Zendesk Agentic AI가 인간 없이 티켓을 해결하는 방법

키 요약

젠데스크에서 에이전틱 AI를 제공하나요?

네, Zendesk는 2025년 3월 26일 라스베이거스에서 열린 Relate 2025 컨퍼런스에서 공개한 Resolution Platform을 통해 에이전틱 /AI를 제공합니다.

이 플랫폼은 자율 AI 에이전트를 배치하여 모든 질문을 인간 상담원에게 연결하지 않고도 고객 문의를 처음부터 끝까지 해결합니다.

젠데스크의 차별점은 성과 기반 가격 정책입니다. 주요 서비스 소프트웨어 제공자 중 유일하게 상호작용이나 좌석당 요금이 아닌, 성공적으로 해결된 문제당 요금을 부과합니다.

초기 도입 기업들은 즉각적 해결 건수가 3배 증가하고 전체 해결 시간이 약 30% 단축되는 놀라운 결과를 보고했습니다. 이는 기업용 SaaS 시장에서 보기 드문, 구매자에서 공급자로 위험을 전환하는 접근법입니다.

해결 플랫폼은 다섯 가지 핵심 구성 요소로 통합됩니다: AI 에이전트, 지식 그래프, 액션 및 통합, 거버넌스 및 제어, 측정 및 인사이트. 이 요소들이 함께 작동하여 모든 문의가 해결을 위한 명확한 경로를 찾도록 보장합니다.

이 아키텍처는 AI 의사결정을 실제 비즈니스 시스템과 직접 연결한다는 점에서 중요합니다. 이를 통해 상담원은 단순히 답변을 제안하는 데 그치지 않고 주문 환불이나 배송지 주소 업데이트 같은 작업을 직접 수행할 수 있습니다.

실제로 어떻게 일할까요?

젠데스크의 해결 플랫폼은 지속적인 피드백 루프로 작동합니다.

어떤 채널로든 지원 요청이 접수되면 AI 에이전트가 메시지를 읽고 고객 정보를 추출한 후, 지식 그래프를 쿼리하여 관련 정책, 과거 티켓, 제품 문서를 찾아냅니다.

이 플랫폼은 다섯 가지 핵심 구성 요소를 통합합니다:

에이전트는 문제를 자율적으로 해결할 수 있는지 평가합니다.

간단한 사례의 경우, Actions 및 Integrations를 통해 직접 해결책을 실행합니다. API 호출을 통해 환불 처리, CRM 기록 업데이트, 배송 주소 수정 등을 수행합니다.

거버넌스 및 제어 계층은 회사 정책을 적용하고, 민감한 데이터를 가리며, 모든 결정을 기록합니다. 측정 및 인사이트 계층은 해결률과 만족도 점수를 실시간으로 추적합니다.

이 아키텍처는 기존 챗봇을 괴롭혔던 블랙박스 문제를 해결합니다. 관리자는 각 결정이 어떤 지식 문서나 비즈니스 규칙에 의해 트리거되었는지 정확히 추적할 수 있으며, 우선순위가 변경될 때 추론 매개변수를 조정할 수 있습니다.

이 플랫폼은 코드 없이 구축 가능한 빌더를 통해 수평적으로 확장되므로, 팀은 몇 주가 걸리는 맞춤형 개발 대신 단 몇 분 만에 새로운 통합 기능이나 지식 소스를 추가할 수 있습니다.

실제 적용 사례는 어떻게 보일까요?

SeatGeek 팬이 밤 11시에 지원에 "내 티켓은 어디 있나요?"라고 메시지로 문의하는 상황을 상상해 보세요. 이는 과거에는 반드시 직원의 도움이 필요했던 흔한 문제였습니다.

AI 에이전트가 즉시 주문 내역을 조회하고 결제가 삭제됨을 확인하며, 스팸함으로 분류된 티켓 발송 이메일을 위치합니다. 20초 이내에 에이전트가 티켓을 재발송하고, 향후 메시지를 수신 허용하도록 사용자 설정을 업데이트한 후 만족도 설문과 함께 케이스를 닫힙니다. 이 모든 과정에 사람의 손길은 전혀 개입되지 않았습니다.

일반적인 여정은 네 단계로 진행됩니다:

SeatGeek은 Zendesk Agentic AI 도입 4개월 만에 51%의 자동 해결률을 달성했으며, 이벤트 성수기에는 57,000건의 쿼리를 자율적으로 처리했습니다. 이러한 규모 덕분에 상담원은 무료 시간을 확보하여 반복적인 비밀번호 재설정 대신 복잡한 불만 사항을 해결하고 관계를 구축하는 데 집중할 수 있게 되었습니다.

Zendesk와 레거시 헬프데스크 소프트웨어 간의 효율성 격차는 플랫폼의 차별화된 요소를 살펴볼수록 더욱 벌어집니다.

젠데스크의 차별점은 무엇인가요?

Zendesk는 성과 기반 가격 정책과 심층 플랫폼 통합으로 다른 에이전틱 AI 플랫폼과 차별화됩니다. 대부분의 경쟁사는 에이전트 좌석당 또는 대화당 요금을 부과하여 높은 티켓 처리량을 불리하게 만들고 인센티브 불일치를 초래합니다.

젠데스크는 이 모델을 뒤집습니다: AI 에이전트가 사례를 완전히 해결했을 때만 약 20~30센트만 지불하므로, 해결되지 않은 상호작용은 비용이 전혀 발생하지 않습니다. 이러한 구조는 정확성을 보상하며 젠데스크가 지속적으로 모델을 개선하도록 독려합니다.

또한 AI 에이전트, 인간 에이전트를 위한 코파일럿 tools, 해결 플랫폼을 통합된 제품군으로 묶어 제공함으로써, 다중 공급업체 스택에서 발생하는 통합 문제를 해소합니다.

키 강점은 다음과 같습니다:

타협점은 존재하며, 초기 사용자 피드백은 기대와 현실이 회의하는 지점을 보여줍니다.

일부 관리자들은 에이전트 빌더 인터페이스가 투박하다고 느끼며 예상보다 더 많은 교육이 필요하다고 지적했습니다. 한 레딧 사용자는 경쟁사 tools에서 볼 수 있는 원클릭 AI 초안 기능의 부재를 노트하며 이를 "세상에서 가장 짜증나는 인터페이스" 라고 표현했습니다.

Zendesk는 출시 이후 UI를 지속적으로 개선해 왔지만, 구매자는 온보딩 시간에 대한 예산을 책정해야 합니다.

이 플랫폼은 또한 잘 관리된 지식 기반에 크게 의존합니다. 한 기술에 정통한 사용자는 자사 문서가 완벽하게 관리되지 않아 외부 콘텐츠가 포함된 Knowledge Connectors를 추가하기 전까지 AI가 제대로 작동하지 않았다고 인정했습니다.

생태계가 주변 시스템에 어떻게 연동되는지 이해하면 그 의존성이 덜 부담스러워지지만, 사전에 노트해 두는 것이 좋습니다.

이러한 마찰점에도 불구하고 플랫폼이 성숙해지면서 긍정적인 평가가 늘고 있습니다. Zendesk 리셀러 파트너들은 가격 정책을 적극 옹호하며, 실제 사용 시 Co-Pilot 기능이 사용자당 20~30%의 효율성 향상을 가져왔다고 보고합니다.

그들의 아규먼트는 설득력 있습니다: 월 약 2,000달러의 지원 담당자 비용에 비해, 50달러의 AI 지원 라이선스는 더 빠른 응답과 높은 고객 만족도를 통해 그 비용을 여러 번 상쇄합니다. 한 파트너사의 표현을 빌리자면, "담당자당 30%의 값을 제공한다면 정말 저렴한 가격입니다."

로그인 벽 뒤에 있는 지식베이스 문서의 인증 문제는 초기 사용자에게 불편을 초래했으나, Zendesk가 보안 콘텐츠에 대한 네이티브 지원을 추가하며 이 문제점을 해소했습니다.

이러한 반복적 개선은 피드백에 대한 신속한 대응을 의미하며, 회사는 공개 로드맵을 따라 경험을 지속적으로 개선하고 있습니다.

통합 및 생태계 적합성

젠데스크 에이전틱 AI는 사전 구축된 커넥터, 노코드 오케스트레이션, 오픈 API라는 세 가지 메커니즘을 통해 기업 워크플로우와 연결됩니다.

액션 빌더는 인기 앱과의 사전 구축된 연동 기능을 제공하므로, AI 에이전트가 별도의 코드 없이도 Jira 티켓 생성, Slack 알림 게시, Salesforce 레코드 동기화를 수행할 수 있습니다.

곧 출시될 커넥터는 Shopify, Microsoft Teams 같은 비즈니스 플랫폼까지 확장되어 상담원이 단일 인터페이스에서 주문 변경 및 내부 IT 요청을 처리할 수 있게 합니다.

지식 커넥터를 통해 AI는 Confluence wiki, Google Drive 폴더, SharePoint 사이트와 같은 외부 콘텐츠 저장소에 접근할 수 있어, 데이터 마이그레이션 없이도 서로 다른 지식베이스 전반에 걸쳐 컨텍스트를 통합합니다.

더 깊은 맞춤형 설정을 위해 Integration Builder는 AI 에이전트 단계에서 외부 REST 엔드포인트나 데이터베이스를 호출하는 노코드 API 오케스트레이터를 제공합니다.

앱 빌더는 여기서 한 걸음 더 나아가, 팀이 자연어 프롬프트를 사용해 Zendesk 내에서 맞춤형 UI 위젯을 생성한 후 해당 앱을 내부 배포하거나 Zendesk 마켓플레이스를 통해 공유할 수 있도록 지원합니다.

이 3단계 접근 방식은 일반적인 사용 사례에 대한 속도와 특수한 워크플로우에 대한 유연성을 균형 있게 제공합니다.

구현 타임라인 및 변경 관리

젠데스크 에이전틱 AI를 도입하는 가장 현명한 방법은 소규모로 시작해 값을 입증한 후 확대하는 것입니다.

대량 발생하지만 복잡도가 낮은 문제(예: 비밀번호 재설정이나 주문 상태 조회) 하나를 선정하여 4~6주간 시범 운영을 진행할 것을 권장합니다.

현재의 인력만 처리하는 기준 대비 해결 정확도, 에스컬레이션 비율, 고객 만족도를 추적하세요. AI가 처리 가능함을 수치로 입증한 후 더 많은 문제 유형으로 확장하십시오.

성공적인 도입 사례는 대부분 다음과 같이 진행됩니다:

이를 성공적으로 수행하려면 여러 팀의 협력이 필요합니다. 지원 관리자는 에스컬레이션 규칙을 설정하고, IT 부서는 통합을 담당하며, 규정 준수 팀은 데이터 처리 과정을 관리합니다.

젠데스크는 우선순위가 충돌할 때에도 업무를 원활히 진행할 수 있도록, 부서 간 소통의 장벽을 허물 수 있는 전담 프로젝트 리더를 반드시 배치하는 데 주력합니다.

로드맵 및 생태계 전망

젠데스크의 진화는 심화된 자동화, 확장된 채널 지원 범위, 그리고 고급 분석을 중심으로 이루어집니다.

이 회사는 2025년 3월 플랫폼 출시 이후 꾸준히 기능을 추가해 왔으며, 2026년 이후까지 주요 마일스톤 플랜을 가지고 있습니다.

음성 AI 에이전트가 차세대 혁신을 이끌고 있습니다. 2025년 10월 베타 테스트를 거쳐, 2026년 초에는 GPT-4 및 GPT-5 모델을 기반으로 한 완전 자율형 전화 지원 에이전트가 정식 출시될 예정입니다. 이 에이전트는 자연스러운 대화, 작업 실행, 실시간 상담원 연결 없이 문제 해결이 가능합니다.

2025년 7월 HyperArc 인수를 통해 대화형 분석 기능이 로드맵에 신속히 반영되었습니다: 관리자는 곧 평이한 영어로 질문을 던져 지원 데이터로부터 즉각적인 인사이트를 얻을 수 있으며, AI 기반 트렌드 분석과 이상 징후 탐지 기능까지 완료됩니다.

Microsoft 365 Teams 및 Outlook 통합 기능이 곧 출시되어 Zendesk AI 지원이 직원의 일상 tool 내에 직접 내장됩니다. 이를 통해 고객 서비스와 직원 서비스의 경계가 모호해집니다.

이러한 로드맵 커밋은 Zendesk가 자율 에이전트 기능 측면에서 Salesforce 및 ServiceNow와 경쟁할 수 있는 위치를 마련하는 동시에, 더 쉬운 배포와 측정 가능한 성과를 차별화 요소로 유지합니다.

젠데스크 에이전틱 AI 비용은 얼마인가요?

젠데스크의 가격 모델은 세 가지 계층으로 구성됩니다: 성과 기반 AI 해결 수수료, 선택적 에이전트 생산성 애드온, 그리고 기본 플랫폼 구독료입니다.

맞춤형 고객사는 AI 에이전트가 티켓을 처음부터 끝까지 성공할 때마다 티켓당 약 0.20~0.30달러를 지불합니다. 즉, 해결되지 않은 상호작용에는 AI 비용이 부과되지 않습니다. 이러한 성과 기반 과금은 비용을 실질적 값과 연계시키고, 기술을 시험하는 구매자의 위험을 줄여줍니다.

자동 요약, 어조 조정, 상담원 답변 추천 등 코파일럿 기능을 제공하는 고급 AI 애드온은 상담원 1인당 월 50달러입니다.

Zendesk 파트너사를 통한 대량 구매 할인은 요금을 추가로 낮추며, 체험판 결과 월 50달러 비용 대비 상담원당 20~30%의 효율성 향상이 확인되어 높은 투자 수익률(ROI)을 제공합니다.

이러한 AI 요금 아래에는 필수적인 Zendesk Suite 기본 라이선스가 포함되며, Professional 또는 Enterprise 계층 기준 에이전트당 월 $115~$150입니다.

Zendesk AI는 독립형 제품이 아닌 Suite 플랫폼을 보완합니다. 숨겨진 비용에는 복잡한 기업 시스템 통합 서비스, API 호출량이 표준 할당량을 초과할 경우의 컴퓨팅 비용, AI 지원 워크플로우에 지원팀을 적응시키기 위한 교육 비용 등이 포함될 수 있습니다.

구매자는 지식베이스 관리 예산도 반드시 책정해야 합니다. 빈약하거나 오래된 문서화는 /AI 성능을 저하시키고 에스컬레이션 비율을 높이기 때문입니다.

이러한 고려 사항에도 불구하고, 해결 건당 요금제는 팀 규모 증가에 따라 선형적으로 확장되는 기존의 좌석당 요금제에 비해 예측 가능한 단위 경제성을 제공합니다.

마무리하며

모든 강력한 기술과 마찬가지로 Zendesk Agentic AI는 가능성과 주의사항을 동시에 제공합니다.

해결 시간을 30% 이상 단축하는 동시에 상담원이 관계 구축과 복잡한 문제 해결에 집중할 수 있도록 하는 데 기회가 있습니다.

위험 요인은 구현 복잡성에 집중됩니다: 제대로 관리되지 않은 지식베이스, 부적절한 변경 관리, 과소평가된 온보딩 타임라인은 투자 수익률(ROI)을 지연시키고 초기 도입자들을 좌절시킬 수 있습니다.

한 가지 고빈도 문제 유형을 목표로 통제된 파일럿으로 소규모 시작하세요. 성과를 엄격히 측정하고 정확성과 사용자 만족도 모두 검증된 후에만 확장하십시오.

이러한 체계적인 접근 방식은 자율적 AI를 단순한 유행에서 경쟁 우위로 전환시킵니다.