빠르게 움직이는 조직에서, TAM은 어떻게 문제를 해결할까? (새 탭에서 열림)
TAM CONNECT 2025는 토스와 카카오페이의 TAM들이 기술과 비즈니스를 연결하는 역할과 운영 문제 해결 방식을 공유한 자리였습니다. 두 회사의 환경은 달랐지만, 알림 노이즈·담당자 의존성·고객사 커뮤니케이션·AI 활용 등 현장에서 겪는 고민은 비슷했습니다. 글은 TAM을 단순 기술지원이 아닌, 복잡한 문제를 구조화하고 서비스와 조직을 개선하는 기술 기반 문제 해결자로 정의합니다. ## TAM의 역할과 해결하는 문제 - 파트너사의 연동 문제를 해결하고 API 도입을 기술적으로 지원합니다. - 장애 발생 시 고객사와 내부 개발·운영 조직을 연결하고 대응을 조율합니다. - 운영 프로세스를 개선하고 반복되는 문제를 자동화합니다. - 서비스와 플랫폼 구조를 더 나은 방향으로 개선하는 데 참여합니다. - 로그 분석, 우선순위 조율, 장애 대응 등 개발자·PM·운영 담당자의 역할을 상황에 따라 수행합니다. - 인증, Face Connect, 금융 플랫폼, 결제, 파트너 API 등 다양한 서비스 영역을 다룹니다. ## 알림 노이즈를 줄이고 문제를 구조화하기 - 모든 알림이 중요한 것은 아니므로 “정말 확인해야 하는 문제는 무엇인가?”를 먼저 정의했습니다. - 불필요한 알림을 줄이고 장애 패턴을 체계화했습니다. - 반복 이슈를 자동으로 탐지하는 시스템을 구축했습니다. - 정산 불일치의 근본 원인을 분석해 단기 대응이 아닌 재발 방지에 집중했습니다. - 장애를 빠르게 처리하는 것을 넘어, 장애가 반복되지 않는 운영 구조를 만드는 데 초점을 맞췄습니다. ## 특정 담당자에게 의존하지 않는 운영 - 운영 지식이 일부 담당자에게 집중되는 문제를 해결하려 했습니다. - 대응 이력을 투명하게 공유하고 구성원 모두가 같은 정보를 확인할 수 있도록 했습니다. - 담당자가 바뀌어도 누구나 신속하게 문제를 해결할 수 있는 협업 구조를 만들었습니다. - n8n 기반 워크플로 자동화로 디스코드 개발자 커뮤니티의 평균 응답 시간을 10분 이내로 유지했습니다. - LLM을 활용해 로그를 분석하고 장애 원인과 해결 가이드를 자동으로 제안했습니다. ## 고객사 경험을 운영 개선으로 연결하기 - 고객사 담당자였던 경험을 바탕으로 고객이 느끼는 답답함과 필요한 커뮤니케이션을 이해했습니다. - PDCA(Plan-Do-Check-Act) 사이클을 활용해 연동 가이드를 지속적으로 개선했습니다. - 반복되는 문의와 커뮤니케이션을 표준화했습니다. - 운영 프로세스를 구조화해 동일한 문제가 되풀이되지 않도록 했습니다. - TAM의 목표를 단순한 문제 해결이 아니라 문제의 재발 방지로 확장했습니다. ## 회사는 달라도 비슷한 운영 고민 - 고객사와 내부 개발팀 사이에서 이해관계와 우선순위를 조율해야 합니다. - 빠르게 변하는 서비스와 복잡해지는 운영 구조에 대응해야 합니다. - 기술과 비즈니스를 동시에 이해해야 하는 역할의 부담이 있습니다. - TAM은 지원 조직이나 단순 운영 인력이 아니라, 여러 조직을 움직이며 문제를 구조화하는 역할입니다. - 결과적으로 TAM은 기술 기반의 Problem Solver에 가깝다는 공감대가 형성됐습니다. ## AI 시대의 TAM - 로그 분석, 장애 원인 추천, 운영 가이드 생성에 AI를 활용할 수 있습니다. - 반복 문의 응답, 이상 탐지, 문서 검색과 요약도 자동화 대상입니다. - AI가 반복 업무를 대신할수록 TAM은 복잡한 문제 해결과 구조적 개선에 집중하게 됩니다. - 조직 간 조율, 고객 경험 설계, 운영 전략 수립처럼 높은 판단력이 필요한 업무의 중요성이 커질 전망입니다. ## 실용적인 시사점 TAM 조직은 반복 문의와 장애를 개인의 경험으로 처리하기보다, 알림 기준·대응 이력·문서·자동화 시스템으로 표준화하는 것이 중요합니다. 또한 AI를 단순 응답 자동화에만 사용하지 말고, 장애 재발 방지와 운영 구조 개선까지 확장해야 합니다.