Samsung SDS

내가 필요하다고 느낄 때 찾아오는 경험

늘 마시던 걸로 부탁해요.
출근길, 지하철에서 내리자, 카페 앱이 아침마다 주문하던 음료를 먼저 제안해요. 앱은 지난 주문 패턴과 시간대, 위치를 바탕으로 "따뜻한 아메리카노 샷 추가, 지금 주문할까요?"라고 물어요. 확인 버튼만 누르면 곧 따뜻한 커피를 들고 사무실에 들어갈 수 있어요.

SF 영화 같다고요? 생각보다 가까운 이야기예요. 4호에서 화면이 실시간으로 바뀌는 세상을, 5호에서 에이전트에게 맡기는 세상을 이야기했어요. 이번 호에서는 한 발 더 나아가요. 화면도 없고, 말도 필요 없는 세계. 내가 있는 공간, 내 상태, 내 맥락이 곧 입력 신호가 되는 세계예요.

인터페이스의 확장, 세 번째예요. 화면이 바뀌고(4호), 화면 대신 에이전트가 움직이고(5호), 이제 화면 자체가 배경으로 물러나요(6호). 화면의 빈자리는 감각과 공간이 채워요.

화면이 사라진 자리, 감각이 채운다

공항에 들어서면 내 항공편에 맞춘 게이트 안내가 떠 있고, 사무실 문이 열리면 어제 퇴근할 때와 같은 조명과 온도가 나를 맞이해요. 화면을 켜지 않아도 서비스는 이미 시작돼 있어요. 내가 있는 공간이 나를 알아보고, 내 상태에 맞춰 먼저 반응하는 거예요.

디지털 서비스의 출발점은 항상 화면이었어요. 4호에서 그 화면이 바뀌기 시작했고, 5호에서 에이전트가 대신 움직이기 시작했어요. 6호에서 다루는 변화는 더 근본적이에요. 화면이라는 매개체 자체가 배경으로 물러나는 거예요. 사용자가 의식하지 않아도 환경이 맥락을 읽고 반응하는, 앰비언트 CX 예요.

인프라는 갖춰졌다

센서, IoT, 스마트 기기의 보급이 이 변화의 토대를 이루고 있어요. 조명·가전·보안·온도 조절 장치가 개별 기기를 넘어 하나의 연결된 환경으로 작동하기 시작했어요.

스마트빌딩 영역에서도 공간이 데이터를 읽고 자동 반응하는 흐름이 운영 방식으로 자리 잡고 있어요. 조명, 냉난방, 점유 상태를 함께 감지하고 조정하면 비어 있는 공간의 낭비를 줄이고, 이용자가 요청하기 전에 환경을 맞출 수 있어요.

개별 기기의 기능만으로는 이런 경험을 만들기 어려워요. 센서가 신호를 감지하고, 시스템이 상황을 해석하고, 환경이 반응하며, 필요한 순간에는 사람이 확인하는 흐름이 하나의 서비스로 이어져야 해요.

환경이 맥락에 반응한다

화면이 사라지면 새로운 질문이 생겨요. "고객이 뭘 원하는지 어떻게 알지?" 버튼이나 검색어가 없는 세계에서는 의도 파악 방법이 달라져야 해요. 여기서 등장하는 것이 감정 추론 기술(Emotion AI)이에요. 음성의 톤, 얼굴 표정, 타이핑 속도, 심박수 같은 신호를 분석해서 고객의 감정 상태를 추론하는 기술이에요.

콜센터에서는 고객의 말투와 대화 맥락에서 좌절감 같은 감정 신호를 감지해 상담원에게 알리거나, 필요하면 사람에게 연결하는 AI가 활용되고 있어요. 리테일 매장에서도 고객의 이동 경로와 체류 시간을 분석해 직원 응대나 매장 배치를 개선하는 사례가 나오고 있고요.

기존의 개인화가 "당신은 누구인가"(나이, 직업 등의 프로필)에 집중했다면, 이 시대의 개인화는 "지금 이 순간의 당신"에 집중해요. 같은 사람이라도 월요일 아침 출근길과 금요일 저녁 퇴근 후에 원하는 것은 전혀 다르니까요. 비 오는 날과 맑은 날, 혼자일 때와 가족과 함께일 때, 기분이 좋을 때와 지칠 때처럼 같은 고객에게도 매 순간 다른 경험이 필요한 거예요.

기술을 따라오는 규제

공간과 센서가 고객의 상태를 읽기 시작하면, 기술의 가능성과 별개로 수집 범위와 사용 목적을 먼저 정해야 해요. 특히 감정 추론처럼 사람의 내면 상태를 다루는 기능은 정확도뿐 아니라 동의, 거부권, 인간 감독이 함께 설계돼야 해요.

하지만 규제 측면에서는 강한 신호도 나오고 있어요. EU AI법은 2025년 2월부터 직장·교육기관에서 생체 데이터를 기반으로 사람의 감정을 추론하는 AI 시스템의 사용을 의료·안전 목적을 제외하고 원칙적으로 금지했어요. 이 해석은 법적 구속력이 없는 유럽집행위원회 가이드라인(2025.2)에 따른 것이라, 키스트로크나 음성 내용 같은 비생체 데이터 기반 추론까지 실제로 안전하다고 단정하기는 어려워요. 금지 대상이 아닌 감정 인식 시스템에도 2026년 8월부터 적용 사실을 알리는 투명성 의무가 생겨요. 구체적인 적용 범위와 예외는 사용 목적에 따라 달라질 수 있으니, 콜센터·매장·자동차 같은 CX 영역에서는 도입 전에 법률 검토가 필요해요. 기술이 가능하다고 해서 그대로 도입할 수 있는 시대는 지나가고 있다는 신호예요.

CX를 설계하는 입장에서는 "이 기능을 만들 수 있는가?"보다 "이 기능을 쓸 수 있는 조건은 갖춰졌는가?"를 먼저 확인하는 습관이 필요해져요.

화면 없이 작동하는 서비스, 이미 시작됐다

사용자가 앱을 열고 버튼을 누르지 않아도, 공간과 기기, 센서, 생활 데이터가 사용자의 상황을 읽고 필요한 경험을 먼저 연결하기 시작했어요. 이제 고객 경험은 집·차·매장·업무공간처럼 사용자가 머무는 환경 전체에서 작동하는 방식으로 확장되고 있어요.

[글로벌 · 업무 공간] Cisco PENN 1: 사무실이 사람을 위해 준비한다

센서가 공간 상태를 읽어 자리·회의실을 안내하고 냉난방·조명을 자동 조절해요. 같은 공간의 에너지 사용량을 약 36% 줄였어요.

무엇을 바꿨나

Cisco는 뉴욕 미드타운의 PENN 1 사무실을 공간 자체가 인터페이스가 되는 실험장으로 만들었어요. 직원이 하나하나 요청하지 않아도, 사무실이 사람의 움직임과 공간 상태를 읽고 반응해요.

어떻게 작동하나

책상과 회의실의 센서가 점유 상태·온도·습도·공기질을 읽고, Cisco Spaces가 이를 받아 사용 가능한 자리와 회의실을 안내해요. 점유 인원이 늘면 냉방이 자동으로 더 가동되고, 조명·블라인드·냉난방도 연결된 환경 안에서 함께 조절돼요.

무슨 결과가 있었나

Cisco 자체 발표에 따르면 설계 변경만으로 같은 공간의 에너지 사용량이 약 36% 줄었어요(초기 발표 39%, 8개월 검침 비교 기준 약 36%). 공간이 먼저 반응하는 경험이 에너지·비용·지속가능성 개선으로 이어진 사례예요.

왜 중요한가

업무 공간에서도 "사람이 공간을 조작하던" 패러다임이 "공간이 사람을 읽고 반응하는" 패러다임으로 전환되고 있어요. 에너지 사용량 약 36% 감소는 이 전환이 운영 효율로도 이어질 수 있다는 증거고요. "스마트 오피스가 뭐죠?"라는 질문에 한 줄로 답할 수 있는 사례이기도 해요.

도입 시 고민 지점

스마트 오피스의 센서·카메라는 직원에게 "감시받고 있다"라는 인상을 주기 쉬워요. 실제로 Boeing은 2024년 12월, 직원 감시 논란 이후 사무실 점유 및 인원 추적 센서 파일럿을 중단하고, 설치된 센서도 제거하겠다고 밝혔어요. 센서가 "사람"이 아니라 "공간 사용"을 측정한다는 사실을, 도입 전에 충분히 커뮤니케이션하지 않으면 신뢰가 깨져요. 일반 고객사 도입에서는 직원 동의 절차와 데이터 사용 경계 설계를 우선시해야 해요.

[글로벌 · 의료] Abridge: 의사의 시선을 화면에서 환자로 되돌리다

진료실 대화를 실시간으로 듣고 임상 노트 초안을 자동으로 작성해요. 임상의 78%가 환자에 온전히 집중하게 됐다고 답했어요.

무엇을 바꿨나

Abridge는 진료실 대화를 실시간으로 듣고, 임상 노트 초안을 만들어 주는 의료 AI예요. 기존에는 의사가 환자를 앞에 두고도 모니터를 보며 키보드를 두드렸지만, AI가 대화를 정리해 주면 의사는 화면 대신 환자를 보며 진료하고, 초안을 확인해 의무기록에 반영해요.

어떻게 작동하나

2026년 3월, 미국 WVU Medicine이 25개 병원과 다수의 외래·급성기 진료 시설에 걸쳐 2,800명 이상 의료진에게 확대 적용했어요(웨스트버지니아·펜실베이니아·오하이오·메릴랜드 4개 주 네트워크). ‘Linked Evidence’ 기능은 AI가 생성한 기록의 각 문장을 원본 음성 구간으로 되짚어 그 자리에서 검증할 수 있어요.

무슨 결과가 있었나

도입 전후 WVU Medicine이 실시한 자체 설문에서 200명이 넘는 임상의 중 78%가 환자에게 더 집중하게 됐다고 응답했어요(인지 부하 감소·업무 만족도 상승도 함께 보고). 임상의가 스스로 매긴 값이지만, 방향은 동료평가 논문에서도 확인돼요. 캔자스대 의료센터(KUMC) 임상의 40명을 대상으로 한 무작위 교차 연구에서 NASA-TLX 종합 인지 부하 점수가 약 47% 낮아졌고요(Mayo Clinic Proceedings: Digital Health, 2025). Abridge는 2025·2026년 앰비언트 AI 부문 Best in KLAS에도 선정됐어요.

왜 중요한가

진료 중 기록 부담이 줄면서, 인터페이스의 중심이 화면 입력에서 환자와의 대화로 옮겨갔어요. 좋은 인터페이스는 화면을 더 잘 보여주는 것이 아니라, 화면을 덜 보게 만드는 것일 수 있어요.

도입 시 고민 지점

앰비언트 기술의 도입은 업무가 사라지는 게 아니라 '작성에서 검증으로' 성격이 바뀌는 거예요. 환자 동의(녹음)와 기록의 투명성이 신뢰의 전제고요. 무엇을 듣고 무엇을 남기는지, 생성된 기록을 누가 어떻게 검증하는지, 책임의 경계는 어디인지를 표준으로 먼저 세워야 해요.

[글로벌 · 음성·앰비언트]Amazon Alexa+: 먼저 말 걸고 대신 행동하는 비서

Alexa+는 아마존이 생성형 AI로 다시 만든 차세대 음성 비서예요. 수리 예약·차량 호출·구매처럼 사용자를 대신해 행동하고, 전 세계 6억 대 이상의 기기에서 맥락이 이어져 화면이나 앱을 열 필요 없이 '말하면 환경이 반응하는' 경험을 지향해요. 그런데 2026년 1월, 아마존이 다수의 프라임 회원을 명시적 동의 없이 Alexa+로 자동 전환하고 익숙한 음성까지 바꿔 반발을 샀어요. 앰비언트의 선제성은 동의 없이 적용되는 순간 편리함이 아니라 침해로 인식돼요. 고객이 알고, 거부할 수 있고, 데이터 경계가 분명할 때만 '먼저 반응하는 서비스'가 환영받는다는 걸 보여준 사례예요.

[국내 · 가전] Samsung AI Living: 집 안의 기기들이 하나의 생활 서비스로

삼성전자는 CES 2026을 기점으로 모바일·TV·생활가전·서비스를 하나의 생태계로 연결하는 AI Living을 제시했어요. Family Hub 냉장고가 식재료를 파악해 레시피를 추천하면, SmartThings Food가 그 레시피를 관리하고 선택한 조리값을 오븐·인덕션 같은 연결된 주방가전으로 전송해요. 세탁건조기에서 고른 의류 코스에 맞춰 에어드레서 관리 코스가 자동으로 설정되는 기능도 선보였고요. 기기마다 따로 명령하는 대신, 집 안의 여러 기기가 생활 흐름에 맞춰 다음 일을 이어받는 방식이에요. 아직 사업 성과가 공개된 사례라기보다, 개별 제품을 하나의 생활 서비스로 묶으려는 방향을 보여줘요.

Beyond Screen, 우리는 어디서 시작할까?

Q1. 우리 서비스에서 고객이 입력하지 않아도 시작될 수 있는 부분은 어디인가?

카페 앱이 출근 시간에 음료를 먼저 제안하듯, 행동·위치·시간 신호로 먼저 움직일 수 있는 접점이 있나요? 그 자리가 Beyond Screen의 진입점이에요.

Q2. 우리가 수집하는 데이터의 경계는 명확히 정의돼 있는가?

데이터가 어디까지 쓰이는지, 고객에게 설명할 수 있는 언어로 정리돼 있나요? 만약 수집한 목적과 다른 용도로 쓰려면, 그때마다 별도 동의를 다시 받아야 해요.

Q3. 우리는 "편리함"을 자랑하는가, "신뢰"를 자랑하는가?

아마존이 프라임 회원을 동의 없이 Alexa+로 전환했다가 반발을 산 것도, 보잉이 직원 감시 논란 끝에 센서를 걷어낸 것도 기술의 문제가 아니었어요. 먼저 알렸는지, 거부할 길이 있었는지의 문제였죠. 기술이 보이지 않게 작동할수록, 그 자리를 채울 신뢰 장치가 필요해요.

편리함의 끝에서 만나는 질문

"내 위치, 심박수, 시선, 걸음 속도까지 읽는 건 감시 아닌가요?"
앰비언트 CX의 가장 큰 과제는 기술이 아니라, 편리함과 감시 사이의 경계를 어디에 그을 것인가예요.

편리함과 감시를 가르는 세 가지 기준

첫째, 고객이 알고 있어야 해요. 어떤 데이터가 수집되고 어떻게 쓰이는지 고객이 명확하게 인지해야 해요. 예를 들어 호텔이 객실 온도 선호를 기억한다면, 체크인 시 "지난번 설정(22도, 간접 조명)으로 맞춰드릴까요?"라고 먼저 알려주는 거예요. 몰래 적용하는 순간 편리함은 감시로 바뀌어요.

둘째, 고객이 거부할 수 있어야 해요. "위치 추적을 끄겠습니다", "표정 분석을 원하지 않습니다" 이런 선택이 언제든 가능해야 해요. 콜센터의 감정 분석 시스템이라면, 상담 시작 시 "통화 품질 향상을 위해 음성 분석이 적용됩니다. 원치 않으시면 알려주세요"라고 안내하는 절차가 필요한 거죠.

셋째, 수집된 데이터의 경계가 명확해야 해요. 호텔이 객실 온도 선호를 기억하는 것과 수면 패턴을 다른 목적으로 활용하는 건 전혀 다른 문제예요. 데이터가 어디까지 쓰이고 어디서 멈추는지의 경계가 설계되어 있어야 해요.

고객의 명시적 행동 없이 서비스가 시작되기 때문에, 서비스가 작동하기 전에 동의를 확보하는 구조가 필요한 거예요. 신뢰는 과정의 투명성이고, 동의는 시작의 정당성이에요. "내 데이터가 어디로 가는지 모르겠다"라는 불안이 해소되지 않으면, 아무리 편리한 서비스여도 "그냥 화면에서 할게요"라는 반응에 막히게 돼요.

화면이 사라져도 디자인은 사라지지 않아요

화면이 배경으로 물러나는 순간, 설계의 대상은 맥락과 반응의 규칙으로 옮겨가요. 화면 없는 세계에서도 경험을 설계하는 사람은 여전히 필요하고, 이전과는 다른 결이니 난이도는 오히려 올라가요.

예를 들어 고객이 호텔 로비에 들어왔을 때, 서비스는 어떤 신호를 맥락으로 읽어야 할까요? 예약 정보, 도착 시간, 이전 투숙 선호, 현재 위치를 조합해 무엇을 먼저 제안할지 판단해야 해요.

하지만 모든 것을 자동으로 처리하는 것이 좋은 경험은 아니에요. 어디까지는 뒤에서 준비하고, 어디서부터는 고객에게 묻고, 언제는 아무것도 하지 않을지를 정하는 것도 디자인의 영역이에요. "이 상황에서는 어떤 반응이 자연스러운가?", "이 제안은 고객에게 편리함으로 느껴질까, 감시로 느껴질까?"를 함께 판단해야 해요. 이런 조건과 경계를 정의하는 것이 새로운 역할이에요.

화면 없는 경험일수록 서비스의 행동은 더 섬세해야 하고, 그 행동의 기준은 더 명확해야 해요. 디자이너는 보이는 인터페이스를 넘어, 서비스가 맥락을 읽고 반응하는 방식 자체를 설계하는 사람이 되어가고 있어요.

※   본 리포트는 담당자가 작성한 초안을 바탕으로 생성형 AI를 활용하여 윤문, 팩트체크, 이미지 제작 등 후작업을 수행했습니다.