CS 업무 자동화로 처리 시간 단축 사례
1. 반복 업무의 벽을 넘다
29CM 세일프라이싱팀은 고객 가격 요청과 내부 티켓을 처리하는 과정에서 하루 평균 수십 건의 반복 업무를 수행하고 있었습니다. CS 티켓이 Jira에 등록되고, 개발자가 관련 API를 확인해 직접 처리하는 구조는 단순하지만 비효율적이었습니다. 평균 30분 이상 걸리는 요청이 쌓이면서, 개발자들은 창의적인 개발보다 ‘문제 해결’에만 시간을 소비해야 했습니다.
이 문제의 본질은 단순한 업무 과중이 아니라, **정보의 분산과 의사결정의 지연**이었습니다. 필자는 이런 환경을 “자동화가 늦은 조직의 공통된 피로감”이라 표현합니다. AI 도입은 선택이 아니라 필연이 되었고, LangChain을 중심으로 한 AI Bot 프로젝트가 시작되었습니다.
2. LangChain 기반 AI Bot의 구조와 작동 방식
AI Bot은 슬랙을 통해 자연어로 요청을 수신하고, 내부 문서와 API 정보를 LangChain을 통해 탐색합니다. 사용자가 “상품 정보 이관 요청합니다”라고 입력하면, AI Bot은 관련 API 문서와 처리 절차를 검색하고 요청 내용이 실제로 실행 가능한지 판단합니다. 그 후 자동으로 “이 요청을 승인하시겠습니까?”라는 확인 절차를 거쳐 사용자 승인을 받은 뒤 API를 호출합니다.
이 단순하지만 강력한 프로세스를 통해 CS 요청 처리 시간은 평균 29분에서 단 2.9분으로 단축되었습니다. 개발자의 반복적인 개입은 ‘0’으로 줄었고, 그 결과 팀의 전체 생산성이 획기적으로 향상되었습니다. 이러한 변화는 “AI가 사람의 일을 빼앗는다”는 인식과 달리, **AI가 사람의 집중력을 되돌려준 사례**라 할 수 있습니다.
3. 전통적인 CS 프로세스의 한계를 넘어
기존 CS 프로세스에서는 Jira 티켓 생성 → 담당자 확인 → API 호출 → 결과 보고의 복잡한 단계를 거쳐야 했습니다. 이 과정은 누락과 오류가 빈번하게 발생하고, 요청자가 응답을 받기까지 수십 분이 걸리는 일이 흔했습니다. AI Bot 도입 이후, 요청자는 슬랙에 자연어로 질문을 남기면 Bot이 관련 문서를 찾아내고 결과를 즉시 반환합니다. 승인만 누르면 자동으로 API가 호출되어 결과가 공유됩니다.
이 변화는 단순한 업무 효율화 이상의 의미를 가집니다. 개발자들은 ‘수동 반복자’가 아닌 ‘시스템 디자이너’로 역할이 전환되었습니다. 필자는 이러한 흐름을 “자동화가 만든 직무의 재정의”라고 봅니다. AI는 업무를 줄였지만, 사람은 그 빈자리를 혁신으로 채웠습니다.
4. 신뢰와 효율을 동시에 잡은 구조
AI Bot의 가장 큰 강점은 단순한 속도가 아닌 **안전장치의 존재**입니다. LangChain은 요청 처리 전에 사용자 승인을 요구함으로써 자동화된 시스템의 불안 요소를 최소화했습니다. 이 절차 덕분에 데이터 손상이나 잘못된 API 호출 같은 치명적 오류를 예방할 수 있었습니다. 또한 사용자 권한에 따라 요청을 구분 처리하여 불필요한 권한 남용을 차단했습니다.
감사 로그와 이력 관리 기능도 추가되어, 모든 요청은 언제, 누가, 어떤 방식으로 처리했는지 기록됩니다. 이는 단순한 자동화 도구가 아닌 **감사 가능한(Auditable) AI 시스템**으로 발전했음을 의미합니다. 이러한 구조적 안정성은 결과적으로 AI Bot에 대한 팀의 신뢰를 높이는 핵심 요인으로 작용했습니다.
5. 필자의 견해: 자동화는 ‘속도’보다 ‘의미’다
많은 기업이 AI 자동화를 이야기하지만, 대부분은 단순히 업무 속도를 높이려는 목적에 머물러 있습니다. 그러나 29CM의 사례는 그 이상의 메시지를 전합니다. 자동화의 본질은 ‘속도’가 아니라 **의미의 재분배**입니다. AI가 단순한 작업을 맡으면서, 인간은 더 중요한 일에 집중할 수 있습니다. 즉, AI가 시간을 벌어주는 것이 아니라 **가치를 돌려주는 것**입니다.
필자의 생각으로, LangChain 기반 AI Bot 도입은 ‘자동화의 인간화’라는 새로운 단계로 나아간 사례입니다. AI는 도구로서 효율을 높였지만, 결국 그 중심에는 사람의 사고와 신뢰가 자리하고 있습니다. 자동화의 진정한 성공은 기술의 완성도가 아니라 사람이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 만드는 것입니다.
6. 결론: 기술이 만든 인간적인 혁신
LangChain 기반의 AI Bot은 단순히 업무를 빠르게 만드는 도구가 아닙니다. 그것은 조직의 일하는 방식을 바꾸는 **문화적 혁신**이었습니다. CS 처리 시간을 90% 이상 단축시킨 수치는 결과일 뿐, 본질은 ‘사람이 더 가치 있는 일을 하게 된 변화’입니다. 이제 개발자는 더 이상 반복 작업에 묶이지 않고, 새로운 서비스와 시스템 개선에 집중할 수 있습니다.
자동화의 궁극적인 목적은 사람을 대체하는 것이 아니라 사람을 더 인간답게 만드는 것입니다. 29CM의 AI Bot은 바로 그 철학을 실현한 사례입니다. 기술이 인간의 효율을 넘어 **인간의 시간을 회복시킬 때**, 그것이 진정한 혁신입니다.
