이 내용에 관한 기사는 Fast Company에 처음 게재되었습니다.
2024년 초, Klarna의 CEO는 AI가 사람의 모든 일을 할 수 있다고 선언했습니다. 회사는 인력을 5,500명에서 3,400명으로 대폭 줄였습니다. AI 챗봇은 고객 서비스 상담원 700명의 업무를 처리하고 있었습니다. 스스로를 미래라고 여겼고, 모두가 그 사실을 알기를 원했습니다.
14개월 후, Klarna는 소프트웨어 엔지니어와 마케터에게 전화 응대를 맡기고 있었습니다.
고객 만족도는 곤두박질쳤고, 서비스 품질은 무너졌습니다. OpenAI의 “가장 아끼는 실험 대상”이 되고 싶어 했던 회사는 AI에 크게 베팅하는 모든 기업에 경고가 되는 사례가 되었습니다.
헤드라인 뒤에 숨은 진짜 이야기
Klarna만의 이야기가 아닙니다. 연구에 따르면 AI를 이유로 인력을 감축한 기업의 55%가 현재 이를 후회하고 있습니다. Gartner는 2027년까지 에이전틱 AI 프로젝트의 40% 이상이 전면 취소될 것으로 예측합니다. 근본 원인은 기술이 아니라, 기술을 도입하는 방식에 깔린 철학입니다.
앞서가는 기업은 “AI가 이 일을 할 수 있을까?”라고 묻지 않습니다. “AI가 운영 부담을 맡는다면 우리 직원들은 무엇을 해낼 수 있을까?”라고 묻습니다.
앞서가는 기업은 무엇이 다른가
차이는 뚜렷합니다. Klarna가 엔지니어를 고객 서비스 전화에 투입하는 동안, Tripadvisor, Thumbtack, ClickUp 같은 기업은 근본적으로 다른 것을 구축하고 있었습니다. 바로 AI와 사람이 서로의 강점을 키워 주는 하이브리드 팀입니다.
Tripadvisor에서는 현재 AI 에이전트가 고객 문의의 90%를 자율적으로 처리합니다. 하지만 목표는 처음부터 사람의 일자리를 없애는 것이 아니었습니다. 판단력, 창의성, 관계 구축이 필요한 전략적 업무, 즉 실제로 성과를 움직이는 업무에 지원팀이 집중할 수 있도록 하는 것이었습니다.
이는 사소한 차이가 아닙니다. McKinsey에 따르면 AI를 중심으로 워크플로를 근본적으로 재설계한 기업은 실질적인 가치를 얻을 가능성이 3배 높습니다. 직원 1인당 AI 활용도도 2배에 달합니다. 그 격차는 날마다 벌어지고 있습니다.
Klarna가 값비싸게 얻은 교훈
고객 경험은 최적화 문제가 아니라 관계입니다.
청구 오류로 신용 점수가 위협받는 고객이 전화를 걸 때, 그들이 원하는 것은 효율성이 아닙니다. 사안의 무게를 이해해 줄 사람입니다. 급여일 전날 밤 결제가 처리되지 않은 소상공인에게 필요한 것은 지식 베이스 문서가 아니라 공감입니다.
Siemiatkowski는 현재 “안타깝게도 비용이 지나치게 중요한 평가 요소였던 것 같다”며 그 결과가 “품질 저하”였다고 인정합니다. 한때 사람의 역할을 일축했던 CEO는 이제 자신이 “Uber 방식”이라고 부르는 하이브리드 모델을 구축하고 있습니다. “AI가 우리의 모든 일을 할 수 있다”던 주장과는 거리가 멉니다.
하이브리드 팀을 구축할 기회는 지금 열려 있습니다. 하지만 오래 열려 있지는 않을 것입니다.
Fast Company에서 전체 기사 읽기: Klarna는 AI로 인력을 대체하려 했습니다. 모든 기업이 그 실패에서 배워야 할 것.
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