웨이스는 고객의 시스템 수정 요청을 AI가 받아 실제 화면 반영까지 알리게 했습니다 — 90일 기록

MES나 ERP를 구축해 본 회사라면, 구축이 끝난 뒤가 더 길다는 것을 압니다. 검색 조건 하나, 화면 항목 하나, 엑셀 양식 하나를 바꿔 달라는 요청이 몇 년 동안 들어오고, 그 요청을 받는 사람이 늘 있어야 합니다. 제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스는 이 일을 바꿨습니다. 고객이 시스템에 요청을 올리면 AI가 받아서 분류하고, 고치고, 고객이 쓰는 화면에 반영한 뒤 확인을 부탁합니다. 이 흐름 안에는 저희 직원이 요청을 받아 옮겨 적는 단계가 없습니다.

이 글은 그렇게 운영한 최근 90일 기록입니다. 무엇이 빨라졌는지보다, 사람이 하던 일이 어디서 빠졌는지를 중심으로 정리했습니다.

고객이 「오류인지 개선인지」 정하지 않아도 됩니다

유지보수 계약서를 보면 요청을 오류·개선·추가 개발로 나눕니다. 오류는 무상이고, 개선은 범위에 따라 다르고, 추가 개발은 견적이 따로 나옵니다. 이 구분은 업체 쪽 사정인데, 실제로는 고객이 그 부담을 집니다. 요청을 올리기 전에 「이게 오류라고 해야 하나, 개선이라고 해야 하나」를 고민하고, 업체와 분류를 두고 한 번 더 이야기해야 합니다.

저희 고객은 이 구분 없이 하고 싶은 말을 그대로 적습니다. 「엑셀로 올렸는데 재고 단위가 빠졌다고 나온다」, 「구매요청서를 올리면 담당 부서에 메일이 가게 해 달라」 같은 문장입니다. 분류는 AI가 요청 내용을 읽고 정합니다. 단순 문의, 오류, 개발 요청, 데이터 변경 가운데 하나로 나누고, 그에 맞는 처리 기준 시간을 붙입니다.

최근 90일 동안 들어온 242건에서 AI가 정한 분류를 저희 직원이 고친 건은 0건이었습니다. 고객이 분류를 고민하지 않아도 되고, 저희도 분류를 두고 고객과 이야기할 일이 없어졌습니다.

요청이 들어오면 AI가 바로 첫 답을 보냅니다

예전에는 요청이 들어오면 누군가 먼저 읽고, 담당자를 정하고, 그 담당자가 시간이 날 때 답을 했습니다. 8월에 공개한 실측에서 사람이 처리하던 시기의 요청은 절반이 9일을 넘겨서야 답을 받았습니다. 첫 답이 늦은 이유는 어려워서가 아니라 대기열 때문이었습니다.

지금은 대기열이 없습니다. 서비스 관리 현황에 집계된 최근 90일 고객 요청 219건은 정해 둔 기준 시간 안에 첫 응답이 나간 비율이 100%였고, 화면에 찍힌 평균 접수 소요는 2분이었습니다. 최근 고객 요청 183건만 보면 절반이 2분 안에 첫 응답을 받았고, 가장 늦은 첫 응답도 12분이었습니다. 새벽 3시나 주말에도 같은 방식으로 반영 안내가 나갔습니다.

9월 17일부터는 AI가 고객 화면 반영까지 알립니다

8월 실측 때는 마지막 단계에 사람이 있었습니다. AI가 고친 결과를 개발 서버에 올리면, 고객이 확인하고 승인하고, 담당 개발자가 한 번 더 보고 운영 서버에 반영했습니다. 그때 저희는 「어디까지 자동인지 말할 수 있는 것이 중요하다」고 적었습니다.

그 경계가 9월 17일에 바뀌었습니다. 요청 기록의 응답 문구를 전부 다시 읽어 보면, 9월 16일을 마지막으로 「승인해 주시면 담당 개발자가 확인 후 반영합니다」라는 문구가 사라집니다. 9월 17일부터는 AI가 「적용 준비를 마쳤습니다」라고 알리고, 이어서 「요청하신 내용이 반영되었습니다, 이 화면에서 확인해 주세요」라고 알립니다.

두 안내 사이의 시간은 절반이 6분, 가장 길어도 15분이었습니다. 이렇게 반영을 알린 80건 가운데 두 안내 사이에 사람이나 고객의 메시지가 끼어든 건은 한 건도 없었습니다. 9월 18일부터 11월 7일까지 AI가 고객 화면 반영까지 알린 72건은, 절반이 요청을 올린 지 34분 안에 반영 안내까지 받았습니다.

순서도 바뀌었습니다. 예전에는 고객이 먼저 승인하고 나서 반영했습니다. 지금은 AI가 먼저 반영을 알리고, 고객이 실제 화면에서 확인합니다. 고객이 결과가 다르다고 답하면 그 답이 다음 수정의 입력이 됩니다.

사람이 하던 일은 어디서 빠졌나

유지보수에 들어가던 사람의 시간은 크게 네 가지였습니다. 요청을 받는 일, 분류하고 담당자를 정하는 일, 고치는 일, 반영하고 안내하는 일입니다. 지금 기록으로 보면 네 가지 모두 대부분 AI 쪽으로 넘어갔습니다.

• 요청을 받는 일: 고객이 시스템에 직접 올립니다. 요청 기록 안에는 저희 직원이 전화로 받아 대신 올린 흔적이 없습니다.

• 분류하고 담당자를 정하는 일: AI가 분류하고, 분류를 사람이 고친 건이 90일 동안 0건입니다.

• 고치는 일: 9월 18일 이후 AI가 보낸 응답 가운데 사람의 행동이 적힌 응답은 7.2%였습니다. 9월 17일 이전에는 82.9%였습니다.

• 반영하고 안내하는 일: 위에서 본 대로 준비 안내 뒤 15분 안에 반영 안내까지 AI가 보냅니다.

사람이 남아 있는 단계도 있습니다. 확정된 기준 데이터를 되돌리는 요청처럼 AI가 처리할 범위가 아니라고 판단한 건은 관리자 확인으로 넘깁니다. 8월 말부터 11월 초까지 이렇게 사람에게 넘긴 요청이 9건이었습니다. 정보가 모자라 고객에게 다시 물어보는 건도 있습니다. 저희는 이렇게 넘기는 단계가 있다는 것을 무인 운영의 일부로 봅니다. 할 수 없는 일을 할 수 없다고 말하고 넘기는 단계가 있어야, 나머지를 사람 없이 맡길 수 있습니다.

빨라진 만큼 다시 들어오는 요청은 늘지 않았습니다

빠른 처리에는 늘 같은 질문이 따라옵니다. 대충 고쳐서 같은 문제가 다시 올라오지 않느냐는 것입니다. 그래서 응답 뒤 14일 안에 같은 고객사가 비슷한 요청을 다시 올린 비율을 8월과 같은 방식으로 다시 봤습니다. 9월 18일 이후 AI가 처리한 93건 가운데 1건이었습니다. 8월 실측에서 사람이 처리하던 시기의 비율은 2.4%였습니다.

고객의 답도 있습니다. 처리가 끝난 요청에 만족도를 물었고, 응답한 17건 가운데 16건이 5점, 1건이 3점이었습니다. 응답이 아직 많지 않아 이 숫자를 만족도의 전부로 보지는 않습니다. 다만 고객이 먼저 남긴 점수가 대부분 가장 높은 점수였다는 것은 기록으로 남아 있습니다.

납품 뒤 사람이 붙어 있어야 했던 사후 대응의 구조가 바뀌고 있습니다

시스템을 납품하고 나면, 그 시스템을 쓰는 동안 고객 옆에 사람이 붙어 있어야 했습니다. 고객사가 늘수록 사후 대응 인력도 같이 늘었고, 그 인력은 새 프로젝트로 가지 못했습니다. 고객 쪽에서는 요청 하나를 올리고 며칠씩 기다리는 것이 당연한 일이었습니다.

이번 90일 기록은 그 구조가 바뀔 수 있다는 것을 보여 줍니다. 요청을 받고, 나누고, 고치고, 반영하는 일에 사람이 들어가는 건이 드물어지면, 고객사가 늘어도 사후 대응 인력을 같은 비율로 늘리지 않아도 됩니다. 고객은 분류를 고민하지 않고 하고 싶은 말을 적고, 몇 분 뒤 실제 화면에서 결과를 확인합니다.

다음 글에서는 이 방식을 유지보수가 아니라 새 프로젝트 개발로 넓히고 있는 과정을 정리합니다. 고객과 미팅을 하는 동안 요구사항을 정리하고 개발까지 연결되는 흐름입니다.

이 숫자의 기준

• 기간: 서비스 관리 현황은 2026년 8월 11일부터 11월 8일까지 90일, 응답 문구 분석은 8월 27일부터 11월 7일까지 등록된 요청입니다.

• 대상: 고객이 올린 요청만 봅니다. 저희가 스스로 올린 개선 요청과 연동 시험 글은 뺐습니다. 본문 없이 담당자만 배정된 기록은 응답에 넣지 않았습니다.

• 시간: 「절반이 ○분 안에」는 걸린 시간을 짧은 순서로 줄 세웠을 때 가운데 값입니다. 평균은 소수의 오래 걸린 건이 크게 끌어올리므로 단독으로 쓰지 않고, 서비스 관리 현황 화면에 찍힌 평균만 가운데 값과 함께 적었습니다.

• 한계: 고객 요청의 3분의 2가 한 고객사에서 왔습니다. 9월 초 이전에 들어와 아직 답이 나가지 않은 옛 요청도 남아 있고, 9월 18일 이후 들어온 요청 가운데에도 아직 진행 중인 건이 있습니다.

WACE(웨이스)는 공장이 스스로 판단하고 멈추지 않게 하는 제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 회사다.