이슈 분류 자동화 — AI 도입 첫 경험
약 90초
반복 작업 식별 → PoC 검증 → 사람 검토 흐름 유지
팀 내에서 반복적인 작업에 AI를 처음 도입한 건 이슈 분류였습니다. 매주 쌓이는 버그 리포트를 수동으로 우선순위 태깅하는 데 팀원 한 명이 반나절을 썼는데, GPT API를 연결해 1차 분류를 자동화하고 사람은 예외 케이스만 검토하는 구조로 바꿨습니다. 처음 분류 정확도가 78%였는데 컨텍스트를 보강한 프롬프트로 93%까지 올랐고, 작업 시간이 기존 대비 70% 단축됐습니다. 팀 전체 도입을 제안할 때는 "AI가 결정하는 게 아니라 도구로 쓰는 것"이라는 프레이밍이 설득에 효과적이었습니다. AI 결과를 무검토로 반영하면 엣지 케이스가 쌓이는 걸 경험했고, 최종 판단은 사람이 확인하는 흐름을 끝까지 유지한 것이 중요했습니다.
이 결의 특징
이슈 분류 자동화에서 분류 정확도를 78%에서 93%까지 프롬프트로 개선하고, 최종 판단은 사람이 확인하는 흐름을 끝까지 유지한 흔적이 있습니다.
이 결이 통하는 자리
AI가 결정하는 게 아니라 도구로 쓰는 것이라는 프레이밍이 실제 도입 설득으로 뒷받침될 때 통합니다.