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업무 생산성 개선을 위한 AI 활용
전화로 중계하던 테니스 예약, AI와 함께 고객이 직접 신청하는 웹사이트로
테니스 아카데미의 반복 예약 전달 업무를 개선하기 위해 Codex·Claude Code로 예약 웹사이트를 만들고, 실제 운영 중 발견한 문제를 수정한 경험입니다.
🤖 활용 AI 도구
OpenAI Codex, Claude Code
① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
테니스 아카데미에서 2년째 고객 문의, 체험 예약, 코치 일정 조율, 결제 표시와 재등록 안내를 맡고 있다. 고객이 수업 가능 시간을 물으면 지점별 코치에게 확인하고, 고객에게 시간을 안내한 뒤 신청서를 보내야 했다. 작성된 신청서를 코치에게 전달하고 확인을 받는 과정도 이어졌다. 공유 일정표가 있어도 개인 일정이 바로 반영되지 않으면 다시 확인해야 했다.
경험상 전화는 하루 약 5~20통, 한 통에 약 6~7분이었다. 반복 전달에 시간이 들고 중간 과정에서 실수가 생기는 점이 불편했다. 나는 현장에서 필요한 예약 흐름을 직접 정의하고 AI 개발 도구를 활용해 웹사이트로 구현했다. 목표는 고객이 가능한 시간을 확인하고 신청하며, 코치가 확인 후 확정하는 흐름을 연결하는 것이었다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
OpenAI Codex와 고객·코치·관리자별로 필요한 화면과 데이터 구조를 정리하고 기획서와 웹 시안을 만들었다. 고객에게는 지점·코치·시간 선택과 신청이, 코치에게는 본인 일정과 신청 현황 확인이 필요했다. 신청 접수와 최종 확정을 구분해, 신청만으로 예약이 확정됐다고 오해하지 않도록 했다.
구현 후에는 화면이 열리는지만 보지 않았다. 코치가 본인 담당 자료만 조회하고 내려받을 수 있는지, 로그인 전후에 필요한 화면이 올바르게 나타나는지 확인했다. 공개용 데이터로 보호 화면까지 표시하려다 발생한 오류는 화면을 역할별로 나누고 인증 이후 필요한 데이터를 불러오는 순서를 조정하며 개선했다.
Claude Code는 실제 사용 중 생긴 문제를 다루는 데 활용했다. 운영 과정에서는 알림을 눌러도 이전 정보가 보이거나, 고객이 신청 후 창을 닫으면 코치 알림이 이어지지 않는 문제가 있었다. 작업 기록에는 알림 진입 시 최신 정보를 조회하도록 변경하고, 승인 대기 알림을 서버에서 보내도록 옮긴 과정이 남아 있다. AI를 첫 제작뿐 아니라 사용 중 드러난 문제를 진단하고 수정하는 데도 활용했다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
현재 고객은 예약사이트에서 수업 가능 시간을 보고 바로 신청할 수 있다. 나는 전화로 예약 링크를 보내고 추가 질문에 답하며, 최종 확정 연락은 코치가 한다. AI 전화·채팅 상담과 고객에게 보내는 자동 확정 메시지는 개발·계획 단계로, 현재 운영 성과에 포함하지 않았다.
전화량과 처리 시간이 얼마나 줄었는지는 도입 전후로 측정하지 않았다. 확인된 변화는 전화로 시간 확인부터 중계하던 업무에 고객의 직접 조회·신청 경로가 생겼다는 점이다. 앞으로는 신청에서 코치 확인까지 걸리는 시간과 재확인·수정 건수를 기록해 개선 효과를 검증하려 한다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
화면의 스타일이 손상됐을 때는 정상 백업으로 복구한 뒤 모바일과 데스크톱 화면을 다시 확인했다. 이전 스타일을 복구하면서 버튼 선택 색상이 되돌아간 사례도 있었다. 기능이 작동한다는 설명만 받아들이지 않고, 내가 의도한 상태가 실제 화면에서 나타나는지 확인해야 했다.
또한 로컬 작업 기록과 원격 저장소·노션 기록이 서로 맞지 않았던 구간을 정리했다. 작업 내용, 변경 파일, 검증 결과, 미완료 사항을 인수인계에 남기면 다음 AI와 작업할 때 맥락을 다시 설명하는 부담을 줄이는 데 도움이 된다. 수정 완료와 실제 현장 검증 완료도 별도로 기록했다.
나의 역할은 현장의 문제를 정의하고, 우선순위를 정하며, 실제 업무에 맞는 결과인지 판단하는 것이었다. AI의 역할은 그 요구를 화면과 코드로 구체화하고 오류 원인을 좁혀 수정하는 작업을 돕는 것이었다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
1. 실제 업무 한 건을 단계별로 적는다. 누가 신청하고, 누가 확인하며, 언제 확정되는지를 먼저 정한다.
2. AI에게 한 번에 모든 기능을 요구하기보다 고객용·담당자용 화면과 저장할 정보를 나누어 요청한다.
3. 정상 흐름 외에 로그인 전 접근, 저장 실패, 오래된 정보 표시처럼 문제가 생길 상황도 확인 항목으로 만든다.
4. 수정 후에는 휴대폰과 컴퓨터에서 다시 확인하고, 운영 원본과 시험 자료를 구분한다.
5. 완료한 일과 미확인 사항을 기록해 다음 작업에서도 실제 결과와 대조한다.
위 순서는 개발 기록에서 정리한 방법이며 당시 프롬프트를 그대로 인용한 것은 아니다. Codex·Claude Code는 설계와 구현·오류 개선에, Vercel은 배포에, Google Sheets·Apps Script는 데이터 저장과 처리에, Notion은 기획·인수인계에 활용했다.
작성 근거: 본인 운영 경험 및 Notion 개발·인수인계 기록(2026.7.4~8.21). 과거 기록을 현재의 고객 수·매출·보안 수준으로 일반화하지 않았다. 고객 개인정보와 인증 정보는 포함하지 않았다.
테니스 아카데미에서 2년째 고객 문의, 체험 예약, 코치 일정 조율, 결제 표시와 재등록 안내를 맡고 있다. 고객이 수업 가능 시간을 물으면 지점별 코치에게 확인하고, 고객에게 시간을 안내한 뒤 신청서를 보내야 했다. 작성된 신청서를 코치에게 전달하고 확인을 받는 과정도 이어졌다. 공유 일정표가 있어도 개인 일정이 바로 반영되지 않으면 다시 확인해야 했다.
경험상 전화는 하루 약 5~20통, 한 통에 약 6~7분이었다. 반복 전달에 시간이 들고 중간 과정에서 실수가 생기는 점이 불편했다. 나는 현장에서 필요한 예약 흐름을 직접 정의하고 AI 개발 도구를 활용해 웹사이트로 구현했다. 목표는 고객이 가능한 시간을 확인하고 신청하며, 코치가 확인 후 확정하는 흐름을 연결하는 것이었다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
OpenAI Codex와 고객·코치·관리자별로 필요한 화면과 데이터 구조를 정리하고 기획서와 웹 시안을 만들었다. 고객에게는 지점·코치·시간 선택과 신청이, 코치에게는 본인 일정과 신청 현황 확인이 필요했다. 신청 접수와 최종 확정을 구분해, 신청만으로 예약이 확정됐다고 오해하지 않도록 했다.
구현 후에는 화면이 열리는지만 보지 않았다. 코치가 본인 담당 자료만 조회하고 내려받을 수 있는지, 로그인 전후에 필요한 화면이 올바르게 나타나는지 확인했다. 공개용 데이터로 보호 화면까지 표시하려다 발생한 오류는 화면을 역할별로 나누고 인증 이후 필요한 데이터를 불러오는 순서를 조정하며 개선했다.
Claude Code는 실제 사용 중 생긴 문제를 다루는 데 활용했다. 운영 과정에서는 알림을 눌러도 이전 정보가 보이거나, 고객이 신청 후 창을 닫으면 코치 알림이 이어지지 않는 문제가 있었다. 작업 기록에는 알림 진입 시 최신 정보를 조회하도록 변경하고, 승인 대기 알림을 서버에서 보내도록 옮긴 과정이 남아 있다. AI를 첫 제작뿐 아니라 사용 중 드러난 문제를 진단하고 수정하는 데도 활용했다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
현재 고객은 예약사이트에서 수업 가능 시간을 보고 바로 신청할 수 있다. 나는 전화로 예약 링크를 보내고 추가 질문에 답하며, 최종 확정 연락은 코치가 한다. AI 전화·채팅 상담과 고객에게 보내는 자동 확정 메시지는 개발·계획 단계로, 현재 운영 성과에 포함하지 않았다.
전화량과 처리 시간이 얼마나 줄었는지는 도입 전후로 측정하지 않았다. 확인된 변화는 전화로 시간 확인부터 중계하던 업무에 고객의 직접 조회·신청 경로가 생겼다는 점이다. 앞으로는 신청에서 코치 확인까지 걸리는 시간과 재확인·수정 건수를 기록해 개선 효과를 검증하려 한다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
화면의 스타일이 손상됐을 때는 정상 백업으로 복구한 뒤 모바일과 데스크톱 화면을 다시 확인했다. 이전 스타일을 복구하면서 버튼 선택 색상이 되돌아간 사례도 있었다. 기능이 작동한다는 설명만 받아들이지 않고, 내가 의도한 상태가 실제 화면에서 나타나는지 확인해야 했다.
또한 로컬 작업 기록과 원격 저장소·노션 기록이 서로 맞지 않았던 구간을 정리했다. 작업 내용, 변경 파일, 검증 결과, 미완료 사항을 인수인계에 남기면 다음 AI와 작업할 때 맥락을 다시 설명하는 부담을 줄이는 데 도움이 된다. 수정 완료와 실제 현장 검증 완료도 별도로 기록했다.
나의 역할은 현장의 문제를 정의하고, 우선순위를 정하며, 실제 업무에 맞는 결과인지 판단하는 것이었다. AI의 역할은 그 요구를 화면과 코드로 구체화하고 오류 원인을 좁혀 수정하는 작업을 돕는 것이었다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
1. 실제 업무 한 건을 단계별로 적는다. 누가 신청하고, 누가 확인하며, 언제 확정되는지를 먼저 정한다.
2. AI에게 한 번에 모든 기능을 요구하기보다 고객용·담당자용 화면과 저장할 정보를 나누어 요청한다.
3. 정상 흐름 외에 로그인 전 접근, 저장 실패, 오래된 정보 표시처럼 문제가 생길 상황도 확인 항목으로 만든다.
4. 수정 후에는 휴대폰과 컴퓨터에서 다시 확인하고, 운영 원본과 시험 자료를 구분한다.
5. 완료한 일과 미확인 사항을 기록해 다음 작업에서도 실제 결과와 대조한다.
위 순서는 개발 기록에서 정리한 방법이며 당시 프롬프트를 그대로 인용한 것은 아니다. Codex·Claude Code는 설계와 구현·오류 개선에, Vercel은 배포에, Google Sheets·Apps Script는 데이터 저장과 처리에, Notion은 기획·인수인계에 활용했다.
작성 근거: 본인 운영 경험 및 Notion 개발·인수인계 기록(2026.7.4~8.21). 과거 기록을 현재의 고객 수·매출·보안 수준으로 일반화하지 않았다. 고객 개인정보와 인증 정보는 포함하지 않았다.
