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업무 생산성 개선을 위한 AI 활용
커뮤니케이션에 AI를 접목한 사례: 필요한 정보가 모일 때까지 묻는 AI로 고객 상담과 사내 아이디어 회의를 바꿨습니다
상담이 길어지고 꼭 필요한 정보가 빠지던 견적 상담을 AI가 질문하는 방식으로 바꾸고 같은 방식을 사내 아이디어 정리에도 써 본 작은 소프트웨어 회사의 기록입니다.
🤖 활용 AI 도구
Claude Haiku(Anthropic) — 견적 상담 대화와 질문 생성 · 회사 ERP 견적 기준(금액 계산, AI 아님) · Notion·Slack — 상담 기록 저장과 요약 전달 · 글 정리 — 경험·사실·수치는 제가 겪고 확인한 내용입니다. 이를 글로 옮기고 다듬는 데 Claude를 보조로 썼습니다.
① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
저는 작은 소프트웨어 회사 라이트소프트에서 일하고 있습니다. 올해 8월, 회사에서 「한 달 안에 만들 수 있는 소프트웨어」 제작 이벤트를 열었습니다. 10개 프로젝트를 시범으로 받는 이벤트라서 짧은 기간 안에 많은 상담을 진행해야 했습니다.
그런데 첫 상담을 진행해 보니 두 가지 문제가 드러났습니다. 첫째, 상담 시간이 너무 길어졌습니다. 둘째, 그렇게 오래 이야기를 나누고도 견적에 꼭 필요한 정보를 정확하게 뽑아내지 못했습니다. 무엇을 만들고 싶은지, 누가 사용하는지, 언제까지 필요한지와 같은 정보가 대화 곳곳에 흩어져 있었고 빠진 부분은 다시 연락해서 물어봐야 했습니다. 이런 상담을 수십 건 진행하기는 현실적으로 어려웠습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
그래서 상담의 첫 단계를 AI에게 맡기기로 했습니다. 핵심은 AI가 대답하는 쪽이 아니라 질문하는 쪽에 서도록 하는 것이었습니다.
- 신청자가 만들고 싶은 것을 한두 줄로 적으면 AI(Claude Haiku)가 견적에 필요한 질문 4개를 한 번에 만들고 하나씩 묻습니다.
- 답변을 보고 정보가 아직 부족하다고 판단되면 질문을 2개씩 더 만들어 묻습니다. 필요한 정보가 모두 모일 때까지 이어 갑니다. 다만 최대 8번에서 멈추도록 했습니다. 끝없이 이어지는 질문은 신청자에게도 부담이 될 수 있기 때문입니다.
- 금액은 AI가 임의로 만들어 내지 않도록 회사 ERP의 견적 기준을 우선적으로 사용하고 ERP로 계산할 수 없는 경우에만 AI가 추정하도록 했습니다.
- 상담이 끝나면 정리된 내용이 회사 업무 채널에 바로 올라오고 상담 기록에 저장됩니다. 그래서 담당자는 긴 대화 원문을 읽지 않고도 정리된 데이터부터 확인할 수 있습니다.
- 개인정보 보호에도 신경을 썼습니다. 상담 전에 수집 안내를 보여 주고 끝까지 마치지 않은 익명 상담은 30일 뒤 자동으로 삭제되도록 했습니다.
상담 서비스는 제가 6~7월에 직접 만들었습니다. 이벤트 신청 창구로만 사용하려고 홈페이지 메뉴와 검색 결과에는 노출하지 않았습니다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
이벤트 자체는 성공하지 못했습니다. 신청 수가 예상보다 많이 낮아서 실제로 진행한 상담은 5~10건 정도였습니다.
그래도 상담 방식은 분명히 개선되었습니다. 이벤트 전에 회사 사람들끼리 가상으로 신청해 보았을 때 반응이 좋았고 실제 상담에서도 만족도가 높았습니다. 신청하는 쪽은 전화나 미팅 일정을 잡지 않고 질문에 답하기만 하면 돼서 시작하는 허들이 낮았습니다. 회사는 필요한 데이터가 모두 모인 상태로 상담을 받을 수 있어서 고객을 파악하는 속도가 빨라졌습니다.
뜻밖의 수확은 회사 내부에서 나왔습니다. 같은 「묻는 AI」 방식을 사내 아이디어 정리에도 적용해 보았습니다. 누군가 아이디어를 꺼내면 AI가 1~3개의 질문을 되물어 내용을 구체화하고 정리된 아이디어를 팀 아이디어 목록에 올려 줍니다. 그 결과 하루 동안 10건이 넘는 아이디어가 들어왔고 그 목록을 바탕으로 생각을 정리하고 회의를 진행했습니다. 올라온 아이디어 중 일부는 회사 카드뉴스 소재로도 이어졌습니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
AI에게는 질문을 맡겼습니다. 상담과 회의가 길어지는 이유는 대개 빠진 질문 때문이었습니다.
「언제 멈출지」도 먼저 정했습니다. 필요한 정보가 모이면 끝내고 그렇지 않더라도 8번에서 끝냅니다.
숫자는 회사 기준에서 나오도록 했습니다. AI가 그럴듯한 금액을 만들어 내는 것을 막기 위해서입니다.
마지막으로 실패도 함께 기록하고자 합니다. 이벤트 신청이 적었던 점은 아쉽습니다. 그래도 적은 수의 상담에서 묻는 방식의 차이는 충분히 확인했습니다. 다음 단계는 상담 시간이 실제로 얼마나 줄었는지를 숫자로 측정하는 것입니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
네. 서비스를 따로 만들지 않아도 지금 쓰는 AI 채팅에서 바로 따라 할 수 있습니다.
- AI에게 먼저 "이 일을 하려면 꼭 알아야 할 질문 4개를 만들어 하나씩 물어봐 줘"라고 부탁합니다.
- 답을 보고 빠진 정보가 있으면 질문을 2개씩 더 만들게 하고 몇 번에서 멈출지 미리 정해 둡니다. 저는 8번으로 정했습니다.
- 금액이나 날짜처럼 틀리면 안 되는 숫자는 AI가 만들지 않게 하고 회사 기준에서 가져옵니다. 저희는 ERP 견적 기준을 썼습니다.
- 대화가 끝나면 긴 원문 대신 정리된 항목만 담당자에게 보내게 합니다.
저는 작은 소프트웨어 회사 라이트소프트에서 일하고 있습니다. 올해 8월, 회사에서 「한 달 안에 만들 수 있는 소프트웨어」 제작 이벤트를 열었습니다. 10개 프로젝트를 시범으로 받는 이벤트라서 짧은 기간 안에 많은 상담을 진행해야 했습니다.
그런데 첫 상담을 진행해 보니 두 가지 문제가 드러났습니다. 첫째, 상담 시간이 너무 길어졌습니다. 둘째, 그렇게 오래 이야기를 나누고도 견적에 꼭 필요한 정보를 정확하게 뽑아내지 못했습니다. 무엇을 만들고 싶은지, 누가 사용하는지, 언제까지 필요한지와 같은 정보가 대화 곳곳에 흩어져 있었고 빠진 부분은 다시 연락해서 물어봐야 했습니다. 이런 상담을 수십 건 진행하기는 현실적으로 어려웠습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
그래서 상담의 첫 단계를 AI에게 맡기기로 했습니다. 핵심은 AI가 대답하는 쪽이 아니라 질문하는 쪽에 서도록 하는 것이었습니다.
- 신청자가 만들고 싶은 것을 한두 줄로 적으면 AI(Claude Haiku)가 견적에 필요한 질문 4개를 한 번에 만들고 하나씩 묻습니다.
- 답변을 보고 정보가 아직 부족하다고 판단되면 질문을 2개씩 더 만들어 묻습니다. 필요한 정보가 모두 모일 때까지 이어 갑니다. 다만 최대 8번에서 멈추도록 했습니다. 끝없이 이어지는 질문은 신청자에게도 부담이 될 수 있기 때문입니다.
- 금액은 AI가 임의로 만들어 내지 않도록 회사 ERP의 견적 기준을 우선적으로 사용하고 ERP로 계산할 수 없는 경우에만 AI가 추정하도록 했습니다.
- 상담이 끝나면 정리된 내용이 회사 업무 채널에 바로 올라오고 상담 기록에 저장됩니다. 그래서 담당자는 긴 대화 원문을 읽지 않고도 정리된 데이터부터 확인할 수 있습니다.
- 개인정보 보호에도 신경을 썼습니다. 상담 전에 수집 안내를 보여 주고 끝까지 마치지 않은 익명 상담은 30일 뒤 자동으로 삭제되도록 했습니다.
상담 서비스는 제가 6~7월에 직접 만들었습니다. 이벤트 신청 창구로만 사용하려고 홈페이지 메뉴와 검색 결과에는 노출하지 않았습니다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
이벤트 자체는 성공하지 못했습니다. 신청 수가 예상보다 많이 낮아서 실제로 진행한 상담은 5~10건 정도였습니다.
그래도 상담 방식은 분명히 개선되었습니다. 이벤트 전에 회사 사람들끼리 가상으로 신청해 보았을 때 반응이 좋았고 실제 상담에서도 만족도가 높았습니다. 신청하는 쪽은 전화나 미팅 일정을 잡지 않고 질문에 답하기만 하면 돼서 시작하는 허들이 낮았습니다. 회사는 필요한 데이터가 모두 모인 상태로 상담을 받을 수 있어서 고객을 파악하는 속도가 빨라졌습니다.
뜻밖의 수확은 회사 내부에서 나왔습니다. 같은 「묻는 AI」 방식을 사내 아이디어 정리에도 적용해 보았습니다. 누군가 아이디어를 꺼내면 AI가 1~3개의 질문을 되물어 내용을 구체화하고 정리된 아이디어를 팀 아이디어 목록에 올려 줍니다. 그 결과 하루 동안 10건이 넘는 아이디어가 들어왔고 그 목록을 바탕으로 생각을 정리하고 회의를 진행했습니다. 올라온 아이디어 중 일부는 회사 카드뉴스 소재로도 이어졌습니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
AI에게는 질문을 맡겼습니다. 상담과 회의가 길어지는 이유는 대개 빠진 질문 때문이었습니다.
「언제 멈출지」도 먼저 정했습니다. 필요한 정보가 모이면 끝내고 그렇지 않더라도 8번에서 끝냅니다.
숫자는 회사 기준에서 나오도록 했습니다. AI가 그럴듯한 금액을 만들어 내는 것을 막기 위해서입니다.
마지막으로 실패도 함께 기록하고자 합니다. 이벤트 신청이 적었던 점은 아쉽습니다. 그래도 적은 수의 상담에서 묻는 방식의 차이는 충분히 확인했습니다. 다음 단계는 상담 시간이 실제로 얼마나 줄었는지를 숫자로 측정하는 것입니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
네. 서비스를 따로 만들지 않아도 지금 쓰는 AI 채팅에서 바로 따라 할 수 있습니다.
- AI에게 먼저 "이 일을 하려면 꼭 알아야 할 질문 4개를 만들어 하나씩 물어봐 줘"라고 부탁합니다.
- 답을 보고 빠진 정보가 있으면 질문을 2개씩 더 만들게 하고 몇 번에서 멈출지 미리 정해 둡니다. 저는 8번으로 정했습니다.
- 금액이나 날짜처럼 틀리면 안 되는 숫자는 AI가 만들지 않게 하고 회사 기준에서 가져옵니다. 저희는 ERP 견적 기준을 썼습니다.
- 대화가 끝나면 긴 원문 대신 정리된 항목만 담당자에게 보내게 합니다.
