회의 녹취록 #4
회의명: AI 도입 프로젝트 - 파일럿 중간 점검 및 이슈 해결
일시: 2025년 12월 20일 15:00-17:00
장소: 본사 3층 회의실
참석자:

IT부서: 김태현 팀장, 박지원 과장
기획부서: 이승호 부장, 정민지 대리
영업/마케팅: 최유진 팀장
고객서비스: 강민수 팀장


이승호 부장: 네, 다들 연말인데 바쁘신데 모여주셔서 감사합니다. 챗봇 파일럿 시작한 지 2주 됐죠? 오늘은 진행 상황 점검하고, 발생한 이슈들 해결하는 시간 갖겠습니다. 김 팀장님, 먼저 전체적인 진행 상황부터 브리핑해주시죠.
김태현 팀장: 네, 현재 진행률은 약 70% 정도입니다. (화면 공유) 이게 현재 구축 현황인데요, 1단계 FAQ 자동응답은 거의 완료됐고, 2단계 상담사 연결 기능 개발 중입니다. 제니스크 API 연동은 완료했고요.
박지원 과장: 기술적으로는 큰 문제 없이 진행되고 있어요. 다만 예상보다 시간이 좀 더 걸리고 있긴 합니다. A사 개발팀이랑 협업하면서 우리 시스템 환경에 맞추는 작업이 생각보다 복잡하더라고요.
이승호 부장: 일정 지연이 얼마나 되나요?
김태현 팀장: 원래 이번 주까지 내부 테스트 들어가려고 했는데, 아마 내년 1월 첫째 주는 돼야 할 것 같아요. 일주일 정도 밀린다고 보시면 됩니다.
정민지 대리: 그럼 전체 오픈은?
김태현 팀장: 1월 말에서 2월 초 정도로 밀릴 것 같아요.
이승호 부장: 흠... 경영진한테 보고 일정을 조정해야겠네요. 민수 팀장님, 현업에서는 어떤가요? 실제로 써보셨죠?
강민수 팀장: 네, 내부 테스트 버전을 상담사 5명이 2주 동안 사용해봤습니다. 솔직히... 말씀드리면, 기대와 현실이 좀 달라요.
이승호 부장: 어떤 점이요?
강민수 팀장: 일단 긍정적인 부분부터 말씀드리면, 기본적인 FAQ는 정말 잘 대응해요. "영업시간이 어떻게 되나요?", "반품 기간은 얼마나 되나요?" 이런 건 즉답으로 정확하게 대답하고요. 문제는... 조금만 복잡해지면 엉뚱한 답을 내놓는다는 거예요.
최유진 팀장: 예를 들면요?
강민수 팀장: 예를 들어, 고객이 "어제 주문한 건데 배송지 변경하고 싶어요"라고 하면, 챗봇이 "주문 취소 후 재주문해주세요"라고 안내해요. 근데 실제로는 배송 전이면 고객센터에 연락하면 바로 변경 가능하거든요. 이렇게 고객한테 불편을 끼치는 답변들이 있어요.
박지원 과장: 그건 학습 데이터 문제예요. FAQ 리스트에 "배송지 변경"이 명확하게 정리되어 있지 않아서 그런 거 같은데요.
강민수 팀장: 맞아요. 그래서 제가 FAQ 리스트를 다시 점검했어요. (자료 공유) 원래 20개 시나리오로 학습시켰는데, 실제로는 40개 이상이 필요할 것 같아요. 변형 질문이나 예외 케이스들이 너무 많아요.
김태현 팀장: 그럼 추가 학습이 필요하겠네요. 시간이 또 걸릴 텐데...
강민수 팀장: 그것뿐만 아니라, 톤앤매너도 문제예요. 지금 챗봇이 너무 딱딱해요. "주문번호를 입력해주십시오", "확인이 불가능합니다" 이런 식으로만 나오는데, 우리 브랜드 이미지랑 안 맞아요. 좀 더 친근하고 부드러운 말투로 바꾸고 싶어요.
박지원 과장: 톤앤매너는 쉽게 수정할 수 있어요. A사한테 요청하면 스크립트 수정해줄 거예요.
정민지 대리: 그런데 민수 팀장님, 그럼 전체적으로 부정적인 평가신 건가요?
강민수 팀장: 아니요, 그건 아니에요. 가능성은 확실히 봤어요. 기본 질문들에 대해서는 정말 빠르고 정확하게 답하니까요. 다만 우리가 생각했던 것보다 '학습'에 더 많은 시간을 투자해야 한다는 걸 깨달았어요. 그냥 시스템 구축하고 끝이 아니라, 계속 피드백하고 개선해야 하는 거더라고요.
이승호 부장: 맞습니다. AI는 한 번에 완벽해지는 게 아니죠. 상담사들 반응은 어때요?
강민수 팀장: (한숨) 이게 좀 미묘해요. 솔직히 반반이에요. 젊은 상담사들은 "이거 좋다, 빨리 도입하자" 이러는데, 경력 많은 분들은 "이런 거 믿을 수 없다, 고객한테 잘못된 정보 주면 어떡하냐"면서 걱정하세요.
최유진 팀장: 세대 차이네요.
강민수 팀장: 그리고 "챗봇이 우리 일 다 하면 우리는 뭐 하냐"는 불안감도 여전히 있어요. 부장님이 설명회 하셨는데도 아직 완전히 해소는 안 된 것 같아요.
이승호 부장: 그건 실제로 효과를 보여줘야 해요. 단순 업무가 줄어들면서 상담사들이 더 가치 있는 상담에 집중할 수 있다는 걸 경험으로 증명해야죠. 시간이 필요한 부분이에요.
김태현 팀장: 기술적인 이슈도 몇 가지 더 있습니다. 첫째, 피크 타임에 응답 속도가 느려져요. 동시 접속자가 50명 넘어가면 응답 시간이 3초에서 8초까지 늘어나더라고요.
박지원 과장: 서버 리소스 문제인데, A사한테 scale-up 요청했어요. 추가 비용은 월 30만 원 정도 든대요.
이승호 부장: 그 정도는 괜찮아요. 승인하세요.
김태현 팀장: 둘째, 제니스크 연동 과정에서 가끔 싱크 오류가 생겨요. 챗봇에서 티켓을 생성했는데 제니스크에 안 넘어가는 경우가 있어요. 일주일에 2~3건 정도 발생했어요.
박지원 과장: 이건 저희가 에러 핸들링 로직을 추가해야 해요. 다음 주까지 패치하겠습니다.
정민지 대리: 다른 이슈는 없나요?
강민수 팀장: 있어요. 고객이 챗봇이랑 대화하다가 답답하면 "상담사 연결해주세요"라고 하잖아요? 근데 지금은 그 전환이 매끄럽지 않아요. 고객이 챗봇한테 했던 얘기를 상담사한테 다시 반복해야 하거든요.
박지원 과장: 아, 대화 히스토리 전달 기능이요. 그건 2단계에 포함되어 있어요. 다음 주에 개발 완료될 예정입니다.
강민수 팀장: 다행이네요. 그게 되면 훨씬 나아질 것 같아요.
최유진 팀장: 저는 마케팅 관점에서 하나 제안하고 싶은 게 있는데요. 챗봇 오픈할 때 "AI 챗봇"이라고 정면으로 홍보하는 게 맞을까요? 일부 고객들은 AI보다 사람 상담을 선호할 수도 있잖아요.
강민수 팀장: 맞아요. 그래서 저는 "24시간 상담 서비스"라고만 표현하면 어떨까 싶어요. AI라는 단어를 굳이 강조할 필요는 없을 것 같아요.
이승호 부장: 좋은 포인트네요. 유진 팀장님, 마케팅 메시지 작성할 때 그렇게 반영해주세요.
최유진 팀장: 네, 알겠습니다. 그리고 제가 CRM 데이터 정리 작업 계속하고 있는데요, 생각보다 더러운 데이터가 많아요. 중복 고객, 잘못된 이메일 주소, 빈 필드... 이거 정리하는 데만 3개월은 걸릴 것 같아요.
정민지 대리: 그럼 리드 스코어링 프로젝트는 언제 시작할 수 있을까요?
최유진 팀장: 빨라야 3월? 챗봇 끝나고 바로 시작하기는 어려울 것 같아요.
이승호 부장: 알겠습니다. 일단 챗봇에 집중하고, 영업 쪽은 천천히 준비하는 걸로 하죠. 김 팀장님, 향후 일정 다시 정리해주시겠어요?
김태현 팀장: (화면 공유) 수정된 일정표입니다. 12월 27일까지 FAQ 추가 학습, 1월 3일 내부 테스트, 1월 10일 베타 오픈(내부 고객 100명), 1월 24일 전체 오픈. 이렇게 가면 될 것 같아요.
박지원 과장: 베타 기간 동안 집중적으로 모니터링하면서 버그 잡고 답변 정확도 높이는 작업 계속하겠습니다.
강민수 팀장: 그 기간 동안 상담사 교육도 한 번 더 해야 할 것 같아요. 챗봇에서 상담사로 넘어온 고객을 어떻게 응대할지, 챗봇이 잘못 안내한 경우 어떻게 대응할지... 매뉴얼이 필요해요.
정민지 대리: 그건 A사에서 제공하는 가이드 있지 않나요?
김태현 팀장: 있긴 한데 범용적이어서 우리 상황에 맞게 커스터마이징이 필요해요. 민수 팀장님이랑 같이 만들어야 할 것 같아요.
강민수 팀장: 네, 같이 합시다.
이승호 부장: 좋아요. 그럼 측정 지표는 어떻게 할 건가요? 베타 기간 동안 뭘 봐야 할까요?
정민지 대리: 원래 설정한 KPI가 FAQ 응답률 60%, 고객 만족도 4점 이상이었죠. 그대로 가면 되지 않을까요?
강민수 팀장: 베타는 샘플이 작으니까 정량 지표보다는 정성 피드백에 집중하는 게 나을 것 같아요. 고객들한테 간단한 설문조사 하고, 어떤 부분이 좋았고 나빴는지 의견 수렴하면 좋겠어요.
김태현 팀장: 기술 지표는 계속 모니터링하겠습니다. 응답 속도, 시스템 안정성, 오류율 같은 거요.
박지원 과장: 그리고 챗봇 사용률도 중요할 것 같아요. 고객들이 실제로 챗봇을 쓰는지, 아니면 바로 상담사 연결 요청하는지...
강민수 팀장: 맞아요. 만약에 고객들이 챗봇 안 쓰고 계속 상담사 찾으면 문제가 있는 거죠.
이승호 부장: 알겠습니다. 베타 기간 동안 데이터 잘 수집해주시고, 문제점 발견되면 즉시 공유하세요. 필요하면 중간에 한 번 더 모일 수도 있어요.
최유진 팀장: 저는 1월 중순쯤 마케팅 캠페인 시작하려고 하는데, 베타 결과 보고 조정해야 할 것 같네요.
정민지 대리: 네, 베타 반응 좋으면 크게 홍보하고, 문제 있으면 조용히 오픈하는 게 나을 것 같아요.
이승호 부장: 현명한 판단이네요. 그럼 예산 관련해서는 추가 건 없죠?
김태현 팀장: 서버 scale-up 비용 월 30만 원 추가, FAQ 추가 학습에 A사 컨설팅 비용 200만 원 정도 더 들 것 같아요. 그래도 예산 범위 안이에요.
이승호 부장: 괜찮아요. 필요한 건 쓰세요. 품질이 우선이에요.
강민수 팀장: 그리고 한 가지 더, 상담사 인센티브 제도를 손봐야 할 것 같아요. 지금은 상담 건수로 평가하는데, 챗봇이 도입되면 건수가 줄어들잖아요. 평가 기준을 고객 만족도나 복잡한 상담 해결률 같은 걸로 바꿔야 할 것 같아요.
이승호 부장: 중요한 지적이에요. 그건 HR팀이랑 협의가 필요하겠네요. 제가 HR 담당 임원한테 얘기해볼게요.
강민수 팀장: 감사합니다. 그거 안 하면 상담사들이 챗봇을 적으로 생각할 수밖에 없어요.
이승호 부장: 완전 맞는 말이에요. AI 도입은 기술만의 문제가 아니라 조직 문화와 제도도 같이 바뀌어야 하는 거죠.
정민지 대리: 제가 다른 회사 사례 조사해봤는데요, AI 도입 후 평가 제도 바꾼 회사들이 성공률이 훨씬 높더라고요.
김태현 팀장: 그럼 정리하면, 현재 진행률 70%, 일정은 일주일 지연, 주요 이슈는 FAQ 추가 학습 필요, 톤앤매너 조정, 상담사 교육 강화, 평가 제도 개선. 이 정도네요.
이승호 부장: 네, 생각보다 순조롭게 진행되고 있네요. 처음 하는 프로젝트치고는 잘하고 계십니다. 다들 연말인데 고생 많으시고, 1월 초에 베타 오픈 후 다시 모이죠. 그때는 실제 고객 반응을 보면서 이야기할 수 있을 거예요.
전원: 네, 수고하셨습니다!
강민수 팀장: 모두들 좋은 연말 보내세요!