[기고] 기업은 AI로 무장한 고객에게 준비됐나

고객은 AI로 전문지식 갖춰 기업, 민원 대응에 비용 증가 AI 활용 막는 구조 개선해야 박정은 이화여대 경영학과 교수 "예전에는 '어디에 하자가 있어요' 하는 식으로 접수됐다면, 요즘은 국토교통부 판결을 발췌해 하자 심사를 요청한다고 씁니다." 한 대형 건설사 고객서비스(CS) 팀장의 말이다. 마치 변호사가 쓴 듯한 공문이 입주민에게서 날아든다. 필자 연구팀이 건설업 CS 실무자들을 심층 인터뷰하며 마주한 현장의 풍경이다. 인공지능(AI)은 기업의 '효율화 도구'로 기대돼왔다. 그러나 우리가 관찰한 현장은 정반대였다. AI 도입 시기에 오히려 하자보수비와 응대 인력이 함께 늘고, 민원 한 건을 해소하는 품이 커졌다. 원인은 기술이 아니라 관계에 있었다. 전문 서비스에서 기업과 고객의 관계는 정보의 비대칭 위에 성립해왔다. 기업이 더 많이 알았고, 고객은 설명을 받아들였다. 그런데 생성형 AI는 이 전제를 흔든다. 고객은 판례와 기술 사양을 즉시 확보해 들이미는 반면 기업은 개인정보와 분쟁 자료의 민감성 탓에 외부 AI에 자료를 넣는 것조차 막혀 있다. 같은 기술이 고객에게 먼저, 더 빠르게 도달하는 것이다. 최근 연구팀은 고객의 정보력과 논증 능력이 담당자를 앞지르는 이 현상을 '역량 역전'이라고 이름 붙였다. 고객은 이제 몰라서 묻지 않는다. 알면서, 반박하기 위해 묻는다. 조직이 제시한 수치를 반박하거나 특정 보수 공법을 스스로 지정해 오기도 한다. 실무자들은 업무를 덜기 위해서가 아니라 고객이 AI로 무엇을 들고 올지 미리 확인하기 위해 AI를 켠다. 우리는 이를 '방어적 미러링'이라 부른다. AI가 생산성 도구가 아니라 방어 도구가 된 것이다. 역설의 핵심은 여기에 있다. 부담의 근원이 조직 밖, 고객과의 관계에서 만들어져 조직으로 되돌아온다. 애써 도입한 AI의 효과가 고객의 AI에 대응하는 데 소진되니, AI를 더 써도 부담이 줄지 않는다. 우리는 이를 '관계적 생산성 패러독스'로 개념화했다. 응대 성격도 바뀐다. 화를 누그러뜨리는 정서적 조율에서 법적 근거를 갖춘 논증으로 옮겨가고, 부담이 시작되는 시점마저 고객을 만나기 이전으로 당겨진다. 게다가 한 분야의 미흡한 답변이 담당자 전체의 전문성에 대한 불신으로 옮겨붙어, 늘어난 부담은 다시 요구의 확대와 비용 상승으로 조직 전체에 번진다. 그렇다면 기업은 무엇을 해야 하는가. 문제는 'AI 도입'이 아니라 'AI 활용을 막는 구조'다. 민감하지 않은 자료까지 일괄 차단하는 방식을 넘어 자료 등급을 세분화하고, 개인의 활용 경험을 조직 지식으로 축적해야 한다. 또한 방어적 미러링과 사전 검증이라는 보이지 않는 노동을 인력 산정과 성과 평가에 반영하고, 친절을 넘어 법적·기술적으로 논증하는 역량을 새로운 실무 표준으로 삼아야 한다. 응대 이전 단계로 옮겨간 이 부담을 직무 설계가 끌어안지 못하면 고스란히 종사자의 소진으로 되돌아온다. 결국 기업은 AI를 자동화 도구가 아니라 '고객과의 관계를 다시 설정하는 도구'로 봐야 한다. AI 시대의 경쟁력은 AI를 얼마나 잘 도입했는가가 아니라 고객과의 역량 격차를 어떻게 관리하는가에서 갈린다. 기업이 물어야 할 질문은 'AI를 도입했는가'가 아니라 '고객만큼 빠른가'이다. [박정은 이화여대 경영학과 교수] 동영상 및 원문 링크: https://www.mk.co.kr/news/contributors/12180833