신용카드 회사에서 고객 서비스를 담당하는 Kaylee Harris의 하루는 이제 매우 달라졌다.
그녀의 근무 시간은 예전에는 전화 통화, 메모 작성, 길고 복잡한 카드 고지 사항 설명 등으로 채워져 있었다. 하지만 Harris는 CNBC와의 인터뷰에서 인공지능(AI) 덕분에 각 고객에게 더 집중할 수 있게 되었다고 말했다.
Shannon에게도 AI가 변화를 가져왔지만, 그것이 좋은 방식은 아니었다. 그녀는 웨일스의 카디프에 있는 통신 회사에서 고객 서비스를 담당하며, 고용주에게 자신의 신원이 노출될까 봐 성(姓)을 밝히기를 꺼렸다. 그녀는 CNBC와의 인터뷰에서 현재 직장의 AI가 생성한 메모들이 오류로 가득 차 있어 "제가 직접 작성한다"고 말했다.
이전 직장인 부동산 서비스 회사에서는, 상급 관리자들이 직원들에게 답을 모르면 "ChatGPT를 사용하라(ChatGPT it)"고 지시했다. AI 에이전트들이 예약을 처리했지만, 고객이 요청한 날짜를 제공할 수 없을 경우 인간에게 사례를 넘겼다.
Shannon은 직원들이 "끊임없이 화재 진압에 매달려야 했다"며, "모든 복잡한 케이스가 우리에게 쏟아져 와서 번아웃을 유발했다"고 말했다.
이론적으로 볼 때, 고객 서비스 분야의 자동화는 인간 상담원들이 관리 업무에 쓰는 시간을 줄이고, 인간의 판단력, 공감 능력, 경험이 필요한 문제 해결에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 해야 한다.
고객 서비스를 위한 음성 AI 시스템을 개발하는 런던 본사의 PolyAI CEO이자 공동 창업자인 Nikola Mrkšić는 콜센터 상담원들이 "최소 임금으로 최대의 학대를 당할 수 있다"고 말했다.
그가 CNBC에 전한 바에 따르면, 그들은 종종 좌절한 고객들을 상대하면서도 엄격한 성과 지표(performance metrics) 아래에서 일하며, 때로는 문제를 해결할 권한이나 정보조차 갖지 못한다. 그는 AI 에이전트를 이러한 부담을 분담하는 방법으로 보고 있다.
그는 "정말, 정말 어려운 직업"이라며, "AI를 통해 고객과 직원 모두에게 더 나은 환경을 만들 수 있는 간극을 메울 기회가 있다고 생각한다"고 말했다.
영국 통신 및 미디어 회사인 Virgin Media O2는 지난 9월에 AI 음성 에이전트를 출시했으며, 이는 바로 그러한 목적을 위해 설계되었다고 밝혔습니다. 이 에이전트는 일상적인 문제를 처리하여 인간 상담사들이 복잡하거나 민감한 사례에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 합니다.
영국에 본사를 둔 고객 경험 회사 ArvatoConnect의 CEO인 Debra Maxwell은 CNBC와의 인터뷰에서 회사가 상호작용의 70%는 기술이, 30%는 사람이 처리하는 것을 목표로 한다고 말했습니다.
그녀는 이 회사가 영국 정부의 조달 기관인 Crown Commercial Service를 위해 개발한 AI 도구 중 하나가 97%의 정확도로 초안 공급업체 생존 가능성 평가(supplier viability assessments)를 생성하여 수 시간 동안 필요한 수동 데이터 추출 작업을 줄여준다고 말했습니다.
AI가 일상적인 작업을 맡게 되면서, 인간 상담사들은 더 많은 복잡한 사례를 처리하게 될 수 있으며, 기술이 실패할 경우 그 공백을 메워야 할 필요성도 생깁니다.
이러한 고객 서비스 직원들에 대한 압박은 업계 전반의 업무량 증가 보고 속에서 발생하고 있습니다.
MaxContact의 '2025/26년 영국 콜센터 핵심성과지표(KPI) 벤치마킹 인사이트 보고서'에 따르면, 설문조사에 참여한 콜센터 의사결정권자의 절반 이상이 상담원 업무량이 증가했다고 답했으며, 이는 2024년 약 40%에서 증가한 수치이지만, 해당 설문조사는 증가의 원인을 밝히지는 못했습니다.
King's College London에서 조직 행동 및 미래의 일자리를 연구하는 Amanda Jones는 '업무 강도 심화(work intensification)'—즉, 시간이 지남에 따라 직업이 더 까다로워지는 과정—를 전문으로 합니다. 그녀는 인간 상담사들이 점점 가장 어려운 상호작용을 맡게 된다면 AI가 콜센터 업무를 훨씬 더 강하게 만들 수 있다고 CNBC에 말했습니다.
그녀는 "고객들이 결국 사람에게 연락할 때쯤에는 이미 좌절감을 느끼고 있을 수 있습니다"라고 말했습니다. "우리가 종종 간과하는 한 가지는 비교적 간단한 작업이 더 까다로운 작업들 사이에 약간의 심리적 휴식(psychological respite)을 제공할 수 있다는 것입니다. 만약 그러한 작업들이 사라진다면, 전체 업무량은 변하지 않더라도 근무일의 강도는 상당히 높아질 수 있습니다."
Jones는 생산성 향상이 더 강도 높은 성과 목표를 가져올 수도 있다고 경고했습니다. 그리고 일상적인 업무가 자동화되면서, 근로자들은 더 까다로운 업무에 필요한 경험을 쌓을 기회를 잃을 수 있습니다.
그녀는 "따라서 우리는 사람들에게 더 까다로운 작업을 수행하도록 기대하는 동시에, 전통적으로 이를 준비시키는 데 도움이 되었던 경험을 줄이는 상황에 처할 수 있습니다"라고 말했습니다.
ArvatoConnect의 Maxwell은 직원들이 더 복잡한 사례를 맡게 되면서 평균 처리 시간(average handling times)이 늘어날 필요가 있을 수 있다고 주장했습니다.
그녀는 "우리는 상담원(agents)이 고객의 요구를 이해하고, 건전한 판단을 내렸으며, 올바른 해결책에 도달했는지 평가합니다. 단순히 스크립트를 따랐는지 또는 임의의 시간 목표를 달성했는지는 그렇지 않습니다"라고 말했습니다.
Harris는 가끔 시스템 오류로 인해 더 많은 업무가 발생하는 경우에도 불구하고 AI 도구의 장점을 봅니다. 하지만 그녀는 자동화에 대한 추진이 궁극적으로 고객 경험을 희생시키면서 오고 있다고 우려합니다.
그녀는 "국가로서 우리는 일을 더 빨리 처리하는 데 초점을 맞추고 양을 질보다 우선시하고 있으며... 그 결과 고객들은 모든 사람에게 AI가 강요되는 방식에 지쳐가고 있습니다"라고 말했습니다.
Shannon 역시 AI 사용의 잠재적 이점을 보지만, 이것이 실제 고객 서비스를 대체해서는 안 된다고 생각합니다.
그녀는 "저는 사람들이 사람에게서 구매한다고 믿습니다. AI로는 그런 경험을 할 수 없습니다"라고 말했습니다. "저는 추가적인 노력을 기울입니다(go the extra mile). AI가 그 느낌을 줄 수 있을까요? 진정하게 느껴질 수 있을까요?"
