AI 운영툴이 티켓을 줄여준다길래 도입했는데, 현장에서는 오히려 ‘AI가 만든 티켓’을 검수하는 시간이 새로 생겼다는 얘기가 눈에 밟혔다. 한 sysadmin은 모니터링 AI가 평범한 디스크 정리 작업을 “수상한 데이터 유출”로 잡아서, 관리자 두 명이 3시간 동안 장애급 확인을 했다고 했다. 예약된 패치 윈도우에 서비스 재시작을 걸어놓고도 모델은 “이상 행동”으로 봤다. 더 불편한 건 알림 정확도만의 문제가 아니었다. 팀원들이 런북, 네트워크 다이어그램, 내부 절차를 AI 어시스턴트에 아무 생각 없이 넣으면서 회사 인프라의 약점 목록을 검색 가능한 형태로 만들고 있었다. 문제 제기를 하면 반혁신처럼 들리고, 가만히 있으면 새벽 2시에 자동화가 사람 일을 더 키운다. 여기서 작은 제품 기회는 거창한 AIOps가 아니라, AI 운영툴 앞단의 ‘안전 레이어’일지도 모르겠다. 유지보수 캘린더와 런북 맥락을 먹여서 오탐을 눌러주고, 민감한 인프라 문서가 외부 모델로 나가기 전에 마스킹·승인·감사 로그를 남기는 얇은 게이트웨이. 현장이 돈을 내는 건 멋진 대시보드보다 “내 이번 주를 로봇 QA로 쓰지 않게 해주는 것”에 더 가까워 보인다.