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[AI활용] AI 자동화, 어디서부터 시작해야 할까?
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[AI활용] AI 자동화, 어디서부터 시작해야 할까?

KT 클라우드
KT 클라우드2026년 10월 2일

두줄요약

반복 입력 업무의 암묵지를 찾아 AI 자동화 대상으로 정의한 과정을 소개했습니다. 하드코딩 대신 룰셋을 데이터로 분리해 유지보수 가능한 팀 시스템으로 전환했습니다.

문제 상황

  • 인프라 구축·권한 요청 정보를 이슈 트래커에 반복 입력하는 업무와 휴먼 에러
  • AI 생성 자동화 코드의 하드코딩 확산과 유지보수 비용 증가

원인 분석

  • 팀원의 암묵지가 코드 내부 조건문과 비즈니스 로직에 혼재
  • 긴 코드·누적 대화에서 발생하는 LLM 컨텍스트 한계와 환각
  • 변경되는 서비스·보안 등급·비용 부서에 취약한 자동화 부채

해결 방법

  • 반복 업무의 지루함을 신호로 자동화 대상 발굴
  • 환경·비용 부서·태그 매핑 규칙을 CSV 기반 독립 데이터로 분리
  • 룰셋을 읽어 매핑만 수행하는 순수 함수 중심 구조로 전환

적용해볼 점

  • 자동화 구현 전 팀의 업무 규칙과 예외를 기계가 읽을 수 있는 데이터로 명문화
  • 코드 변경 없이 데이터 수정만으로 업무 변화에 대응하는 운영 구조

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