서비스나우가 워크플로우를 자율 에이전트로 전환하는 방법

서비스나우는 워크플로우 플랫폼을 자율 에이전트 엔진으로 전환하고 있으며, IT, 인사, 고객 서비스 분야의 경영진들은 이 약속이 현실과 부합하는지 알고 싶어 합니다.

이러한 AI 에이전트를 성공적으로 도입한 기업들은 인시던트 해결 속도가 33% 빨라지고 에스컬레이션 건수가 18% 감소했다고 보고합니다. 그러나 이 기술은 아직 충분히 새롭기 때문에 대부분의 팀은 여전히 어디에 적용할지 고민 중입니다.

먼저, ServiceNow가 실제로 에이전트형 AI를 제공하나요?

키 요약

서비스나우는 에이전트형 AI를 제공하나요?

예. ServiceNow는 2024년 9월 출시된 Now Assist와 ServiceNow Agentic Framework를 통해 에이전트형 AI를 제공합니다.

ServiceNow의 에이전트형 AI는 최소한의 인적 개입으로 IT 문제를 선제적으로 해결하고, 직원 요청을 처리하며, 부서 간 비즈니스 프로세스를 조정하는 자율적 워크플로우 에이전트를 구현합니다.

Now 플랫폼을 기반으로 구축된 이 목표 지향형 에이전트는 다단계 워크플로우를 플랜하고, 작업을 실행하며, 결과로부터 학습함으로써 ITSM, HR, 고객 서비스 분야의 업무를 처리합니다.

이 시스템은 ServiceNow가 워크플로우 플랫폼에서 AI 오케스트레이션 hub로 진화한 모습을 보여줍니다. 사람이 각 단계를 트리거할 때까지 기다리지 않고, 에이전트가 들어오는 요청을 분석하고 실행 플랜을 수립하며 시스템 간 협업을 통해 티켓을 자동으로 해결하거나 서비스 요청을 처리합니다.

주요 기능 한눈에 보기

ServiceNow의 에이전트형 AI는 조직이 서비스 요청과 워크플로우를 처리하는 방식을 혁신하는 핵심 기능을 제공합니다.

이러한 기능들은 기존에 직원들의 시간을 소모하던 일상적인 서비스 데스크 일을 자동화하기 위해 함께 작동합니다.

AI 에이전트 스튜디오는 코드 작성 없이 시각적 인터페이스로 에이전트 단계를 연결할 수 있게 해주며, 컨트롤 타워는 모든 자동화 작업이 보안 검토를 위해 기록되도록 보장합니다.

ServiceNow 플랫폼의 기능을 이해하셨다면, 이제 이러한 에이전트를 배포하는 데 드는 비용을 살펴보겠습니다.

ServiceNow 에이전트형 AI 비용은 얼마인가요?

가격은 공개되지 않았습니다. ServiceNow는 에이전트형 AI를 독립형 제품이 아닌 애드온으로 마케팅하며, 해당 기능을 Now Assist Pro 이상과 같은 엔터프라이즈 레벨 구독에 포함시킵니다(ServiceNow 가격 페이지, 2025년 10월 확인).

조직은 AI 오케스트레이터 및 에이전트 스튜디오 기능을 이용하려면 최상위 플랜을 사용해야 하며, 해당 비용은 프리미엄 라이선스에 포함됩니다.

해당 기업은 에이전트당 요금이나 사용량 기반 가격 정책을 공개적으로 발표하지 않았습니다. 실제로 ServiceNow의 최고 플랜 고객만이 이러한 AI 에이전트 기능을 잠금 해제할 수 있으며, 최종 비용은 더 광범위한 ServiceNow 계약의 일환으로 사례별로 협상됩니다. 현재(2025년 10월 기준) 간단한 종량제 옵션은 존재하지 않습니다.

가격 정책을 이해한 후에는 장점과 잠재적 단점을 비교해 보는 것이 도움이 됩니다.

키 이점과 잠재적 단점

ServiceNow의 에이전트형 AI는 의미 있는 자동화를 제공하지만, 커밋하기 전에 팀이 평가해야 할 고려 사항이 있습니다.

장점:

단점:

*균형 잡힌 위험 노트: 파일럿 운영 중 비용과 에이전트 드리프트를 주의 깊게 모니터링하십시오. 초기 도입 사례에 따르면 에이전트는 일상적인 작업을 잘 처리하지만, 복잡한 경계 사례에서는 여전히 예측 불가능한 행동이 나타나 인적 판단이 필요하다고 보고됩니다. 지속적인 튜닝을 위한 예산을 책정하고 예외 사항이 서비스 품질에 영향을 미치기 전에 포착할 수 있도록 명확한 에스컬레이션 규칙을 설정하십시오.

최고의 결과를 거두는 조직들은 에이전트 자동화를 강력한 거버넌스 프레임워크와 결합하며, 인간의 전문성이 여전히 대체 불가능한 값을 더하는 영역에 대한 현실적인 기대치를 설정합니다.

ServiceNow 에이전트형 AI를 사용하는 곳은 어디인가요?

다양한 산업 분야의 얼리 어답터들은 실제 워크플로우에 ServiceNow의 AI 에이전트를 도입함으로써 측정 가능한 성과를 입증하고 있습니다.

이러한 결과들은 공통된 패턴을 공유합니다: 에이전트는 속도가 중요하고 의사 결정 구조가 명확하게 정의된 대량 반복 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 에이전트 배포 전에 프로세스를 명확히 문서화한 기업들은 제대로 이해되지 않은 워크플로우를 자동화하려는 기업들보다 더 빠른 가치 실현 시간을 경험합니다.

다음으로 ServiceNow의 이 기술에 대한 플랜을 살펴보겠습니다.

ServiceNow 에이전트형 AI의 향후 제목

ServiceNow는 로드맵의 모양을 결정하는 여러 키 마일스톤을 통해 에이전트형 AI 역량을 지속적으로 확장하고 있습니다.

2024년 3분기: 밴쿠버 릴리스가 2024년 9월 정식 출시되었으며, 여러 에이전트가 세션 간 컨텍스트를 공유할 수 있는 크로스 에이전트 메모리 기능을 추가했습니다(ServiceNow 릴리스 노트, 2024년 9월).

2025년 1분기: ServiceNow는 2025년 2월 엔비디아(NVIDIA)와 파트너십을 체결하여 기업 워크플로우에 최적화된 맞춤형 대규모 언어 모델을 개발하고 에이전트의 추론 정확도를 향상시키기 위한 계획을 발표했습니다(엔비디아 보도 자료, 2025년 2월).

2026년 상반기: 회사는 2026년 상반기에 오픈 tool API를 출시할 플랜이며, 이를 통해 ServiceNow 에이전트가 표준화된 커넥터를 통해 비(非) ServiceNow 애플리케이션과 상호작용할 수 있게 됩니다(ServiceNow CEO 실적 발표 전화회의, 2025년 3분기).

우리는 워크플로우 자동화에서 자율 운영으로 전환 중입니다. 여기서 AI 에이전트는 단순히 보조하는 것을 넘어 서비스 프로세스 전체를 종단 간으로 직접 운영합니다."라고 ServiceNow CEO 빌 맥더못은 2025년 10월 투자자들에게 밝혔습니다.

이러한 비전은 에이전트가 지속적인 인간 감독 없이도 운영될 만큼 충분히 신뢰할 수 있게 되는 것에 의존하며, 이는 업계가 아직 완전히 넘지 못한 문턱입니다. NVIDIA와의 파트너십과 오픈 API 이니셔티브는 더 나은 모델과 광범위한 통합이 그 신뢰성 격차를 해소할 것이라는 ServiceNow의 기대를 보여줍니다.

ServiceNow 에이전틱 AI 체험 방법

이 여섯 단계 과정을 따라가면 ServiceNow의 에이전트형 AI를 직접 체험하는 데 약 2시간이 소요됩니다.

초기 설정에는 30분, 에이전트 구성 실험에는 추가로 1시간이 소요될 것으로 예상됩니다. 플로우 디자이너의 드래그 앤 드롭 인터페이스로 대부분의 복잡한 작업을 처리할 수 있지만, ServiceNow 인스턴스에 대한 관리자 접근 권한과 조직의 승인 워크플로우에 대한 이해가 필요합니다.

테스트 후에는 에이전트형 /AI가 서비스 데스크 요구사항에 부합하는지 확인해 주는 작동 가능한 프로토타입을 확보하게 됩니다.

자주 묻는 질문

serviceNow 에이전트형 AI는 ServiceNow 플랫폼 외부에서 실행되나요?* 아니요. 이 에이전트들은 Now 플랫폼 내에서 운영되며 주로 ServiceNow 데이터와 일합니다. API 및 향후 출시될 오픈 툴 프레임워크를 통해 외부 시스템을 연결할 수 있지만, 핵심 에이전트 런타임은 ServiceNow 인프라 내에서 유지됩니다.

에이전트 행동은 어떻게 감사되나요?* 모든 에이전트 결정은 AI 제어 타워에 타임스탬프, 참조된 데이터 소스, 수행된 조치와 함께 기록됩니다. 컴플라이언스 팀은 이러한 감사 추적을 검토하여 에이전트가 거버넌스 규칙을 준수하고 필요 시 적절히 에스컬레이션했는지 확인할 수 있습니다.

조직이 자체 언어 모델을 가져올 수 있나요?* 아직은 아닙니다. ServiceNow 에이전트는 현재 회사에서 사전 훈련된 모델과 NVIDIA 파트너십 모델을 사용합니다. 2025년 10월 릴리스에서는 맞춤형 모델 통합이 지원되지 않지만, ServiceNow는 향후 버전에서는 이 기능이 제공될 수 있음을 시사했습니다.

에이전트 배포에 필요한 관리자의 역량은? 코딩 능력보다 프로세스 이해도가 더 중요합니다. 관리자는 자동화할 워크플로우를 이해하고, Flow Designer의 시각적 tools를 활용할 줄 알며, 승인 체인 및 예외 처리 같은 기본 거버넌스 개념을 숙지해야 합니다. 표준 에이전트 배포에는 프로그래밍이 필요하지 않습니다.

에이전트가 완료할 수 없는 작업은 어떻게 처리하나요? 에이전트는 설정된 가드레일에 도달하거나 훈련 범위를 벗어난 시나리오를 만나면 인간 담당자에게 에스컬레이션합니다. 시스템은 에이전트가 시도한 작업의 전체 맥락과 함께 막힌 작업을 특정 팀으로 라우팅할 수 있으므로, 인간 담당자는 처음부터 다시 시작하지 않고도 작업을 이어받을 수 있습니다.*

ClickUp Brain의 활용처

ClickUp Brain은 ClickUp 작업 공간 내 개인 생산성에 초점을 맞추는 반면, ServiceNow는 부서 간 전사적 티켓 및 프로세스 자동화를 목표로 합니다. ClickUp Brain은 개인 및 소규모 팀이 작업 생성 자동화, 프로젝트 요약 생성, 작업 공간 콘텐츠 관련 질문 답변을 지원합니다(ClickUp Brain 출시 블로그, 2024). ServiceNow의 에이전트는 조직 규모로 운영되며, 다중 시스템과 승인 체인이 포함된 IT 서비스 관리, HR 온보딩, 고객 지원 워크플로우를 조정합니다.

두 tools를 함께 사용하는 팀은 일반적으로 프로젝트 관리 자동화를 위해 ClickUp Brain을, 서비스 데스크 운영을 위해 ServiceNow를 배포합니다. 선택은 범위에 따라 결정됩니다: 팀 내 일 조직 방식을 간소화해야 할 때는 ClickUp Brain을, 부서 경계를 넘나드는 공식 서비스 요청을 자동화해야 할 때는 ServiceNow를 선택하세요.

다음 단계 및 실행 체크리스트

ServiceNow는 Now Assist와 에이전트 프레임워크를 통해 에이전트형 AI를 제공하며, 잘 설계된 파일럿 프로젝트에서 인시던트 해결 시간을 3분의 1로 단축할 수 있는 자율 에이전트를 구현합니다. 이러한 에이전트는 명확한 거버넌스, 현실적인 범위 설정, 복잡한 경계 사례에 대한 지속적인 인적 감독과 함께 사용할 때 최상의 효과를 발휘합니다.

ServiceNow의 에이전트형 AI가 귀사의 운영에 적합한지 평가할 준비가 되셨나요? 다음 체크리스트를 일해 보세요:

작게 시작하고, 신중하게 측정하며, 첫 번째 사용 사례에서 값을 입증한 후에만 확장하세요. 기술 자체는 일하지만, 지속 가능한 결과를 얻기 위해서는 신중한 구현이 필요합니다.