[Summary] 기업들이 기존의 데이터와 AI 플랫폼을 결합하여 고객 서비스의 혁신을 이루고 있습니다. 이를 통해 문제 해결 속도가 향상되고, 고객의 자율성을 증가시키며, 비용 절감도 가능합니다. 이러한 흐름은 IT 인프라의 전략적 조합과 확장을 요구하고 있습니다.
과거부터 현재까지: AI와 고객 서비스의 진화
정보 기술의 진화는 기업의 고객 서비스 방식에 중대한 영향을 미쳐 왔습니다. 과거에는 고객의 질문에 대한 응답을 담당하는 단순한 콜 센터에서 시작했으나, 점차 데이터 분석과 인공지능(AI)의 도입으로 더 개인화되고 효율적인 서비스로 발전하였습니다. 특히 지난 20년간 축적된 방대한 양의 유지 보수 데이터를 활용해, 현대 기업들은 AI를 통한 즉각적인 문제 해결을 가능하게 했습니다. 이러한 기술의 발전은 단번에 이루어진 것이 아니라 지속적인 데이터 축적과 기존의 시스템과 새로운 기술의 적절한 결합에 기초하고 있습니다. 최근 기사에서 소개한 Makino의 사례는 이러한 진화의 대표적인 예시라고 할 수 있습니다.
AI 플랫폼의 영향력과 적용 사례
최근 Makino는 유지 보수 데이터를 AI 플랫폼에 통합하여 고객 서비스를 강화하는 방향으로 나아갔습니다. 이 과정에서 Aquant의 전문 AI 플랫폼이 도입되었고, 이는 고객 서비스 관리 시스템과 결합하여 효율성을 극대화했습니다. 고객의 문제를 원격으로 해결하는 비율이 15% 증가하고, 해결 소요 시간이 줄어들며, 고객이 자가 진단할 수 있는 시스템으로 발전하는 등 다양한 성과를 보여주었습니다. 이는 명백히 고객 만족도를 높이고, 내부적으로는 경영 효율성을 극대화하는 효과를 발휘하였습니다. Chandrakanth Puligundla의 언급에 따르면, AI 인프라를 최적화하기 위한 다양한 전술이 이미 Albertsons에서 적용되고 있으며, 이는 데이터 흐름의 통합과 효율적인 자원 배분에 크게 기여하고 있습니다.
AI 도입의 확대와 그 효과
이러한 성공 사례는 AI 기술을 더욱 널리 도입하도록 촉진합니다. 기업들은 AI 파일럿 결과의 성공에 힘입어, 점차 생성형 AI 및 대규모 언어 모델(LLMs), 지능형 에이전트 등 비즈니스 가치가 높은 다양한 응용 프로그램을 보다 광범위하게 적용하려는 움직임을 보이고 있습니다. 이러한 변화 속에서 기업들은 엣지 컴퓨팅, 온프레미스 시스템, 클라우드 환경 등에 걸친 성능, 비용, 유연성 및 확장성을 균형 있게 고려한 인프라 구성을 전략적으로 마련해야 합니다. 향후 확장을 위해서는 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션을 보다 정교하게 선택하고 배치하는 것이 필수적입니다. 특히, 에너지 효율적 성능을 우선시하면서 지속 가능한 AI 모델과 하드웨어 사용을 장려하는 등 기존의 서버와 장비에 대한 단순한 업그레이드 뿐만 아니라 보다 ‘지능적인’ 확장이 필요합니다.
미래를 위한 전략적 도전
Makino와 Albertsons의 사례는 AI 활용에 대한 선도적인 시도로, 다른 기업들에게도 귀감이 될 수 있습니다. 하지만 이러한 기술적 도약에는 전략적 계획과 인프라 선택에 있어서 현명한 판단이 따릅니다. 현재 기술 발전의 속도와 폭은 기업이 얼마나 준비되어 있는가에 대한 시험대가 되며, 각각의 기술 선택이 궁극적 비즈니스 성공에 미치는 영향은 막대합니다. 대규모 데이터 센터, 엣지 칩, 클라우드 기반 인프라 등의 투자 확대로 인한 경쟁은 더욱 심화될 것입니다. 기업들이 그 속에서 어떤 선택을 하고 어떻게 적응해 나가는지가 향후 기술의 패러다임을 결정할 것입니다. 결국 새로운 기술의 도입과 확산은 끊임없이 변화하는 시장 상황 속에서 기업의 생존과 경쟁력을 좌우할 것입니다.