Winning the Relay Race: Long-Running Agents in High-Value Customer Journeys

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💡 한 줄 요약

장기 실행 AI 에이전트는 수주·수개월에 걸친 고가치 고객 여정을 끝까지 수행하며 가치 누수를 줄이고, AI 공급업체의 수익 기반을 인건비 절감에서 매출 확대와 성과 보상으로 넓힐 수 있다는 전망이다.

📌 핵심 요약

• AI 에이전트의 역할이 짧고 검증 가능한 고객지원 업무에서 수주·수개월에 걸친 목표 수행으로 확장되고 있다. 저자는 원고 측 법률 사건 준비, 주택담보대출 취급, 보험금 청구 처리, 복잡한 기업 영업 등을 장기 실행 에이전트의 적용 대상으로 제시한다.
• 원고 측 법률 사건 준비에서는 초기 응답과 수임 판단 지연, 증인 접촉 중단, 증거 검토 부족, 문서와 시스템 사이의 정보 누락이 고객 이탈과 합의금 감소로 이어질 수 있다. 장기 실행 에이전트는 사건 맥락을 보존하고, 사건 발생이나 기한에 맞춰 하위 에이전트를 가동하며 이러한 가치 누수를 줄이는 구상이다.
• 고객 여정 전체에 대한 기여가 관찰되고 귀속될수록 AI 공급업체는 비용 절감뿐 아니라 매출 확대에 따른 성과 보상을 받을 여지가 커진다. 다만 대부분의 주에서 비변호사의 법률 수임료 공유를 금지하는 제약, 성과 기반 계약에 대한 구매 부서의 저항, 성과 귀속 논쟁이 상용화의 장애물이다.
• Red Ventures는 보험 가입 등 고객 여정을 맡아 계약 체결마다 보상받는 사업의 선례다. S&P Global에 따르면 2022년 매출 약 14억 달러와 EBITDA 약 3억 7,000만 달러를 기록했으나, 고객 이탈과 광고 지출 둔화로 2025년 EBITDA는 약 1억 6,000만 달러로 추정된다. 저자는 개인 에이전트 중심의 상품 탐색과 장기 실행 에이전트의 확산이 기존 모델을 추가로 압박할 것으로 본다.
• 시장 진입 방식은 플랫폼 판매, 기존 외주 서비스를 대체하는 서비스 판매, 직접 사업자가 되는 풀스택 방식으로 나뉜다. 각각 신규 예산 확보와 성과 귀속, 기존 가격 체계와 사내 수행 업무의 한계, 인허가·규제 준수에 따른 운영 복잡성이라는 제약이 있으며, 어느 방식이 우세할지는 아직 불확실하다.

🧩 주요 포인트

1. 고객 여정의 연속성 → 개별 업무의 속도보다 인계 과정의 이탈·누락을 줄이고 최종 성과까지 연결하는 능력이 핵심 가치가 된다.
2. 성과의 관찰 가능성과 귀속 → 매출 확대에 참여하는 가격 책정이 가능해질 수 있지만, 법률 수임료 공유 제약과 구매 관행까지 해결해야 수익화로 이어진다.
3. 플랫폼 판매·서비스 판매·풀스택의 선택 → 고객의 기존 예산 활용, 성과 통제 범위, 운영 복잡성 사이의 상충 관계가 사업 모델을 좌우한다.

🧠 상세 정리

1. 단일 고객지원에서 수개월의 고객 여정으로

글은 인터넷 장애를 신고할 때 복잡한 전화 메뉴와 대기를 거치고, 담당자가 바뀔 때마다 같은 설명을 반복하던 고객지원 경험에서 출발한다. 현재의 AI 에이전트는 즉시 응답해 계정과 지역 장애 여부를 확인하고, 간단한 문제를 해결하거나 기술자 방문을 예약할 수 있다. 기존 고객지원은 문제 범위가 명확하고 상호작용이 짧으며 결과를 검증하기 쉬워, 높은 신뢰성을 확보하기에 유리한 초기 적용 분야였다. 처리하기 어려운 예외는 기존 지원팀에 넘길 수 있다는 점도 도입을 뒷받침했다. David Haber는 이제 에이전트가 더 긴 시간 동안 맥락을 따라가며 과업을 실행하게 되면서, 보험의 최초 문의부터 보험금 지급까지 또는 기업 고객의 첫 시연부터 계약 서명까지 이어지는 여정 전체를 다룰 수 있다고 전망한다.

2. 원고 측 법률 업무에서 드러나는 릴레이의 손실

원고 측 법률 사건 준비는 여러 담당자가 수주·수개월 동안 업무를 넘겨받는 릴레이의 사례로 제시된다. 접수 담당자가 전화로 사실관계를 수집하면 변호사가 수임 여부를 판단하고, 수임 이후에는 법률 보조 인력이 경찰 보고서 확보, 증인 접촉, 피고 측에 대한 증거 보존 요청과 고객 안내를 진행한다. 고객의 치료가 끝나면 의료 경과를 정리하고 변호사가 배상 요구서를 완성하지만, 잠재 고객은 여러 로펌에 연락하므로 초기 응답이나 판단이 늦어지는 것만으로도 이탈할 수 있다. 증거 수집 단계에서는 네 차례 연락에 응답하지 않은 증인에게 다섯 번째 전화를 걸 여력이 부족하거나, 통상적인 소액 사건의 의료 기록을 충분히 검토하지 못할 수 있다. 이 과정에서 뇌손상 징후, 중요한 청구서, 설명되지 않은 치료 공백 등이 빠지면 사건의 전체상을 놓치고 합의금이 낮아질 수 있다는 설명이다.

3. 장기 실행 에이전트의 목표와 작동 방식

기존 에이전트가 후속 이메일 발송, 통화 요약, 문서 작성처럼 경계가 분명한 작업을 주로 수행했다면, 장기 실행 에이전트는 수십 단계와 여러 소통 수단을 넘나들며 하나의 목표를 추구한다. 법률 사례에서는 최초 접수 전화부터 사건을 맡아 고객의 회수액을 최대화하는 목표를 부여받는 구상이다. 에이전트는 사건 맥락을 저장하고 필요할 때 다시 불러오며, 사건 발생이나 기한에 맞춰 작동한다. 증인 연락, 고객 안내, 변호사와의 소통은 전화·이메일·문자를 사용하는 하위 에이전트에 배분하고, 그 결과를 취합해 다음 행동을 계획하며 검토용 문서를 작성한다. 저자는 이러한 연속적인 수행이 사건을 최종 결과로 이끌고, 각 사건에서 생성되는 데이터가 이후 사건 처리의 개선에도 기여할 수 있다고 설명한다.

4. 지속성과 확장성으로 가치 누수를 줄인다는 구상

저자는 장기 실행 에이전트의 가치를 기존 릴레이 과정에서 발생하는 손실을 막는 능력으로 설명한다. 초기 단계에서는 시간이나 요일에 관계없이 응답하고 거의 즉시 사건을 평가함으로써 느린 수임 판단 때문에 고객을 놓치는 문제를 줄일 수 있다는 주장이다. 증거 수집에서는 필요할 때 하위 에이전트를 추가해 증인에게 다섯 번째, 열 번째, 스무 번째 연락까지 이어갈 수 있으므로 사람의 업무 처리 여력에 따른 중단을 완화할 수 있다. 또한 에이전트의 확장성을 활용하면 일상적으로 보이는 사건도 충분히 처리하고 증거를 자세히 검토해, 놓칠 수 있었던 뇌손상 징후를 발견할 수 있다고 본다. 증인 통화 기록부터 경찰 보고서와 의료 기록까지 사건의 완전한 기록을 유지하는 것도 핵심이며, 이는 분산된 정보가 배상 요구서와 최종 판단에서 누락되는 문제를 줄이려는 구상이다.

5. 매출 확대에 대한 보상과 성과 기반 가격의 마찰

고객 여정 전체를 맡으면 에이전트 공급업체의 경제적 역할도 비용 절감에서 매출 확대에 대한 기여로 넓어질 수 있다. 법률 사건은 개별 사건이라는 작업 단위가 분명하고 합의금이라는 결과 가치도 식별할 수 있어, 에이전트가 최종 산출물에서 더 큰 역할을 맡을수록 기여를 연결하기 쉬워진다는 논리다. 공급업체는 이를 바탕으로 작업 산출물이나 성과에 따라 가격을 책정하고, 인건비 절감만으로는 얻기 어려웠던 계약 규모에 도달할 가능성이 있다. 다만 대부분의 주에서는 비변호사가 법률 수임료를 나누어 받는 것을 금지하므로, 합의금의 직접 배분 없이 그 가치에 부합하는 가격 구조가 필요하다. 다른 분야에서도 성과 기반 계약의 선례가 없는 구매 부서가 반대할 수 있고 성과 귀속 논쟁도 예상되므로, 저자는 성공적인 도입이 기술적 과제인 동시에 상업적 과제라고 강조한다.

6. Red Ventures의 선례와 기존 모델의 취약성

Ric Elias와 Dan Feldstein이 설립한 Red Ventures는 장기 소비자 계약의 디지털 판매 여정을 외주로 맡아 성과에 따라 보상받은 선례로 제시된다. 보험에서는 homeinsurance.com 같은 사이트를 통해 탐색 중인 고객 정보를 확보하고, 직접 연락해 보장 선택을 안내한 뒤 가입을 성사시킬 때마다 보험사로부터 대가를 받았다. S&P Global에 따르면 이 사업은 2022년 약 14억 달러의 매출에서 약 3억 7,000만 달러의 EBITDA를 창출했다. 그러나 저자는 소비자가 Google 검색이나 비교 사이트 대신 Meta의 Muse 또는 Instinct 같은 개인 에이전트에 추천을 요청하면 기존 탐색 사이트를 소유하는 가치가 낮아질 수 있다고 본다. 이후 판매 과정에서도 장기 실행 에이전트가 여러 상품과 소통 수단을 병렬로 처리할 수 있다는 전망이며, 고객 이탈과 광고 지출 둔화로 2025년 EBITDA가 약 1억 6,000만 달러로 하락한 것으로 추정되는 점은 기존 모델의 취약성을 보여주는 초기 신호로 해석된다.

7. 플랫폼 판매와 서비스 판매의 서로 다른 제약

첫 번째 시장 진입 방식은 기업의 기존 조직과 업무 흐름을 지원하는 소프트웨어로 장기 실행 에이전트를 판매하는 것으로, 기존 로펌에 통합되는 사건 담당 에이전트가 예시다. 비교할 만한 소프트웨어나 외주 계약이 없어 기존 가격에 얽매이지 않을 수 있지만, 새로운 예산 항목을 만들어야 하므로 영업 주기가 길어지고 여러 부서에 걸친 성과의 귀속도 어려워진다. 두 번째는 이미 외주화된 서비스를 넘겨받아 같은 목표를 더 효과적으로 달성하는 방식으로, 보험사의 고객 확보 여정 전체를 맡았던 Red Ventures가 해당한다. 이 경우 구매자가 투자수익을 계산하기 쉽고 업무처리 아웃소싱인 BPO 예산이 이미 존재하므로 영업 주기를 줄일 수 있다. 반면 AI 도입 이전의 가격 체계가 에이전트의 실제 가치를 충분히 반영하지 못할 수 있으며, 고가치 고객 여정 상당수가 현재 사내에서 수행된다는 점이 서비스 판매의 적용 범위를 제한한다.

8. 풀스택 사업과 아직 정해지지 않은 승리 방식

세 번째 방식은 수직 통합을 통해 직접 AI 기반 사업자가 되는 풀스택 접근이다. 글은 채권추심 회사에 에이전트를 판매하는 대신 채권 포트폴리오를 매입해 직접 회수하는 사례를 들며, 이 경우 AI가 만드는 추가 가치를 온전히 확보하고 성과 귀속 문제도 해소할 수 있다고 설명한다. 그러나 직접 사업을 운영하면 고객 여정 밖에 있는 인허가와 규제 준수까지 책임져야 하므로 주의가 분산되고 운영 복잡성이 커진다. 저자는 플랫폼 판매, 서비스 판매, 풀스택 중 어느 방식이 우세해질지는 아직 판단하기 이르다고 인정하면서도, 장기 실행 에이전트가 대규모로 고객 여정을 수행할 것이라는 확신을 제시한다. 결론적으로 원고 측 법률 사건 준비를 넘어 주택담보대출 취급, 보험금 청구 처리, 복잡한 기업 영업 등으로 적용이 넓어지고, AI가 겨냥하는 시장도 인건비 예산의 일부에서 매출의 일부로 확장될 수 있다는 전망이다.

🧾 핵심 주장 / 시사점

• 장기 실행 에이전트의 핵심 가치는 개별 작업을 자동화하는 데서 끝나지 않고, 여러 담당자와 시스템 사이에서 사건 맥락을 유지해 최종 성과까지 연결하는 데 있다.
• 고객 여정에 대한 통제 범위가 넓어질수록 성과 보상의 근거도 강해질 수 있지만, 법률상 제약과 구매 관행 때문에 기술적 기여가 곧바로 수익으로 전환되는 것은 아니다.
• Red Ventures 사례는 고객 여정 전체를 맡는 성과 보상 모델의 가능성과 기존 고객 유입 방식의 취약성을 함께 보여준다. 다만 제시된 EBITDA 감소의 원인은 고객 이탈과 광고 지출 둔화이며, AI에 의한 추가 압박은 저자의 전망이다.

✅ 액션 아이템

• 원고 측 법률 사건 준비에서 초기 응답 지연, 증인 접촉 중단, 증거 검토 부족, 정보 누락이 최종 성과에 미치는 영향 검토.
• 성과 기반 가격 책정에 앞서 매출 확대의 관찰 가능성과 성과 귀속, 법률 수임료 공유 제약의 적용 범위 확인.
• 플랫폼 판매·서비스 판매·풀스택을 기존 예산 활용, 성과 통제 범위, 인허가·규제 준수에 따른 운영 복잡성 기준으로 비교.

❓ 열린 질문

• 원고 측 법률 사건 준비에서 초기 응답 지연, 증인 접촉 중단, 증거 검토 부족, 정보 누락 중 최종 성과를 가장 크게 제한하는 요인은 무엇인가?
• 법률 수임료 공유 제약을 지키면서 매출 확대에 대한 에이전트의 기여를 어떤 방식으로 가격에 반영할 수 있는가?
• 플랫폼 판매·서비스 판매·풀스택 중 기존 예산 활용과 성과 통제 범위, 운영 복잡성을 고려할 때 어느 방식이 가장 적합한가?