AI 콜센터가 지운 700명, 왜 다시 불렀나

700명을 지운 회사가 사람을 다시 불렀다

2024년 2월, 스웨덴의 핀테크 회사 클라르나(Klarna)가 눈에 띄는 발표를 했다. OpenAI와 함께 만든 AI 상담 어시스턴트가 출시 한 달 만에 230만 건의 대화를 처리했다는 것이다. 회사는 이 일이 정규 상담사 700명이 할 몫과 맞먹고, 그해 이익을 약 4천만 달러 개선해 줄 것이라고 밝혔다. 시장은 이 숫자를 한 문장으로 요약했다. AI 콜센터가 사람을 대체한다.

그런데 1년쯤 지나, 같은 회사의 CEO 세바스티안 시에미아트코프스키가 블룸버그 인터뷰에서 뜻밖의 말을 했다. 사람 상담사를 다시 채용하고 있다는 것이다. 비용만 좇다 너무 멀리 갔고, 그 사이에 상담 품질이 무너졌다고 그는 인정했다.

여기서 오해하면 안 되는 게 하나 있다. 클라르나가 되돌린 것은 'AI를 사람으로 다시 바꾸자'는 단순한 결정이 아니다. AI가 쉬운 전화를 죄다 걷어간 뒤, 콜센터에 정작 무엇이 남는지를 회사는 뒤늦게 본 것이다.

"인공지능(AI) 상담원이 콜센터 직원을 대체해 비용을 획기적으로 줄여줄 것이라는 통념이 흔들리고 있다."

— 「"사람 좀 바꿔주세요"…AI 상담 확대의 역설, 비용도 불만도 늘었다」, 다음뉴스 게재, 2026

AI가 고른 전화, 사람에게 남은 전화

콜센터가 AI의 효과를 잴 때 보통 보는 숫자는 하나다. 전화 한 통을 처리하는 데 드는 비용. AI는 이 값을 확실히 낮춘다. 하지만 함정이 있다. AI는 아무 전화나 받지 않는다. 정해진 답이 있는 조회성 전화만 골라 가져간다.

그러면 사람 상담사 앞에는 무엇이 남을까. 정해진 답이 없는 전화, 이미 화가 난 고객, AI가 몇 차례 헛돈 끝에 '사람 좀 바꿔주세요'로 넘어온 전화다. 상담사 한 명이 받는 통화의 평균 난도가 올라간다. 한 통에 걸리는 시간도 길어진다. 그 통화를 감당하려면 상담사는 더 숙련돼 있어야 한다. 쉬운 전화를 걷어낼수록, 남은 상담사 한 명의 값은 오른다.

건당 처리 비용표에는 잡히지 않는 비용도 있다. AI에게서 답을 못 얻어 다시 거는 재통화, 그 사이에 지쳐서 떠나는 고객, 결국 사람에게 넘어오며 두 배로 든 시간이다. 클라르나가 4천만 달러를 아꼈다고 발표한 바로 그 장부에서, 이 항목들은 다른 페이지에 적히거나 아예 적히지 않는다.

이 되돌림은 클라르나 혼자만의 실수가 아니다. 실제로 커뮤니케이션 인프라 기업 신치(Sinch)가 10개국 기업 의사결정자 2,527명을 조사한 결과, 가동 중이던 AI 응대 상담원을 중단하거나 되돌린 조직이 74%에 달했다.

"조직의 74%가 가동 중이던 AI 고객 응대 상담원을 중단하거나 되돌려야 했다."

"74% of organizations have been forced to shut down or roll back a live AI customer communications agent."

— 「Why 74% of AI customer service chatbots are pulled offline after launch」, AOL(원자료: Sinch 조사), 2026

'사람 좀 바꿔주세요'는 새 요구가 아니다

사실 이 장면은 전혀 낯설지 않다. 20년 전, 우리는 ARS(자동응답) 안내 멘트를 끝까지 듣지도 않고 0번을 눌렀다. 상담원 연결. 자동화가 처리할 수 있는 문의와 사람이 있어야 하는 문의, 그 경계는 기술이 ARS에서 챗봇을 거쳐 생성형 AI로 바뀌는 동안에도 사라지지 않았다. 경계를 긋는 도구만 점점 정교해졌을 뿐이다.

변하지 않은 건 고객이 전화를 거는 이유다. 사람들은 '응답'을 받으려고 전화하지 않는다. '해결'을 받으려고 전화한다. AI가 아무리 빠르고 싸게 응답을 내놓아도 문제가 풀리지 않으면, 고객은 예전에 0번을 누르던 바로 그 손으로 '사람 좀 바꿔주세요'라고 말한다. AI 콜센터를 '전화를 줄이는 장치'로 설계한 회사는 이 손동작을 실패로 기록한다. 하지만 애초에 그 손동작이야말로 콜센터가 존재하는 이유다.

다음 콜 리포트에서 무엇을 볼 것인가

그래서 AI 콜센터를 이미 운영하고 있거나 도입을 저울질하는 사람이라면, 이번 주 콜 리포트에서 작은 실험을 해보길 권한다. 'AI가 처리한 건수' 옆에 숫자 두 개를 나란히 세워 보는 것이다. 하나는 같은 고객이 며칠 안에 다시 건 재통화율, 다른 하나는 사람에게 넘어온 통화의 평균 처리 시간이다. 앞의 숫자가 자랑스러울수록, 뒤의 두 숫자가 어떻게 움직였는지가 진짜 손익이다.

시에미아트코프스키는 이제 고객이 원하면 언제든 사람과 연결될 수 있어야 한다고 말한다. 700명 몫을 지웠다가 사람을 다시 부른 회사가 내린 결론치고는 참 소박하다. 그런데 그 소박한 문장 안에, 건당 처리 비용표가 끝내 담지 못한 숫자가 들어 있다. 다음에 누군가 당신 회사의 '상담원 연결'을 누를 때, 그것은 AI의 실패가 아니다. 청구서의 다음 줄이다.