Slack 기반 업무 완결형 AI 회의실 봇.

01 · PROBLEM

조율과 예약 사이에서 끊기는 워크플로우

님블뉴런은 NAVER Works Calendar를 통해 회의실을 예약합니다. 하지만 실제 회의 조율은 대부분 Slack 채널에서 이루어집니다. 특히 개발리뷰 시즌에 많은 회의로 일정이 바쁜 개발 리더들이 포함된 회의의 경우, [리더들의 빈 시간 확인 → 회의실 가용 상태 대조 → 참석자 전원 일정 확인] 과정을 수동으로 반복해야 했습니다. 슬랙 쓰레드에서 논의하다가 예약을 위해 외부 툴로 이동하는 과정 자체가 맥락을 끊는 업무 비용이자 병목이었습니다.

02 · APPROACH

Slack 안에서 업무가 종결되는 Agent 구조

단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어, 논의가 일어나는 Slack 안에서 즉시 업무가 종결되는 Agent 구조를 설계했습니다.

사용자 중심의 인터페이스 — 새로운 툴에 적응할 필요 없이, 사용자가 가장 익숙한 Slack에서 평소 대화하듯 자연어로 요청하는 방식을 채택했습니다. “이번 주 금요일 오후에 아트디렉터, 프로그래머1, 기획자1님 모두 가능한 시간에 회의실 어디야?”라는 한 문장이면 충분합니다.

지능형 교차 분석 — AI가 요청을 해석해 특정 참석자들의 개인 캘린더와 회의실 현황을 실시간으로 교차 분석하고, 모두가 만족하는 최적의 옵션을 도출합니다.

시스템 자동화의 완결 — 슬랙에서의 대화로만 끝나지 않고, 최종 확정 시 NAVER Works Calendar에 실제 일정 등록까지 자동으로 수행합니다. 이를 통해 ‘커뮤니케이션’과 ‘행정 입력’ 사이의 간극을 완전히 제거하는 것을 목표로 했습니다.

03 · BUILD

실제 문제를 해결하는 핵심 기능

• 자연어 기반 컨텍스트 파싱 — 슬랙 쓰레드 내 날짜, 시간, 참석자 정보 추출
• 교차 일정 최적화 — 특정 참석자(개발 리더 등)의 빈 시간과 회의실 가용 상태를 실시간 대조
• 인터랙티브 UI 제공 — 분석된 가용 시간대 중 사용자가 선택할 수 있는 슬랙 UI 버튼 제공
• API 통합 및 정합성 유지 — NAVER Works API를 통한 일정 등록 및 외부 수정 사항 실시간 반영
• 연속성 있는 대화 처리 — 슬랙 쓰레드 문맥을 유지하여 “그때 말고 한 시간 뒤로 변경해줘” 같은 후속 요청 처리

04 · IMPACT

조율 단계가 사라지고 실행만 남다

여러 명의 캘린더를 일일이 대조하며 회의실을 찾던 번거로움을 없앴습니다. 사용자는 슬랙을 벗어나지 않고도 ‘가장 합리적인 예약 가능 시간’을 추천받음으로써, 의사결정에서 실행(예약)까지의 리드타임을 획기적으로 줄였습니다. AI를 단순한 정보 제공자가 아닌, 복잡한 운영 예외(충돌/수정)를 처리하는 효율적인 운영 보조 인력으로 포지셔닝한 사례입니다.

05 · LEARNINGS

AI의 품질은 ‘모델’보다 ‘문제 정의와 예외 설계’에서 온다

이번 프로젝트를 통해 생성형 AI의 가치는 화려한 모델 성능보다, 실제 업무 현장의 복잡한 예외 처리(데이터 정합성, 일정 충돌 로직 등)를 얼마나 꼼꼼하게 설계하느냐에 달려 있다는 것을 체감했습니다. 이후 자동화 도구를 기획할 때도 ‘어떤 모델을 쓸까’보다 ‘사용자의 흐름 속에서 어떤 예외가 발생할까’를 먼저 고민하는 습관을 얻게 되었습니다.