AI 자동화, 암묵지를 데이터로 분리해 유지보수성 높이는 법

kt cloud Azure전환팀은 반복적인 인프라 요청 처리 업무를 AI로 자동화하면서 겪은 시행착오와 해결책을 공유했다. 초기에는 AI에게 요구사항을 그대로 전달해 스크립트를 생성했으나, 비즈니스 로직이 코드 깊숙이 하드코딩되어 변경 시 유지보수 비용이 급증하는 '자동화 부채'에 직면했다.

암묵지의 데이터화

문제의 핵심은 팀 내 암묵지가 명시되지 않은 채 AI에게 의존한 데 있었다. 이를 해결하기 위해 '관심사의 분리' 원칙을 적용해 매핑 규칙을 JavaScript 코드에서 독립된 CSV 데이터 파일로 추출했다.

유지보수성 개선 효과

구조 개편 후 새로운 환경 추가나 비용 부서 변경 시 코드를 수정하지 않고 CSV 파일만 업데이트하면 되었다. 이로 인해 코딩 지식이 없는 운영 인력이나 기획자도 엑셀을 통해 자동화 로직을 안전하게 관리할 수 있게 되어, 개인 스크립트 수준에서 팀 단위 시스템으로 진화했다.