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흩어진 AI에서 하나의 코어로: 통합 인텔리전스 코어로 완성하는 CX·EX 혁신

기업의 AI 도입은 단순한 자동화를 넘어, 인간과 AI가 어떻게 협업하며 실행할 것인가라는 운영 구조의 문제로 진화하고 있습니다. 많은 조직이 생성형 AI를 도입했지만, 분절된 시스템과 통제되지 않은 자율성으로 인해 오히려 생산성 저하와 신뢰 리스크를 경험하고 있습니다. 본 백서는 이러한 한계의 원인을 기술이 아닌 운영 모델의 부재로 규정하고, 완전 자율이 아닌 Human-in-the-Loop(HITL)를 중심으로 한 관리형 자율성(Managed Autonomy)을 2026년을 위한 현실적 해법으로 제시합니다. AI는 즉각 실행 주체가 아니라 구조화된 제안을 생성하는 역할을 수행하고, 인간은 명확한 통제 지점에서 승인과 판단을 담당합니다. 이를 통해 조직은 환각 리스크를 제거하면서도 실행 속도와 확장성을 동시에 확보할 수 있으며, CX와 EX를 단일한 인텔리전스 흐름으로 연결하는 지속 가능한 에이전틱 협업 모델로 전환할 수 있습니다.

한계에서 가능성으로: 규칙 기반 자동화에서 LLM 기반 지능형 대화로의 전환

본 백서는 규칙 기반 챗봇이 가진 구조적 경직성과 그로 인한 고객 경험(CX)·운영 효율성 저하 문제를 분석하고, 이를 극복하기 위한 대안으로 LLM 기반 대화형 AI 및 Agentic LLM의 등장을 조명합니다. 결정 트리와 키워드 매칭에 의존하던 기존 챗봇이 왜 높은 실패 응답률, 유지보수 비용 증가, 브랜드 리스크로 이어지는지를 설명하며, LLM이 어떻게 맥락 이해, 추론, 자율 실행을 통해 챗봇을 비용 절감 도구에서 전략적 역량으로 전환시키는지를 제시합니다. 궁극적으로 본 백서는 대화형 AI 전환이 기술 업그레이드가 아닌, 기업 경쟁력을 재정의하는 전략적 전환점임을 강조합니다.

2024 APAC Chatbot
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‍by Makebot

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