업계 최초 LAM 기반 엔터프라이즈 가상 상담사 공개
‘대화하는 AI’에서 ‘실행하는 AI’로 진화하며 고객경험(CX) 패러다임 변화 예고
고객센터 AI가 새로운 전환점을 맞고 있다. 생성형 AI와 대규모 언어모델(LLM)이 고객과 자연스럽게 대화하는 수준까지 발전했다면, 이제는 고객의 요청을 스스로 처리하고 업무를 완료하는 대규모 행동모델(Large Action Model, LAM) 기반의 에이전틱 AI 시대가 본격적으로 열리고 있다.
AI 기반 고객경험(CX) 오케스트레이션 기업인 제네시스(Genesys)는 업계 최초로 LAM 기반 엔터프라이즈 고객경험용 ‘에이전틱 가상 상담사(Agentic Virtual Agent)’를 공개하며 차세대 CX 플랫폼 전략을 발표했다.
이번 발표의 핵심은 단순한 AI 챗봇의 진화가 아니다. LLM 중심의 생성형 AI가 가진 한계를 넘어, 기업 업무를 실제로 수행하는 AI 에이전트 시대를 선언했다는 점에서 의미가 크다.
LLM은 ‘말’을 잘하고, LAM은 ‘일’을 한다
지난 2년간 생성형 AI 열풍은 대부분 LLM 중심으로 전개됐다.
LLM은 사람처럼 자연스럽게 질문에 답하고 문서를 작성하며 대화를 이어가는 데 뛰어난 성능을 보여왔다. 그러나 기업 고객센터에서는 다른 문제가 발생했다.
고객은 단순히 답변을 듣기 위해 고객센터를 찾는 것이 아니라 문제를 해결하기 위해 접속한다.
예를 들어 고객이 “항공권을 변경해 달라”, “보험금을 청구하고 싶다”, “계좌를 재발급해 달라”는 요청을 하면 실제 업무는 여러 시스템을 오가며 다양한 절차를 수행해야 한다.
여기서 기존 LLM 기반 상담사는 필요한 절차를 설명하거나 안내할 수는 있지만 실제 업무를 대신 수행하지는 못한다.
반면 LAM은 고객의 의도를 이해한 뒤 필요한 행동(Action)을 계획하고 CRM, ERP, 청구 시스템, 백오피스 등 여러 기업 시스템을 연계해 실제 업무를 끝까지 수행하는 것을 목표로 한다.
다시 말해 LLM이 언어(Language) 를 이해하는 AI라면, LAM은 행동(Action) 을 수행하는 AI인 셈이다.
왜 CX는 LLM을 넘어 LAM이 필요한가
기업의 고객경험(CX)은 단순한 대화 품질보다 문제 해결(Result) 이 더욱 중요하다.
제네시스는 현재 대부분의 셀프서비스 시스템이 기대에 미치지 못하는 이유를 바로 여기에 있다고 설명한다.
실제로 Gartner 조사에 따르면 현재 셀프서비스의 평균 성공률은 22%에 불과하며, 고객서비스 리더의 46%는 셀프서비스 성공률 향상을 2026년 최우선 과제로 꼽고 있다.
이는 대부분의 AI가 고객과 대화는 가능하지만 실제 업무를 수행하는 구조로 설계되지 않았기 때문이다.
기업 환경에서는 하나의 고객 요청을 처리하기 위해
- 고객 인증
- CRM 조회
- 주문 정보 확인
- 결제 시스템 연동
- 물류 시스템 변경
- 고객 알림 발송
등 여러 시스템을 순차적으로 연결해야 한다.
이러한 워크플로우는 단순한 자연어 생성만으로 해결되지 않는다.
LAM은 이러한 다단계 업무를 스스로 계획하고 실행하며 상황 변화에 따라 다음 행동을 결정한다. 즉, ‘무엇을 말할 것인가’보다 ‘무엇을 해야 하는가’ 에 초점을 맞춘 AI 모델이다.
에이전틱 AI의 핵심은 ‘오케스트레이션’
제네시스가 이번 발표에서 강조한 또 하나의 키워드는 ‘Experience Orchestration(경험 오케스트레이션)’ 이다.
고객 요청 하나를 해결하기 위해서는 다양한 AI와 업무 시스템, 데이터, 사람을 하나의 프로세스로 연결해야 한다.
새롭게 공개된 ‘Genesys Cloud Agentic Virtual Agent’는 중앙 오케스트레이션 계층으로 동작하며 CRM, 청구, 서비스 운영, 백오피스 시스템 전반에서 업무를 실행한다.
특히 단순한 자동화를 넘어 고객 상황이 변경되면 스스로 계획을 수정하고 필요한 다음 행동을 선택하는 것이 특징이다.
이는 최근 AI 산업에서 주목받고 있는 Agentic AI 개념을 CX 플랫폼에 본격적으로 적용한 사례로 평가된다.
신뢰 가능한 AI를 위한 LAM 전략
기업 환경에서 AI가 가장 큰 과제로 지적받는 부분은 신뢰성(Reliability) 이다.
생성형 AI는 뛰어난 언어 능력을 갖췄지만 환각(Hallucination)이나 정책 위반 가능성 때문에 실제 업무 자동화에는 한계가 있었다.
제네시스는 이를 해결하기 위해 Scaled Cognition의 LAM인 APT-1을 적용했다.
이 모델은 언어 생성보다 행동 실행을 목적으로 설계됐으며, 기업 정책에 따른 가드레일과 권한 관리, 설명 가능한 의사결정, 감사(Audit) 기능을 함께 제공한다.
AI가 어떤 이유로 어떤 행동을 수행했는지 추적할 수 있도록 설계한 것이다.
이는 생성형 AI 도입 이후 기업들이 가장 우려했던 컴플라이언스와 거버넌스 문제를 해결하기 위한 접근으로 볼 수 있다.
MCP와 A2A까지… AI 에이전트 생태계 준비
이번 발표에서 눈여겨볼 부분은 개방형 AI 표준 지원이다.
제네시스는 향후 Model Context Protocol>(MCP) 와 Agent-to-Agent(A2A) 를 네이티브로 지원할 계획이라고 밝혔다.
이는 하나의 AI가 모든 업무를 수행하는 것이 아니라, 여러 AI 에이전트가 서로 협업하며 기업 시스템과 안전하게 연결되는 미래를 준비하겠다는 의미다.
AI 에이전트 간 협업과 기업 시스템 간 연동이 표준화될수록 고객경험 역시 하나의 상담 채널이 아니라 기업 전체를 아우르는 서비스로 진화할 가능성이 높다.
기프트랩스 인사이트 | CX의 경쟁력은 ‘생성 능력’에서 ‘실행 능력’으로 이동한다
생성형 AI 도입 초기 기업들은 “얼마나 자연스럽게 대화하는가”에 집중했다.
그러나 실제 고객경험에서는 좋은 답변보다 문제를 얼마나 빨리 해결했는가가 고객 만족도를 결정한다.
이러한 관점에서 LAM은 LLM을 대체하는 기술이라기보다, ‘LLM을 실제 비즈니스 실행으로 확장하는 다음 단계‘라고 볼 수 있다.
앞으로의 CX 플랫폼은 언어모델 하나의 성능 경쟁보다 ▲업무를 얼마나 정확하게 실행하는지 ▲여러 시스템을 얼마나 유기적으로 연결하는지 ▲거버넌스와 보안을 유지하면서 얼마나 안정적으로 자동화를 구현하는지가 핵심 경쟁력이 될 전망이다.
제네시스의 이번 발표는 AI가 ‘대화를 생성하는 도구’에서 ‘업무를 수행하는 디지털 동료’로 진화하고 있음을 보여주는 상징적인 사례다. 고객경험의 미래 역시 답변 중심(Response-centric) 에서 결과 중심(Outcome-centric) 으로 빠르게 이동하고 있으며, 그 중심에는 LLM을 넘어 LAM 기반의 에이전틱 AI가 자리할 전망이다.
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