Enterprise AX 컨설턴트의 진짜 일: AI를 고르는 것이 아니라 경계를 설계하는 것
RAG, Voice Agent, 자동화 프로젝트를 직접 설계하며 반복해서 확인한 것은 기술보다 경계였다. 모호한 AI 요구를 Value·Decision·Authority·Execution·Adoption의 운영 계약으로 바꾸는 AX 컨설팅 방법을 실제 사례로 정리한다.
Enterprise AX
n8n으로 AI Agent PoC를 만드는 이유: Enterprise AX에서 중요한 건 Deterministic Workflow다
AI Agent가 모든 단계를 판단하게 해야 할까? n8n 기반 PoC 경험을 바탕으로 Agentic Reasoning과 Deterministic Workflow의 경계를 나누고, 이를 Step Functions·Lambda·애플리케이션 백엔드 같은 Enterprise Production 구조의 Blueprint로 연결하는 기준을 정리한다.
Salesforce Email-to-Case AI 자동 분류 ③ 분류 정확도는 운영에서 만들어진다
지난 두 글에서는 하나의 작은 요구사항을 계속 따라가봤다. 처음 고객이 원했던 것은 Salesforce Email-to-Case로 생성되는 Case의 Level 1과 Level 2 Category를 AI가 자동으로 판단하는 것이었다. 첫 번째 글에서는 무엇을 AI에게 맡길 것인지 고민했다. 두 번째 글에서는 AI가 고객의 문의 의미를 판단하더라도 실제 Case의 Category, 담당 조직, 업무 이력 같은 상태 변화까지 바로 맡길 필요는 없다고 … 더 읽기
Salesforce Email-to-Case AI 자동 분류 ② 같은 이메일 Thread에서 문의가 바뀌면 어떻게 할까
지난 글에서는 고객의 요구사항을 최대한 단순하게 유지했다. 최초 이메일이 Salesforce Email-to-Case를 통해 Case로 생성되면 AI가 내용을 읽고 Level 1과 Level 2 Category를 판단한다. Category가 정해진 이후의 Assignment는 이미 존재하는 Salesforce의 규칙에 맡긴다. 여기까지만 보면 꽤 깔끔하다. 그런데 실제 상담 업무를 생각하기 시작하면 문제는 최초 분류 이후부터 생긴다. 처음에는 Billing 문의였던 고객이 같은 이메일 Thread에서 이렇게 … 더 읽기
Salesforce Email-to-Case AI 자동 분류 ① 분류보다 먼저 봐야 했던 것
Salesforce Email-to-Case의 단순한 L1/L2 자동 분류 요구에서 시작해, 기존 시스템 이해와 실제 상담 업무, AI Observability까지 생각이 확장된 과정을 정리한다.
AI 프로젝트의 95%가 성과를 못 냈다는 숫자보다 더 중요한 것
좋은 모델을 도입한다고 업무가 자동으로 바뀌지는 않는다. 10년의 B2B 영업 경험과 Enterprise AX 설계를 거치며 생각하게 된, 결정론적 시스템과 AI의 판단 사이에 경계를 그리는 방법에 대한 이야기.