AI와 함께 업무 시스템을 다시 설계하다: Salesforce 대체 CRM 개발기

버즈빌이 10년 이상 사용한 Salesforce를 자체 CRM BuzzForce로 교체하면서 겪은 데이터 모델 설계와 AI 협업 개발 경험을 다룬다. AI가 코드 작성 병목을 해소했지만 검증과 피드백 루프가 새로운 병목임을 실증한 글이다.

핵심 포인트

Salesforce의 외주 의존 커스터마이징, 복잡한 필드 상속, 원자 트랜잭션 불가 등 구조적 한계가 자체 CRM 개발을 촉발했다.
ERD와 PoC를 1차 목표로 설정해 막연한 의심을 구체적 질문으로 전환하는 방식으로 불확실성을 낮췄다.
AI는 Salesforce 데이터 패턴 역추적, 필드 채움률 분석, Stage별 검증 규칙 도출에 활용했다.
OppAccount/AccountContact/OppBilling 등 명시적 테이블 설계로 기존 암묵적 관계에서 오던 데이터 유실을 해결했다.
AI 시대 실제 병목은 코드 작성이 아닌 결과물 검증과 피드백 루프였다.

상세 정리

Salesforce 문제: 외주사 없이 커스터마이징 불가, 사용 안 하는 필드·규칙이 복잡하게 얽힘, 백엔드 연동 자동화 복잡도 높음, 원자 트랜잭션 불가, API 토큰 무효화 시 복구 시간 긺.
프로젝트 전략: ERD와 PoC를 1차 목표로 설정해 실현 가능성부터 검증. 인터랙티브 ERD를 팀 커뮤니케이션 도구로 활용해 막연한 의심을 구체적 질문으로 전환.
AI 역할 — 데이터 패턴 분석: Salesforce 기존 데이터에서 필드 간 관계와 업무 규칙을 역추적, 필드 채움률 분석으로 Stage별 필수 검증 규칙 도출.
AI 역할 — 사용자 인터뷰 보완: 데이터가 설명하지 못하는 유스케이스를 인터뷰로 검증해 AI 분석의 빈틈을 채웠다.
데이터 모델 — OppAccount: 광고주/대행사/렙사의 N:M 관계를 명시적 테이블로 표현해 기존 암묵적 관계에서 오던 데이터 유실을 해결했다.
데이터 모델 — AccountContact/OppBilling: 담당자-클라이언트 관계를 명확히 하고, 월별 통합 정산을 OppBilling 테이블로 분리해 처리했다.
AI 협업 병목: 코드 작성 자체는 거의 병목이 안 됐다. QA 가이드라인 작성과 테스트 데이터 생성에 시간이 소모됐고, 결과물 검증과 수정이 실제 병목이었다.
운영 결과: 세일즈팀은 기존 업무 연속성을 확인, 재무팀은 유스케이스 중심 설계 덕분에 업무 효율화를 더 크게 체감했다.
핵심 통찰: 업무 시스템의 만족도는 업무를 어떤 단위로 제품화했는가에 크게 영향받는다. 엔티티 중심보다 유스케이스 중심 설계가 사용자 만족도를 높인다.