2026년에 비즈니스에서 AI 활용을 무시하면 어떤 대가를 치르게 될까

AI의 과장된 기대와 잘못된 정보 속에서, 실제로 AI가 비즈니스 현장에서 어떻게 활용되고 있는지 놓치기 쉽습니다. 특히 엔터프라이즈 챗봇이 이미 기업 운영 방식을 변화시키고 있는 AI 비즈니스에서는 더욱 그렇습니다.

실제로 77%의 기업이 이미 AI를 사용하거나 도입을 검토 중이며, 83%는 AI가 비즈니스 계획에서 최우선 과제라고 답했습니다.

이 글에서는 AI에 대한 소음을 걷어내고, 비즈니스에서 AI가 어떻게 활용되고 있으며 왜 기업 성장의 핵심 열쇠가 되는지 살펴보겠습니다.

비즈니스를 위한 AI란 무엇인가요?

비즈니스용 AI란 조직의 운영 방식과 가치 제공을 개선하기 위해 인공지능 기술을 활용하는 것을 의미합니다. 워크플로우를 간소화하고, 데이터를 분석하며, 고객 경험을 개인화하고, 더 나은 의사결정을 지원하는 데 사용됩니다.

AI는 특정 부서에만 국한되지 않고, 비즈니스 전반의 다양한 기능에서 팀이 더 효율적으로 일할 수 있도록 돕습니다.

비즈니스에서 AI가 중요한 이유는 무엇인가요?

AI 도입이 증가하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 맥킨지에 따르면 비즈니스 운영에서의 AI 활용은 2017년 이후 두 배로 늘었으며, 기업들은 앞으로도 AI 투자를 계속 확대할 것으로 기대하고 있습니다.

AI는 기업이 더 빠르게 일하고, 더 똑똑한 결정을 내릴 수 있도록 도와 경쟁력을 높여줍니다.

비즈니스에서 활용되는 AI의 종류

머신러닝

머신러닝은 시스템이 데이터를 통해 학습하고, 명시적으로 프로그래밍하지 않아도 스스로 결정을 내릴 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다.

고정된 규칙을 따르기보다는, 대규모 데이터셋에서 패턴을 찾아내고 점차 예측 능력이나 이상 탐지 능력을 향상시킵니다.

예를 들어, 머신러닝 모델은 기업이 미래 매출을 예측하거나 이상 거래를 감지하는 데 활용될 수 있습니다. 특히 사람이 이미 분류한 데이터(라벨링된 데이터)를 제공하면, 모델이 무엇을 찾아야 하는지 더 잘 학습할 수 있습니다.

자연어 처리(NLP)

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어(글과 말)를 해석하고 생성할 수 있도록 해줍니다.

이 기술 덕분에 기계가 자연스럽게 언어를 다룰 수 있으며, 이메일 텍스트, 음성 명령, 지원 티켓, 대화 기록, 소셜 미디어 게시글 등 비정형 입력을 처리할 수 있습니다.

NLP는 다음과 같은 다양한 도구의 기반이 됩니다:

• AI 챗봇 및 가상 비서: 고객 문의를 처리하거나 사용자가 작업을 수행하도록 안내
• 음성 비서: Alexa, Siri, Google Assistant 등
• Gmail이나 Microsoft Word와 같은 앱의 자동 교정, 예측 입력, 문법 도구
• Google 번역, DeepL과 같은 번역 서비스
• 자막, 음성 명령, 전사 서비스에 사용되는 음성-텍스트 변환 시스템

머신러닝, 딥러닝과 결합된 NLP는 방대한 양의 복잡하고 비정형 언어 데이터를 분석해 유용한 정보를 추출할 수 있습니다.

딥러닝

딥러닝은 신경망이라 불리는 크고 계층적인 네트워크를 활용해, 인간 두뇌의 학습 방식을 모방하여 데이터를 학습하는 머신러닝의 한 종류입니다. 이 네트워크는 여러 층의 단순 처리 유닛으로 구성되어, 함께 패턴을 인식합니다.

딥러닝의 특징은 이미지, 소리, 텍스트 등 가공되지 않은 원시 데이터로부터 직접 학습하며, 스스로 의미를 파악한다는 점입니다. 네트워크의 각 층은 이전 층의 결과를 바탕으로 더 복잡한 정보를 인식합니다: 초기 층은 사진의 윤곽선을 감지하고, 더 깊은 층은 얼굴 전체를 인식할 수 있습니다.

이러한 이유로 딥러닝은 복잡한 작업에 특히 강력합니다. 얼굴 인식, 신용카드 사기 탐지 등에 사용되며, 자율주행차 등 최근 AI의 많은 발전에도 핵심 역할을 하고 있습니다.

생성형 AI

생성형 AI는 기존 데이터에서 패턴을 학습해 텍스트, 이미지, 음악, 코드 등 새로운 콘텐츠를 만들어냅니다.

딥러닝 모델, 특히 대형 언어 모델을 활용해 구조와 스타일을 이해하고, 프롬프트에 따라 독창적인 결과물을 생성합니다.

ChatGPT, DALL·E, MusicLM 같은 도구들이 바로 생성형 AI의 대표적인 예입니다.

에이전틱 AI

AI 에이전트는 단순히 콘텐츠를 생성하거나 프롬프트에 응답하는 것을 넘어, 특정 목표를 위해 실제로 행동을 취하도록 설계된 소프트웨어입니다.

AI 에이전트의 실제 예시는 다음과 같습니다:

• 데이터 파이프라인을 모니터링하다가 주요 지표가 떨어지면 엔지니어에게 자동으로 알림 전송
• 여러 캘린더를 확인해 가능한 시간대를 찾고, 회의 일정을 자동으로 잡기
• 여러 웹사이트에서 제품 가격을 조사하고, 구매 추천 제공
• 고객 지원 플랫폼에 로그인해 티켓을 에스컬레이션하고, 팀을 위한 요약 생성

명령에 따라 움직이는 챗봇과 달리, 에이전트형 AI는 자율성이 특징입니다. 무엇을 해야 하는지, 어떻게 해야 할지 스스로 판단하고, 결과에 따라 행동을 조정합니다.

비즈니스에서 AI가 주는 5가지 이점

1. 비용 절감

AI를 도입한 기업은 인건비 52% 절감 효과를 보고 있습니다.

AI는 데이터 입력, 일정 관리, 반복적인 고객 문의 처리 등 시간 소모적인 업무를 자동화합니다. 이런 작업을 위해 인력을 추가로 고용하는 대신, AI가 24시간 쉬지 않고 즉시 처리할 수 있습니다.

2. 데이터 기반 인사이트

AI는 고객 피드백, 영업 활동, 지원 기록 등 크고 복잡한 데이터셋도 쉽게 분석할 수 있도록 도와줍니다. 팀은 스프레드시트나 보고서를 일일이 분석하는 대신, AI를 통해 자동으로 패턴을 감지하고 주요 트렌드를 파악하며, 주목해야 할 부분을 빠르게 확인할 수 있습니다.

실제 사례를 하나 소개하겠습니다. Botpress에서 저희 팀은 제품 사용 데이터를 분석하는 봇을 활용해 영업 기회를 발굴합니다.

이 봇은 Mixpanel, HubSpot, 내부 플랫폼과 연동해 API 사용 급증이나 활성 사용자 증가와 같은 신호를 모니터링합니다. 중요한 활동이 감지되면, 관련 영업 담당자에게 Slack으로 상황과 추천 조치를 전달합니다.

이런 작업은 사람이 직접 한다면 거의 불가능할 뿐 아니라 매우 번거로울 것입니다. AI 덕분에 중요한 순간을 실시간으로 포착하고, 더 빠르게 대응할 수 있습니다.

3. 운영 효율성 향상

AI는 반복적이고 시간이 많이 드는 업무를 대신 처리해 효율성을 높입니다. 보고서 생성, 메시지 예약, 워크플로우 관리, 후속 조치 트리거 등도 수작업 없이 자동으로 처리할 수 있습니다.

덕분에 팀은 세부 업무 관리에서 벗어나 전략에 집중할 수 있습니다. AI를 도입한 기업의 63%가 전반적인 효율성 향상을 경험한 것도 놀라운 일이 아닙니다.

4. 확장성

기업이 성장하면 업무량도 늘어나지만, 그렇다고 팀 규모를 무작정 늘릴 필요는 없습니다. AI는 기업의 성장과 함께 자연스럽게 확장할 수 있습니다.

예를 들어, AI 기반 리드 생성은 유입 문의가 늘어나도 자동으로 잠재 고객을 분류하고 적절한 팀에 연결해, 리드 수가 아무리 많아도 문제없이 처리할 수 있습니다.

AI가 기업 성장과 함께 확장될 수 있는 다른 예시는 다음과 같습니다:

• 지원 티켓이나 FAQ가 늘어나도 추가 인력 없이 처리 가능
• AI 기반 가이드와 챗봇으로 신규 사용자나 직원 교육 자동화
• 팀원이 늘어날 때 복리후생, 휴가 신청, 정책 안내 등 반복 질문 처리
• 인원 증가에 따라 자주 발생하는 기술 문제나 비밀번호 재설정 자동 처리

5. 고객 경험 개선

AI 도입 속도는 매우 빠릅니다. Gartner는 고객 서비스 팀의 80%가 생성형 AI를 활용해 고객 경험을 개선할 것으로 전망합니다. AI는 대량의 문의를 처리하고, 맞춤형 상호작용을 제공하며, 문제를 즉시 해결할 수 있기 때문입니다.

예를 들어, 온라인 소매업체는 AI 챗봇을 도입해 고객의 탐색 기록을 바탕으로 상품을 추천하고, 주문 추적, 반품 처리, 배송 정보 업데이트 등도 즉시 처리할 수 있습니다.

비즈니스용 AI 도입 비용은 얼마인가요?

입문용 AI 솔루션 비용

소규모 비즈니스를 위한 AI 에이전트를 시험 삼아 도입해보고 싶다면, 무료 플랜부터 월 30~90달러 수준의 간단한 플랜까지 다양하게 선택할 수 있습니다.

이런 입문용 옵션은 기본적인 자동화와 간단한 분석 기능을 제공합니다. 리드 생성 봇, 고객 서비스 도우미, 간단한 HR 어시스턴트 등 AI를 저렴하게 체험해볼 수 있는 좋은 방법입니다.

중간 단계 AI 솔루션 비용

좀 더 고급 기능이 필요하다면, 중간 단계 AI 플랜은 보통 월 200~1,000달러 사이에서 제공되며, 포함된 기능에 따라 가격이 달라집니다.

이러한 플랜은 일반적으로 맞춤형 워크플로우, 심층 분석, 타사 도구와의 통합, 더 높은 사용 한도와 같은 고급 사용 사례를 지원합니다.

기업용 AI 솔루션의 비용

기업용 플랜의 경우, 가격은 일반적으로 연간 15,000달러부터 시작하며, 규모와 맞춤화 요구에 따라 더 높아집니다.

이러한 플랜에는 고급 분석, 감사 로그, 맞춤 SLA, 기술 전문가의 실질적인 지원 등이 포함되는 경우가 많습니다.

비즈니스에서의 AI 활용 사례

마케팅

마케터들은 디지털 마케팅 AI 에이전트를 활용해 캠페인 기획과 실행을 더 빠르고 효율적으로 할 수 있습니다. 이를 통해 팀은 더 효율적으로 일하고, 고객에게 더 적합한 경험을 제공할 수 있습니다.

AI가 오늘날 마케팅을 변화시키는 방식은 다음과 같습니다:

• 이탈 또는 전환 가능성을 예측하는 모델로 고객 행동을 예측하여, 팀이 적시에 개입하거나 집중할 수 있도록 지원
• 각 고객 세그먼트에 맞춘 콘텐츠를 대규모로 생성하고 개인화
• 웹사이트 활동, 캠페인 참여, 제품 사용 등 실시간 행동을 분석해 고객 세그먼트 생성
• 실시간 성과를 기반으로 CTA와 타이밍을 최적화하여 A/B 테스트 자동화
• 과거 데이터를 활용해 캠페인 실행 전 참여도와 ROI를 예측

영업

AI는 행동 데이터를 분석해 구매 가능성이 높은 리드를 예측함으로써 영업 담당자가 더 많은 거래를 성사시킬 수 있도록 돕습니다. 영업 챗봇과 같은 도구는 우선순위를 정해주어, 담당자가 가능성 낮은 리드에 시간을 낭비하지 않고, 의도가 확실한 리드에 집중할 수 있게 합니다. 그 결과, 영업 주기는 짧아지고 성공률은 높아집니다.

AI는 영업팀을 여러 가지 방식으로 지원할 수 있습니다:

• 행동, 적합성, 의도를 기반으로 리드를 자동으로 평가하고 우선순위를 지정합니다.
• 상호작용을 기록하고 거래 진행 상황을 추적하여 CRM을 최신 상태로 유지합니다.
• 사용 패턴과 구매 이력을 분석하여 업셀링 또는 교차 판매 기회를 식별합니다.
• 이탈 위험 또는 거래 성사 가능성을 예측하여 담당자가 중요한 곳에 집중할 수 있도록 돕습니다.
• 거래 단계, 과거 결과, 구매자 행동을 바탕으로 언제 후속 조치를 취할지, 어떤 메시지를 보낼지 등 다음 최적의 행동을 추천합니다.
• AI 리드 생성은 잠재 고객을 평가하고 적합한 팀에 연결합니다.

예시: Waiver Consulting Group은 AI 어시스턴트를 도입해 사이트 방문객을 맞이하고, 상담 예약을 진행하며, 캘린더와 연동하여 단 3주 만에 상담 예약이 25% 증가했습니다.

사이버보안

AI는 실시간으로 위협을 탐지하고 대응함으로써 사이버보안에서 중요한 역할을 합니다. 네트워크 활동을 모니터링하여 피싱 시도나 무단 접근과 같은 이상 패턴을 감지하고, 문제가 발생하면 즉시 알립니다.

이처럼 AI는 미묘한 이상 징후를 감지하고 새로운 공격 방식에 적응합니다. 오탐률을 줄이고, 자동으로 격리 조치를 취해 인적 대응 전에 피해를 최소화할 수 있습니다.

Ponemon Institute에 따르면, 사이버보안 전문가의 70%가 AI가 기존에 탐지하지 못했던 위협을 잡는 데 매우 효과적이라고 답했습니다.

인사(HR)

HR 분야에서는 특히 HR 챗봇이 “남은 연차가 얼마나 되지?”, “온보딩 문서는 어디 있지?”와 같은 반복적인 질문을 신속하게 처리해줍니다. 직원들은 답변을 기다릴 필요 없이 즉시 정보를 얻을 수 있습니다.

Botpress에서는 Harry Botter(실제로 이런 이름입니다)라는 Slack 봇을 24시간 HR 어시스턴트로 사용합니다. 정책 조회, 급여 달력, 온보딩 알림 등 다양한 업무를 도와주며, 팀의 시간을 크게 절약하고 모두의 업무를 더 편하게 만들어줍니다.

재고 관리

AI는 재고 수준, 수요 추세, 구매 패턴을 분석해 재고를 효율적으로 관리합니다. 문제 발생 전에 팀에 알림을 보내 과잉 재고나 품절을 예방할 수 있습니다.

예를 들어, Zara는 AI를 활용해 전 세계 패션 트렌드를 모니터링하고 생산을 신속하게 조정하여 매출을 7% 증가시켰습니다.

고객 서비스

고객 지원은 AI를 통해 24시간 신속하고 정확한 도움을 제공하는 방식으로 변화하고 있습니다. 반복적인 질문을 처리하고 문제를 자동으로 해결해, 응답 속도는 빨라지고 대기 건수는 줄며, 고객 만족도는 높아집니다.

기존 봇과 달리, 고객 서비스 AI 챗봇은 의도를 파악하고, 지식 베이스를 참조하며, 실제 업무를 수행할 수 있습니다. 시간이 지날수록 상호작용을 통해 속도, 정확성, 고객 경험이 개선됩니다.

예를 들어, 맞춤형 건강 코칭 플랫폼 Able은 AI 챗봇을 도입해 반복적인 고객 문의를 처리함으로써 수동 지원 티켓을 65% 줄이고, 연간 5만 달러 이상의 지원 비용을 절감했습니다.

재무 및 회계

회계 분야에서 AI는 송장 처리, 비용 분류와 같은 업무를 자동화하고, 이상 징후를 자동으로 감지해 인적 오류를 줄입니다. 이를 통해 월말 마감이 빨라지고, 팀은 더 고차원적인 분석에 집중할 수 있습니다.

재무 분야에서는 AI가 더 전략적인 업무를 지원합니다. 현금 흐름을 예측하고 다양한 재무 시나리오를 모델링할 수 있습니다. 스프레드시트에서 수작업으로 인사이트를 찾는 대신, 재무 챗봇을 활용해 주요 지표를 자동으로 확인할 수 있습니다.

운영

AI는 문서 처리, 데이터 입력과 같은 반복 업무를 자동화해 운영 효율성을 높입니다. 수동 입력 없이 워크플로우가 원활하게 진행되어, 운영팀이 프로세스 개선에 집중할 수 있습니다.

예를 들어, Botpress에서는 내부 피드백을 처리하기 위해 AI 설문조사 봇을 사용합니다. 응답을 분석해 어조와 감정의 패턴을 감지하고, 구조화된 요약을 생성해 수시간 걸리던 수작업 리뷰를 몇 분 만에 끝낼 수 있습니다.

비즈니스에서 AI의 미래는 무엇일까요?

AI는 우리의 업무 방식을 변화시키고 있습니다. 그 결과, 일자리는 전략, 창의성, 비판적 사고, 협업과 같은 고부가가치 역량 중심으로 변화하고 있습니다. 대부분의 역할에서 AI는 생산성과 의사결정을 높여주는 조력자 역할을 하게 될 것입니다.

이러한 변화로 인해 일자리의 모습도 달라집니다. AI는 전문가만 사용하는 것이 아니라, 대부분의 전문가가 일상적으로 사용하는 도구에 내장될 것입니다.

프롬프트 엔지니어, AI 운영 전문가 등 새로운 AI 관련 직무도 등장하고 있습니다. 세계경제포럼은 2025년까지 9,700만 개의 AI 관련 일자리가 창출될 것으로 전망합니다.

변화에 적응하려면 데이터 활용 능력과 AI 도구 사용 등 새로운 역량을 키워야 합니다. 인터넷이 그랬듯, AI는 오늘날 직장에서 '역량'의 의미를 새롭게 정의하고 있습니다.

비즈니스에서 AI의 윤리적 고려사항

AI가 비즈니스에 보편화되면서, 사용자 프라이버시 보호, 의사결정의 편향 방지, 문제가 발생했을 때 책임 소재를 명확히 하는 등 윤리적 과제가 함께 따라옵니다.

이것은 단순히 백엔드의 문제가 아닙니다. IBM의 조사에 따르면, 소비자의 85%가 실제 문제 해결에 AI를 활용할 때 윤리적 기준을 우선시하는 것이 중요하다고 답했습니다.

데이터를 책임감 있게 다루려면 데이터 수집, 저장, 사용에 대한 명확한 정책이 필요합니다. 수집하는 내용을 투명하게 공개하고, 적절한 동의를 얻으며, 접근을 제한하고, 익명화를 통해 사용자 신원을 보호해야 합니다.

AI의 편향은 갑자기 생기는 것이 아닙니다. 대부분 편향된 학습 데이터나 모델에 내재된 잘못된 가정에서 비롯됩니다. 이를 방지하려면 기업은 데이터 소스를 점검하고, 모델의 공정성을 정기적으로 테스트하며, 다양한 팀이 개발 과정에 참여해야 합니다. 모니터링 도구도 편향을 조기에 발견하고 수정하는 데 필수적입니다.

궁극적으로, AI의 한계를 인식하는 것 역시 효과적이고 윤리적인 AI 시스템 구축의 일부입니다.

비즈니스를 위한 최고의 AI 도구 8가지

1. Botpress

AI 기반 챗봇을 만들거나 워크플로우를 자동화하고 싶다면, Botpress는 이를 위해 설계된 선도적인 AI 에이전트 빌딩 플랫폼입니다.

단순한 챗봇을 넘어, 지원 업무 감소, 반복 작업 자동화, 내부 운영 효율화 등 다양한 목적에 맞춰 Botpress는 유연하고 깊이 있는 기능을 제공합니다.

내장된 분석, 디버깅 도구, 시각적 플로우 빌더를 통해 대규모 개발팀 없이도 빠르게 배포하고 개선할 수 있습니다.

‍‍주요 기능

• 시각적 플로우 빌더
• 자연어 이해(NLU)
• 멀티채널 지원
• 사전 구축된 통합 라이브러리
• 내장 분석 및 디버깅 도구

가격

Botpress는 핵심 기능이 포함된 무료 플랜과, 대규모 팀을 위한 유료 플랜(월 $89부터 $495까지)을 제공합니다.

2. Lucidchart

아직 아무것도 만들기 전에 챗봇이 어떻게 작동해야 할지 계획하고 싶다면, Lucidchart가 꼭 필요한 도구입니다.

이 앱은 직관적인 다이어그램 툴로, 드래그 앤 드롭 방식으로 챗 플로우, 의사결정 트리, 기술 워크플로우를 쉽게 그릴 수 있습니다. 논리를 시각화하고, 잠재적인 문제를 미리 파악하며, 팀의 피드백을 빠르게 받을 수 있어 코딩 없이도 초기에 활용하기 좋습니다.

‍‍주요 기능

• 드래그 앤 드롭 방식의 플로우차트 빌더
• 사용자 여정, 논리 맵, 시스템 아키텍처용 템플릿 제공
• 실시간 협업 및 댓글 기능
• 간편한 임베딩 및 공유

가격

Lucidchart는 기본 기능이 포함된 무료 플랜을 제공하며, 유료 플랜은 개인 기준 월 $7.95, 팀 기준 사용자당 월 $9부터 시작합니다.

대규모 조직을 위한 고급 기능 및 통합이 필요한 경우 엔터프라이즈 요금제도 제공됩니다.

3. Coveo

Coveo는 AI 기반 검색과 추천 기능을 통해 더 스마트하고 개인화된 디지털 경험을 제공합니다.

이커머스 사이트나 지원 포털을 운영하든, Coveo는 머신러닝을 활용해 사용자가 필요할 때 가장 관련성 높은 콘텐츠를 보여줍니다.

특히 대규모 카탈로그나 복잡한 고객 여정을 가진 기업에 유용합니다.

실시간으로 검색 결과와 추천을 맞춤 제공해, Coveo는 콘텐츠 탐색을 쉽게 하고, 참여도를 높이며, 수작업 없이 전환율을 높여줍니다.

‍‍주요 기능

• 스마트 검색
• 제품 추천
• 개인화 엔진
• A/B 테스트 및 분석
• 통합

가격

Coveo는 무료 체험을 제공하지만, 가격은 공개되어 있지 않습니다. 기업은 요구 사항에 따라 맞춤 견적을 받으려면 영업팀에 문의해야 합니다.

4. HubSpot

HubSpot은 이미 영업 및 마케팅 관리를 위한 대표적인 플랫폼입니다. 이제 팀이 이미 하고 있는 업무를 강화하는 AI 기능도 내장되어 있습니다. 기존 시스템을 바꿀 필요 없이, 기존 워크플로우에 AI를 쉽게 추가할 수 있습니다.

AI 기반 도구는 리드 선별, 미팅 일정 잡기, 콘텐츠 생성, CRM 자동화에 도움을 주어, AI를 처음 도입하는 팀에게도 진입 장벽이 낮습니다.

‍‍주요 기능

• 리드 선별 및 일정 관리를 위한 통합 AI 에이전트
• 수작업을 줄여주는 CRM 자동화
• 영업, 마케팅, 서비스 전반에 걸친 통합 워크플로우
• 성과 추적을 위한 리포트 및 분석 기능

가격

HubSpot은 무료 플랜을 제공하며, 유료 플랜은 월 $20부터 시작합니다.

Professional 및 Enterprise 등급에는 더 고급 기능이 포함되어 있으며, 사용량과 팀 규모에 따라 월 최대 $3,600까지 가능합니다.

5. Yellow.ai

Yellow.ai는 대규모 조직을 위한 확장 가능하고 다국어 지원 챗봇을 제공하는 AI 자동화 플랫폼입니다.

노코드/로우코드 빌더로 개발자가 아니어도 쉽게 사용할 수 있고, 사전 제작된 템플릿과 통합 기능으로 팀이 필요에 맞는 챗봇을 빠르게 출시할 수 있습니다.

Yellow.ai는 대기업이 지원 업무를 효율화하고 운영 부담을 줄이려 할 때 적합합니다.

‍‍주요 기능

• 사전 제작 챗봇 템플릿 및 통합
• 100개 이상의 언어 지원
• 캠페인 관리 도구
• 인사이트 및 분석 대시보드

가격

Yellow.ai는 1개의 봇, 2개의 채널, 1개의 커스텀 API, 1개의 활성 캠페인이 포함된 무료 플랜을 제공합니다.

엔터프라이즈 요금제는 무제한 봇, 채널, API 등을 포함하며, 가격은 각 기업의 요구에 따라 책정됩니다.

6. IBM watsonx Assistant

IBM watsonx Assistant는 고객 서비스용 가상 및 음성 어시스턴트를 구축하기 위해 설계된 대화형 AI 플랫폼입니다.

대형 언어 모델을 활용해 고객과의 상호작용에서 학습하며, 문제 해결 효율을 높이고 대기 시간을 줄이는 것을 목표로 합니다.

기존 챗봇과 달리 watsonx Assistant는 지식베이스 질의, 추가 질문, 필요 시 상담원 연결까지 가능합니다. 클라우드와 온프레미스 등 다양한 환경에 맞게 적용할 수 있습니다.

음성 기능도 제공되어, 전화 고객 지원 시스템과의 통합이 가능합니다.

‍‍주요 기능

• 상담원 지원 기능
• 고객 이해를 위한 인공지능 통합
• 기존 도구와의 다양한 통합
• 강화된 보안 조치
• 광범위한 코딩 없이 챗봇을 쉽게 만들 수 있는 시각적 빌더

가격

IBM Watson Assistant는 Lite 무료 플랜, 월 $140부터 시작하는 Plus 플랜, 그리고 맞춤형 Enterprise 요금제가 있습니다. 추가 통합, 월간 활성 사용자(MAU), 리소스 유닛(RU)에는 별도 비용이 발생합니다.

7. Kore.ai

Kore.ai는 대기업과 중소기업 모두를 위한 다기능 AI 챗봇 플랫폼을 제공합니다.

코딩 없이 지능형 가상 비서(IVA)를 만들 수 있는 노코드 방식을 제공하며, 더 깊은 커스터마이징을 위한 로우코드 옵션도 지원합니다.

Kore.ai는 특히 은행, 의료 등 민감한 분야에 중요한 보안과 규정 준수에 중점을 둡니다.

다양한 산업에 맞게 유연하게 적용할 수 있어, 기업이 업무 프로세스를 간소화하고 고객 경험을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

‍‍주요 기능

• 120개 이상의 언어 및 채널 지원
• 다양한 산업을 위한 사전 구축 챗봇 제공
• 고급 대화 관리 기능

가격

Kore.ai는 기업이 플랫폼을 평가할 수 있도록 무료 체험을 제공합니다.

유료 플랜에는 Standard와 Enterprise 등급이 있으며, 가격은 비즈니스 요구에 따라 맞춤 설정됩니다. Enterprise 플랜은 무제한 알림, 대화, FAQ를 제공하고, 요청 속도 제한을 분당 200건에서 1,200건으로 늘려줍니다.

8. LivePerson

LivePerson은 챗봇에 음성 및 메시징 기능을 제공하며, 다른 커뮤니케이션 채널과의 통합도 지원합니다.

이 챗봇 앱은 고도화된 대화형 AI, 생성형 AI, 음성 AI 기능으로 실제 사람과 비슷한 대화를 제공하며, 모든 기능은 Conversational Cloud에서 호스팅됩니다. 웹사이트 방문자의 음성 대화를 디지털화하는 데 특화되어 있습니다.

LivePerson은 Avaya, Amazon Connect 등과의 제휴를 통해 옴니채널 대화 기능을 지원하며, 챗봇이 다양한 데이터와 연결될 수 있도록 합니다.

‍‍주요 기능

• SSO(싱글 사인온) 로그인
• 다국어 지원
• 다채널 배포
• 내장된 안전 도구

가격

LivePerson은 두 가지 요금제를 제공하며, 다른 플랫폼과 달리 좌석 수나 분 단위가 아닌 해결 건수 기준으로 가격이 책정됩니다. 또한, Conversational Cloud만 사용할지, 생성형 AI 기능과 함께 사용할지에 따라 가격이 달라집니다.

구체적인 가격은 LivePerson 영업팀에 문의해야 합니다.

AI 에이전트를 무료로 만들어보세요

AI는 지금 사람들이 더 스마트하게 일하기 위해 사용하는 핵심 도구입니다. 진짜 질문은: 여러분은 이걸로 무엇을 만들고 싶으신가요?

Botpress를 사용하면 개발자가 아니어도 강력한 AI 에이전트를 만들 수 있습니다. 누구나 쉽게 시작해 실제로 작동하는 것을 바로 출시할 수 있도록 설계되어 있습니다. 코딩이 필요하지 않습니다.

지원 자동화, 생산성 향상, 또는 완전히 맞춤형 솔루션 구축 등 어떤 목표든, Botpress는 시작에 필요한 모든 것을 제공합니다.

지금 바로 시작해보세요. 무료입니다.

자주 묻는 질문

우리 비즈니스가 지금 AI를 도입할 준비가 되었는지 어떻게 알 수 있나요?

시간이나 비용이 드는 명확한 문제가 있고, 그 문제와 관련된 충분한 디지털 데이터가 있으며, 새로운 도구를 실험하고 팀을 교육할 의지가 있다면(작은 사례부터 시작해도), AI 도입 준비가 된 것입니다.

AI는 기술 기업에만 적합한가요, 아니면 전통 산업도 혜택을 볼 수 있나요?

AI는 기술 기업만을 위한 것이 아닙니다. 제조, 소매, 의료, 물류 등 전통 산업도 공급망 최적화, 유지보수 예측, 고객 경험 개인화, 사기 탐지 등 다양한 방식으로 AI의 혜택을 누릴 수 있어 모든 분야에 가치가 있습니다.

비즈니스에서 AI, 머신러닝, 자동화는 어떻게 다른가요?

AI는 인간의 지능을 모방하는 기계를 만드는 넓은 분야이고, 머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 스스로 학습하는 AI의 한 분야입니다. 자동화는 반복적인 작업을 수작업 없이 실행하는 것을 의미합니다.

비즈니스에 AI를 도입하면 직원이 대체되나요?

AI를 도입한다고 해서 반드시 직원을 대체하는 것은 아닙니다. 오히려 반복적인 작업에서 팀을 해방시켜 전략적이거나 창의적인 업무에 집중할 수 있게 하여, 사람과 AI가 함께 일할 수 있도록 돕습니다.

AI를 효과적으로 사용하려면 어떤 데이터가 필요한가요?

AI를 효과적으로 사용하려면, 고객 상호작용, 판매 기록, 지원 티켓, 제품 정보 등 비즈니스 문제와 관련된 구조화 또는 반구조화된 데이터가 필요합니다. 데이터가 깨끗하고 일관되어야 AI 도구가 패턴을 학습하고 정확한 결과를 낼 수 있습니다.