고객지원팀 이야기 하나가 계속 머리에 남는다. 올해 인수합병 이후 성장 예상치가 2~3배로 뛰었고, 티켓은 매달 늘어나는데 팀은 15명 그대로라서 몇 주 안에 뭔가 하지 않으면 상담원도 고객도 잃을 것 같다는 상황이었다. 그래서 Intercom Fin, Decagon, Ada, Forethought, Sierra, Tidio, QueryPal, Gorgias, Zendesk AI Agents, Freshchat, Kustomer, Cresta까지 거의 전부 데모를 보고 있다더라. 재밌는 건 “AI가 상담을 대신한다”가 아니라 “데모에서 말하는 60~80% deflection을 믿어도 되나”가 진짜 질문이었다는 점이다. 금융 서비스라서 답변 하나가 틀리거나 고객 데이터가 새면 바로 리스크가 되고, 그렇다고 사내 구축은 일정이 안 맞는다. 결국 지금의 임시 해결책은 벤더 데모를 돌려보고, 엑셀로 비교하고, 상담원들이 계속 불타는 동안 지식베이스와 승인 플로우를 손으로 정리하는 쪽에 가깝다. 여기서 작게 만들 수 있는 제품은 거창한 챗봇보다 먼저, 규제 업종용 ‘AI 지원 도입 리허설’에 가까울 것 같다. 기존 티켓을 익명화해서 벤더별 답변 품질·근거 인용·PII 노출·사람 승인 필요도를 같은 기준으로 재고, 60% 자동화 같은 숫자 대신 “어떤 유형은 라우팅만, 어떤 유형은 초안만, 어떤 유형은 절대 자동화 금지”를 2주 안에 보여주는 도구. 다들 AI 상담원을 사려는 게 아니라, 잘못 샀을 때의 비용을 피하려고 밤새 비교표를 만들고 있는 것 같다.