'내 자리 대체할지 모를 AI, 내가 학습시켰다'... 콜센터 습격한 AI

'콜센터에 취직한 지 얼마 안 됐을 때 '상담 업무 지원에 챗봇을 활성화하겠다'는 지침이 내려왔어요. 제가 고객과 상담한 음성을 인공지능이 문자로 변환하는데, 당시엔 제 이름 세 글자도 제대로 인식하지 못하는 수준이었어요. 전화 상담 업무와 별도로 챗봇이 음성을 제대로 알아듣지 못했거나, 고객 요구를 잘못 인지한 부분을 일일이 수정하는 작업을 1년 정도

인공지능은 인간 노동자를 돕게 될까요, 아니면 대체하게 될까요. AI로 인해 태동한 새로운 직업, AI와 인간의 경쟁... 이미 시작된 노동시장의 '지각변동'을 심층취재했습니다."콜센터에 취직한 지 얼마 안 됐을 때 '상담 업무 지원에 챗봇을 활성화하겠다'는 지침이 내려왔어요. 제가 고객과 상담한 음성을 인공지능이 문자로 변환하는데, 당시엔 제 이름 세 글자도 제대로 인식하지 못하는 수준이었어요. 전화 상담 업무와 별도로 챗봇이 음성을 제대로 알아듣지 못했거나, 고객 요구를 잘못 인지한 부분을 일일이 수정하는 작업을 1년 정도 진행한 것 같아요. 얼마 뒤 은행에서 고객 상담 서비스에 챗봇을 도입했어요. 고객이 '인터넷 뱅킹에서 계좌 이체 한도 증액은 어디서 해?'라고 물어보면 챗봇이 대답했죠. 그동안 상담원이 직접 알려주던 내용을 이젠 챗봇이 안내하게 된 거예요. 이러다 내 일이 챗봇에 대체될 수도 있겠구나 싶었죠.

KB국민은행의 설명처럼 AI 기술이 고도화한 측면도 없지는 않다. 기계가 사람이 말하는 '자연어'를 이해하게 됐기 때문이다. 여러 고객센터가 채택하고 있는 STT·TA 시스템은 자연어 이해 기술을 기반으로 한다. 상담 전화 녹음을 텍스트로 변환해 빅데이터로 구축하고 고객의 수요를 보다 정확하게 분석, 상담원의 상담 내용을 지원하고 상담 품질도 제고할 수 있다는 게 기업의 논리다. 김씨는"QA 평가는 내가 몇 퍼센트로 부드러운 화법을 쓰는지, 고객의 말을 끊지는 않았는지, 인사를 잘했는지, 잘못된 상담은 없었는지 등을 평가하는 것"이라면서"사람한테는 100점을 맞은 상담 내용이 AI 평가에서는 저평가를 받는 사례가 나온다. AI가 평가한다고 해서 객관성이 더 담보되는지 모르겠다"고 말했다.

그러나 전문가들은 기업들이 내세운 논리의 이면을 봐야 한다고 지적한다. 10년간 콜센터 노동현장을 연구한 결과를 담아 '사람입니다, 고객님'을 쓴 김관욱 덕성여대 문화인류학과 교수는 콜센터에 AI를 도입하는 것이 결국은 인건비 축소 및 경영 효율화를 목적으로 할 것이라고 단언한다. 김 교수는"인력 축소를 보다 합리적으로, 윤리적으로 보이게 할 수 있는 방법이 바로 빅데이터를 활용해 객관적인 평가지표를 만드는 것"이라면서"AI는 기업들이 인원을 감축하고 비용을 최소화하는 데 면죄부로 활용하기 좋은 수단"이라고 꼬집었다.

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