대화형 AI는 무엇인가요?

대화형 AI가 대화를 분석하고 자연스럽게 인간같이 대화를 모방함으로써 기업 운영 방식을 바꾸고 있습니다. 다음은 실제 작동 방식입니다.

영업: 팀이 고객과 한 영상 통화 내용을 분석한 후, 대화형 AI는 고객의 감정을 분석하고 영업 담당자에게 다음 단계에 대한 조치를 제안합니다.

서비스: 대화형 AI는 업무 시간 후에도 고객 서비스 문의에 응답하며, 과거 상호 작용을 기반으로 한 해결책을, 친절한 어조로 제공합니다.

마케팅: 고객의 선호도와 이력을 토대로 개인화된 랜딩 페이지를 생성하라고 대화형 AI에게 요청합니다.

기업과 그 고객이 AI와 상호 작용하는 방식은 전통적인 챗봇에서 정교한 AI 에이전트로 진화했습니다. 이 에이전트는 어느 정도의 인간 지침과 감독하에 스스로 추론하고 학습하며 행동을 취할 수 있습니다. 대화형 AI가 어떻게 작동하는지 살펴보고, 조직에 어떤 도움을 줄 수 있는지 알아보겠습니다.

살펴볼 내용:

• 대화형 AI란 무엇인가요?
• 대화형 AI는 어떻게 작동하나요?
• 대화형 AI의 핵심 구성 요소
• 대화형 AI의 주요 이점
• 대화형 AI가 비즈니스 운영을 혁신하는 방법
• 대화형 AI의 과제 극복하기
• 대화형 AI의 다음 단계

대화형 AI는 인공 지능(AI) 기술의 한 유형으로, 사람을 이해하고 자연스러운 대화를 모방하는 방식으로 사람과 대화할 수 있습니다. 기존의 챗봇과 달리, 사전에 프로그래밍된 지식에 따라 단순히 응답하는 것이 아니라, 대화형 AI를 사용하는 자율형 에이전트는 실제로 입력을 처리하고 자연스럽고 신뢰할 수 있는 방식으로 응답합니다.

이 기술은 이제 모든 산업에 걸쳐 꼭 필요한 기술이 되었습니다. 영업팀이 거래 성사 계획을 수립하는 것부터, 소매 브랜드가 개인화되고 관련성 있는 제품 권장 사항을 제공하고, 의료 서비스 전문가들이 환자의 전체 의료 기록을 관리하는 데까지 사용됩니다.

97%의 경영진이 AI 도구를 통합하는 것이 시급하다 고 느끼며, 대화형 AI가 산업 전반에서 꼭 필요한 요소가 되었다고 말합니다. 이를 데이터와 고객 관계 관리(CRM) 시스템과 함께 제공함으로써, 최신 대화형 AI는 맥락을 이해하고 이전 상호 작용을 기억하며 자율적으로 조치를 취할 수 있습니다.

대화형 AI는 기계 학습(ML)과 자연어 처리(NLP)를 이용합니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하고 인간같이 텍스트를 생성할 수 있는 생성형 AI는 더 정교한 대화형 AI 시스템을 생성하는 혁신적인 기술로 자리 잡았습니다.

AI가 단어와 문장을 인식하도록 훈련되면, 자연어 생성을 시도하고 대답하기 시작할 수 있습니다. 그런 다음, AI의 응답에 대한 피드백이 있어서 그것을 AI와 공유해 주면, AI는 기계 학습을 활용해 앞으로 사용자와 동료들에게 개선된 답변을 제공합니다.

다음은 실제 작동 방식의 예시입니다. 고객이 배송 주소 변경을 요청하면, 해당 요청은 NLP를 통해 처리되어 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환되고, 고객 데이터와 함께 분석됩니다. 업데이트가 완료되면 AI는 ‌의도를 이해하고 내용을 확인하며 응답합니다.

초기 대화형 AI 시스템은 규칙 기반 응답에 국한되어 복잡한 질문은 어려워했지만, 이제는 상황이 달라지고 있습니다. LLM과 전문화된 소규모 언어 모델을 기반으로 하는 이 시스템은 이제 문맥을 이해하고 대화 흐름을 유지하며 자율적으로 행동을 취할 수 있습니다.

NLP(자연어 처리)는 대화형 AI의 기초로, 토큰화 기법을 사용하여 텍스트를 분해하고, 분위기 분석을 통해 감정을 이해하며, 자연어 생성을 통해 인간이 하는 것 같은 응답을 생성합니다. NLP는 기계 학습을 이용하여 AI 시스템이 인간 언어를 이해하고 이에 응답할 수 있도록 돕습니다. 시스템은 이러한 텍스트 조각을 분석하여 분위기(감정과 태도)를 이해하고, 핵심 정보를 추출하며, 사용자의 의도를 판별합니다.

최신 NLP 시스템은 맥락과 미묘한 차이도 이해할 수 있습니다. 예를 들어, "이 주문을 반품해야 합니다"와 "내 주문이 언제 재고로 반품되나요?"의 차이를 구별할 수 있습니다. NLP는 AI가 두 문장 모두 '반품'과 '주문'이라는 단어를 포함하고 있지만, 완전히 다른 응답이 필요하다는 것을 인식하도록 돕습니다. 이런 맥락과 언어 생성 훈련이 결합되면 AI는 상황에 적절하며 자연스럽게 들리는 응답을 생성할 수 있습니다.

기계 학습(ML)을 통해 대화형 AI가 진정으로 지능적이고 조정 가능하게 됩니다. 정적인 규칙을 따르는 대신, AI 알고리즘은 방대한 양의 데이터에서 패턴을 분석하여 인간이 어떻게 소통하는지 이해하고 가장 효과적인 응답이 무엇인지 파악합니다. 이렇게, 성공적인 대화에서 배우고 사용자의 피드백을 기반으로 접근 방식을 조정하면서 AI 시스템은 각 상호 작용을 통해 지속적으로 개선될 수 있습니다.

예를 들어, Data Cloud와 같은 데이터 플랫폼과 통합되면, 알고리즘이 이전 고객 상호 작용을 분석하여 어떤 응답이 긍정적인 결과를 이끌어냈는지 파악할 수 있습니다. 그러면 AI는 이러한 인사이트를 활용해 미래의 대화를 개인화하고, 사용자의 요구를 예측하며, 관련 솔루션을 선제적으로 제안할 수 있습니다. 알고리즘은 또한 시스템이 대화를 인간 서비스 담당자에게 에스컬레이션해야 할 시점을 인식하도록 도와, 필요시 원활한 인계를 보장합니다.

점점 더 많은 기업이 고객 만족도를 높이고 운영 효율성을 개선하는 데 AI를 사용하고 있습니다. AI의 장점은 다양한 산업 분야와 역할에 걸쳐 계속해서 확대되고 있습니다. 다음은 기업에서 대화형 AI 솔루션으로 얻고 있는 가장 큰 이점 중 몇 가지입니다.

• 연중무휴 24시간 이용 가능 및 즉각적인 응답 시간: AI 어시스턴트가 지원하는 대화형 AI 시스템은 고객과 24시간 내내 소통할 수 있어 대기 시간이 없으며 시간대나 트래픽 양에 관계없이 일관된 서비스 품질을 보장합니다.
• 효율성 향상: AI 자동화로 일상적인 문의와 업무를 처리함으로써 대화형 AI는 인간 팀의 업무 부담을 크게 줄입니다. 실제로, 93%의 서비스 전문가가 일상 업무에서 상당한 시간을 절약한다고 말했으며, 이로써 직원이 더 복잡하고 가치 높은 업무에 집중할 수 있습니다.
• 개인화되고 접근 가능한 경험을 대규모로 제공: 데이터 및 CRM 시스템과의 통합을 통해 대화형 AI는 고객의 과거 기록과 선호도를 활용하여 동시에 수천 명의 사용자에게 서비스를 제공하면서도 개인적으로 느껴지는 맞춤형 상호 작용을 제공할 수 있습니다. 또한 대화형 AI는 장애를 가진 사람들이 서비스를 더 쉽게 이용할 수 있게 합니다.
• 개선된 데이터 인사이트와 의사 결정: 대화형 AI와의 모든 상호 작용은 고객의 요구 사항, 선호도, 고충에 관한 귀중한 데이터를 생성합니다. 이 정보는 기업이 추세를 파악하고 프로세스를 개선하며 더 정보에 기반한 전략적 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.
• 품질은 유지하면서 비용 절감: 대화형 AI를 구현하면 반복적인 업무를 자동화함으로써 운영 비용을 크게 절감할 수 있으며, 동시에 일관되고 정확한 응답을 통해 서비스 품질을 유지하고 더 나아가 개선할 수도 있습니다.
• 다국어 지원 및 글로벌 확장성: 최신 대화형 AI는 여러 언어로 유창하게 소통할 수 있어, 기업이 대규모 언어별 지원 팀 없이도 전 세계 시장을 대상으로 사업을 확장할 수 있습니다.

대화형 AI는 또한 다양한 부서에 걸쳐 업무 방식을 혁신하고 있으며, 이는 더 효율적인 워크플로와 향상된 고객 경험으로 이어지고 있습니다. 다음은 조직들이 이 기술과 가상 에이전트를 결합하여 운영을 개선하는 방식의 몇 가지 예입니다.

세일즈 AI는 팀이 잠재 고객을 찾고 거래를 성사하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 대화형 AI, 특히 Salesforce 플랫폼의 에이전트 계층인 Agentforce 같은 도구는 잠재 고객과 자율적으로 상호 작용하며 초기 평가를 수행하고 영업 담당자를 위한 미팅을 예약합니다. 이 기술은 또한 다음을 제공하여 영업팀이 리드에 우선순위를 정하고, 회의를 준비하며, 일관된 후속 커뮤니케이션을 유지하도록 도움을 줍니다.

• 이메일, SMS, 소셜 미디어 채널을 통해 리드에게 미리 자율적으로 연락
• 실시간 회의 일정 조정 및 리드 평가
• 거래 안내 및 차선의 조치 권장 사항
• 판매 지원 자료 및 제안서 자동 생성

AI 서비스 운영에서 대화형 AI는 고객의 선호도에 맞춰 조정되는 옴니채널 지원을 제공합니다. 고급 AI 에이전트는 다양한 채널에 걸쳐 복잡한 문의 사항을 처리하면서 계속해서 맥락을 따르고, 고객의 과거 기록을 기반으로 맞춤형 응답을 제공할 수 있습니다. 이와 같이, 에이전트는 다음과 같은 역할을 수행하고, 직원들은 더 많은 공감과 복잡한 문제 해결이 필요한 사례에 집중할 수 있습니다.

• 연중무휴 24시간 웹, 모바일, 메시징 플랫폼에서 다국어 지원 서비스
• 고객 행동 패턴을 기반으로 하여 사전적 문제 해결
• 자동화된 사례 전달 및 우선순위 지정
• 개인화된 셀프 서비스 경험

마케팅 AI를 통해 팀은 대화형 AI를 사용하여 더 매력적이고 개인화된 캠페인을 만들 수 있습니다. 이 기술은 고객 데이터를 분석하고 콘텐츠를 최적화하며 캠페인 관리를 자동화하는 동시에 모든 채널에 걸쳐 일관된 브랜드 보이스를 유지하는 데 도움을 줍니다. 마케팅 팀에게 주는 이점에는 다음이 포함됩니다.

• 실시간 캠페인 최적화
• 개인화된 콘텐츠 권장 사항
• 이메일 응답 관리 자동화
• 소셜 미디어 참여 및 모니터링

대화형의 상거래 AI는 에이전트가 개인 쇼핑 어시스턴트 역할을 수행하도록 도와 고객이 제품을 찾도록 돕고 맞춤형 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 이 기술은 고객의 쇼핑 여정에서 즉각적이고 맞춤 설정된 안내를 제공함으로써 전환율을 높일 수 있습니다. 여기에는 다음과 같은 기능이 포함됩니다.

• 개인화된 제품 권장 사항
• 재고 및 가용 상황 업데이트
• 주문 상태 추적 자동화
• 대화형 구매 가이드

기술 팀을 위해, 대화형 AI를 운영 플랫폼과 결합하면 개발 프로세스를 간소화하고 코드 품질이 향상됩니다. 개발자는 다음과 같은 기술을 통해 모범 사례와 보안 기준을 준수하면서 더 효율적으로 작업할 수 있습니다.

• 코드 검토 및 최적화
• 문서화 지원
• 버그 탐지 및 문제 해결
• 개발 환경 설정

대화형 AI는 보안과 규정 준수는 유지하면서 복잡한 프로세스를 자동화함으로써 금융 서비스를 혁신하고 있습니다. 이 기술은 다음을 포함하여, 일상적인 거래부터 복잡한 금융 분석까지 모든 것을 처리할 수 있습니다.

• 사기 탐지 및 예방
• 인보이스 처리 자동화
• 개인화된 은행 서비스
• 규제 준수 모니터링

AI는 단순히 지원 티켓을 처리하는 것에 그치지 않고 관계를 구축합니다. 다음은 다양한 산업에서 AI를 활용하는 모습입니다.

• 의료 서비스: 스마트 일정 관리와 친절한 알림 서비스
• 자동차: 적시에 유지 보수 일정 미리 알림
• 운송: 계획이 변경될 경우 실시간 업데이트
• 정부 서비스: 명확하고 간단한 정보 제공
• 접객: 개인화된 손님 경험

대화형 AI는 엄청난 이점을 제공하지만, 조직이 성공적으로 AI 에이전트를 구현하려면 몇 가지 핵심 과제를 해결해야 합니다. 다음은 기업에서 특히 Agentforce 같은 고급 기술을 통해 이러한 우려 사항을 효과적으로 관리하는 방법입니다.

AI 대화에서 민감한 고객 정보를 처리하려면 강력한 보안 조치가 필요합니다. AI 에이전트는 엔터프라이즈급 보안 프로토콜, 암호화, 그리고 엄격한 데이터 거버넌스 정책을 통해 이에 대처합니다. 예를 들어, Agentforce의 아틀라스 추론 엔진은 모든 상호 작용이 신뢰할 수 있는 비즈니스 데이터에 기반을 두도록 보장하며, 동시에 보안 규정 준수를 유지합니다.

AI 시스템은 훈련 데이터에 내재된 편향을 의도치 않게 지속할 수 있습니다. 이를 완화하기 위해 최신 대화형 AI 플랫폼은 AI 응답에 대한 정기적인 모니터링 및 감사를 수행하고 모든 사용자 그룹을 대표하도록 훈련 데이터 집합을 다양화해야 합니다. 포용적인 언어 사용을 위한 명확한 지침도 필수적이며, 차별적인 결과로부터 보호하기 위한 내장된 안전장치도 꼭 필요합니다.

AI가 일자리를 대체할 것이라는 우려가 널리 퍼져 있지만, 대화형 AI는 인간의 능력을 대체하는 것이 아니라 보완하는 역할을 합니다. 이러한 변화를 성공적으로 구현하고 AI 기술의 채택을 촉진하기 위해, AI의 역할은 직원을 대체하는 것이 아니라 지원하는 것임을 강조하는 커뮤니케이션 계획을 수립하세요.

교육 프로그램은 직원 AI와 함께 효과적으로 협력할 수 있게 돕고, AI가 어떻게 직원이 감정 지능과 복잡한 의사 결정이 필요한 고가치 업무에 집중할 수 있도록 시간을 벌어 주는지 보여줄 것입니다. 또한, AI 채택에서 오는 생산성 향상 효과를 측정하고 공유하기 위한 지속적인 활동 계획도 수립하세요.

일관되고 정확한 응답을 보장하는 것은 사용자 신뢰를 유지하는 데 필수적입니다. Agentforce 같은 에이전트 시스템은 지속적인 AI 성능 모니터링, 인간 에이전트로 에스컬레이션 경로 기본 제공, 응답 정확도를 개선하는 정기적인 업데이트, 신뢰할 수 있는 지속적인 운영을 보장하기 위한 테스트 기능을 통해 이를 해결합니다. 교육 프로그램은 직원 AI와 함께 효과적으로 협력할 수 있게 돕고, AI가 어떻게 직원이 감정 지능과 복잡한 의사 결정이 필요한 고가치 업무에 집중할 수 있도록 시간을 벌어 주는지 보여줄 것입니다. 또한, AI 채택에서 오는 생산성 향상 효과를 측정하고 공유하기 위한 지속적인 활동 계획도 수립하세요.

대화형 AI에 관심이 있다면, 다음 단계는 AI 에이전트를 살펴보는 것입니다. 직접 실습해 보고 자체 에이전트를 구축해 볼 수 있습니다. LLM을 기반으로 하는 에이전트는 CRM과 통합되어 팀이 업무를 관리하고 데이터를 분석하며 워크플로를 수월하게 연결할 수 있게 돕습니다.

대화형 AI 채택에 대한 관심은 ROI 가능성과 함께 높아지고 있습니다. 다음 단계로 진행하려면, 비즈니스 요구 사항을 평가하고 어떻게 대화형 AI로 고객에게는 더 좋은 서비스를 제공하면서 동시에 팀의 생산성을 높일 수 있는지 살펴보세요. Agentforce가 돕는 방법을 확인해 보세요.