Remote의 3명이 1,800명을 지원하는 구조

요약

• 직원 1,800명의 원격 기업이 자동화 도구와 인공지능으로 지원 요청을 자동 분류했습니다.
• 전체 요청의 27.5%를 사람 없이 해결하고 매달 616시간의 업무 시간을 줄였습니다.
• 업무 도구를 연결해 직원 신원 정보를 결합하면 지원 인력 증원 없이 대응할 수 있습니다.

1,800명의 원격 근무자와 3명의 지원 담당자

전 세계 1,800명 이상의 직원이 사무실 없이 각자의 집이나 거점에서 근무하는 회사가 있습니다. 전 세계 인재 채용과 급여 지급, 현지 법률 준수 업무를 대행하는 글로벌 플랫폼 기업 Remote입니다.

직원이 1,800명을 넘어서면서 사내 지원 창구에는 매달 약 1,100건에 달하는 요청이 쏟아졌습니다. 각종 업무 계정 생성부터 소프트웨어 접근 권한 요청, 노트북이나 모니터 같은 하드웨어 지원까지 종류도 다양했습니다. 그러나 당시 Remote에서 이 모든 사내 요청을 전담해 처리하던 인력은 단 3명이었습니다.

자동화 도구 업체 Zapier가 공식 블로그를 통해 공개한 고객 사례에 따르면, 이 문제를 해결하기 위해 시스템을 뜯어고치기 전까지 Remote의 지원 업무는 혼란 그 자체였습니다. 직원들은 사내 메신저인 Slack의 여러 대화방이나 개인 메시지로 두서없이 요청을 보냈습니다. 공식적인 기록이나 추적 시스템이 없다 보니 중요한 요청이 대화 피드 뒤로 밀려 누락되기 일쑤였습니다. 급한 불을 끄기에 급급해 처리는 늘 늦어졌습니다.

Remote의 IT 및 AI 자동화 총괄을 맡고 있는 Marcus Saito는 당시의 지원 체계를 두고 사후 대응식이었으며 산만하게 흩어져 있었다고 설명했습니다. 3명의 인력이 폭발적으로 늘어나는 요청의 파도를 버텨내기란 불가능해 보였습니다.

요청이 들어오는 순간 신원부터 파악하는 구조

Remote는 직원들에게 낯선 새 시스템의 사용법을 강요하지 않았습니다. 대신 직원들이 이미 매일 사용하고 있던 업무 도구들을 뒤에서 하나로 묶는 방식을 택했습니다. 중심에는 업무 자동화 플랫폼인 Zapier와 생성형 언어 모델 ChatGPT, 그리고 직원 계정 및 접근 권한을 중앙에서 관리하는 시스템인 Okta가 있었습니다.

지원 요청 접수 창구는 세 갈래로 열어두었습니다. 메신저 Slack과 이메일, 그리고 사내 셀프서비스 챗봇입니다. 창구는 여러 개이지만 요청이 접수되는 순간부터는 단 하나의 정돈된 흐름을 탑니다.

요청이 들어오면 Zapier의 자동화 작업 단위인 Zap이 즉시 실행되어 Okta 시스템으로 웹훅을 보냅니다. 웹훅은 특정 사건이 일어났을 때 한 시스템이 다른 시스템으로 실시간 알림과 데이터를 전송하는 기술입니다. 이 웹훅을 통해 Zap은 요청을 보낸 직원의 이메일을 기준으로 해당 직원의 소속 부서, 직무, 재직 상태 정보를 Okta에서 즉시 조회해 티켓에 메타데이터로 덧붙입니다.

지원 담당자가 요청자의 부서가 어디인지, 특정 시스템에 접근할 권한이 있는 직급인지 확인하려고 인사 시스템을 일일이 뒤적일 필요를 아예 없앤 것입니다.

언어 모델의 분류와 과거 해결 기록의 결합

직원의 요청 본문과 Okta에서 가져온 직무 정보는 곧바로 ChatGPT로 전달됩니다. ChatGPT는 글의 문맥과 요청자의 권한 정보를 함께 검토해 이 사안이 얼마나 긴급한지, 보안 위험은 없는지 판단합니다. 계정 권한 부여, 소프트웨어 오류, 하드웨어 요청 등으로 범주를 나누고 우선순위를 매깁니다.

이 판단을 바탕으로 두 가지 작업이 동시에 일어납니다. 먼저 팀의 업무 대시보드 역할을 하는 Notion에 새 페이지가 생성되어 전체 처리 상태를 추적할 수 있는 티켓이 만들어집니다. 이와 동시에 모든 티켓 데이터는 표 형태의 데이터베이스인 Zapier Tables에 실시간으로 기록됩니다. 이 기록들이 차곡차곡 쌓이면서 회사의 공식 지식 베이스가 됩니다.

티켓이 등록되면 인공지능 에이전트 도구인 Zapier Agents가 가동됩니다. Zapier Agents는 Zapier Tables에 누적된 수천 건의 과거 해결 기록을 검색합니다. 과거에 동일하거나 유사했던 문의, 예를 들어 2단계 인증 초기화 방법이나 사내 가상사설망 연결 오류, 소프트웨어 라이선스 신청 절차 등을 찾아내 알맞은 해결책을 작성합니다.

마지막으로 요청자는 Slack 메시지를 통해 자신이 등록한 Notion 티켓 링크와 함께 인공지능이 제안한 구체적인 해결 안내를 받습니다. 단순 안내나 표준 매뉴얼 확인만으로 끝낼 수 있는 문제는 담당자가 화면을 열어보기도 전에 이 단계에서 완전히 끝납니다.

실제 현장에서는 인공지능이 안전하게 판단하도록 정밀한 규칙을 세워두었을 가능성이 높습니다. 시스템 권한이 걸린 중요한 판단인 만큼, ChatGPT의 지침에 사내 역할 기반 접근 제어 규칙을 반영했을 것입니다. 가령 재무 부서의 관리자급 직원이 보낸 특정 회계 프로그램 접근 요청만 높은 우선순위로 분류하고, 그렇지 않은 경우에는 팀장 사전 승인 절차를 먼저 안내하도록 조건을 걸었을 수 있습니다.

과거 기록 검색 역시 일치율이 90%를 넘고 표준 링크 안내로 끝나는 안전한 사안만 즉시 종결 처리했을 것입니다. 시스템 환경 설정을 직접 바꾸거나 최고 관리자 권한을 승인해야 하는 민감한 작업은 유사도가 높아도 자동으로 끝내지 않고 초안만 만들어 담당자에게 넘겼을 가능성이 큽니다.

메신저 이모지 하나로 담당자를 지정하는 장치

인공지능이 스스로 해결하지 못한 복잡한 기술 문제나 관리자의 직접 승인이 필요한 요청은 IT 팀의 내부 Slack 채널로 전달됩니다. 여기서 Remote는 담당자 배정 방식을 극도로 단순화했습니다.

지원 인력 3명이 복잡한 관리 콘솔에 일일이 로그인해 접수 대기 목록을 새로고침할 필요가 없습니다. 알림이 도착한 Slack 메시지에 팀원이 특정 이모지 반응을 달기만 하면 됩니다.

이모지가 찍히는 순간 또 다른 Zap이 반응을 남긴 엔지니어가 누구인지 감지합니다. 그리고 즉시 Notion 데이터베이스로 넘어가 해당 티켓의 담당자 이름을 그 엔지니어로 바꿉니다. 손에 익은 메신저 화면을 벗어나지 않고 손가락 터치 한 번으로 업무를 가져가는 것입니다. 메신저를 단순한 대화방이 아니라 핵심 업무 도구의 제어판으로 바꾼 셈입니다.

3명이 10명의 몫을 해내며 아낀 50만 달러

이 자동화 체계가 가동되면서 Remote 사내 IT 헬프데스크의 성적표는 완전히 달라졌습니다.

전체 IT 지원 요청 가운데 27.5%가 사람의 손길을 전혀 거치지 않고 처음부터 끝까지 자동으로 해결됩니다. 나머지 72.5%는 여전히 엔지니어가 직접 개입해 처리하지만, 단순 반복 문의가 4분의 1 넘게 사라지면서 업무 부담은 크게 줄었습니다.

월간 IT 요청 처리 흐름 비율

이로 인해 IT 지원 업무에서만 매달 절약되는 시간은 616시간에 달합니다. 3명의 지원 인력이 1,100건의 요청을 처리하며 10명 규모의 팀과 맞먹는 생산성을 유지하고 있습니다. 손작업 처리를 위해 사람을 더 뽑지 않아도 되면서, 회사는 IT 부서에서만 50만 달러의 채용 비용을 아꼈습니다.

지원 인력의 일상도 바뀌었습니다. 반복하던 비밀번호 재설정이나 권한 확인 같은 일상적인 잡무에서 벗어나, 회사 전체 시스템의 뼈대를 개선하는 고부가가치 작업에 시간을 쓸 수 있게 되었습니다.

Remote의 공동창업자 겸 사장인 Marcelo Lebre는 이 변화의 무게를 이렇게 표현했습니다. “자동화가 없었다면 우리는 적어도 조직 규모를 두 배로 늘려야 했을 것입니다. 두 배라는 표현도 사실 완곡한 편입니다. 자동화가 없었다면 우리는 사업을 지속하지 못하고 잊혀졌을 테니까요.”

회사 전체로 번진 자동화와 새로운 직무의 등장

IT 부서에서 증명된 자동화의 성과는 회사 전체로 빠르게 퍼져나갔습니다. 2024년 한 해 동안 Remote 전사에서 실행된 자동화 작업은 1,100만 건을 기록했습니다.

2025년에 들어서면서 이 흐름은 법무와 재무를 비롯한 다른 부서로 넓어졌습니다. 그 결과 전사적으로 매달 아끼는 업무 시간은 2,219일에서 6,659일 수준에 이릅니다. 1,800명의 직원 가운데 약 150명은 업무에 필요한 자동화를 직접 설계하거나 적극적으로 활용하고 있습니다.

조직 구조에도 변화가 생겼습니다. 단순히 기존 시스템을 유지보수하는 것을 넘어 여러 SaaS 도구를 연결하고 사내 자동화를 전담해서 기획하는 “IT 통합 엔지니어(IT Integrations Engineer)“라는 새로운 직무가 공식적으로 만들어졌습니다.

물론 이 방식을 모든 기업이 당장 그대로 적용할 수 있는 것은 아닙니다. 전제 조건이 분명하기 때문입니다. 우선 직원들의 신원과 계정 권한이 Okta 같은 중앙 계정 관리 시스템을 통해 철저하게 통제되어 있어야 합니다. 그래야 인공지능이 신뢰할 수 있는 인사 정보를 바탕으로 판단을 내릴 수 있습니다. 또한 Slack이나 Notion처럼 사내에서 쓰는 핵심 도구들이 웹훅과 API 연동을 막힘없이 지원해야 합니다.

현실적인 한계도 명확합니다. 자동 해결 비율이 27.5%라는 뜻은, 여전히 72.5%의 티켓은 숙련된 엔지니어가 직접 머리를 맞대고 풀어야 한다는 뜻입니다. 하드웨어 장비의 배송이나 기기 자체의 물리적인 고장처럼 사람의 손이 반드시 닿아야 하는 영역은 인공지능과 자동화 도구만으로 해결할 수 없습니다.

결국 Remote 사례가 보여주는 핵심은 화려한 인공지능 모델을 도입하는 것 자체가 아닙니다. 직원들의 기본 신원 데이터를 언어 모델과 연결하고, 과거에 쌓아둔 문제 해결 기록을 검색해 메신저라는 가장 익숙한 화면 안에서 처리를 끝내도록 업무의 동선을 다시 짠 데 있습니다. 일하는 도구들을 매끄럽게 이어 붙이는 것만으로도, 작은 팀이 거대한 조직의 무게를 거뜬히 지탱할 수 있습니다.

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출처

Zapier Blog — How Remote saves $500K annually and automates 11M tasks with AI automation — https://zapier.com/blog/remote-automates-millions-of-tasks-with-ai-automation/ — 2025