전략적 챗봇 구현을 위한 7가지 단계 [2025년]

전략적 목표 파악

회사의 전략적 목표를 나열하는 것부터 시작할 수 있습니다(기존 문서가 없는 경우).

목표는 다음과 같습니다:

• 효율성 및 생산성 향상
• 더 나은 고객 경험
• 비용 절감
• 규제 준수 개선
• 향상된 의사 결정

전략적 목표에 대한 AI 기여도 평가

회사의 목표에 동의해야 하는 사람들이 동의하면 간단한 감사를 통해 AI 투자가 목표에 어떤 실질적인 영향을 미치는지 파악할 수 있습니다.

고객 성공 팀은 이 일을 많이 합니다. 하루 종일, 매일 말이죠. 

이 정렬 감사는 팀이 정렬할 수 있도록 6가지 질문으로 세분화했습니다.

1) 전략

AI 여정을 시작하기 전에 전반적인 비즈니스 목표에 부합하는 명확하고 일관된 전략을 세우는 것이 중요합니다.

여기에는 AI로 해결하고자 하는 구체적인 문제를 정의하고, 잠재적인 사용 사례를 파악하고, 비즈니스에 미칠 것으로 예상되는 영향을 이해하는 것이 포함됩니다. 

잘 정의된 전략은 조직 전반에서 AI 이니셔티브를 확장하기 위한 로드맵을 포함하여 AI 통합에 대한 장기적인 비전을 설명해야 합니다(아래에서 이에 대한 도움을 드릴 수 있습니다).

경영진의 강력한 의지와 AI 프로젝트가 비즈니스 목표와 전략적으로 연계되어 있는지 확인합니다.

2) 인프라

견고하고 확장 가능한 인프라에는 AI 개발, 배포 및 지속적인 유지 관리에 필요한 기술 기반이 포함됩니다. 

인프라는 AI 모델 개발, 테스트 및 배포에 필요한 도구와 플랫폼을 지원해야 합니다. 주요 구성 요소에는 컴퓨팅 성능, 스토리지, 네트워크 기능이 포함될 수 있습니다.

올바른 인프라에 투자하면 조직이 AI의 컴퓨팅 수요를 처리하고 필요에 따라 운영을 확장할 수 있습니다.

3) 데이터

데이터 준비 상태를 평가한다는 것은 AI 모델을 학습하고 배포하는 데 필요한 데이터의 가용성, 품질, 접근성을 조사하는 것을 의미합니다.

여기에는 초기 배포뿐만 아니라 시간이 지남에 따른 유지 관리를 위한 데이터 관리 관행과 데이터 거버넌스 정책이 포함됩니다.

또한 AI 솔루션에 동기화할 지식 기반도 포함됩니다. AI 에이전트에 고품질 데이터를 입력하면 '가비지 인, 가비지 아웃'의 원칙을 방지할 수 있습니다.

4) 거버넌스

효과적인 거버넌스는 AI 배포의 윤리적, 법적, 운영적 측면을 관리하는 데 필수적입니다. 강력한 거버넌스는 위험을 완화하고, AI 시스템에 대한 신뢰를 조성하며, 지속 가능한 AI 도입을 촉진하는 데 도움이 됩니다.

이 단계에는 책임감 있는 AI 사용, 데이터 개인정보 보호, 관련 규정 준수를 보장하는 정책과 프레임워크를 수립하는 것이 포함됩니다.

거버넌스 구조에는 데이터 사용, 모델 투명성 및 책임에 대한 명확한 가이드라인이 포함되어야 합니다.

또한 팀에서는 AI 성능을 모니터링하고 평가하는 메커니즘을 설정하여 조직의 목표 및 윤리 기준에 부합하는지 확인해야 합니다.

5) 인재

귀사는 AI 이니셔티브를 완료하고 유지하는 데 필요한 기술과 전문 지식을 보유하고 있나요? 

여기에는 기술 격차를 파악하고 필요한 경우 교육 또는 채용이 포함될 수 있습니다.

그렇지 않다면 파트너를 고용하여 구축하는 것도 고려해 보세요. 이 옵션에 대해서는 아래에서 조금 더 자세히 설명하겠습니다.

6) 문화

AI 솔루션은 기술 중심인 경우가 많지만, 인간적인 요소도 그에 못지않게 중요합니다. 

모든 조직이나 직원이 AI 도입에 개방적인 것은 아니며, 이는 솔루션의 ROI를 저해할 수 있습니다.

조직 문화를 평가하여 AI 기술을 채택하고 적응할 의지가 있는지 확인하세요. 여기에는 리더십의 지원, 변화에 대한 직원의 개방성, AI 기반 혁신과의 연계성 등을 평가하는 것이 포함됩니다.

많은 직원이나 부서가 AI로 인해 위협을 느끼는 경우가 많습니다. 채용 비용과 현재의 인력난을 고려할 때, 조직은 AI가 직원을 대체하는 것이 아니라 생산성을 높이는 데 사용될 것임을 쉽게 알 수 있습니다.

주요 역할

챗봇 프로젝트에는 경영진 이해관계자, 프로젝트 관리자, 개발자의 3가지 핵심 역할이 있습니다.

프로젝트의 범위에 따라 한 사람이 세 가지 역할을 모두 수행할 수도 있고(운이 좋으면), 전체 개발자가 솔루션을 개발할 수도 있습니다. 

경영진 이해관계자는 전략적 토대를 마련하고 프로젝트의 성공에 필요한 지원을 확보합니다. 이들은 자금을 확보하고, 성과 지표를 설정하고, 조직의 동의를 이끌어낼 수 있습니다.

프로젝트 관리자는 매일 프로젝트를 진행합니다. 프로젝트 관리자는 프로젝트 라이프사이클을 관리하고, 일정을 설정하고, 위험을 파악하고, 범위를 관리하고, 부서 간 커뮤니케이션을 조율합니다.

마지막으로 개발자는 솔루션 구축을 담당합니다. 개발자는 비즈니스 로직 구현, 기존 시스템과의 통합, 성능 최적화 등 모든 기술적인 부분을 담당합니다.

2인 팀이라 하더라도 어떤 책임이 누구에게 돌아갈지 명확하게 정하세요.

프로젝트가 더 복잡하다면 몇 가지 다른 역할을 할당하는 것도 고려할 수 있습니다. 

추가 역할

규제 프레임워크는 어떨까요? 적절한 병상 매너로 환자에게 서비스를 제공하는 것은 어떨까요? 사용자가 실제로 봇을 사용하게 하는 것은 어떨까요?

네, AI 배포에는 생각보다 훨씬 더 많은 것이 있습니다. 

다시 말하지만, 프로젝트의 규모가 클수록(또는 금융 챗봇이나 헬스케어 봇과 같은 심각한 것을 만드는 경우) 이 기능이 더 적합합니다.

이러한 역할은 한 개인이 맡거나, 핵심 역할 중 하나에 배정되거나, 여러 사람이 맡을 수 있습니다.

• 품질 보증: 챗봇이 업계 표준에 부합하도록 조직적 경험을 제공하세요. 
• 대화 디자이너: 명확하고 매력적인 대화 제작
• 데이터 분석가: 챗봇의 요구 사항과 결과를 ROI 측정으로 변환합니다.
• 사이버 보안 전문가: 적절한 데이터 보호 관행 보장
• 규정 준수 책임자: 관련 법률 및 규정 준수
• 마케팅 전문가: 사용자와 챗봇의 존재 및 목적 전달
• 웹사이트 및 시스템 관리자: 서버 및 컨테이너 유지 관리

DIY 또는 오픈 소스

DIY 옵션에는 솔루션의 연구, 설계, 프로토타이핑, 구축, 테스트, 구성, 배포, 호스팅, 유지 관리, 지원 및 발전이 포함됩니다.

이 작업은 처음부터 시작할 수도 있지만 대부분의 개발자는 다양한 오픈 소스 자료를 사용하여 처음부터 에이전트를 구축합니다.

이 옵션은 최대한의 제어 및 사용자 지정 기능을 제공하여 비즈니스의 특정 요구사항에 정확히 맞는 맞춤형 솔루션을 제공합니다.

그러나 이러한 접근 방식에는 상당한 개발 리소스, 기술 전문성 및 유지 관리 노력이 필요합니다.

확장 가능한 플랫폼

플랫폼은 폐쇄형 솔루션과 DIY 솔루션의 교차점에 위치합니다. 

이러한 챗봇 플랫폼은 일반적으로 솔루션의 설계 및 구성을 간소화하기 위해 CSM 지침 및 전문 지식, 호스팅, 인포섹, 개발 지원, 사전 구축된 통합 기능을 제공합니다.

확장형 플랫폼은 라우터와 유사한 기능, 고도로 구성 가능한 레이어, 통합 기능을 갖춘 중간 지점을 제공합니다. 확장형 플랫폼은 더 빠른 배포와 유연성을 제공하지만 구성 및 사용자 지정에는 여전히 약간의 기술력이 필요합니다.

이러한 플랫폼은 사용자 지정과 사용 편의성 사이의 균형을 제공할 수 있습니다. 다른 옵션보다 부서 또는 비즈니스 프로세스 전반에 걸쳐 더 원활하게 확장할 수 있습니다.

비공개 독점 솔루션 

많은 폐쇄형 솔루션은 업종별 (예: 고객 서비스 챗봇 회사 또는 소셜 미디어 챗봇 플랫폼)이거나 잘라내어 붙여넣기 솔루션(예: 일반 챗봇)을 제공합니다.

주요 요구 사항을 충족하고 기존 시스템에 원활하게 연결되며 공급업체 로드맵이 조직의 목표와 일치한다면 배포 및 유지 관리에 매우 비용 효율적일 수 있습니다.

그러나 폐쇄형 독점 솔루션은 구현 속도가 빠르지만 확장성 제한, 사용 사례 제한, 잠재적인 공급업체 종속, 고유한 비즈니스 요구사항에 대한 유연성 저하, 다른 시스템과의 통합 기능 제한 등의 단점이 있습니다.

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강력한 파트너십의 핵심

강력한 SLA입니다. 바로 그거죠.

SLA(서비스 수준 계약)는 마일스톤, 타임라인, 성공 지표를 포함한 명확한 결과물을 정의해야 합니다. 

가동 시간, 응답 시간 및 문제 해결에 대한 요구 사항도 지정해야 합니다.

마지막으로, 출구 전략이 있어야 합니다. 파트너십 종료 후 지식 이전, 지적 재산권 및 시스템 액세스는 어떻게 관리되나요? 유지 관리는 누가 담당하나요? 이 모든 사항은 사전에 서명해야 합니다.

1단계: 크롤링

목표: 프로젝트 기반을 구축하고 즉각적인 비즈니스 요구 사항을 해결합니다.

기본적이고 영향력이 큰 작업을 처리하는 간단한 AI 솔루션부터 시작하세요. 예를 들어, 챗봇을 배포하여 자주 묻는 질문(FAQ)을 처리하고 기본적인 고객 지원을 제공할 수 있습니다. 

이 단계의 핵심은 데이터를 수집하는 것입니다. 사용자가 무엇을 묻나요? 어떤 조치를 취하면 도움이 될까요?

여기서 게임의 이름은 빠른 승리입니다. 가치를 보여주세요.

(그리고 모든 사용자에게 배포하기 전에 일부 사용자에게 솔루션을 시범 적용하고 데이터를 수집해야 합니다).

2단계: 걷기

목표: 수집된 데이터를 기반으로 AI 기능을 점진적으로 향상시킵니다.

이제 1단계의 데이터를 활용하세요. 챗봇의 기능을 개선하고 확장하세요.

더욱 정교한 워크플로우를 구축하고, 사용자 이탈을 유발하는 불필요한 대화 내용을 제거하세요. 정확도와 성능을 개선하기 위해 계속 반복하세요.

3단계: 실행

목표: AI를 회사 운영에 완전히 통합하고 확장하세요.

AI가 기업의 운영 구조에 깊숙이 자리 잡았을 때 라스트 마일에 도달했다는 것을 알 수 있습니다.

물론 챗봇 프로젝트는 결코 끝나지 않습니다. 다른 소프트웨어와 마찬가지로 챗봇은 반복할수록 점점 더 좋아지는 장기적인 투자입니다.

수익 창출의 기회가 있는 대부분의 장소로 확장했다면 팀에 지속적인 학습을 위한 피드백 루프가 있는지 확인하세요. 새로운 데이터를 확보하고 비즈니스 요구 사항이 변화함에 따라 모델을 업데이트하고 재교육해야 합니다.

핵심 성과 지표

인공지능 에이전트 프로젝트의 시작 단계에서 KPI를 고안해야 합니다. 각 지표는 AI 에이전트가 해결하도록 구축된 전략적 목표에 매핑될 수 있어야 합니다.

AI 에이전트 KPI는 :

• 간단명료하게
• 단기 및 장기 결과 모두 포함
• 정확한 백분율과 같이 정량화 가능한 결과 사용
• '측정 전'과 '측정 후'를 명확하게 보여주기 위해 기준선 비교를 포함하세요.

각 KPI는 구체적인 금전적 가치에 연결되어야 합니다. 프로젝트가 '주당 10시간을 절약할 것'이라고 말하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 10시간 동안 직원에게 지급하는 급여를 고려하여 AI 투자로 매달 또는 매년 얼마나 많은 비용을 절감할 수 있는지 계산하세요.

투자 수익률

챗봇 ROI를 측정해 본 적이 없다면 숨겨진 보상과 비용으로 가득 차 있을 수 있습니다.

AI 프로젝트의 ROI를 정확하게 파악하려고 할 때 고려해야 할 사항에 대한 전체 목록이 있습니다.

수익률 측정

AI 에이전트의 비즈니스 성공 여부를 측정하는 것은 특정 사용 사례에 따라 수익을 조정하는 것부터 시작됩니다. 리드 생성을 위해 설계된 AI 에이전트의 영향력은 내부 HR 프로세스를 위해 구축된 에이전트와 크게 다를 수 있습니다.

가치를 극대화하려면 AI 에이전트가 영향을 미칠 수 있는 모든 영역을 체계적으로 평가하고 측정 가능한 결과의 가능성이 가장 큰 영역의 우선순위를 정하도록 팀을 안내하세요.

이 부분은 위에 링크된 가이드에서 자세히 설명하지만, 단어 수를 줄이기 위해 여기서는 여기까지만 설명하겠습니다. 

챗봇 구현의 "크롤링-워크-런" 방식이란 무엇인가요?

단계적 롤아웃 방식은 소규모로 시작하여(크롤링), 개선 및 확장하고(워크), 비즈니스 전반으로 확장하는(런) 방식입니다. 이를 통해 위험을 낮추고 가치를 점진적으로 제공합니다.

챗봇을 배포하고 나중에 개선할 수 있나요?

네, 사실 이것이 가장 좋은 접근 방식입니다. 영향력이 큰 사용 사례로 시작하여 실제 사용자 행동에서 학습하고 분석을 기반으로 지속적으로 개선하세요.

단순히 봇을 실행하는 대신 챗봇 전략이 필요한 이유는 무엇인가요?

비즈니스 목표에 부합하지 않는 챗봇을 출시하면 시간 낭비와 낮은 채택률로 이어지는 경우가 많기 때문입니다. 명확한 전략이 있어야 챗봇이 ROI를 높이고 올바른 문제를 해결할 수 있습니다.

챗봇이 우리 비즈니스에 적합한 솔루션이 아니라는 신호는 무엇인가요?

고객에게 고도로 개인화되거나 복잡한 인간 상호작용이 필요한 경우(예: 법률 상담이나 트라우마 지원)에는 챗봇이 최선의 선택이 아닙니다. 또한 내부 데이터가 엉망이거나 명확한 사용 사례가 없는 경우에는 아직 시작하기에는 시기상조입니다.

챗봇의 성능을 얼마나 자주 평가하고 업데이트해야 하나요?

한 달에 한 번 이상, 특히 초기에는 더욱 그렇습니다. 챗봇은 실제 사용자 행동을 통해 학습하므로 데이터를 기반으로 정기적으로 조정하면 시간이 지남에 따라 더욱 스마트해지고 유용해집니다.