봇시팅(Bot-sitting) — AI 도입이 만든 새로운 간접 업무

AI 자동화를 들이면 일이 줄 것 같지만, 현실은 "도입했다가 포기했다", "오히려 일이 늘었다"는 하소연이 적지 않습니다. 실전 운영 사례를 담은 한 블로그는 이를 도구가 아닌 준비의 문제로 짚습니다. 자동화를 계속 감시하고 돌보는 일, 이른바 봇시팅이라는 새로운 간접 업무가 조용히 늘어나기 때문입니다. ■ 도입 전 확인할 5가지 첫째, 업무의 시작과 끝이 명확한가입니다. 모호한 업무는 자동화 범위도 불분명해 사람이 계속 개입해야 합니다. 둘째, 입력 데이터 형식이 일관적인가입니다. 날짜 표기 하나만 뒤섞여도 오류가 쏟아집니다. 셋째, 예외 상황이 생기면 누가 확인하는가입니다. 100번 중 99번이 아니라 나머지 1번이 문제입니다. 넷째, 잘못됐을 때 되돌릴 수 있는가입니다. 원본을 덮어쓰는 구조라면 복구가 불가능합니다. 다섯째, 사람이 반드시 봐야 할 판단 지점이 구분되어 있는가입니다. ■ 주간 보고서 자동화의 명암 팀 실적을 취합해 보고서를 만드는 업무를 예로 들면, 업로드 기한과 파일 형식을 사전에 통일하고, 파일 누락 시 알림을 보내고, 원본과 결과물을 분리 저장하고, 담당자가 최종 검토 후 발송하도록 정해두면 문제가 없습니다. 이를 점검하지 않으면 오류가 담긴 보고서가 그대로 임원에게 전달되는 사고로 이어집니다. ■ 모니터링 없는 자동화는 방치와 같다 실제 봇 트래픽 공격에 대응했던 한 운영자는 비상 상황에서 새 도구를 급히 만들기보다 평온할 때 정리·복구 도구를 미리 준비할 것, 실시간 로그 없이는 시스템이 잘 돌아가는지조차 알 수 없다는 점을 강조합니다. AI 자동화도 정확도·사용률·오류율을 지켜보는 모니터링이 없으면, 결국 사람이 봇 뒤에 붙어 감시하는 업무만 늘어납니다. 자동화는 일을 줄이기 위한 것이지, 새로운 감시 업무를 만들기 위한 것이 아닙니다. 우리 조직의 AX 성숙도가 궁금하다면 무료 진단(3분)으로 확인해보세요: https://dhicttech.co.kr/business/consulting/diagnosis 대한 ICT 기술사 사무소 · AX 컨설팅: https://dhicttech.co.kr/business/consulting