저희 ‘경영진 관점’ 시리즈를 꾸준히 지켜보신 분이라면, 마크 비쇼프(Mark Bishof) CEO가 저희가 어떤 분야에 투자하고 있으며 그 혁신이 어떻게 가속화되고 있는지에 대해 간략히 설명한 내용과, 시드 바네르지(Sid Banerjee) 최고전략책임자(CSO)가 제시한 ‘주체적인 경험의 미래’에 대한 비전을 이미 접하셨을 것입니다.
이제 이러한 아이디어들이 우리가 미래를 위해 Medallia 구축해 나가는 방식에 어떤 영향을 미치고 있는지 공유하고자 합니다. 이는 우리가 수년에 걸쳐 쌓아온 성과를 의도적으로 이어가는 과정입니다.
Medallia 항상 기업을 대신해 경험 인텔리전스를 활용하는 모든 사용자를 위해 제품을 설계해 Medallia . 당사의 역사 대부분 동안, 그 이용자는 인간이었습니다. 보고서를 검토하는 관리자, 대시보드를 조회하는 분석가, 알림에 따라 조치를 취하는 일선 직원 등이 바로 그들입니다. 현재 급속히 변화하고 있는 점은, 이러한 인간 이용자들에 더해 AI 에이전트가 폭발적으로 증가하고 있다는 사실입니다. 그리고 머지않은 미래에는 기업 경험 워크플로우에서 이루어지는 특정 조치가 사람에 의해 수행되는 것인지, 아니면 사람을 대신해 작동하는 에이전트에 의해 수행되는 것인지 점점 더 구분하기 어려워질 것입니다.
그러한 현실을 염두에 두고 디자인하는 것은 새로운 방향이 아니라, 우리가 줄곧 고수해 온 디자인 원칙의 자연스러운 진화일 뿐입니다. 하지만 이는 우리가 구축하는 방식에 있어 몇 가지 중요한 요소를 변화시킵니다.
기업용 소프트웨어가 항상 상대편에 있는 사람을 위해 설계되었다는 전제는, 그 엄격한 의미에서 더 이상 정확하지 않으며 매달 그 정확성이 점점 더 떨어지고 있다. 보다 정확한 표현은 이렇다. 우리는 기업 업무 흐름의 점점 더 많은 부분에서 “누가 이 작업을 수행하고 있는가?”라는 질문에 명확한 답을 찾을 수 없는 가까운 미래로 접어들고 있다.
이미 일어나기 시작한 현상들을 살펴보자. AI 에이전트들은 다음과 같은 특징을 보이고 있다:
이전 세대의 자동화 기술과 가장 큰 차이점은 ‘주체성’입니다. 이러한 시스템은 단순히 미리 정의된 규칙을 실행하는 데 그치지 않습니다. 이들은 추론하고, 계획을 세우며, 행동합니다. 게다가 인간이라면 도저히 따라잡을 수 없는 속도와 규모로 이를 지속적으로 수행합니다.
Medallia(Medallia)의 대답은 단연 ‘예’입니다. 그리고 이는 인프라 수준에서 상담원을 위한 설계가 실제로 무엇을 요구하는지 명확히 파악하는 것에서 시작됩니다. 이는 플랫폼 설계 방식의 거의 모든 측면을 변화시킵니다.
‘주체 중심의 미래’를 위한 설계가 실제로 무엇을 의미하는지 구체적으로 설명해 보겠습니다. 이는 단순히 REST 엔드포인트를 공개하거나 기존 플랫폼 위에 웹훅 계층을 추가하는 것만큼 간단한 문제가 아니기 때문입니다. 이를 위해서는 에이전트가 시스템을 동적으로 탐색하고 안전하게 상호작용할 수 있도록 하는, 표준화되고 맥락을 인식하는 프로토콜로 전환해야 합니다.
오늘날 Medallia 세계에서 가장 까다로운 고객 경험 프로그램을 운영하는 기업들의 사용자들에게 Medallia :
이러한 대규모 운영을 가능하게 하는 것은 인터페이스가 아닙니다. 그 기반이 되는 인프라입니다. 즉, 전 세계에서 가장 복잡하고 끊임없이 변화하는 조직 계층 구조를 다루는 방대한 경험과, 10만 명 규모의 조직에서 어떤 직원이 어떤 신호를 확인해야 하는지 정확히 파악하는 정밀한 역할 기반 접근 제어 기능을 갖추고 있어, 모든 단계에서 수동 설정을 거칠 필요 없이 운영이 가능합니다. 또한 글로벌 금융 기관, 의료 시스템, 정부 기관의 규정 준수 기준을 동시에 충족하는 데이터 거버넌스 아키텍처를 갖추고 있습니다.
해당 인프라를 AI 에이전트에까지 확장한다는 것은, 인간 사용자를 위해 해결했던 문제들과 아키텍처 측면에서 구별되는 일련의 문제들을 해결해야 함을 의미합니다.
그리고 간과하기 쉬운, 좀 더 미묘한 문제가 하나 더 있습니다. 에이전트의 신뢰성은 쿼리 시점에 활용하는 데이터의 신뢰성에 전적으로 좌우된다는 점입니다. 모든 의사결정에 조직적 맥락을 반영하는 인간 분석가와 달리, 에이전트의 추론은 행동 순간의 맥락 창에 포함된 정보로만 제한됩니다. 만약 그 맥락이 불완전하거나, 오래된 정보이거나, 모호하다면, 에이전트는 이를 바탕으로 자신 있게 — 그리고 대규모로 — 행동할 것입니다. 따라서 데이터의 품질, 완전성, 실시간 가용성은 에이전트 지원 플랫폼에서 반드시 갖춰야 할 보안 기능입니다.
이것이 바로 우리가 인사이트 개발할 때부터 추적 가능성을 최우선 요구 사항으로 삼은 이유 중 하나입니다. 모든 응답은 실제 데이터를 기반으로 하며, 해당 응답을 생성한 원본 자료로 연결되는 인라인 링크가 포함되어 있습니다. 이러한 설계 결정은 답변을 신뢰하고 검증해야 하는 인간 사용자를 위해 내려진 것이지만, 상담원에게도 마찬가지로 중요합니다. 추적 가능하고 감사 가능한 답변 체인이 있어야만 하류 시스템이 추측이 아닌 Medallia인텔리전스를 바탕으로 자신 있게 조치를 취할 수 있기 때문입니다.
이것이 바로 지난 18개월 동안 우리가 진행한 인프라 투자가 그토록 기초적인 역할을 해온 이유이기도 합니다. 처리 처리량이 10배 빨라졌고, 전년 대비 30% 증가한 41억 건의 피드백 신호를 처리했으며, 이제 조직 전반에 걸쳐 5배 더 많은 엔티티와 신호를 연결할 수 있게 되었습니다. 이는 상담원이 실제로 신뢰할 수 있는 실시간, 상시 가동, 상황 기반 인텔리전스를 구현하기 위한 아키텍처적 전제 조건입니다.
제품 관련 논의에서 에이전트형 AI의 한 가지 측면이 충분히 주목받지 못하고 있습니다. 바로 에이전트가 통제 불능 상태에 빠질 수 있다는 점입니다. 이는 공상과학 소설에서나 나올 법한 이야기가 아니라, 매우 평범하면서도 중대한 결과를 초래할 수 있는 기업 운영상의 문제입니다. 고객 소통 도구에 접근 권한이 있지만 적절한 안전 장치가 부족한 에이전트는, 잘못된 시점에 잘못된 대상에게 잘못된 메시지를 보낼 수 있습니다. 또한 운영 시스템에 접근 권한이 있지만 권한 범위가 불명확한 에이전트는, 개별적으로는 정당화될 수 있지만 종합적으로는 재앙적인 결과를 초래하는 일련의 연쇄 반응을 일으킬 수 있습니다.
가드레일은 에이전트가 할 수 있는 일에 대한 제약이 아닙니다. 가드레일은 애초에 에이전트에게 의미 있는 능력을 부여해도 안전하도록 해주는 조건입니다.
이 부분은 Medallia) Medallia기존 엔터프라이즈 아키텍처를 모방하기가 정말로 어려운 영역입니다. 인간 사용자를 위해 수년에 걸쳐 구축해 온 조직 계층 구조 모델링, 역할 기반 접근 제어, 데이터 거버넌스 프레임워크는 에이전트에 필요한 제약 조건 계층으로 직접 적용됩니다. 목표는 에이전트가 MCP 서비스를 통해 Medallia인텔리전스를 조회할 때, 자신이 대리하는 인간 사용자에게 적용되는 것과 동일한 권한, 동일한 데이터 상주 규칙, 그리고 동일한 조직 경계를 그대로 상속받도록 하는 것입니다. 이러한 제약 조건들은 사후에 억지로 덧붙일 수 없습니다. 반드시 구조적인 요소로 내재되어야 합니다.
실질적으로 이는, 기존 CRM, 워크플로우 자동화, 또는 고객사의 자체 에이전트 인프라 등 어떤 에이전트 생태계에 Medallia)의 인텔리전스를 노출하더라도, 거버넌스 모델이 데이터와 함께 이동한다는 것을 의미합니다. 설계상, 에이전트는 권한이 부여된 사용자가 할 수 있는 작업만 수행할 수 있으며, 그 이상의 작업은 수행할 수 없습니다.
현재 우리가 진행 중인 플랫폼 관련 업무는 두 가지 시간대에서 동시에 이루어지고 있습니다.
단기적으로 볼 때, ‘Frontline-Ready AI’는 인간 수준에서 작동하는 AI를 우리가 현재 정의한 개념입니다.
이러한 기능들은 현재 가동 중이며, 실제 운영 환경에 적용되어 전 세계에서 가장 복잡한 조직들의 운영 방식을 이미 변화시키고 있습니다.
현재 전 세계 650개 이상의 선도적인 브랜드가 ‘Frontline-Ready AI’ 기능을 활용하고 있습니다. 도입 초기 단계에서 전사적 배포에 이르기까지 1년도 채 걸리지 않았으며, 이미 주목할 만한 성과가 나타나고 있습니다. 같은 기간 동안 Medallia 처리된 AI 요청 건수는 3배로 증가했습니다. 도입 속도는 가파르게 상승하고 있으며, 그 기세는 더욱 가속화되고 있습니다.
이와 동시에, 우리는 차세대 플랫폼에 필요한 요소를 구축하고 있습니다. 결코 멈추지 않는, 상시 가동되는 실시간 신호 처리 아키텍처입니다. 단순히 사람이 탐색하기 위한 것이 아니라 에이전트가 활용할 수 있도록 설계된 데이터 모델입니다. 이 모델은 단일하고 체계적으로 관리되는 검색을 통해 고객 관계의 전체 맥락을 한눈에 보여주므로, 에이전트는 여러 번의 왕복 통신이나 추가적인 정보 보강 없이도 올바른 판단을 내리는 데 필요한 정보를 확보할 수 있습니다. 또한, Medallia인텔리전스를 CRM 워크플로우, 워크플로우 시스템 프로세스, 마케팅 플랫폼 엔진, 그리고 수천 명의 고객이 매일 구축하고 있는 맞춤형 에이전트 시스템에 노출시키는 통합 아키텍처입니다.
당사의 첫 번째 대화형 AI 에이전트인 인사이트 (Insight 인사이트 )’는 의도적으로 이 두 시간대의 교차점에 위치합니다. 이 에이전트는 인간 사용자를 위한 자연어 인터페이스로 작동하도록 설계되어, 경영진부터 일선 지점장까지 누구나 질문을 하고, 완전한 추적 가능성을 갖춘 실제 데이터에 기반한 답변을 얻을 수 있도록 합니다. 하지만 동시에 에이전트가 프로그래밍 방식으로 호출할 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 이중 용도 아키텍처는 의도된 것입니다. 이는 우리가 구축한 인간 중심 지능 계층과 현재 구축 중인 기계 중심 인프라를 연결하는 가교 역할을 합니다. 인사이트 위해 내리는 모든 설계 결정은 두 사용자 그룹 모두에게 동시에 유용해야 합니다.
이번 건축적 결단이 갖는 의미와, 이것이 업계에 얼마나 획기적인 변화를 가져올지 생각하면 정말 설레입니다. 그리고 우리가 왜 지금 이 결정을 내리는지 그 이유를 분명히 밝히고 싶습니다.
기업용 소프트웨어 분야에서 통상적인 접근 방식은 기존 사용자를 대상으로 시스템을 구축한 뒤 이를 기반으로 확장해 나가는 것입니다. 대시보드를 최적화하고, 분석 기능을 개선하며, 사람들이 이미 사용하고 있는 인터페이스에 기능을 추가하는 식이죠. 이는 안정적인 분야에서는 합리적인 전략입니다. 하지만 이 분야는 안정적이지 않습니다.
비교적 짧은 기간 내에, 기업 경험 플랫폼을 통해 창출되는 가치의 대부분은 화면 앞에 앉아 있는 사람이 아닌, 고객 관계와 관련된 모든 시스템에서 기계의 속도로 끊임없이 작동하는 AI 에이전트에 의해 소비될 것으로 예상됩니다. 이러한 현실을 염두에 두고 지금 설계된 플랫폼은 향후 수년에 걸쳐 누적되는 구조적 이점을 갖게 될 것입니다.
블랙스톤, KKR, 아폴로가 뒷받침하며 1억 5천만 달러의 신규 자본과 AI 혁신을 위한 5억 달러의 투자 약정을 확보한 Medallia다음 단계를 위한 투자는, 이 혁신적 접근 방식을 필요한 규모로 추진할 수 있는 자금을 마련해 줍니다. 자본이 그 아키텍처를 만들어내기 때문은 아닙니다. 오히려 아키텍처 구축에는 지속적인 투자와, 아직 완전히 예측할 수 없는 미래를 대비하기 위한 장기적인 헌신, 그리고 수년간 최고 수준의 성과를 제공해 온 경험에서만 얻을 수 있는 기업 차원의 신뢰가 필요하기 때문입니다.
우리는 이미 신뢰를 얻었습니다. 이제 투자도 유치했습니다. 우리가 구축하고 있는 플랫폼은 이 두 가지의 결실입니다.
Medallia , 다음과 같은 실질적인 의미가 있습니다.
현재 사용 중인 AI 기능들 — Root Cause Assist, Smart Response, Intelligent Summaries, Smart Topic Builder, 인사이트 — 은 지금 당장 귀사의 인력 팀에 가치를 제공함과 동시에, 미래의 AI 에이전트가 의존하게 될 인프라 기반을 마련하도록 설계되었습니다. 귀사는 이 두 가지를 동시에 구축하고 있는 것입니다.
Medallia 귀사의 배포 환경에 Medallia 조직 인텔리전스 — 역할 계층 구조, 데이터 거버넌스, 신호 라우팅 로직, 권한 아키텍처 등 — 은 귀사의 에이전트 기반 시스템이 MCP 서비스와 당사의 통합 계층을 통해 계승하게 될 바로 그 인프라입니다.
Medallia 운영 Medallia 통합하기 위해 이미 기울여 오신 노력은 ‘에이전틱 미래’를 위한 토대가 됩니다. 만약 이러한 측면 중 어느 하나라도 아직 목표한 수준에 도달하지 못했다면, 지금이 바로 이를 구축할 때이며, 저희 팀이 도와드리겠습니다. 다음 글에서는 ‘에이전틱 미래’를 최대한 활용하기 위해 조직 전반의 맥락을 파악하는 것이 왜 중요한지에 대해 더 자세히 다루겠습니다.
문제는 귀사의 조직이 결국 경험 인텔리전스를 활용하고 이에 따라 행동하는 AI 에이전트를 통해 운영될지 여부가 아닙니다. 분명히 그렇게 될 것입니다. 진짜 문제는 오늘날 구축하고 계신 플랫폼 인프라가 그러한 환경을 염두에 두고 설계되었는지 여부입니다. 당사의 플랫폼은 그렇게 설계되어 있으며, 이는 향후 몇 년 동안 Medallia 누릴 수 있는 독보적인 이점이 될 것입니다.
자세한 내용은 당사 전문가와 상담하세요.
