상담을 기다리는 대신,
해결하고 내 일상으로.

모든 소비자 기업이 떠안는 비용

Sierra는 대형 소비자 기업이라면 거의 모두 떠안고 있는 비용에서 출발합니다. Bret Taylor는 고객 서비스에 매년 4천억 달러가 쓰인다고 추산하며, 이를 '아주 비싼데 누구도 그다지 좋아하지 않는 것'이라고 표현했습니다. 예전 챗봇은 질문에 답하거나 도움말 문서를 보내 줄 수는 있었지만, 배송지를 바꾸거나 고장 난 기기를 고치려는 고객은 여전히 상담사를 기다려야 했습니다. Sierra가 2024년 2월 출시 때 밝힌 창업 승부수는 이렇습니다. AI 에이전트와의 대화가 고객 서비스뿐 아니라 고객 관계 전반에서 사람들이 브랜드와 소통하는 주된 방식이 된다는 것입니다.

대화형 AI가 사람들이 브랜드와 소통하는 지배적인 방식이 될 것이라고 봅니다.

Bret Taylor · Sierra 공동 창업자 겸 CEO · 회사 출범 당시 인터뷰 · 2024-02-19

Sierra의 차별점은 에이전트의 역할을 보는 관점에 있습니다. 창업자들은 질문에 답하기는 쉽지만, 고객과 오래가는 관계를 쌓기는 훨씬 어렵다고 썼습니다. Sierra는 주문 관리부터 CRM까지 기업의 기준 시스템(system of record)에 에이전트를 연동해, 보험금 청구, 주문 반품, 주택담보대출 실행을 처음부터 끝까지 처리하게 합니다. 가격도 같은 원리로 매깁니다. 에이전트가 문제를 해결하면 고객사가 비용을 내고, 사람에게 넘긴 대화는 대부분 비용을 받지 않습니다.

왜 지금 가능해졌나

두 가지가 달라졌습니다. 대규모 언어 모델 덕분에 소프트웨어가 자연스럽게 대화하고, 맥락을 이해하고, 고객의 불만을 알아챌 수 있게 됐습니다. 그리고 Sierra는 이런 동작을 은행과 건강보험사도 쓸 수 있을 만큼 안전하게 만드는 방법을 찾았습니다. 창업자들은 2024년, 에이전트가 소프트웨어의 통상적인 규칙을 깬다고 썼습니다. 에이전트는 목표를 기준으로 움직이고, 같은 입력에도 결과가 달라질 수 있으며, 더 느리고 더 비쌉니다. 이들의 해법은 목표('이 고객의 반품을 도와라')와 넘을 수 없는 고정 규칙('구매 후 30일 이내만 반품')을 함께 주고, 업무를 아는 사람이 대화를 검토하게 하는 것입니다. 에이전트를 평가하는 일은 기술적인 일인 경우가 드물기 때문입니다.

요청 하나를 끝까지 따라가 보기

가상의 요청을 하나 예로 들어 보겠습니다. 내일 여행을 떠나는 고객이 배송지를 바꿀 수 있는지 묻습니다. 에이전트는 먼저 이것이 배송 문의가 아니라 주문 수정 요청이라는 것을 파악합니다. 고객이 누구인지, 주문이 이미 출고됐는지, 회사의 주소 변경 정책이 어디까지 허용하는지 확인합니다. 변경할 수 있으면 주문 시스템에 새 주소를 기록하고 쉬운 말로 처리 결과를 알려 줍니다. 변경할 수 없으면 대화 내용을 함께 넘겨 상담사에게 인계합니다. 해결하지 못한 건은 검토 단계로 돌아가 정책, 시스템 연동, 동작을 조정합니다. 이제 사람의 판단이 필요한 곳은 바로 이 검토 단계입니다. 에이전트에게 무엇을 허용할지 정하고, 잘못 처리한 부분을 찾아내는 일입니다.

Sierra는 같은 개념을 시간 축으로 넓히고 있습니다. 2026년 7월 발표한 Horizon은 에이전트에게 대출, 청구, 갱신 같은 목표를 주고 몇 주에서 몇 달에 걸쳐 스스로 계획하고 실행하게 합니다. 여기에는 과거의 모든 통화, 채팅, 이메일을 기업의 고객·청구 데이터와 결합하는 Context Engine이 쓰입니다. 창업자들은 이 전략을 '지능은 빌리고, 맥락은 소유한다'로 요약합니다. 모델은 OpenAI, Anthropic 등에서 가져다 쓰고, 오래 남는 자산은 기업이 고객 한 명 한 명에 대해 쌓은 이해라는 뜻입니다.

에이전트가 실제로 일을 끝낸다는 근거는 Sierra와 고객사가 낸 자료입니다. Singtel의 에이전트는 첫 6주 동안 모바일·가정용 서비스 트러블슈팅 건의 73%를 상담사 없이 처리했고, Casper의 에이전트는 Labor Day 세일 기간 문의의 74%를 해결했습니다. 둘 다 짧은 기간의 단일 도입 사례입니다. 한국 고객사는 자사 고객센터에서 '해결'이 무엇을 뜻하는지 물을 것입니다. Sierra는 출시 전에 결과별 기준을 합의합니다.

직함이 무엇이든, Sierra 한국 팀에 합류하면 한 가지 질문을 붙잡고 일하게 됩니다. 이 회사에서 에이전트가 끝까지 처리할 수 있는 고객 업무는 무엇이고, 그 일이 끝났다는 것을 양쪽이 어떻게 확인할 것인가입니다. 영업 담당자는 그 정의를 계약에 담고, 세일즈 엔지니어는 실제로 작동하는 모습을 보여 주며, 전략가와 엔지니어는 실제 운영 환경에서 에이전트가 그 기준을 충족하게 만듭니다.

Sierra는 Agent OS라는 플랫폼 하나와, 고객사가 이를 잘 쓰도록 돕는 팀을 함께 판매합니다. 플랫폼에서 에이전트를 한 번 만들면 전화, 채팅, 이메일, WhatsApp에서 59개 언어로 24시간 운영할 수 있고, 40개가 넘는 기본 연동으로 지식 베이스, 기준 시스템, 고객센터와 연결됩니다. 팀은 전략가와 엔지니어로 구성된 에이전트 개발팀으로, 회사는 이 팀이 수백 건의 도입을 지원했다고 밝힙니다. 한국 독자라면 네 가지 제품을 알아 두면 좋습니다.

제품은 넷, 만드는 방식은 하나

Agent Studio는 코드 없이 에이전트를 만들고 관리하는 도구입니다. 고객 경험 팀이 목표, 브랜드 말투, 처리 단계를 정하고, 개발자는 Sierra의 개발 키트(SDK)로 더 세밀하게 다룰 수 있습니다. 개발 키트에서는 모든 목표에 고정 가드레일이 함께 붙습니다. 2025년 11월 출시한 2.0은 에이전트 제작을 일회성 프로젝트가 아닌 제품으로 바꾸려는 시도로, 창업자들은 Shopify가 전자상거래에서 한 일에 비유합니다. 2.0에 포함된 Insights 도구는 실제 대화를 검토해 개선안을 제안합니다.

Ghostwriter는 일상 언어로 쓴 요청을 받아 에이전트를 만듭니다. 2026년 3월 25일 '다른 에이전트를 만드는 에이전트'로 소개됐으며, 업무를 설명하면 그에 맞는 전문 에이전트를 만들어 배포합니다. 2026년 9월에는 Slack과 Teams에서 상시 함께 일하는 동료로 진화했습니다. 대화와 처리 결과를 검토하고 패턴을 찾아, 사람이 승인할 수정안을 제안합니다.

Horizon은 더 오래 걸리는 업무에 건 2026년 7월의 승부수입니다. 에이전트는 주택담보대출, 청구, 갱신 같은 결과를 맡아 며칠에서 몇 달에 걸쳐 계획하고 실행합니다. 설계 파트너인 미국의 한 의료기관은 1차 진료 의사가 환자를 전문의에게 의뢰할 때 예약을 잡는 데 Horizon을 씁니다. 전화와 문자를 수십 번 주고받아야 할 수도 있는 일입니다. BBVA는 스페인과 아르헨티나 고객을 위한 첫 장기 실행형 Horizon 에이전트를 30일 만에 출시했습니다. 고객사는 사업 성과에 비용을 내고, 모델 토큰 비용은 Sierra가 부담합니다.

2026년 9월 발표한 멀티모달 에이전트는 음성, 텍스트, 시각 자료를 한 대화에 담습니다. 고객은 하나를 고를 필요 없이 매체마다 장점을 누릴 수 있습니다. Taylor는 2026년 5월, Sierra가 마지막 아날로그 채널인 전화를 디지털로 바꿨고, 에이전트는 본래 여러 언어를 자연스럽게 구사한다고 말했습니다. 회사는 2026년 Summit에서 한 대형 구독 기업이 Voice Personas를 도입한 뒤 해결률이 50% 넘게 올랐다고 밝혔습니다.

누가 도입했고, 무엇을 측정했나

Sierra의 고객은 대기업이 많고, 규제 산업인 경우가 많습니다. 2026년 2월 기준 고객사 네 곳 중 한 곳은 매출이 100억 달러를 넘었고, 10월에는 Fortune 50 기업의 거의 50%와 일한다고 밝혔습니다. 주요 은행 세 곳 중 한 곳도 고객이라고 합니다. Brex는 자사 고객이 이제 90% 더 빨리 답을 받아 연간 1만 5천 시간 이상을 절약한다고 말합니다. Rocket Mortgage에서는 AI 채팅과 은행 담당자를 함께 이용한 고객의 전환율이 각각 4배 높았습니다. 재융자 리드에서 신청까지, 주택 구매 리드에서 사전승인서(PAL) 발급까지의 전환율입니다. AI 어시스턴트는 매달 40만 건이 넘는 채팅을 성공적으로 처리합니다. Cigna는 8주 만에 실제 운영에 들어갔고, 환자 본인 인증 시간을 80% 줄였습니다.

한국 고객사가 물어볼 아시아 사례

아시아 사례는 한국 고객사가 확인하고 싶어 할 내용에 가장 가깝습니다. Singtel은 2026년 1월 말, 싱글리시를 알아듣는 싱가포르 어시스턴트 Shirley로 시범 운영을 시작했습니다. 10주가 안 돼 정식 가동했고, 첫 6주 동안 7만 건 넘게 처리하면서 모바일·가정용 서비스 트러블슈팅 건의 73%를 해결하고 로밍 가입의 76%를 마쳤습니다. 모두 상담사 없이 처리한 결과입니다. SoftBank는 LINEMO 고객 지원 도입에서 해결률 97%, 만족도 93%를 기록했다고 밝혔고, 2026년 7월 일본 내 Sierra 독점 유통사가 됐습니다. 태국의 LINE MAN Wongnai는 배달 기사 지원 에이전트를 두고 경쟁사와 직접 비교 평가한 끝에 Sierra를 택했고, 이후 로드맵과 AI 전략 논의에도 Sierra를 참여시켰습니다.

공급사가 아니라 파트너로서 우리 로드맵과 AI 전략 논의에 참여합니다.

Werapong Goo · LINE MAN Wongnai 온디맨드 서비스 부문 대표 · Sierra가 공개한 고객 사례 · 2026-07-28

여기 나온 수치는 모두 Sierra나 고객사가 공개한 것이며, 도입 1건, 그중에서도 첫 몇 주의 결과인 경우가 많습니다. SoftBank의 두 수치는 서로 다른 도입에서 나왔으므로 합쳐 보면 안 됩니다. 면접에서는 한국 계약이라면 어떤 결과에 비용을 내고, 그 결과를 어떻게 측정할지 물어보세요.