지금 시간은 오전 8시. 밤사이 비행기가 취소됐습니다. 짜증과 복잡한 마음으로 항공사 앱을 열어봅니다. 예상과 달리 AI 가상 상담사가 차분하고 친절하게 맞이합니다. 가상 상담사는 정중하게 사과하고, 문제가 발생한 상황을 설명하며, 선택 가능한 옵션을 안내합니다.

생각했던 것보다는 진전이 있었다고 느낍니다.

하지만 실제로 바뀐 것은 없습니다. 티켓은 발행되지 않고, 환불도 되지 않습니다. 문제의 원인은 알았지만, 고객이 할 수 있는 것이라고는 앱을 닫고 해결을 기다리는 것뿐입니다. 시스템은 고객에 공감하고 의도를 파악하는 등 고객을 완벽히 이해했습니다. 하지만 ‘시스템 역량’에는 문제가 있습니다.

많은 AI 기반 상호작용은 실제로 어떤 행동이 필요하기 전까지만 유용합니다.

대규모 행동 모델(LAM) 기반의 Genesys Cloud™ 에이전틱 가상 상담사는 다릅니다. 이 AI 상담사는 스크립트, 프롬프트, 인간 상담사 연결 등을 그저 기다리지만은 않습니다. 고객의 목표를 인식하고, 올바른 다음 단계를 선택하며, 설정된 가드레일을 벗어나지 않으면서 여러 시스템에 걸쳐 업무를 계속 진행합니다.

사실 대부분의 인공 지능(AI) 에이전틱 AI 상담사는 작업을 끝까지 수행하지 못합니다. 그 한계는 경험 밑단에 있는 기술, 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 대규모 행동 모델(LAM) 간의 아키텍처 차이에 있습니다.

요약하자면, LLM은 이해하고 설명하도록 설계되었으며, LAM은 결정하고 실행하도록 설계되어 있습니다.

에이전틱 AI의 실행 계층

대규모 언어 모델(LLM)은 대화가 자연스럽게 느껴지도록 하여 사람들이 기계와 상호작용하는 방식을 변화시켰습니다. 복잡한 질문을 이해하고, 맥락을 따라가며, 어조와 의도를 반영해 답변할 수 있습니다. 고객 경험(CX)에서 LLM은 경직된 스크립트에 실시간으로 적응하며 훨씬 덜 기계적인 대화로 전환시킵니다.

방대한 텍스트로 훈련된 LLM은 언어 시퀀스 예측에 뛰어납니다. 해석과 표현이 결정적인 강점입니다.

질문을 이해하고, 일관성 있고 인간적으로 느껴지는 방식으로 답변할 수 있습니다. 고객 경험 분야에서 LLM은 상호작용을 더욱 매끄럽고 정보에 기반하도록 하는 데 도움을 주지만, 그 역할에는 분명한 한계가 있습니다.

이를 결점이라고 할 수는 없습니다. LLM이 설계된 방식일 뿐입니다. LLM은 구조적으로 엔터프라이즈 시스템, 정책, 그리고 여러 단계 및 시간이 소요되는 워크플로우가 필요한 과제를 수행하기 어렵습니다.

바로 이 지점에서 대규모 행동 모델(LAM)이 등장합니다.

LAM은 대화 인텔리전스를 '실행'으로 확장합니다. 승인된 API, 통제된 워크플로우, 그리고 조직 내 이미 존재하는 정책 기반의 기능 내에서 실제 운영을 추론하도록 설계되었습니다. 각 작업은 정의된 입력, 권한, 예상 결과를 가지고 있으며, 이는 모델이 계획을 세우는 기반이 됩니다.

이러한 통제는 의도된 것이며, 자율성을 안전하게 만드는 핵심입니다.

LAM은 일어날 수 있는 일에 대해 이야기하지 않습니다. 다음에 무엇을 해야 할지 집중하며 작업이 끝날 때까지 계속 진행합니다. 모든 단계는 추적되고, 통제되며, 쉽게 파악할 수 있습니다.

이러한 차이점이 'AI 기반 플랫폼'과 'AI 지원 시스템'을 구분 짓습니다. 대화는 더 이상 '담당자가 후속 연락을 할 것'이라는 말로 끝 맺지 않습니다. 완료된 작업과 고객 문제 해결로 마무리됩니다.

업계 최초, 자율형 에이전틱 가상 상담사

앞서 언급한 항공사 앱의 사례는 사실, 드문 일이 아닙니다 대화형 시스템에 운영 작업을 맡겼을 때 예상되는 결과입니다. 가상 상담사는 명확하게 소통했지만, 기다리거나 재시도하거나 상담사 연결을 요청하는 일을 고객에게 넘겼습니다.

Genesys Cloud 에이전틱 가상 상담사는 고객 경험에 대한 주도권을 갖고 실제적인 해결까지, 그 과정을 이끌도록 설계되었습니다. 이 상담사는 자신이 무엇을 할 수 있는지, 어떻게 진행해야 하는지, 언제 인간의 판단이 필요한지 잘 알고 있습니다.

이제 취소된 비행기 상황을 다시 살펴보겠습니다. Genesys Cloud 에이전틱 가상 상담사는 재예약 옵션을 나열하는 대신, 자율적으로 고객을 인증하고, 좌석 현황을 확인하며, 새 좌석을 배정합니다. 또한 정책이 허용하는 범위 안에서 크레딧 적용, 예약 업데이트, 결과 확인 등을 수행합니다. 이 모든 과정은 동일한 상호작용 안에서 이루어집니다

이제 고객은 단순한 상황 요약이 아닌, 확실한 결과를 얻고 앱을 닫습니다.

이 같은 일이 어떻게 가능할까요? 에이전틱 가상 상담사가 실제 엔터프라이즈 환경에서 작동하도록 학습된 Scaled Cognition APT-1 LAM으로 구동되기 때문입니다. 에이전틱 가상 상담사는 가상의 워크플로우가 아닌 실제 툴과 정책을 바탕으로 추론합니다.

가상 상담사가 수행한 모든 조치는 추적 가능하며 통제 가능합니다. 즉흥적이거나, 관련 부서에 전달했다는 식의 답변은 하지 않습니다.

서로 다른 역할을 가진 AI 상담사들이 협력하여 복잡한 과업을 수행하는 A2A(Agent-to-Agent), AI 모델이 외부 툴이나 데이터 소스에 더 쉽게 연결될 수 있도록 돕는 MCP(Model Context Protocol)와 같은 개방형 표준에 대한 네이티브 지원을 통해, AI 상담사들이 서로 그리고 여러 기업 시스템에 걸쳐 컨텍스트나 제어권을 잃지 않고 안전하게 협업할 수 있습니다.

Genesys는 실행과 거버넌스를 불가분의 관계로 설계합니다. 따라서 Genesys의 에이전틱 가상 상담사는 실행 시점에 정책을 적용하기 위해 정해진 경계 내에서 운영되며, 인간의 전문성이 필요할 때만 에스컬레이션합니다.

이는 아주 중요합니다. 고객은 상호작용의 뒤에 얼마나 많은 팀과 플랫폼이 있는지 신경 쓰지 않습니다. 고객이 원하는 것은 빠르고 정확한 문제 해결입니다. Genesys Cloud 에이전틱 가상 상담사는 여러 부서를 넘나들며 작업이 진행하는 동안 진행 상황을 가시화하고 명확한 결과를 도출합니다. 그런 다음 매끄러운 단일의 경험을 제공하여 고객의 기대를 충족합니다.

가장 중요한 사실은 고객 경험은 더 이상 사과와 설명의 반복이 아니며, 사후 수습이 아닌 미리 계획된 여정을 통해 기대감을 준다는 것입니다.

AI가 문제를 설명할 수는 있지만 문제를 해결하지 못한다면 상호작용은 아직 끝난 것이 아닙니다. 업계 최초 대규모 행동 모델 기반의 엔터프라이즈 CX용 ‘에이전틱 가상 상담사’를 통해, Genesys는 고객 경험을 단순한 대화를 넘어 엔터프라이즈 규모에 맞는 신뢰할 수 있고 결과 중심적인 행동으로 전환시킵니다. Genesys Cloud 에이전틱 가상 상담사의 실제 구동 모습을 데모를 신청하여 확인해 보세요.

대규모 행동 모델 기반의 Genesys Cloud 에이전틱 가상 상담사는 2027 회계연도 1분기에 전 세계적으로 정식 출시될 예정입니다.