자율적 구매자, 기계 고객의 시대

기계 고객은 가트너가 2024년 주요 전략 기술로 제시한 트렌드 중 하나로, 자율적으로 협상하고 대가를 지불하는 과정을 통해 상품과 서비스를 구매할 수 있는 비인간 경제 행위자를 가리킨다. 쉽게 말해 인간이 아닌 기계 형태의 고객이나 디지털 기술로 구현된 여러 유무형의 존재를 총칭하는 개념이다. 겨울이 되면 스스로 필요한 윈터 타이어를 주문하는 커넥티드 카, 남은 토너의 양을 사전에 파악하고 늦지 않게 새 토너를 구매해 충당하는 스마트 프린터로 이해할 수 있다. 말하자면 기계가 인간을 대체해 고객이 되는 셈이다. 가트너는 향후 기계 고객이 바운드 커스터머(Bound Customer), 어댑터블 커스터머(Adaptable Customer), 오토노머스 커스터머(Autonomous Customer)라는 세 가지 단계를 거치며 진화하고 발전할 것으로 전망했다. 마치 자동차 자율주행에서처럼 ‘인간이 얼마나 개입하느냐’가 각 단계를 구분하는 가장 중요한 요소로 작용하는 것이다.

바운드 커스터머 단계에서는 기계 고객이 소유자를 대신해 ‘공동 고객(co-customer)’으로 제한된 기능을 자동으로 수행한다. 사람이 규칙을 정하면 기계는 규정된 특정 생태계 내에서 그 규칙을 실행하는 것이다. 가트너에 따르면 HP 인스타 잉크(Insta Ink), 아마존의 대시 리플레니스먼트(Dash Replenishment) 서비스가 이 단계에 속한다.

어댑터블 커스터머는 기계 고객 발전의 두 번째 단계다. 이 단계에서 기계 고객은 사람의 개입을 최소화한 상태에서 사람 대신 선택하고 행동하게 된다. 예를 들면 로봇 트레이딩이나 자율 주행 자동차의 경우다. 그런가 하면 오토노머스 커스터머는 완전히 자율적으로 인간을 대신하여 독립적으로 행동할 수 있는 지능과 능력을 가진 기계 고객의 출현을 의미한다. 고도의 재량권을 가졌으며, 트랜잭션과 관련된 대부분의 프로세스 단계를 기계가 소유한다.

가트너의 고객 경험 연구 책임자인 돈 샤이벤레이프(Don Scheibenreif)는 이에 대해 “각 단계의 기계 고객이 공통적으로 갖는 것은 세 가지 방식에서 인간과 다르게 결정을 내릴 것이라는 점이다.”면서 “그것들은 논리적이고 투명할 수도, 혹은 그렇지 않을 수도 있는 규칙에 따라 결정을 내릴 것이다.”고 말했다. 이어 “기계 고객은 많은 양의 정보를 처리하면서도 감정 없이 효율적으로 작업을 완료할 것이다.”고 밝힌 뒤 “때문에 기업 전체의 경영진은 기계 고객과 협력해야 할 필요가 있다.”고 강조했다.

기계가 고객이 될 때(출처: Gatner)

기계 고객의 작동 원리

기계 고객의 주요 특징은 자율성, 지속적 학습, 효율성, 확장성이다. 자율성은 최소한의 인간 개입으로 스스로 결정을 내릴 수 있는 능력을 의미하며, 사전 설정된 규칙에 따라 작동하거나 학습된 데이터를 기반으로 한 의사결정을 포함한다. 지속적 학습은 데이터를 수집하고 분석하여 성능을 향상시키는 능력을 말하며, 이를 통해 더 나은 결정과 예측을 할 수 있다. 효율성은 인간보다 빠르고 정확하게 작업을 수행할 수 있는 능력을 의미하며, 시간과 비용을 절감할 수 있다. 확장성은 여러 작업을 동시에 처리하고 필요에 따라 쉽게 확장할 수 있는 능력을 말한다.

기계 고객의 등장 배경

기계 고객의 등장은 여러 기술적 진보와 사회적 변화로 가능해졌다. 주요 배경에는 인공지능의 발전, 빅데이터의 활용, 사물인터넷(IoT)의 확산, 그리고 자동화 기술의 발전이 있다. 딥러닝과 같은 고급 AI 기술의 발전은 기계가 인간 수준의 판단과 결정을 내릴 수 있게 만들었으며, 방대한 데이터를 실시간으로 분석하고 처리할 수 있는 능력은 기계 고객의 학습과 성능 향상을 가능하게 한다. 또한, 다양한 기기들이 인터넷에 연결되고 상호작용할 수 있게 되면서 기계 고객의 역할이 더욱 확대되었고, 로봇 공학과 자동화 시스템의 발전은 물리적인 작업뿐만 아니라 지능적인 작업의 자동화도 가능하게 만들었다.

기계 고객의 등장은 앞으로 여러 분야에 걸쳐 광범위한 영향을 미칠 것으로 예상된다. 주요 영향은 다음과 같다. 우선, 기계 고객은 24/7 고객 서비스를 제공할 수 있으며, 보다 개인화된 경험을 제공할 수 있다. 예를 들면 AI 챗봇은 고객의 문의에 신속하게 응답하고, 맞춤형 추천을 제공할 수 있다.

기계 고객의 3단계 진화 과정(출처: Gartner)

또한 기계 고객은 반복적이고 단순한 작업을 자동화함으로써 기업의 운영 효율성을 크게 향상시킬 수 있는데, 이는 비용 절감과 생산성 향상으로 이어지기도 한다. 기계 고객의 데이터 분석 능력을 활용하면 보다 정교하고 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있게 됨으로써 고객의 행동 패턴을 분석, 맞춤형 광고와 프로모션을 제공하는 것이다.

마지막으로, 기계 고객의 활용은 새로운 비즈니스 모델을 창출할 수도 있다. 예를 들면 기계 고객을 대상으로 한 서비스와 제품이 등장과 새로운 시장이 형성될 가능성이다.

도전 과제

기계 고객의 활용에는 여러 가지 도전 과제가 따른다. 주요 도전 과제는 데이터 보안과 프라이버시 문제로, 기계 고객이 방대한 데이터를 수집하고 분석하기 때문에 강력한 보안 시스템과 규제 체계가 필수적이다. 또한 기계 고객의 의사결정 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제를 간과해서는 안 되며, 투명하고 공정한 알고리즘 개발에 힘써야 한다.

기술적 한계 역시 중요한 도전 과제다. 특히 복잡한 상황에서의 의사결정과 창의적 문제 해결에 있어서의 한계는 여전히 존재하고, 기계 고객의 활용은 새로운 법적 및 규제적 문제들을 유발할 수 있기 때문이다. 그럼에도 불구하고 기계 고객은 여전히 미래의 고객 서비스와 비즈니스 모델에 혁신을 가져올 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 더욱이 자율성과 지속적 학습, 효율성, 확장성을 바탕으로 다양한 분야에서 큰 변화를 일으킬 가능성도 많다.

하지만 역시 데이터 보안과 프라이버시, 윤리적 문제, 기술적 한계, 법적 및 규제적 문제 등 여러 도전들은 해결해야 할 과제로 남아있다. 이에 대해 가트너는 “기술적 발전과 함께 윤리적, 법적 측면에서도 면밀한 검토와 준비가 필요하다.”고 강조, “미래의 기계 고객 시대를 준비하며 우리는 보다 효율적이고 혁신적인 고객 서비스를 제공할 수 있는 새로운 기회를 맞이할 것이다.”고 밝혔다.

힌편 가트너가 실시한 한 조사 결과에 따르면 CEO들은 2030년까지 기업 수익의 약 22%가 기계 고객으로부터 나올 것이라 예상된다고 응답했다. 또한 가트너는 2028년까지 약 150억 개의 커넥티드 제품이 고객 역할을 할 수 있는 잠재력을 갖게 될 것이며, 그 후로도 몇 년간 수십억 개의 제품이 더 등장할 것이라고 내다봤다.