① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?

저는 작은 종교단체 협회에서 총무와 전산 일을 같이 맡고 있습니다. 회원들이 쓰는 온라인 서비스의 민원을 받는데, 5월부터 8월까지 들어온 265건 가운데 173건(65%)이 로그인 문제였고 처리 시간이 적힌 45건을 보면 평균 5.5일이 걸렸습니다. 잠금을 푸는 일은 몇 분이면 끝나는데, 회원이 연락을 주실 때까지 저는 누가 막혔는지 알 수 없었습니다. 하루 20~41명이 로그인에 실패하는데 연락을 주시는 분은 열에 한두 명이었고, 한 달 동안 실패한 351명 가운데 41명(11.7%)은 끝내 들어오지 못하고 조용히 떠나셨습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?

클로드(Claude)를 썼습니다. 먼저 민원 265건을 종류별로 나누게 하고, 로그인 기록을 바탕으로 실패한 뒤 몇 시간 만에 다시 들어오는지 비율을 계산하게 했습니다. 이 숫자를 보고 「마지막 실패 뒤 72시간이 지나도 못 들어온 분」만 따로 찾는 기준을 함께 정했고, 덕분에 괜히 연락드릴 뻔한 경우의 82%가 걸러졌습니다. 이어서 클로드와 함께 5분마다 잠긴 계정을 확인하는 장치를 만들었습니다. 실패한 접속 위치(시·도)가 그 회원의 소속 지역과 같으면 본인이 비밀번호를 헷갈린 것으로 보고 잠금을 풀고, 다르거나 해외·위치 불명이면 자동으로 풀지 않고 제가 직접 확인합니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?

6월 10일부터 10월 28일까지 넉 달 반 동안 184명(288건)의 잠금이 민원 전화 없이 자동으로 풀렸습니다. 9월에 시스템 장애가 지나간 뒤에는 민원이 들어오기 전에 잠긴 회원 12명을 찾아 먼저 풀어 드렸습니다. 일하는 방식도 「연락이 오면 처리한다」에서 「막힌 분을 먼저 찾는다」로 바뀌었습니다. 회원들은 로그인 때문에 애쓰는 시간이 줄었고, 저는 단순 잠금 해제 대신 정말 사람 손이 필요한 경우에 시간을 쓰게 됐습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?

핵심은 AI에게 「무엇을 처리할지」보다 「누가 아직 말하지 않았는지」를 찾게 한 것입니다. 기록을 보니 실패한 분의 71.2%는 한 시간 안에 스스로 들어오셔서, 실패자 모두에게 연락하면 오히려 방해가 됐습니다. 그래서 기다릴 시간(72시간)을 숫자로 정했습니다. 자동 처리는 확실한 경우로만 좁혔습니다. 해외에서 온 시도나 위치를 알 수 없는 시도는 사람이 보고, 풀어 드렸는데 또 잠기면 자동 해제를 멈추고 알리게 했습니다. 회원 기록을 다루는 일이라 분석 도구는 읽기만 하게 만들었고, 자동 해제는 한 건도 빠짐없이 기록하고 되돌릴 수 있게 원래 상태를 저장합니다. 명단을 밖으로 보내거나 한꺼번에 문자를 보내지 않았고, 이 글의 숫자와 그림도 이름 없이 집계한 값만 썼습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?

네, 회원 사이트나 예약 시스템을 운영하는 곳이면 어디서든 할 수 있습니다. 첫째, 쌓인 민원을 대화형 AI에게 보여 주고 종류별로 세어 달라고 합니다. 둘째, 가장 많은 민원 하나를 골라 그 민원이 들어오기 전에 기록에 어떤 흔적이 남는지 AI와 함께 찾습니다. 셋째, 스스로 해결되는 비율을 보고 얼마나 기다렸다가 연락할지 정합니다. 넷째, 자동으로 처리하는 건 확실한 경우만 하고 나머지는 사람이 봅니다. 저는 작은 프로그램으로 만들었지만, 순서만 지키면 대화형 AI와 엑셀만으로도 충분히 따라 할 수 있습니다.