소프트웨어 및 SaaS용 AI 에이전트

저희는 소프트웨어 기업에 제안하는 것을 좋아합니다. 그들의 고민이 곧 저희의 고민이기도 하니까요.

저희는 복잡한 기술 제품의 고객 지원을 자동화하려 할 때 어떤 어려움이 있는지 잘 알고 있습니다.

저희는 개발자와 엔지니어 팀을 제품 디자인, 사용자 경험과 조율하는 일이 어떤지 잘 알고 있습니다.

이런 문제를 줄이는 데 큰 역할을 하는 것이 바로 AI 에이전트입니다. 맞아요, 저희도 직접 AI 에이전트와 챗봇을 활용해 문서 탐색, 풀 리퀘스트 검토, 기능 요청 분류, 고객 지원, 사용자 데이터 분석 등 다양한 작업을 처리하고 있습니다.

우리 SaaS 회사에서 일상적으로 사용하는 AI 에이전트 유형은 무엇이 있을까요? 세 가지를 소개합니다:

• Production Tester Bot: 웹사이트의 안정성을 모니터링합니다 – 분 단위의 지연 문제까지 포함하여 감시합니다.
• 솔루션 엔지니어 Gordon: 그는 잠재 고객을 조사하고, 데모 전략을 세우며, 솔루션을 설계해 보여줍니다.
• 릴리즈 노트 봇: 한 주 동안의 모든 풀 리퀘스트를 읽고, 변경 사항을 요약해 주요 채널에 배포합니다.

그렇다면 다른 소프트웨어 회사들은 AI 에이전트를 어떻게 활용해야 할까요? CEO Sylvain Perron의 설명처럼, “비즈니스 환경에서 AI를 올바르게 사용하는 방법은 이미 규칙, 데이터, 논리가 명확한 프로세스를 자동화하는 것입니다.”

SaaS 기업의 경우, 이는 종종 소프트웨어 제품 온보딩, 기술 지원 제공, 코드 디버깅 또는 다양한 백엔드 데이터 작업 자동화를 의미합니다.

저희 고객 중 한 곳인 Extendly는 24시간 고객 지원을 제공하는 SaaS 기업입니다. 이들은 고객 지원에 능숙했지만, 사용자 기반이 커지면서 자동화를 원했습니다.

기존 챗봇은 한계가 있었고, 팀은 복잡한 기술 질문도 해결할 수 있는 AI 에이전트가 필요했습니다. Botpress 기반 AI 에이전트로 전환한 후, 고급 RAG 파이프라인을 활용해 방대한 매뉴얼에서 복잡한 문제 해결 단계를 정확하게 추출할 수 있었습니다.

Extendly 팀은 AI 티켓 생성, 이슈 에스컬레이션 플로우, 채팅 기록 등 맞춤형 요소도 추가해, AI 서비스가 필요할 때 적절히 에스컬레이션하고 사용자의 이전 대화도 기억할 수 있도록 했습니다.

그 결과, AI 고객 지원은 직원 지원에서 5%의 이슈만 분산시키던 것에서 고객 이슈의 30%까지 분산시키게 되었습니다.

AI 에이전트로 자동화할 수 있는 프로세스가 궁금하다면 언제든 연락 주세요. 기꺼이 도와드리겠습니다.