VentureBeat AI • 30일 전

AI 에이전트 시대, CX의 새로운 과제는 '오케스트레이션'

IMP

6/10

핵심 요약

타타 커뮤니케이션스는 기업들이 AI 에이전트와 자동화를 레거시 시스템에 '덧붙이는' 방식으로 도입하면서 통합과 조율이 안 되는 문제가 커지고 있다고 지적합니다. 이에 따라 CX(고객경험) 전략의 우선순위가 개별 업무 자동화에서 AI·앱·사람이 공유 컨텍스트를 기반으로 협업하는 '오케스트레이션'으로 이동하고 있습니다.

번역된 본문

본 기고는 타타 커뮤니케이션스(Tata Communications)가 제공했습니다.

기업들은 메시징, 음성, 디지털 채널 전반에 AI 에이전트, 음성 AI, 자동화를 배포하는 속도가 이를 지원하기 위한 아키텍처 구축 속도를 앞지르고 있다. 타타 커뮤니케이션스의 고객 인터랙션 스위트(Customer Interaction Suite) 글로벌 총괄인 가우라브 아난드(Gaurav Anand)에 따르면, 그런 배포 대부분은 원래 이를 염두에 두지 않고 만든 레거시 시스템에 대화형 AI를 붙이는 방식이었다.

아난드는 "AI 도입에 몰리다 보니 조직들은 대부분 대화형 AI를 레거시 시스템에 그저 끼워 붙였다"며 "그 결과 많은 기업이 디지털 도구를 도입했지만, 진정으로 통합되고 확장 가능하며 원활한 오케스트레이션(orchestration)이 가능한 플랫폼을 갖춘 곳은 매우 드물다"고 말했다.

이러한 격차는 서로 단절된 도구들 사이에서 맥락을 조합해 AI 시스템이 이미 고객에게 어떤 이야기를 했는지 파악해야 하는 인간 상담원에게 막중한 인지적 부담을 안긴다. 문제는 단순히 데이터 접근성이 아니라, 고객 신원, 상호작용, 거래, 정책, 여정(journey), 운영 시스템을 하나의 공통된 이해로 연결하는 '공유된 기업 컨텍스트'의 부재다. 전통적인 CX 아키텍처는 선형적이고 인간 주도의 라우팅을 위해 설계된 것이지, 자율적 AI 시스템과 데이터 레이크, 인간 근로자 사이의 실시간 데이터 흐름을 관리하기 위한 것이 아니었다.

그는 "오늘날의 운영 복잡성은 더 많은 지능을 추가하는 것이 아니라, 기업 전체에 존재하는 지능을 조율하는 것”이라며 "기업 고객이 내부 사일로의 마찰을 결코 느끼지 않도록 하는 것이다. 이를 위해서는 AI 시스템, 애플리케이션, 사람이 고객과 비즈니스에 대한 동일한 이해를 바탕으로 작동할 수 있는 공유 컨텍스트 계층이 필요하다"고 덧붙였다.

왜 CX 최우선 과제는 자동화에서 오케스트레이션으로 옮겨가는가

이러한 조율 문제가 커지면서 아난드는 기업 내 전략적 우선순위가 자동화(automation)에서 오케스트레이션으로 이동하고 있다고 말한다.

"자동화는 개별 작업을 해결하지만, 오케스트레이션은 이를 종단간(end-to-end) 결과로 연결한다"고 아난드는 설명한다. "다음 단계는 컨텍스트 인식형 오케스트레이션이다. AI 에이전트, 애플리케이션, 인간 근로자가 단절된 시스템 기록이 아니라 고객, 프로세스, 비즈니스 의도에 대한 공유된 이해를 바탕으로 작동하는 것이다."

조직이 봇, 에이전트, AI 도구를 더 많이 축적할수록 이를 관리하는 복잡성은 기하급수적으로 커진다. 아난드는 이제 경쟁 우위는 자동화 배치 자체보다 시스템이 얼마나 지능적으로 업무를 넘기고(handoff), 협업하고, 에스컬레이션하는가에 달려 있다고 말한다.

레거시 시스템에 AI를 덧붙이는 함정

기존 시스템 앞에 음성 AI 에이전트를 단순히 배치하는 기업들은 같은 오래된 실수를 반복하고 있다. 경험을 개선하는 대신, AI가 대체했어야 할 결정론적 전화 메뉴를 재현하는 결과를 낳는다. AI의 진정한 이점은 그것이 제공하는 규모, 속도, 오케스트레이션에 있다.

아난드는 기능 격차를 메우고 고객 경험 역량을 강화하기 위해 기존 콜센터 제공업체들이 AI 네이티브 기업들을 인수하는 산업 전반의 통합 물결을 지적한다. 이러한 보다 광범위한 산업 전환은...

원문 보기

원문 보기 (영어)

Presented by Tata Communications Enterprises are deploying AI agents, voice AI, and automation across messaging, voice, and digital channels faster than the architecture meant to support it. Most of that deployment has involved attaching conversational AI to legacy systems never built for it, says Gaurav Anand, global head of the Customer Interaction Suite at Tata Communications."In the rush to deploy AI, organizations have largely bolted conversational AI onto legacy systems," Anand says. "As a result, while many enterprises have adopted digital tools, very few have platforms that are truly integrated, scaled, and capable of seamless orchestration."That gap creates a heavy cognitive load for human agents who must piece together context across disjointed tools to understand what an AI system has already told a customer. The challenge is not simply access to data, but the absence of a shared enterprise context that connects customer identities, interactions, transactions, policies, journeys, and operational systems into a common understanding. Traditional CX architecture was built for linear, human-driven routing, not for managing real-time data flows between autonomous AI systems, data lakes, and human workers."Today's operational complexity is no longer about adding more intelligence," he adds. "It is about coordinating the existing intelligence across the enterprise, so the enterprise customer never feels the friction of those internal silos. That requires a shared context layer that allows AI systems, applications, and people to operate from the same understanding of the customer and the business."Why orchestration is replacing automation as the top CX priorityAs that coordination problem grows, Anand says the strategic priority inside enterprises is shifting from automation to orchestration."Automation solves individual tasks, whereas orchestration connects them into end-to-end outcomes," Anand says. "The next evolution is context-aware orchestration, where AI agents, applications, and human workers operate using a shared understanding of customers, processes, and business intent rather than isolated system records."As organizations accumulate more bots, agents, and AI tools, managing them grows exponentially more complex. Anand says the competitive advantage now sits less in deploying automation and more in how intelligently systems hand off work, collaborate, and escalate. The trap of bolting AI onto legacy systemsCompanies that simply place a voice AI agent in front of an existing system are repeating the same old mistake. Instead of improving the experience, they end up recreating the deterministic phone menus AI was supposed to replace. The real benefit of AI is the scale, speed, and orchestration it provides.Anand points to a wave of consolidation across the industry, as established contact center providers acquire AI-native firms to close capability gaps and strengthen their customer experience offerings. The broader industry shift ref

고객경험(CX) AI 에이전트 오케스트레이션 콜센터 자동화 레거시 시스템