팀 리더가 정리한 사내 헬프데스크 티켓 분류·우선순위 자동화에 AI 도입 실전 적용 전략 배경: 왜 지금 자동화인가 AI 기반 티켓 분류 아키텍처 운영 프로세스에 자연스럽게 녹여내기 보안·비용 고려사항 실전 적용 예시 FAQ 결론 배경: 왜 지금 자동화인가 사내 헬프데스크는 IT 조직의 실질적인 얼굴입니다. 그러나 사용자 문의가 증가하면서 수작업 분류와 우선순위 설정만으로는 대응 속도와 품질을 일정 수준 이상으로 유지하기 어려워졌습니다. 최근 자연어 처리 모델이 성숙해지면서, 티켓 텍스트만으로도 문제 유형·담당 팀·긴급도 등을 추정하는 작업이 높은 정확도로 가능해졌습니다. 이러한 흐름을 내부 CI/CD 파이프라인 및 운영 시스템에 자연스럽게 통합하는 것이 팀 리더의 중요한 역할입니다. AI 기반 티켓 분류 아키텍처 전형적인 아키텍처는 세 가지 요소로 구성됩니다. 첫째, 티켓 수집 레이어로, 헬프데스크 툴(SaaS 또는 자체 구축 시스템)에서 이벤트를 스트리밍하거나 웹훅으로 전달합니다. 둘째, AI 추론 레이어로, 사내 프록시 또는 클라우드 기반 모델 API를 통해 카테고리와 우선순위를 추론합니다. 셋째, 결과 반영 레이어로, 다시 헬프데스크 시스템에 분류 태그 및 SLA 관련 필드를 업데이트합니다. 이 구조는 중앙 집중형이 아닌, 필요한 팀별로 모듈화할 수 있어 CI/CD 파이프라인에도 쉽게 통합됩니다. 간단한 파이프라인 예 다음은 티켓 생성 이벤트를 AI 분류 서비스로 전달하는 예시 코드입니다. // 단순 예제: 헬프데스크 Webhook → AI 분류 API 호출 → 결과 업데이트 app.post("/ticket-created", async (req, res) => { const ticket = req.body; const prediction = a...