움. (정확성) AI가 충분히 빠르고 정확하여 사람으로 돌아가고 싶지 않은 수준.

세계 최대 OTT 기업의 AI 에이전트 계약에서 IBM, 세일즈포스 등을 제치고 1위 선정

1. 선정 기준

• AI 성능보다 신뢰성이 핵심 요소

• 보안 검증, 인프라 안정성, 장애 처리 능력 우선

• 20개 회사 중 만점: 센드버드, IBM, 세일즈포스 3곳만

2. 트러스트 OS 핵심 기능

• 투명한 모니터링 : AI 의사결정 과정의 완전 투명 공개. 대화 벤치마크 테스트로 사전 시뮬레이션 가능

• 정교한 AI 제어 : 버전 제어를 통한 학습 명령어/설정 변경 히스토리 추적, 개발환경과 프로덕션 환경 분리로 철저한 사전 테스트

• 가드레일 시스템 : 브랜드와 맞지 않는 톤 방지 (예: 디즈니의 해피한 톤 유지), 허위 정보 생성 차단, 경쟁사 언급 및 무관한 내용 차단

• 기술적 안정성 : 월 70억 건 이상 대화 처리 인프라. 전 세계 4,000개 기업 고객 서비스 노하우 집약.

1. 문제점 : 채널별 단절된 고객 서비스, 콜센터 → 이메일 → 웹채팅 이동 시 매번 처음부터 재시작, 같은 회사 내 부서 이동 시에도 재인증 및 재설명 필요

2. 센드버드 솔루션

• 핵심 개념: 모든 채널에서의 연속성 제공

• 전화 → 문자 → 앱으로 이어지는 seamless 경험

• 단일화된 데이터베이스 기반 컨텍스트 유지

• 메시징 인프라 기반의 차별화된 강점

3. 실제 적용 사례

• 미국 동부 대형 리테일 회사: 매장 내 제품 위치 안내 ("레드불 슈가프리가 어디 있어요?"), 기술 사양 기반 제품 검색 ("75인치 TV 중 IPS 패널 제품"), 맥락 기반 종합 추천 ("애들 생일파티 준비" → 인원 확인 후 필요 물품 일괄 추천 및 주문 처리)

• 개인 취향 반영 ("단 거 좀 적었으면" → 대체 상품 추천)

1. AI 퍼스트 세대란? AI에게 개인적인 정보 전면 공개, AI와의 감정적 대화 자연스럽게 수용, 기능적 지원을 넘어선 개인화된 서비스 기대

2. AI 퍼스트 세대가 기대하는 서비스

• 개인 취향 기반 맞춤형 추천 : "이거 괜찮은 거 없어? 새로운 제품 나온 거 없어?"

• 과거 구매 이력 기반 연관 상품 제안

3. 기성 세대의 특징

• AI를 기능적 도구로만 활용 (번역, 교정, 이메일 작성)

• 개인정보 공유에 상대적 보수적 접근

• 역사적 비교 : 동네 구멍가게 할머니 모델: 개인별 취향과 구매 이력을 기억하는 완벽한 CRM 시스템,

• AI 시대: 과거 규모의 한계로 불가능했던 개인화 서비스의 대규모 구현

1. 대표적으로 대체될 직군 : 고객 상담직, SDR (Sales Development Representative):

• 현재: 이메일 15분 내 회신이 골드 스탠다드지만 AI는 즉시 응답 + 기술 문의 80% 이상 현장 해결 (인간은 15-30%)

• 고객상담직: AI가 60-80% 볼륨 처리, 인간은 20-40%의 복잡한 케이스만 담당

2. 새로운 역할 모델

• AI 워크포스 매니저: 개인이 직접 업무 수행 → AI 지휘하는 매니저 역할로 전환

• 한 사람당 100개 AI 에이전트 관리 예상

• 역사적 패러렐: 포토샵 → 에이전시 산업 창출, 파이널컷프로 → 영화/광고/디지털미디어 산업 확장

3. 위험 그룹과 해결책

• 고위험군: 특정 업무에 고착화된 경력자

• 해결책: 재교육을 통한 AI 활용 능력 습득 필수

1. 개념 : 사람과 AI가 아닌 에이전트 간 직접 소통 및 거래. 개인당 하루 수백 개 단위의 AI 에이전트 인터랙션 예상

2. 실제 시나리오

• 여행 계획 예시: 개인의 AI 여행 에이전트가 자동 기동, 항공사 AI 예약 에이전트와 소통, 호텔 AI 예약 에이전트와 가격/일정 협의, 렌터카 AI 에이전트와 조건 매칭

• 최적 조합 도출 후 인간에게 최종 결정권 제공

3. 현재 진행 상황

• MCP(Model Context Protocol) 관련 파트너십 제안 증가

• 구글 A2A 프로토콜 연동 협의 진행 중

4. 시장 전망 및 경고 (확산 패턴 분석)

• 초기: 이노베이터/얼리어답터의 호기심 기반 도입

• 확산: 산업 컨퍼런스 성공 사례 발표 → 경쟁사 대응 → 급속 확산

• 특징: "바닷물처럼 점진적이 아닌 특정 영역 먼저 침투 후 전면 확산"

• 타임라인 예측 : 세쿼이아 전망(2030년)보다 더 빠른 변화 예상, 일부 산업에서 이미 변화 시작, 고객 경험 후 "이전 세상으로 돌아갈 수 없는" 상태

"AI를 얼마큼 빨리 선제적으로 했느냐가 사활을 좌지우지할 것입니다. 이 거대한 파도를 빠르게 타지 못하면 살아남기 어려울 겁니다"

✅ 기술에 밀려나지 않으려면 그 기술을 활용하는 지휘자가 되어야 한다