#고객사례
임펠, 15만 통 녹취로 6개월 교육을 1개월로
임펠이 딜러 통화 녹취 15만 통을 분석한 롤플레이 에이전트로 신제품 숙련 기간을 3~6개월에서 평균 1개월로 줄였다고 밝혔다. 자체 발표 수치라는 한계와 실무자 반론을 점검한다.
DoorDash 프로젝트 3배 단축의 조건
DoorDash CTO가 AI 코딩 도구 전사 도입으로 프로젝트가 3~5배 단축됐다고 밝혔다. 벤더 자체 발표 숫자가 성립하는 조건과 그 그림자를 짚어본다.
클라르나 AI가 소화한 상담원 700명
클라르나의 AI가 상담원 700명 몫을 처리하고 해결시간을 11분에서 2분으로 줄였다는 OpenAI 발표를 레딧 콜센터 운영자들의 반박으로 검증한다. 절감 숫자의 조건과 한계.
보안검토 3주를 15분으로 압축한 회사
미국 디지털헬스 회사 리그가 협력사 보안 평가를 3주에서 15분으로 줄였다고 Anthropic이 밝혔다. 벤더 사례집의 숫자를 해커뉴스와 레딧의 반박과 함께 걸러 본다.
18분 CI를 6분으로 줄인 무인 루프
Anthropic 공개 대담에서 클로드 코드 에이전트 루프가 CI 시간을 18분에서 6분으로 줄였다는 주장이 나왔다. Ramp의 무인 에이전트 운영 사례와 커뮤니티의 비용 반론을 함께 짚는다.
콘토가 10만 유로 이체를 AI에게 맡겼다
유럽 디지털은행 콘토는 AI 에이전트가 급여 이체를 5배 빠르게 준비하고 최종 승인만 사람이 하도록 설계했다. 익명 커뮤니티 실무자들은 승인이 형식화되는 지점을 지적한다.
스포티파이 PR 73%는 AI가 썼다
스포티파이가 풀리퀘스트 73%를 AI가 작성한다고 밝혔다. 벤더가 게시한 인터뷰라는 숫자의 성격과 개발자 커뮤니티의 반론, 한국 기업이 붙일 때 걸리는 지점을 짚는다.
콘토는 10만유로를 AI에게 맡겼다
프랑스 네오뱅크 콘토가 급여이체와 인보이스를 AI 에이전트에 맡긴 과정과 자체 발표 숫자의 한계, 커뮤니티 실패담이 가리키는 승인 설계의 위험을 점검한다.
베가가 트리아지 25분을 3분으로 줄였다
Anthropic 고객사례로 공개된 보안관제 트리아지 25분→3분 감축을 벤더 발표 수치라는 점부터 해부하고, 권한 설계 실패로 사내 기밀이 새나간 커뮤니티 실패담과 대조한다.
변호사 10시간 걸린 계약검토가 1시간으로
법무 AI 스펠북은 계약 검토를 변호사 10시간에서 1시간으로 줄였다고 밝혔다. 벤더 자체 발표 숫자의 구멍을 실무자 반론으로 짚어 본다.
합의금 300%는 누구의 숫자인가
EvenUp의 소송서류 초안 시간 단축과 합의금 증가 수치를 Wondr Health, Gradient Labs, Rocket Money 사례 및 커뮤니티 반박과 함께 검증한다.
원드르헬스 AI 코치 시험은 700문제였다
원드르헬스는 AI 코치를 내놓기 전 700개가 넘는 질문으로 검증했다. 온보딩 30~60분을 10분으로 줄였다는 발표 뒤에 붙는 조건과 유지 비용을 짚는다.