인공지능 고객이 등장하는 시대가 도래하면 어떻게 될까요? 인공지능이 스스로 쇼핑을 한다면 전통적인 마케팅 방식은 곧 쓸모없어질 것입니다

머신 고객: 알고리즘을 충성 고객으로 확보하고 유지하는 방법

미래의 고객은 감정이 없다: 감정의 종말 – 자율 AI 에이전트가 고객 경험을 어떻게 혁신하고 있는가

알고리즘이 우리의 일상생활을 점점 더 지배하는 세상에서, 비즈니스 분야에는 조용하지만 심오한 패러다임 전환이 일어나고 있습니다. 바로 차세대 핵심 고객이 인간이 아닐 수도 있다는 것입니다. 생성형 인공지능의 급속한 발전으로 이른바 "기계 고객"이 등장하고 있습니다. 이들은 자율적인 AI 에이전트로서 구매 결정을 내리고, 계약을 협상하고, 제품을 평가하고, 서비스를 이용하는 등 인간의 개입 없이 단 몇 초 만에 모든 것을 처리합니다.

기술적 혁신, 경험 디자인, 그리고 인간 행동이 교차하는 바로 이 지점에서 고객 경험 미래학자 카티아 포브스는 획기적인 저서 "기계 고객: 진화는 시작되었다"를 통해 핵심을 짚어냅니다. 그녀는 감정과 브랜드 충성도에 기반한 전통적인 고객 경험(CX) 전략이 순전히 논리에 기반한 새로운 경쟁자들에게 왜 효과가 없는지 냉철하게 분석합니다. 알고리즘을 감성적인 스토리텔링으로 설득하려는 시도는 잘못된 채널에 투자하는 것과 마찬가지입니다. 다음 요약은 포브스의 혁신적인 개념인 기계 고객 경험 관리(MCX)에 대한 심층적인 통찰력을 제공합니다. 경영진, CX 전문가, 그리고 전략가들에게 기계 구매 시대에 살아남을 뿐만 아니라 이러한 변화를 진정한 경쟁 우위로 적극적으로 활용할 수 있는 필수적이고 실용적인 청사진을 제시합니다. 진화는 이미 시작되었습니다. 이제 남은 질문은 누가 준비되어 있느냐입니다.

카티아 포브스: 인공지능, 디자인, 인간 행동의 교차점에서 선구적인 역할을 한 인물

카티아 포브스는 고객 경험 미래학자이자 비즈니스 전략 컨설턴트이며, 인공지능, 경험 디자인, 인간 행동의 교차점을 전문으로 하는 세계적으로 유명한 기조 연설자입니다. 1995년 인터넷 초창기부터 30년 이상 디지털 경험 분야에서 경력을 쌓아온 그녀는 기술 변화를 분석적으로 설명할 뿐만 아니라 개인적인 경험을 바탕으로 이를 이해하는 몇 안 되는 글로벌 고객 경험(CX) 전문가 중 한 명입니다.

포브스는 인쇄 잡지의 웹사이트 리뷰를 작성하는 편집부에서 경력을 시작했습니다. 당시에는 다이얼업 모뎀을 사용했고, 웹사이트 로딩 시간은 최대 20분까지 걸렸습니다. 그녀는 초기 디지털 에이전시의 개척자 중 한 명으로, 최초의 립 컬(Rip Curl) 웹사이트 제작에 프로듀서로 참여했으며, 이후 인터넷의 모든 유행 주기를 목격했고, 오늘날의 AI 시대에 이르기까지 그 모든 것을 경험했습니다. 그녀는 이러한 역사적 관점을 바탕으로 글쓰기와 컨설팅 업무를 수행합니다. 그녀처럼 최초의 패러다임 전환기를 경험한 사람은 다음 유행의 물결이 언제 닥칠지 정확히 예측할 수 있습니다.

이 글을 쓰는 시점에서 포브스는 글로벌 은행에서 다국적 기업, 정부 기관, 다른 은행, 중소기업을 대상으로 전 세계 50개 이상의 시장(수많은 신흥 시장 및 개척 시장 포함)에서 고객 경험을 설계하는 팀을 이끌었습니다. 이전에는 경영 컨설팅 회사, 항공사, 페리 회사, 통신 회사, 보험 회사, 교육 기관, 정부 기관 등 거의 모든 산업 분야에서 근무한 경험이 있습니다. 이러한 다양한 산업 분야 경험은 그녀에게 이론적인 교과서를 훨씬 뛰어넘는 폭넓은 시각을 제공합니다.

포브스는 여러 국제 CX 컨퍼런스의 의장을 맡고 있으며, 금융 부문 고객 경험 및 AI 분야에서 수상 경력을 보유하고 있습니다. 싱가포르와 호주를 오가며 활동하는 그녀는 링크드인에서 전 세계 CX 전문가들과 활발하게 교류하고 있습니다. 그녀의 웹사이트 및 커뮤니티 플랫폼은 www.theCXevolutionist.ai에서 확인할 수 있습니다.

이와 관련된 내용:

• 링크드인 | 카티아 포브스
• YouTube | 기계 고객을 위한 디자인 | 카티아 포브스
• 아마존 | 머신 고객: 진화의 시작: 구매 기능을 갖춘 AI가 모든 것을 어떻게 바꾸고 있는가

과학 및 전문 담론으로의 통합

이 책은 돈 샤이벤라이프와 마크 라스키노가 저술한 "기계가 고객이 될 때"(2023년 가트너에서 초판 발행, 현재 3판)의 기초적인 연구를 바탕으로 하고 있습니다. 가트너의 수석 부사장 겸 애널리스트인 샤이벤라이프는 인공지능(AI)의 획기적인 발전이 이루어지기 훨씬 전인 2015년 가트너 컨퍼런스에서 '기계 고객'이라는 개념을 제시했습니다. 그는 '비인간 경제 주체'와 '커스터봇'이라는 용어를 전문 담론에 도입하고, 이들이 수조 달러 규모의 구매 시장에 미칠 막대한 경제적 영향을 예측했습니다. 포브스는 이러한 접근 방식을 더욱 확장하고 심화시켰습니다. 샤이벤라이프와 라스키노가 이 거대 트렌드의 토대를 마련했다면, 포브스는 기계 고객 경험 관리(MCX)를 위한 실질적인 청사진, 즉 최초의 포괄적인 프레임워크를 개발했습니다.

이 책을 위해 포브스는 비즈니스, 연구, 기술 분야의 저명한 전문가들과 심층 인터뷰를 진행했습니다. 인터뷰에 참여한 전문가들은 브루스 템킨(템킨 인사이트 최고 휴머니티 촉매 책임자, "고객 경험의 대부"), 피터 슈워츠(세일즈포스 최고 미래학자), 인디 영(고객 연구 전문가이자 작가), 제프 고텔프와 조쉬 클라크(경험 디자인 분야의 사상적 리더), 킴 굿윈, 킴 레녹스, 세실리아 허버트 박사, 리사 D. 댄스("오늘은 고객 경험을 개선하기에 완벽한 날입니다!" 저자), 톰 굿윈, 앤디 폴레인, 저스틴 타우버, 딘 브로드리, 제프 기번스, 폴 스트라이크, 토마스 쾨버 등입니다. 이러한 학제 간 폭넓은 접근 방식은 이 책을 순수 기술 논문과 차별화합니다.

이 책: 기원, 개념 및 대상 독자

"기계 고객: 진화는 시작되었다 – 구매하는 AI가 모든 것을 어떻게 바꾸고 있는가"는 저자가 2026년에 자비 출판한 책으로, 호주 국립 도서관에 등재되어 있습니다(ISBN 978-1-923630-00-0). 이 책은 친환경 인증 용지에 인쇄되었으며, 표지 디자인은 딘 베일리(파이프라인 디자인)가, 편집 및 레이아웃은 퍼블리시 센트럴이 담당했습니다. 저자 초상화는 실케 데이츠가 촬영했습니다.

이 책은 세 부류의 독자를 대상으로 합니다. 첫째, 다가올 변화를 이미 인지하고 있으며 자신의 전문 지식이 앞으로 어떻게 활용될 수 있을지 고민하는 고객 경험(CX) 전문가입니다. 둘째, 이 주제의 전략적 중요성을 인식하지만 명확한 실행 프레임워크가 부족한 비즈니스 리더입니다. 셋째, 전통적인 CX 전문가는 아니지만 영업, 마케팅, 제품, 서비스 또는 운영 분야에서 고객과 정기적으로 소통하는 모든 사람입니다. 포브스는 기술적 배경 지식이 필요하지 않으며, 오히려 신뢰, 충성도, 경쟁 우위에 대한 기존의 가정에 의문을 제기하려는 의지만 있으면 된다고 명시적으로 밝히고 있습니다.

이 책은 네 부분으로 구성되어 있습니다. 제1부(1~4장)에서는 개념적 기반을 마련하고 고객 경험(CX) 전문성을 통해 얻을 수 있는 경쟁 우위를 강조합니다. 제2부(5~9장)에서는 인지 단계부터 이탈 단계까지의 새로운 기계-고객 여정을 살펴봅니다. 제3부(10~12장)는 MCX 운영 체제 구현을 위한 플레이북을 제공합니다. 제4부(13~15장)에서는 윤리적 요구사항과 책임 있는 리더십을 다룹니다. 부록에는 MCX 전략 지도와 경영진을 위한 구체적인 30일, 60일, 90일 구현 계획이 포함되어 있습니다. 포브스는 해당 주제의 빠른 변화를 반영하여 지속적으로 업데이트되는 온라인 자료를 제공합니다.

작품의 분류 및 중요성

이 책은 자율적인 AI 구매 에이전트가 이미 현실이 된 시점에 출간되었습니다. 월마트는 AI 플랫폼을 통해 2,000개 이상의 공급업체와 협상하고 있으며, 공급업체의 75%가 사람과의 협상보다 기계와의 협상을 선호합니다. HP는 프린터가 토너를 직접 주문하는 Instant Ink 프로그램을 통해 5억 달러 이상의 매출을 올리고 있으며, OpenAI는 2025년 7월에 ChatGPT 에이전트를 출시했습니다. 가트너는 2026년까지 컨택센터 트래픽의 20%가 기계 고객에 의해 발생하고, 2030년까지 모든 소비자 구매 및 기업 재주문의 최소 25%가 기계에 위임될 것으로 예측합니다.

포브스의 책은 저자 스스로 인정하듯이 기술 매뉴얼이나 프로그래밍 가이드, 혹은 미래에 대한 공상적인 비전이 아닙니다. 이 책은 현재를 위한 실전 안내서이며, 인터넷의 등장 최전선에 있었던 저자가, 변화의 물결이 다가오는 것이 아니라 이미 몰아치고 있을 때 어떤 의미인지 정확히 알고 있는 사람이 쓴 것입니다. 수많은 세계적인 고객 경험(CX) 전문가들은 이 책을 자신들이 직접 썼으면 좋았을 책이라고 평하며, 인간과 기계가 고객의 역할을 공유하는 세상에서 CX를 만들어가고자 하는 모든 사람에게 필수적인 지침서라고 극찬합니다.

"기계 고객"이란 무엇이며, 왜 중요한가요?

"기계 고객"이라는 용어는 무엇을 의미합니까?

'기계 고객'이라는 용어는 인간의 개입이 거의 또는 전혀 없이 독립적으로 구매 결정을 내리고, 제품이나 서비스를 평가하고, 거래를 완료하는 비인간 경제 주체를 의미합니다. 이 개념은 돈 샤이벤라이프와 마크 라스키노가 2023년 저서 "기계가 고객이 될 때(When Machines Become Customers)"에서 처음 제시했으며, 그들은 여기서 '비인간 경제 주체' 또는 '커스터봇'이라는 용어를 소개했습니다. 카티아 포브스는 2026년 저서에서 이 개념을 더욱 발전시켜, 비인간 구매자에게 특화된 고객 경험을 설계하기 위한 실질적인 청사진을 제시했습니다. 핵심적인 차이점은 기계 고객은 감정이 없고, 브랜드 스토리를 중시하지 않으며, 인간과 같은 경험을 하지 않는다는 점입니다. 기계 고객은 오로지 데이터와 논리에 기반하여 평가하고, 계산하고, 결정합니다.

이 주제가 지금 이 시점에 왜 그렇게 중요한가요?

생성형 AI와 에이전트 기반 AI 시스템의 획기적인 발전은 이 주제를 미래의 이론적 비전에서 현재의 현실로 바꿔놓았습니다. 가트너 분석가들에 따르면, 2026년까지 컨택센터 트래픽의 20%는 기계 고객으로부터 발생할 것으로 예상됩니다. 월마트는 이미 2,000개 이상의 공급업체와 협상하고 전체 계약의 약 70%를 사람의 개입 없이 체결하는 AI 기반 구매 플랫폼을 운영하고 있습니다. 또한, 오픈AI는 2025년 7월에 자율적으로 작업을 계획, 실행 및 관리할 수 있는 "ChatGPT 에이전트"를 출시했습니다. 인간 구매자만을 대상으로 하는 시스템을 계속 운영하는 기업들은 이러한 알고리즘 기반 의사 결정자들에게 외면당하고 있으며, 자신도 모르는 사이에 시장 점유율을 잃고 있습니다.

이것이 고객 경험 관리의 과제인 이유는 무엇일까요?

기계 고객 활용은 고객 경험 관리에 어떤 변화를 가져올까요?

고객 경험(CX)은 전통적으로 공감, 감정, 브랜드 스토리, 개인적인 연결 등 인간 중심적인 분야였습니다. 하지만 기계 고객의 등장으로 이러한 기반이 흔들리고 있습니다. 알고리즘 기반 구매자는 좌절감을 느끼지 않고, 좋은 거래에 기뻐하지 않으며, 동정심으로 브랜드와 유대감을 형성하지도 않습니다. 그들은 직관이 아닌 수학적 확률 계산을 통해 역량, 선의, 진실성이라는 인간과 동일한 세 가지 신뢰 요소를 평가합니다. 포브스는 이를 적절하게 표현했습니다. 신뢰는 감정적 연결에서 알고리즘적 위험 평가로 변모하고 있습니다. 기계 고객을 사로잡기 위해 여전히 브랜드 스토리텔링에 의존하는 기업은 잘못된 채널에 투자하고 있는 것입니다.

머신 고객들이 더 이상 사용하지 않게 될 기존 CX 도구는 무엇일까요?

포브스는 기계 고객에게 적합한지 여부를 기준으로 약 80개의 고전적인 고객 경험(CX) 프레임워크와 도구를 분석했습니다. 그 결과는 충격적입니다. 약 70%가 알고리즘 기반 고객 행동과 근본적으로 호환되지 않는 것으로 나타났습니다. 공감 지도, 감정 기반 고객 여정 지도, 순추천지수(NPS)와 같은 기존 만족도 조사는 고객에게 감정이 없다면 효과가 없습니다. 반면, 약 30%의 CX 툴킷은 여전히 ​​유효하거나 더욱 발전시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 안정적인 요소에는 서비스 청사진, 정보 아키텍처, 콘텐츠 전략, A/B 테스트 등이 포함됩니다. 이러한 도구들은 논리적 검증에 초점을 맞춘 CX 실무에 통합될 수 있으며, API 응답 시간과 데이터 완전성이 새로운 고객 만족도 지표가 됩니다.

그렇다면 고객 경험(CX) 전문 지식은 여전히 ​​가치가 있는 것일까요?

물론입니다. 포브스에 따르면, 그 가치는 그 어느 때보다 높아졌습니다. CX 전문가의 핵심 역량은 고객의 니즈를 이해하고, 매끄러운 경험을 설계하며, 고객 관계에 대한 체계적인 접근 방식을 개발하는 데 있습니다. 이 모든 것은 기계 고객에게도 적용할 수 있습니다. 결정적인 차이점은 표현 방식에 있습니다. 감정적 동기 부여 대신 논리적 검증 신호가 필요하고, 브랜드 메시지 대신 구조화된 데이터가 필요하며, 공감 대신 정확한 사양이 필요합니다. CX 전문가들이 수십 년 동안 쌓아온 노하우는 부담이 아니라, 의지만 있다면 오히려 강점이 될 수 있습니다.

기계 구매 고객은 어떤 다섯 가지 유형이 있나요?

다양한 기계 고객들을 어떻게 분류할 수 있을까요?

포브스는 기계 고객을 수행하는 작업의 성격, 의사 결정 권한 수준, 상호 작용 패턴에 따라 다섯 가지 기본 유형으로 분류합니다. 이러한 분류는 고정된 것이 아니며 기술 발전과 함께 더 많은 유형이 등장할 것입니다. 각 유형마다 서로 다른 "수용자", 즉 서로 다른 인터페이스와 상호 작용 지점이 필요하기 때문에 이러한 구분은 고객 경험(CX) 디자인에 매우 중요합니다.

위임 대리인이란 무엇이며, 책에서는 어떤 예를 제시하고 있습니까?

위임된 대리인은 책의 마스코트인 타일러입니다. 타일러는 주인인 마야를 대신하여 드레스를 구매하고, 항공편을 예약하고, 공급업체를 평가하는 등의 업무를 수행하지만, 항상 미리 정해진 기준 내에서만 행동합니다. 이러한 유형의 대리인은 이미 가장 널리 보급되어 있으며 가장 빠르게 발전하고 있습니다. 비자 인텔리전트 커머스(Visa Intelligent Commerce)와 마스터카드 에이전트페이(Mastercard AgentPay) 같은 솔루션은 물론 아마존 알렉사(Amazon Alexa), 구글 홈(Google Home), 시리(Siri)의 향후 개발에서도 이러한 유형의 대리인이 등장하고 있습니다. 기존 쇼핑 도우미와의 결정적인 차이점은 타일러가 질문을 하지 않고 행동한다는 것입니다. 그는 마야의 지침에 따라 마야의 돈을 사용할 권한을 가지고 있습니다. 제품 정보가 불완전하거나 반품 정책이 기계가 읽을 수 없는 경우, 타일러는 경쟁업체를 선택합니다. 마야는 이러한 선택지를 볼 필요가 없습니다.

다중 에이전트 네트워크란 무엇이며 실제로 어떻게 작동하는가?

다중 에이전트 네트워크는 복잡한 문제를 공동으로 해결하기 위해 협력하는 자율 AI 에이전트 그룹입니다. 이 책은 넥스토폴리스를 예로 들어 설명합니다. 넥스토폴리스는 교통 관리, 폐기물 처리, 에너지 배분, 상수도 공급 등이 통신하는 AI 에이전트에 의해 제어되는 완전 네트워크화된 스마트 도시입니다. 만약 새벽 4시 15분에 건설 현장이 금융 지구의 배송 차량을 막을 위험이 있다면, 다섯 개의 전문 에이전트가 인간의 감독 없이 밀리초 단위로 해결책을 협상합니다. 즉, 쓰레기 수거 시간을 앞당기고, 건설 공사를 연기하며, 교통 상황을 실시간으로 관리하는 것입니다. 이러한 결정은 도시 계획가가 내린 것이 아니라 네트워크에서 자연스럽게 도출된 것입니다. 이러한 유형의 고객을 확보하려는 기업은 계약을 신청하는 것이 아니라 생태계 멤버십에 가입합니다. 개별 제품의 기능보다 통합과 집단 지능이 훨씬 더 중요하기 때문입니다.

자율 구매자는 다른 기계 고객 유형과 무엇이 다릅니까?

책에서 '노드 741'로 언급되는 자율 구매자는 완전한 독립성을 유지하며, 직접적인 거래에 인간을 개입시키지 않습니다. 노드 741은 스마트 공장의 AI 시스템으로, 밤에 기계 상태를 진단하고, 생산 수요를 예측하며, 부품, 윤활유, 원자재를 자율적으로 주문합니다. 새벽 1시에 노드 741은 컨베이어 벨트 4에서 비정상적인 진동 주파수를 감지하고, 적절한 예비 부품 공급업체를 식별하고, 스마트 계약을 실행하여 배송을 시작합니다. 그러면 예비 부품은 오전 9시까지 배송됩니다. 이 과정에는 인간의 개입이 전혀 없으며, 전화 통화나 이메일도 필요하지 않습니다. 이러한 유형의 잘 알려진 초기 사례로는 프린터가 직접 토너를 주문할 수 있도록 하는 HP Instant Ink가 있으며, 이는 HP Supplies에 5억 달러 이상의 매출을 창출하는 사업 부문입니다.

공동 구매자란 무엇이며, 그들을 특별하게 만드는 요소는 무엇일까요?

공동 구매자는 다섯 가지 유형 중 가장 복합적인 유형입니다. 사람이 구매 결정을 내리지만, AI가 실시간으로 이를 검증하고 지원합니다. 소설에서 알렉스는 자동차를 시승하고 마음에 쏙 들어합니다. 동시에 그녀의 AI 비서인 클로드는 안전 등급, 보험료, 중고차 가격, 정비 이력 등 모든 필수 요소를 확인합니다. 공동 구매자는 인간의 판단을 대체하는 것이 아니라, 최상의 데이터 기반을 제공하는 역할을 합니다. 이러한 유형은 이미 오늘날 널리 퍼져 있으며, XC 전문가들은 기존 고객 프로필에서 "리서처"라는 이름으로 이를 접할 수 있을 것입니다. 과거와의 주요 차이점은 이러한 패턴이 훨씬 더 빈번하게, 그리고 훨씬 더 상세하게 나타난다는 점입니다.

중개인이란 무엇이며, 어떤 이익을 추구하는가?

책에서 '브로커 봇'으로 불리는 중개자는 구매자와 판매자 사이의 공간에 존재합니다. 타일러가 250유로 미만의 헤드폰을 찾을 때, 브로커 봇은 한 곳이 아닌 수천 개의 상점을 동시에 검색하며 가격, 보증, 반품 정책, 배송 속도 등을 비교합니다. 이 봇은 여러 고객을 동시에 응대하며, 타일러에게 최상의 거래를 제공하고 판매자의 이익을 보장하는 동시에 자신도 수수료를 받습니다. 이러한 유형의 중개인은 부동산 중개인과 비슷하지만, 모든 것을 기계적인 속도로 처리한다는 점이 다릅니다. 포브스는 이러한 중개인을 모든 공급자를 아우르며 구매자의 요구와 판매자의 역량을 연결하여 시장 효율성을 최적화하는 존재라고 설명합니다.

새로운 고객 여정은 어떤 모습일까요?

기계 고객 시대에도 기존의 고객 여정은 여전히 ​​유효할까요?

고객 여정의 단계, 즉 인지, 고려, 온보딩, 거래, 충성도, 오프보딩은 근본적으로 변하지 않았습니다. 하지만 근본적으로 변화하는 것은 그 이면에 깔린 메커니즘입니다. 인지는 더 이상 감정적 호소를 통해 공감을 얻는 것이 아니라, 기계가 인식할 수 있는 신호를 보내는 것으로 바뀌었습니다. 고려는 더 이상 감동적인 브랜드 스토리를 통해 신뢰를 구축하는 것이 아니라, 알고리즘적 자격 기준을 충족하는 것으로 바뀌었습니다. 충성도는 더 이상 애정에서 비롯되는 것이 아니라, 측정 가능한 탁월한 성과에서 비롯됩니다. 포브스는 이러한 변화를 간결하게 설명합니다. 인지는 감정적 호소에서 명확한 신호 전달로, 고려는 알고리즘적 자격 검증 체크리스트로, 심지어 기업 개념 중 가장 인간적인 개념인 충성도조차 냉철하고 논리적인 것으로 변모한다는 것입니다.

기계 고객의 경우 인지 단계는 어떻게 진행되나요?

기계 고객에게 노출되는 것은 매력적인 텍스트나 감성적인 이미지와는 아무런 관련이 없습니다. 기계 고객은 사람처럼 "검색"하는 것이 아니라, 구조화된 데이터, API 응답, 그리고 기계가 읽을 수 있는 메타데이터를 훑어봅니다. 책에 나오는 예시가 이를 잘 보여줍니다. 인슐린 패치를 만드는 요르단 회사는 필요한 메타데이터가 누락되어 헬스케어 봇에게 완전히 보이지 않습니다. 제품 자체는 훌륭했지만, 알고리즘 분석이 파악할 수 없었던 것입니다. 기업이 기계에게 노출되려면 기계가 읽을 수 있는 제품 사양, 구조화된 규정 준수 데이터, 그리고 명확하게 문서화된 API 인터페이스를 제공해야 합니다. AI가 처리할 수 있는 형식이 아니라면, 기계 고객에게는 존재하지 않는 것과 마찬가지입니다.

기계 고객과의 신뢰는 어떻게 형성될까요?

기계 고객 간의 신뢰는 사회적 유대가 아니라 위험 평가입니다. 신뢰의 세 가지 핵심 요소인 역량, 호의, 그리고 진실성은 여전히 ​​중요하지만, 직관이 아닌 데이터를 통해 평가됩니다. 이러한 비대칭성은 특히 교묘한데, 기계 고객은 상상할 수 있는 가장 신뢰하는 동시에 가장 불신하는 고객이기도 합니다. 그들은 문서가 잘못된 것으로 판명되기 전까지는 당신의 문서를 완전히 신뢰합니다. 그리고 잘못된 정보가 드러나면, 적어도 시간 소모적인 사람의 개입 없이는 다시는 신뢰하지 않습니다. 고객 경험(CX) 설계에 있어 이는 예방이 복구보다 훨씬 중요하다는 것을 의미합니다. 포브스에 인용된 네덜란드 속담이 이를 완벽하게 요약합니다. "신뢰는 걸어서 얻고 말을 타고 간다.".

MCX 맥락에서 "신뢰할 수 있는 거래상대방"이라는 개념은 무엇인가요?

포브스는 기계 신뢰의 복잡성을 설명하기 위해 '신뢰 상대방 프레임워크'를 개발했습니다. 모든 거래에는 여러 신뢰 관계가 수반됩니다. 기계 고객과 서비스 제공자 간, 기계 고객과 플랫폼 간, 인간 고객과 AI 에이전트 간, 서비스 제공자와 신뢰 검증 기관 간, 그리고 관련된 모든 당사자와 규제 기관 간의 신뢰 관계가 존재합니다. 이는 추상적으로 들릴 수 있지만, 이 책은 구체적인 예시를 통해 이를 쉽게 설명합니다. 타일러가 마야를 위해 싱가포르에서 시드니로 가는 항공편을 예약하는 것처럼, 이 단순해 보이는 거래 하나만으로도 약 10개의 서로 다른 상대방 관계와 3개의 핵심 신뢰 경로가 생성됩니다. 이러한 각 관계는 의도적으로 설계되어야 하며, 그렇지 않으면 거래는 검토 단계에서 실패하게 됩니다.

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기계 고객의 온보딩 프로세스는 어떻게 설계되어야 할까요?

기계 고객의 온보딩 과정이 인간 고객과 왜 그렇게 다른가요?

기존의 온보딩 방식은 신원 확인을 중심으로 이루어집니다. 반면, 머신 고객 온보딩은 권한 확인을 중심으로 진행됩니다. 오늘날의 CX 온보딩은 고객과 의사 결정권자가 동일인물이라는 가정을 전제로 합니다. 하지만 머신 고객은 이러한 가정을 완전히 뒤집어 놓습니다. 타일러가 마야를 온보딩하려는 경우, 고객이 실제 인물인지 여부가 아니라, 행동할 권한이 있는지 여부가 관건입니다. 타일러는 제한된 권한, 지출 한도, 카테고리 제한, 만료일 등을 가질 수 있습니다. 이 책에서는 극적인 사례를 소개합니다. 바레인의 한 제약 도매업체가 병원 AI 조달 시스템용 배송 API를 출시했는데, 자동 주문 이탈률이 100%에 달했습니다. 사람이 직접 주문할 때는 아무런 문제가 없었습니다. 가격이나 재고 문제가 아니라 온보딩 프로세스 때문이었습니다. AI 시스템이 2,000유로 이상의 주문을 하면, 규정 준수 시스템이 사람이 설계한 등록 절차를 실행하도록 요구했습니다. 이 절차에는 운전면허증 업로드와 약국 관리자와의 확인 전화가 포함되었습니다. AI 에이전트는 이 두 가지 절차를 모두 완료하는 것이 불가능합니다.

에이전트 네임 서비스(ANS)란 무엇이며, 왜 중요해질 수 있을까요?

OWASP(Open Worldwide Application Security Project)는 AI 에이전트를 위한 전문 라이선스 시스템과 유사한 기능을 하는 ANS(Agent Name Service)라는 프레임워크를 개발하고 있습니다. 이 시스템의 핵심 아이디어는, 마치 면허가 없는 계약자를 고용하지 않는 것처럼, 기업들도 검증되지 않은 AI 에이전트와는 거래하지 않도록 하는 것입니다. ANS는 에이전트 인증서(사업자 등록증과 유사)를 발급하고, 기술을 검증하며, 성능 이력을 기록하고, 고객의 책임성을 입증합니다. AI 에이전트를 인증받은 기업은 즉각적인 신뢰도를 확보하고 서비스 이용 과정에서 발생하는 마찰을 줄일 수 있습니다. 서비스 제공업체 입장에서는 위험 감소, 효율성 향상, 그리고 검증된 AI 에이전트 고객에게 더 나은 서비스와 가격을 제공할 수 있다는 장점이 있습니다. 포브스는 AI 에이전트 시장이 빠르게 검증된 프리미엄 시장과 검증되지 않은 일반 시장으로 나<binary data, 5 bytes> 것으로 전망합니다.

ISO 42001이란 무엇이며, 기계 구매자에게 어떤 의미가 있습니까?

AI 관리 시스템에 대한 국제 표준인 ISO 42001은 2023년 말에 발표되었으며, 포브스에 따르면 미슐랭 스타와 같은 디지털 시대의 최고 권위 인증입니다. 다만, 사람이 아닌 알고리즘이 비즈니스 관계를 고려하기 전에 자동으로 인증 여부를 검토한다는 점이 다릅니다. 이 표준은 기업이 AI 거버넌스를 문서화하고, 시스템을 지속적으로 모니터링하며, 배포 전에 위험을 분석하도록 요구합니다. 예를 들어, 스노우플레이크는 2025년 6월에 ISO 42001 인증을 획득했다고 발표하며, 이를 통해 고객 신뢰를 구축하고 규제 준수를 강화할 수 있다고 강조했습니다. 포브스의 메시지는 분명합니다. 지금은 선택 사항처럼 보일지라도, 지금 인증을 획득하는 기업은 결정적인 우위를 점하게 될 것입니다. 기계 고객들이 이 인증을 적극적으로 요구하는 순간, 인증을 받지 못한 기업은 프리미엄 시장에서 배제될 것입니다.

머신 커머스에서는 로열티 프로그램이 어떻게 운영되나요?

기계 고객도 과연 충성도를 가질 수 있을까?

네, 하지만 기계 고객에게 있어 충성도는 인간 고객에게 있어 충성도와는 완전히 다른 의미를 지닙니다. 감정적인 애착, 브랜드에 대한 자부심, 혹은 습관과는 무관합니다. 기계 고객의 충성도는 공급업체가 AI의 구매 결정을 인간 고객에게 일관되게 납득시킬 수 있을 때 발생합니다. 포브스가 이와 관련하여 소개하는 개념은 선호도 기반 강화 학습(PbRL)입니다. 이 원리에 기반한 AI 시스템은 보상 점수가 아닌 비교를 통해 학습합니다. 즉, "이 공급업체는 경쟁사보다 일관적으로 더 나은 결과를 제공한다"는 것을 인식하고, 이러한 선호도는 향후 구매 결정에 반영됩니다. 따라서 충성도는 알고리즘적으로 측정 가능한 우월성, 즉 더 빠른 API 응답 시간, 더 신뢰할 수 있는 데이터, 더 나은 통합 기능에서 비롯됩니다.

기계와 고객 간의 충성도를 높이는 실질적인 조치는 무엇일까요?

포브스는 기계 고객 충성도를 높이는 몇 가지 구체적인 방법을 제시합니다. 신뢰성 등급제는 충성도 높은 기계 고객에게 가동 시간 보장과 문제 해결 우선권을 제공합니다. 이는 항공사의 단골 고객 등급과 유사합니다. 정보 우위는 장기 고객에게 재고 변동, 가격 조정, 신제품 출시 정보를 조기에 제공합니다. 사람과 달리 기계 고객은 이러한 정보를 24시간 언제든 즉시 활용할 수 있기 때문입니다. 성능 투명성은 부가가치를 명확하게 보여줍니다. "당사 API 응답 시간은 50ms로, 업계 평균 200ms보다 빠릅니다." 총비용 투명성은 가격뿐만 아니라 통합, 전환, 운영 비용까지 보여주어 고객 유지의 경제적 이점을 명확하게 보여주고 알고리즘적으로 정당화합니다. 목표는 공급업체를 바꾸는 것이 알고리즘적으로 비합리적이도록 만드는 것입니다.

기계 고객의 충성도에 있어 가치는 어떤 역할을 할까요?

포브스는 이 측면에 놀라울 정도로 많은 지면을 할애합니다. 가치 기반 검증을 위해 프로그래밍된 AI 시스템은 윤리적 기준을 충족하는 공급업체를 체계적으로 선호할 것입니다. 이는 ESG 준수, 데이터 프라이버시, 지속가능성 지표, ISO 인증 등에 적용됩니다. 인간과 달리 기계 고객은 모든 준수 사항을 실제로 검증할 수 있으므로 기업은 이러한 가치 신호를 기계가 읽을 수 있는 데이터로 제공해야 합니다. 포브스는 가치 기반 파트너십 구축을 권장합니다. 공급업체가 기계 고객에게 협력을 통해 고객의 ESG 점수를 23% 향상시켰음을 입증하면, 해당 공급업체는 단순한 공급업체가 아닌 가치 향상을 위한 파트너로 인식될 것입니다. 이러한 관계는 정량화하고 보호할 수 있는 충성도를 구축합니다.

문제가 발생했을 때의 처리 과정: 서비스 및 퇴사 절차

기계 고객의 경우 서비스 문제 처리 방식은 어떻게 다른가요?

포브스는 서비스에 관한 장을 섬뜩한 이야기로 시작합니다. 마야의 AI 비서 타일러가 패스트 패션에서 14유로짜리 드레스를 샀는데, 드레스에 하자가 있었습니다. 타일러는 패스트 패션의 반품 포털을 통해 반품을 시도했지만, 포털은 특정 앱으로 사진을 업로드하고, 하자에 대한 설명을 글로 작성하고, 드롭다운 메뉴에서 옵션을 수동으로 선택해야 했습니다. 타일러는 이 과정을 완료할 수 없었습니다. 결국 마야는 드레스를 의류 기부함에 버렸습니다. 몇 달 후, 그 드레스는 가나 아크라 해변에 떠밀려왔고, 분해되는 데 200년이 걸렸습니다. 이 이야기가 전하는 메시지는 기계 고객과의 서비스 실패가 기업(고객 이탈), 사람(상담원에 대한 신뢰 상실), 그리고 사회(환경 오염)에 실질적인 결과를 초래한다는 것입니다. 기계 고객은 용서하도록 프로그래밍되어 있지 않습니다. 단 한 번의 서비스 실패는 제공자에 대한 신뢰도에 영구적인 타격을 줍니다.

머신 커뮤니티에서 퇴사 절차가 특히 복잡한 이유는 무엇일까요?

포브스는 시스템 고객의 계약 해지 과정을 '반짝임'이라는 비유로 적절하게 묘사했습니다. 마치 시스템 구석구석에 스며드는 작고 끈질긴 입자처럼 말이죠. 시스템 고객이 계약을 종료하면 캐시 시스템, 백업 파일, 분석 플랫폼, 그리고 타사 통합 시스템에 미세한 신원 정보가 남습니다. 연구에 따르면 시간이 지남에 따라 이러한 관리되지 않은 AI 생성 비인간 신원(NHI)이 축적되고, 보안 팀은 어떤 신원이 활성화되어 있는지, 누가 생성했는지, 그리고 여전히 접근 권한이 필요한지 여부를 파악하기 어려워집니다. 해결책은 계약 해지 후 사후 정리가 아니라, 처음부터 철저한 관리가 필요합니다. 즉, 자격 증명을 즉시 취소하고, 자동화된 정리 프로세스를 도입하며, 계약 해지 과정이 완료된 후에도 지속적인 모니터링을 실시해야 합니다.

MCX 운영 체제는 어떻게 구축하나요?

포브스는 MCX 운영 체제를 어떻게 이해하고 있나요?

MCX 운영 체제는 기업이 기계 고객에게 체계적이고 확장 가능한 서비스를 제공하는 데 필요한 조직적, 기술적 인프라입니다. 포브스는 주간 MCX 전략 회의 장면을 통해 이 개념을 설명합니다. 최초의 기계 신뢰 관리자인 사라(Sarah)는 99.97%의 API 가동 시간을 자랑하는 실시간 신뢰성 대시보드를 모니터링합니다. 알고리즘 경험 설계 책임자인 마커스(Marcus)는 의사 결정 트리를 분석합니다. 기계 고객 인텔리전스 책임자인 프리야(Priya)는 브로커 에이전트 클레오(Cleo)의 활동 로그를 평가합니다. 인간-기계 경험 가교 역할을 하는 알렉스(Alex)는 그날 진행 중인 두 건의 주요 B2B 계약 갱신을 조율합니다. 인간 담당자는 관계 구축을 위한 논의를 원하는 반면, 조달 AI는 상세한 성과 벤치마크를 기대합니다. 이러한 역할은 아직 대부분의 기업에 존재하지 않지만, 포브스는 향후 몇 년 안에 등장할 것이라고 보여줍니다.

기계 고객으로 인해 CX 분야에서 새롭게 등장하는 역할은 무엇인가요?

포브스는 가까운 미래(2026~2036년)의 직무와 더 먼 미래(2040년 이후)의 예측 가능한 직무를 구분합니다. 가까운 미래에는 세 가지 수준으로 직무를 분류합니다. 전략 수준에서는 MCX 전략 컨설턴트, 머신 고객 제품 관리자, 그리고 융합형 MCX 프로그램 관리자가 필요합니다. 최적화 수준에서는 머신 고객 성공 관리자, API 경험 전문가, 그리고 알고리즘 전환 최적화 전문가가 수요가 높습니다. 기초 수준에서는 기업이 우선적으로 육성해야 할 직무로 머신 탐색 전문가, 알고리즘 경험 설계자, 머신 신뢰 분석가, 그리고 인간-머신 브리지 코디네이터가 가장 시급한 신규 채용 인력입니다. 포브스는 필요한 모든 기술을 한 사람이 갖추기는 어려우므로, 기업은 초기에는 파트너십과 교육을 통해 이러한 인재들을 확보해야 한다고 강조합니다.

MCX 환경에서 인간과 기계 간의 분업은 어떻게 구성되어야 할까요?

포브스는 이러한 결정을 내리는 데 도움이 되는 세 가지 필터를 개발했습니다. 첫 번째 필터는 작업의 특성을 분석합니다. 시간이 많이 걸리거나, 오류 발생 가능성이 높거나, 규칙 기반이거나, 24시간 내내 운영해야 하는 작업은 기계가 처리해야 합니다. 두 번째 필터는 브랜드 요소를 고려합니다. 브랜드 스토리텔링, 복잡한 컨설팅 영업, 위기 관리, 리더십 관계는 여전히 사람이 담당해야 하지만, 일관된 서비스 제공, 즉각적인 접근성, 정확한 정보 제공은 기계를 통해 최적화할 수 있습니다. 세 번째 필터는 고객이 진정으로 중요하게 생각하는 가치를 분석합니다. 사람 고객은 공감, 개인화된 추천, 유연한 문제 해결을 중요하게 생각하는 반면, 기계 고객은 구조화된 데이터 제공, API의 안정성, 예측 가능한 응답 패턴을 필요로 합니다. 포브스에 따르면 "언제 사람이, 언제 기계가 해야 할까요?"라는 질문에 대한 솔직한 답은 "상황에 따라 다릅니다."입니다. 하지만 바로 그 점 때문에 이는 IT 업무가 아닌 고객 경험(CX) 업무인 것입니다.

기계 고객과의 거래에서 성공을 어떻게 측정하나요?

기계 고객에게는 기존 고객 경험(CX) 지표가 효과적이지 않은 이유는 무엇일까요?

순추천고객지수(NPS), 고객 만족도 점수, 감정적 충성도 지표와 같은 기존의 고객 경험(CX) 지표는 인간의 감정 상태를 측정하는 반면, 기계 고객은 감정이 없습니다. 마찬가지로 장바구니 이탈률도 직접적으로 적용하기 어렵습니다. 기계 고객이 웹사이트를 떠나는 것은 구매를 포기하는 것이 아니라 나중에 결정을 내리기 위해 데이터를 수집하는 것일 수 있기 때문입니다. 포브스는 인간의 의도, 기계 번역, 기업의 대응, 그리고 인간의 결과 경험이라는 4단계 측정 프레임워크를 제시합니다. 이 네 단계를 동시에 측정해야만 공급망의 편차를 파악할 수 있습니다. 책에 소개된 한 회사는 새벽 1시 28분에 280만 달러 규모의 계약을 놓쳤는데, 기존의 모든 지표는 긍정적이었지만, 관련 상호작용이 업무 시간 외에 운영되는 기계 고객과의 상호작용이었기 때문입니다.

MCX 분야에서 가장 중요한 새로운 지표는 무엇인가요?

포브스는 몇 가지 새로운 핵심 지표를 제시합니다. 고객 노력 점수(CES) 대신 기계가 판독할 수 있는 마찰 지표, 즉 API 응답 시간, 오류율, 이탈 지점, 완료 장벽 등이 필요합니다. 고객 생애 가치(CLV) 대신 포브스는 누적 거래 가치(CTV)를 권장하는데, 이는 자율 시스템이 기업과의 상호 작용 기간 동안 창출하는 측정 가능한 총 가치를 의미합니다. 성능 명확성은 응답 시간, 가동 시간, 데이터 최신성을 측정합니다. 신뢰 신호 효과성은 규정 준수 인증서, 등급, 성능 데이터가 실제로 기계 고객의 선택 결정에 영향을 미치는지 검증합니다. 이상 탐지는 행동 패턴을 모니터링하고 비정상적이거나 잠재적으로 사기성 있는 에이전트 활동을 식별합니다.

하이브리드 현실은 어떤 모습일까요?

MCX 환경에서 "하이브리드 현실"이란 무엇을 의미합니까?

하이브리드 현실이란 기업이 인간 고객과 기계 고객 모두에게 동시에 서비스를 제공해야 하는 상황을 말하며, 종종 동일한 조직 내에서 같은 시간에 두 고객 모두에게 서비스를 제공해야 하는 경우도 있습니다. 포브스는 클라우드플로우(CloudFlow) 사례를 통해 이를 설명합니다. 오전 9시 23분, 동일한 데이터 솔루션에 대한 두 건의 요청이 동시에 들어옵니다. 자율 조달 에이전트인 ProcureIQ는 기술 성능 데이터를 기반으로 API를 통해 3초 이내에 결정을 내립니다. 동시에 ProcureIQ 회사의 CTO인 안나는 전략적 문제를 논의하기 위해 전화를 걸어옵니다. 클라우드플로우는 두 고객 모두에게 동시에 서비스를 제공하고 계약을 따냅니다. 이는 클라우드플로우 제품이 더 우수해서가 아니라, 두 유형의 고객 모두에게 동시에 탁월한 경험을 제공할 수 있는 능력을 갖췄기 때문입니다.

인간 고객과 기계 고객 사이에는 어떤 갈등이 발생하는가?

포브스는 이를 "최적화 충돌"이라고 부릅니다. 기계는 속도, 비용 효율성, 데이터 완전성, 표준화와 같은 정량화 가능한 수치를 우선시합니다. 반면 사람은 관계 가치, 전략적 유연성, 위험 최소화, 신뢰 구축을 우선시합니다. 간단한 예를 들어 보겠습니다. CloudFlow의 API 응답 시간이 일시적으로 8초까지 급증했습니다. 계정 관리자 사티쉬는 즉시 고객 안나에게 전화하여 2시간 이내에 해결해 주겠다고 약속합니다. 안나는 "적극적인 파트너네요. 계약을 갱신할 겁니다."라고 평가합니다. 하지만 ProcureIQ의 기계 평가는 "공급업체가 1시간 59분 동안 SLA 목표를 위반했습니다. 검토 대상으로 표시했습니다."입니다. 3개월 후, 최고재무책임자(CFO)는 왜 평범한 공급업체에 높은 가격을 지불하는지 의문을 제기합니다. 같은 상황이지만 해석은 완전히 다릅니다.

BRIDGE 방법론은 인간과 기계 간의 갈등을 해결하는 방법인가요?

포브스는 이러한 갈등을 경쟁 우위로 전환하기 위해 BRIDGE 방법론을 개발했습니다. 이 약자는 다음과 같습니다. 양측의 관점 검증(B), 근본 원인 분석(R), 통합 솔루션 설계(I), 이중 이점 제공(D), 실시간 구현(G), 결과 측정(E). 핵심 아이디어는 인간과 기계의 요구 사항이 서로 경쟁하는 양극단이 아니라 설계 기회라는 점입니다. 두 가지 요구 사항을 동시에 충족하는 솔루션은 모방하기 어려운 경쟁 우위가 됩니다.

이 책은 어떤 윤리적 질문을 제기하는가?

기계 고객 시대는 어떤 윤리적 과제를 가져오는가?

책의 마지막 4분의 1은 책임 있는 리더십이라는 주제를 다룹니다. 포브스는 문화 이론가 폴 비릴리오의 말을 인용합니다. "배를 발명하면 난파선도 발명하는 것이다." 모든 기술에는 본질적인 부정적 측면이 내재되어 있습니다. MCX(다중 고객 경험) 맥락에서 이는 특히 기계 고객에게 서비스를 제공하는 시스템을 구축하는 사람이 해당 시스템이 그 시스템 뒤에 있는 사람들에게 미치는 영향에 대한 책임을 져야 한다는 것을 의미합니다. AI 에이전트가 인간 고객에게 해를 끼치는 결정을 내렸을 때 누가 책임을 져야 할까요? 에어 캐나다 사례는 이 문제의 심각성을 보여줍니다. 회사의 챗봇이 환불 정책에 대해 잘못된 정보를 제공했고, 법원은 항공사에 책임을 물었습니다. 반대로 기계 고객이 서비스 제공자에게 해를 끼칠 때는 어떻게 될까요?

기업은 기계를 만드는 사람들에 대해 어떤 책임을 져야 할까요?

포브스는 모든 기계 고객 뒤에는 궁극적으로 기계의 결정에 영향을 받는 인간이 있다는 점을 거듭 강조합니다. 따라서 기계 고객 경험(MCX) 설계는 효율성과 거래 성공뿐 아니라 인간 고객의 행복에도 초점을 맞춰야 합니다. 기업은 기계 고객이 내리는 신뢰도가 낮은 결정을 인지하고 인간이 개입할 수 있는 기회를 마련해야 할 윤리적 의무가 있습니다. 단순히 거래가 기술적으로 가능하다는 이유만으로 AI 에이전트의 잘못된 결정을 고집해서는 안 됩니다. 포브스가 이 부분에서 전하고자 하는 핵심 메시지는 MCX 전문성을 통해 차세대 고객을 확보하는 과정에서 인간 관계를 착취하는 것이 아니라 오히려 강화해야 한다는 것입니다.

이 책은 지도자들에게 어떤 메시지를 전달하고 있습니까?

카티아 포브스가 기업 리더들에게 전하는 가장 핵심적인 메시지는 무엇일까요?

고객 기반의 진화는 위협이 아니라 오히려 성장의 기회입니다. 수년간 고객 경험(CX) 전문성을 쌓아온 사람들은 이러한 변화를 주도할 수 있는 독보적인 위치에 있습니다. 고객의 니즈를 이해하고, 원활한 경험을 창출하며, 체계적인 고객 관계 구축 방식을 개발하는 능력은 기계 고객에게도 그대로 적용될 수 있습니다. 패러다임은 "어떻게 하면 기계가 우리를 원하게 만들 수 있을까?"에서 "어떻게 하면 기계의 기준을 충족한다는 것을 증명할 수 있을까?"로, 감정적 신뢰에서 알고리즘적 신뢰로, 브랜드 메시지에서 기계가 읽을 수 있는 성과 지표로 전환되어야 합니다. 기계 고객이 먼저 문을 두드릴 때까지 기다리는 기업은 이미 기계가 자신도 모르는 사이에 기업을 평가하고 있다는 사실을 깨닫게 될 것입니다.

기업은 어디서부터 시작해야 할까요?

포브스는 단일하고 대량 처리가 가능한 규칙 기반 CX 프로세스를 구체적인 진입점으로 삼을 것을 권장합니다. 세 가지 필터(작업 유형, 브랜드 요소, 고객 가치)를 적용하세요. 그런 다음 4주 동안 가장 간단한 자동화 기회를 향해 나아가세요. 1주차에는 기존 CX 작업을 매핑하고, 2주차에는 자동화 후보 3가지와 핵심 인력 강점 3가지를 파악합니다. 3주차에는 가장 간단한 자동화 시범 운영을 진행하고, 4주차에는 효율성 향상과 고객 만족도 효과를 측정합니다. 작게 시작하되, 크게 생각하세요. 초기 성공을 발판 삼아 더 큰 규모의 프로젝트를 추진하세요. 조직 전체에 걸쳐 협력 관계를 구축하세요. MCX는 고립된 CX 작업이 아니라 IT, 마케팅, 재무, 법무, 운영 등 모든 부서에 영향을 미치는 전사적 변혁 프로그램이기 때문입니다. 기계와 고객의 진화는 다가오는 것이 아니라 이미 시작되었습니다.

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