AI 기반 인시던트 티켓 분류와 자동심각도 조정 시스템 설계 가이드 AI 생성 이미지: AI 기반 인시던트 티켓 분류와 자동심각도 조정 시스템 실무 리더 요약 정리 이 문서는 AI 기반 인시던트 티켓 분류와 자동심각도 조정 시스템을 도입하거나 개선할 때 실무 리더가 결정해야 할 핵심 포인트를 정리한 요약입니다. 핵심 점검 항목 요약 문제 정의 — 현재 티켓 처리에서 어디가 병목인지 데이터 파이프라인과 라벨링 전략 설계 방법 모델 아키텍처와 반드시 포함해야 할 주요 피쳐 팀 위키나 아키텍처 리뷰 문서에 그대로 옮겨 쓰고, 조직 상황에 맞게 조정하면 바로 활용할 수 있습니다. 실제 엔터프라이즈 환경에서 자주 발생하는 문제입니다. 몇 년 전 우리 팀도 이 시스템을 제대로 설계하지 않아 장애 대응이 지연되고 불필요한 야근이 반복된 경험이 있습니다. 이 글은 그런 실패를 되풀이하지 않도록, 리더 관점에서 우선 정해야 할 구조와 운영 방식을 중심으로 정리했습니다. 이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트 문제 정의 — 기존 티켓 처리에서 무엇이 병목인가 데이터 파이프라인과 라벨링 전략을 어떻게 설계할 것인가 모델 아키텍처와 핵심 피쳐는 무엇이 되어야 하는가 자동심각도 조정은 어떤 정책과 함께 운영해야 하는가 실무에서 AI 기반 인시던트 티켓 분류 및 자동심각도 조정 기능을 적용할 때 반드시 확인해야 할 구조적·운영적 포인트만 추려 정리했습니다. 문제 정의 — 기존 티켓 처리에서 무엇이 병목인가 대규모 엔터프라이즈 환경에선 티켓이 한꺼번에 쏟아지거나 분류가 부정확하면 대응 우선순위가 뒤바뀝니다. 중요한 인시던트가 낮게 분류되어 대응이 늦어지기도 하고, 반대로 경미한 문제에 과도한 리소스를 투입해 MTTR과 운영비용이 동시에 늘어납니다. 이런 병목은 온콜 피로도를 높이고 잘못된 에스컬레이션 경로로 이어지며 SLO 위반을 초래합니다. 특히 로그·알림의 노이즈와 수동 태깅 과정이 문제를 키우므로, 자동화나 AI를 도입하기 전에...