[아웃소싱타임스 김민수 기자] 기계 고객이 자율적으로 제품과 서비스를 구매하는 시대가 도래하면서 기업의 운영 방식이 근본적으로 변화하고 있다. 기업들은 고객 서비스의 많은 부분을 자동화하여 인건비를 절감하고 효율성을 높이고 있으며, 기계 고객의 특성을 반영한 맞춤형 제품과 서비스 개발에 집중하고 있다. 

또한, 실시간 데이터 분석을 통해 빠르게 변화하는 고객의 니즈에 맞추어 제품을 조정하고 개선하는 능력이 중요해지고 있다. 이 변화는 특히 데이터 기반의 의사결정과 자율적 구매 행위가 중요해지면서 더욱 두드러지고 있다.

글로벌 IT 컨설팅 기업 가트너(Gartner)가 발표한 보고서에 따르면, 기계 고객은 자율적으로 협상하고 구매 결정을 내릴 수 있는 비인간 경제 행위자로 정의된다. 또한, 가트너는 기계 고객이 향후 기업의 핵심 고객층으로 자리잡을 것이라고 전망했다.

KB금융지주 경영연구원은 최근 "인간 고객을 대신하는 기계 고객의 시대가 열릴까?'라는 보고서에서 이같이 기계 고객의 등장으로 기업의 운영방식에 커다란 변화를 불러올 것이라고 전망했다. 

보고서에 따르면, 가트너는 2023년 11월, 이 개념을 2024년 10대 전략 기술 트렌드 중 하나로 선정하며 이 현상의 중요성을 강조했다. 이러한 트렌드는 다양한 산업에서 기계 고객이 대규모로 확산될 가능성을 제시하며, 이에 대한 기업의 대응이 매우 중요한 과제로 부각되고 있다.

■기계 고객의 정의와 진화 단계
가트너에 따르면 기계 고객은 인간의 개입 정도에 따라 세 단계로 발전할 수 있다. 제약된 고객(인간이 설정한 규칙에 따라 제한된 기능을 수행), 적응형 고객(일부 작업을 스스로 결정), 자율형 고객(완전히 독립적으로 구매 결정)이 그것이다. 현재 대부분의 기계 고객은 제약된 기능을 수행하는 단계에 머물러 있으며, 인간이 설정한 규칙 내에서만 행동하는 것이 특징이다. 

하지만 미래에는 AI와 IoT 기술의 발전으로 인해 인간의 개입 없이 자율적으로 구매를 결정하는 자율형 고객 단계로의 진화가 예상된다. 이러한 단계별 진화는 기업들이 기계 고객의 활용도를 높이기 위한 기술적 준비와 시스템 개발을 더욱 가속화하게 만들 것이다.

제약된 고객 단계에서는 기계가 인간의 지시에 따라 제한된 역할을 수행하는 수준에 불과하지만, 적응형 고객 단계로 진화하면서 기계는 점차 더 많은 의사결정 권한을 갖게 된다. 

자율형 고객 단계에서는 인간의 개입이 거의 필요 없이, 기계 스스로 모든 구매 결정을 내릴 수 있게 된다. 이는 고객 서비스를 자동화하고 효율성을 극대화하려는 기업의 주요 목표 중 하나로 자리잡고 있다.

■기계 고객의 부상으로 인한 기업의 변화
기계 고객의 부상은 기업의 제품과 서비스 개발, 판매 전략뿐만 아니라 내부 프로세스에도 상당한 영향을 미치고 있다. 예를 들어, 기업들은 생산 및 재고 관리의 자동화를 통해 운영 효율성을 높이고, 기계 고객이 생성한 데이터를 기반으로 실시간으로 의사결정을 내릴 수 있는 시스템을 도입하고 있다. 

AI와 IoT 기술이 접목된 기계 고객은 데이터 기반의 객관적이고 효율적인 구매를 진행하며, 인간과 달리 감정에 의해 결정이 좌우되지 않는다. 

이러한 특징 덕분에 기계 고객은 특히 신속성과 정확성이 중요한 산업에서 중요한 역할을 맡고 있다. 커넥티드 자동차가 겨울이 되면 윈터 타이어를 스스로 주문하거나, 스마트 프린터가 토너의 부족을 감지해 새 토너를 자동으로 구매하는 방식 등이 그 예다.

또한 기계 고객의 부상은 고객과의 상호작용 방식을 근본적으로 변화시키고 있다. 기계 고객은 인간 고객보다 대량의 데이터를 빠르게 분석하고 그 결과를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있기 때문에, 기업은 고객 데이터를 효율적으로 관리하고 분석할 수 있는 역량을 갖추는 것이 필수적이다. 

이는 제품 개발과 마케팅 전략에 있어 고객 맞춤형 솔루션을 제공하는 데 중요한 요소로 작용하고 있다. 기계 고객은 효율성과 비용 절감을 중시하기 때문에, 기업들은 이를 반영한 전략을 마련해야만 성공적인 성과를 거둘 수 있다.

■기계 고객 시대의 전망과 시사점
기계 고객의 등장은 기업에 다양한 기회와 함께 새로운 도전 과제를 제시하고 있다. 기계 고객을 위한 자동화된 서비스 프로세스 도입은 운영 비용을 절감하고 고객 맞춤형 경험을 제공할 수 있는 기회를 창출하지만, 동시에 데이터 보안과 투명성 문제에 대한 새로운 도전도 제기하고 있다. 

기업들은 자동화를 통해 서비스의 속도와 정확성을 개선하며, 시장 경쟁력을 강화하기 위해 기계 고객을 대상으로 한 비즈니스 모델과 운영 방식을 혁신해야 할 필요가 있다. 

또한 기계 고객을 위한 맞춤형 금융상품과 서비스 개발이 요구되고 있으며, 이에 따라 금융 업계 역시 데이터 분석 역량과 기술 인프라 강화를 통해 변화에 대응하고 있다.

KB금융지주 경영연구원은 "기계 고객의 등장은 기업의 비즈니스 모델뿐만 아니라 경쟁 구도를 근본적으로 변화시킬 잠재력을 지니고 있다"며 "특히 기업들이 이러한 변화를 어떻게 관리하고 활용하느냐에 따라 향후 시장에서의 성공 여부가 결정될 것"이라고 강조했다. 

이러한 변화는 단순히 기술적 발전의 문제가 아니라, 기업의 운영 전략과 구조적 변화를 요구하는 중요한 이슈이다. 특히 시장의 경쟁력을 높이기 위해 기업들은 기계 고객과의 상호작용 방식을 정교하게 설계하고, 이를 통해 차별화된 고객 경험을 제공해야 한다.

■기업의 대응 전략
보고서에 따르면, 기업들은 기계 고객 시대를 맞이해 다음과 같은 대응 전략을 고려해야 한다. 첫째, 데이터 분석 역량을 강화하고 프로세스를 자동화하여 기계 고객의 니즈를 빠르게 반영하는 것이 중요하다. 둘째, 기계 고객과 인간 고객 간의 균형을 유지하면서도 양자 모두에게 최적화된 서비스를 제공할 수 있는 혁신적인 비즈니스 모델을 개발해야 한다. 

마지막으로, 기계 고객의 등장에 따른 윤리적 및 법적 책임 문제에 대한 대비도 필요하다. 기계 고객의 의사결정 과정이 투명하지 않을 경우 규제와 책임 문제가 발생할 수 있기 때문이다.

기업들은 특히 AI 및 IoT 기술을 활용해 기계 고객의 니즈를 실시간으로 파악하고 이에 즉각적으로 대응할 수 있는 시스템을 구축해야 한다. 이를 위해서는 데이터를 수집하고 분석하는 과정에서 발생하는 비효율성을 최소화하고, 기계 고객의 행동 패턴을 예측해 선제적으로 대응하는 역량이 필요하다. 

또한 이러한 대응 역량을 뒷받침할 수 있는 인프라 투자가 필수적이며, 이를 통해 기업은 변화하는 시장 환경에서 지속적인 경쟁 우위를 점할 수 있을 것이다.

기계 고객의 대중화는 과거 전자상거래가 처음 등장했을 때보다 두 배 이상 큰 규모로, 두 배 빠른 속도로 진행될 것으로 예상된다. 이는 AI와 IoT 기술의 발전, 그리고 다양한 산업에서의 자동화 요구가 증가한 결과이다. 

기계 고객의 효율성과 정확성이 시장에서 빠르게 주목받고 있으며, 이러한 기술적 발전이 기계 고객의 확산을 가속화하고 있다. 따라서 기업들은 이러한 변화에 선제적으로 대응하고, 새로운 기회를 포착하는 것이 중요하다. 

기계 고객을 대상으로 한 맞춤형 서비스와 상품을 개발함으로써 기업은 기존의 비즈니스 모델을 혁신하고, 새로운 시장 기회를 창출할 수 있을 것이다. 일례로 기계 고객의 특성에 맞춘 구독 서비스나 자동화된 재고 보충 시스템 등을 통해 고객 경험을 한층 개선할 수 있다. 이러한 노력은 기업의 수익성을 높이는 동시에 고객과의 장기적인 관계를 구축하는 데 기여할 것이다.

기계 고객 시대의 도래는 새로운 도전 과제와 기회를 동시에 가져오고 있다. 기업들은 이러한 기회를 효과적으로 활용하고 리스크를 관리하기 위해 기술적 역량을 지속적으로 강화해야 하며, 이에 맞춰 조직 문화와 업무 프로세스의 변화도 함께 이루어져야 한다. 이러한 전환을 성공적으로 이끄는 기업들만이 미래의 경쟁에서 살아남을 수 있을 것이다.

김민수 기자 m41870@daum.net 다른기사 보기