AI를 사용하면 반복되는 업무를 훨씬 쉽게 처리할 수 있습니다.
비슷한 문의에 답변하거나, 정해진 형식의 문서를 만들거나, 많은 자료를 일정한 기준으로 정리하는 일도 AI의 도움을 받을 수 있습니다.
처음에는 이런 변화가 상당히 편리합니다.
한 번 기준을 정해두면 비슷한 업무가 들어올 때마다 빠르게 처리할 수 있기 때문입니다.
그런데 실제 업무에서는 항상 예상한 상황만 발생하지 않습니다.
평소와 다른 문의가 들어오거나, 기존 기준에 맞지 않는 자료가 나오거나, 두 가지 조건이 서로 충돌하는 상황도 생깁니다.
이때 문제가 나타날 수 있습니다.
평소에는 잘 작동하던 방식이 예외적인 상황에서는 오히려 판단을 어렵게 만들 수 있다는 것입니다.
이번에는 고객 문의를 처리하는 상황을 예로 들어, AI를 활용해 업무를 단순화했을 때 예외 상황에서 어떤 문제가 생길 수 있는지 살펴보겠습니다.
AI는 반복되는 업무를 일정하게 처리한다
먼저 비슷한 문의가 반복해서 들어오는 상황을 생각해보았습니다.
고객이 배송 일정이나 교환 방법처럼 자주 묻는 내용을 문의한다면 AI에게 기존 답변 기준을 알려주고 답변 초안을 만들도록 할 수 있습니다.
예를 들어
- 배송 관련 문의
- 교환 및 반품 문의
- 이용 방법 문의
- 결제 관련 문의
처럼 자주 발생하는 유형을 나누고 각각의 기준을 정해두면 AI가 문의 내용을 분류하고 적절한 답변을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.
이렇게 하면 사람이 모든 문의를 처음부터 읽고 답변하는 것보다 효율적으로 처리할 수 있습니다.
특히 질문의 내용과 답변 기준이 명확할수록 이런 방식은 더 편리합니다.
문제는 기준에 맞지 않는 문의가 들어왔을 때입니다.
예를 들어 교환 기간은 지났지만 제품에 문제가 있다고 주장하는 고객이 문의했다고 해보겠습니다.
단순히 “교환 기간이 지났습니다”라고 답하면 기존 기준에는 맞을 수 있습니다.
하지만 제품 자체의 문제라면 별도의 처리가 필요할 수도 있습니다.
이처럼 하나의 문의에 여러 조건이 함께 들어가기 시작하면 단순한 분류만으로는 해결하기 어려워집니다.
기준이 명확할수록 예외가 더 눈에 띈다
AI를 활용해 업무 기준을 정리하면 반복적인 상황에서는 상당히 편리합니다.
하지만 기준이 명확해질수록 기준에 들어맞지 않는 상황도 더 쉽게 발견됩니다.
예를 들어 “환불은 구매 후 7일 이내 가능하다”라는 기준이 있다고 해보겠습니다.
대부분의 문의는 이 기준만 확인하면 처리할 수 있습니다.
그런데 고객이 8일째 환불을 요청하면서 제품을 받은 다음 날부터 출장 중이었다고 설명한다면 어떻게 해야 할까요?
단순히 날짜만 보면 환불 대상이 아닐 수 있습니다.
반대로 사정을 고려하면 예외적으로 처리해야 할 수도 있습니다.
AI는 지금까지 정해진 기준을 빠르게 적용할 수 있지만, 그 기준을 이번 상황에도 그대로 적용해도 되는지 판단하는 문제는 별개입니다.
결국 업무를 자동화하면서 줄어든 것은 반복적인 판단일 수 있지만, 예외 상황에서 필요한 판단까지 사라지는 것은 아닙니다.
오히려 평소 업무가 간단해진 만큼 사람이 처리해야 하는 업무가 예외 상황에 집중될 수도 있습니다.
예외 상황에서는 기준보다 맥락이 중요해진다
이런 상황에서는 단순히 “AI가 정답을 찾아주면 되지 않을까?”라고 생각할 수도 있습니다.
하지만 예외 상황에서는 정답 하나를 찾는 것보다 왜 이런 상황이 발생했는지 이해하는 것이 중요할 때가 많습니다.
같은 “환불 요청”이라도 상황에 따라 판단이 달라질 수 있습니다.
제품에 문제가 있는 것인지, 고객의 단순 변심인지, 회사의 안내가 잘못된 것인지에 따라 처리 방법이 달라질 수 있기 때문입니다.
이때 AI에게 문의 내용을 요약하게 하는 것은 도움이 될 수 있습니다.
하지만 최종적으로 어떤 기준을 적용할지, 기존 기준의 예외를 인정할지, 고객에게 어떤 방식으로 안내할지는 업무 담당자가 판단해야 할 수 있습니다.
즉, AI를 활용해 업무를 단순하게 만들수록 사람에게 남는 업무는 오히려 복잡한 상황에 집중될 가능성이 있습니다.
예전에는 모든 문의를 사람이 처리했다면,
AI를 활용한 이후에는
일반적인 문의 → AI가 빠르게 처리
예외적인 문의 → 사람이 판단
처럼 업무가 나뉠 수 있는 것입니다.
AI를 잘 활용하려면 예외 상황도 함께 생각해야 한다
그렇다면 AI를 업무에 활용할 때 반복적인 상황만 생각하면 될까요?
그렇지는 않습니다.
오히려 AI를 활용해 업무를 단순화하려면 “이 기준으로 처리할 수 없는 상황은 무엇인가?”를 함께 생각해볼 필요가 있습니다.
예를 들어 고객 문의를 자동으로 분류한다면 단순히 문의 유형만 정하는 것이 아니라 다음과 같은 상황도 미리 생각해볼 수 있습니다.
- 두 가지 문의 유형이 동시에 포함된 경우
- 기존 기준에 해당하지 않는 경우
- 고객의 사정에 따라 판단이 달라지는 경우
- 중요한 정보가 빠져 있는 경우
- 기존 기준끼리 충돌하는 경우
이런 상황까지 생각해두면 AI가 모든 일을 처리하도록 만드는 것보다 어떤 경우에 사람에게 판단을 넘겨야 하는지를 정하는 데 도움이 됩니다.
결국 AI를 활용한 업무에서 중요한 것은 모든 상황을 자동으로 처리하는 것이 아닐 수 있습니다.
오히려 AI가 처리해도 되는 상황과 사람이 직접 판단해야 하는 상황을 구분하는 것이 더 중요할 수 있습니다.
마무리
AI를 활용하면 반복되는 업무를 빠르고 일정하게 처리할 수 있습니다.
특히 기준이 명확하고 비슷한 상황이 반복되는 업무에서는 AI의 장점을 활용하기 좋습니다.
하지만 실제 업무에는 항상 예외가 발생합니다.
기존 기준에 맞지 않는 상황이나 여러 조건이 충돌하는 상황에서는 단순히 기준을 적용하는 것만으로 해결하기 어려울 수 있습니다.
이때 AI가 업무를 잘못했다기보다 AI가 잘 처리하도록 만들어진 업무의 범위를 넘어선 상황이 발생한 것으로 볼 수도 있습니다.
그래서 AI를 업무에 적용할 때는 “어디까지 자동화할 수 있을까?”만 생각하기보다
“어떤 상황부터는 사람이 판단해야 할까?”
를 함께 정하는 것이 중요합니다.
AI가 반복적인 일을 대신해줄수록 사람에게 남는 업무는 오히려 예외적인 상황과 중요한 판단에 집중될 수 있기 때문입니다.
AI를 잘 활용한다는 것은 모든 업무를 AI에게 맡기는 것이 아니라, AI가 잘 처리할 수 있는 일과 사람이 판단해야 하는 일을 구분하는 것에서 시작할 수 있습니다.
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