ServiceNow 에이전틱 AI: 시간 절약, 위험 감소, 지원 향상

IT 헬프데스크가 일상적인 티켓에 파묻혀 중요한 문제가 대기열에 쌓여 있을 때, 기존 자동화는 한계에 부딪힙니다.

ServiceNow의 새로운 에이전틱 /AI는 문제에 대해 추론하고 사용자를 대신해 행동하는 자율 에이전트를 통해 차별화된 접근 방식을 제시합니다.

비즈니스 리더들이 이 신흥 역량에 대해 알아야 할 사항은 다음과 같습니다.

키 요약

서비스나우는 에이전틱 AI를 제공하나요?

ServiceNow는 2024년 9월 Now 플랫폼에 AI 에이전트를 출시하여 IT, 고객 서비스, HR, 조달, 개발 워크플로우에 자율적 기능을 직접 내장했습니다.

제안 사항을 제시하는 기존 AI 어시스턴트와 달리, 이 에이전트들은 인간의 감독 하에 독립적으로 작업을 처리합니다. 일상적인 결정에 대한 승인을 기다리지 않고 티켓을 마감하고 고객 문의를 해결합니다.

2024년 11월까지 고객 서비스 관리(CSM) 및 IT 서비스 관리(ITSM)를 시작으로 생산 환경 배포가 완료되어 해결 시간을 단축하고 수요 급증 시 실시간 에이전트를 지원합니다.

이번 움직임으로 ServiceNow는 기업 워크플로우 자동화 분야에서 Microsoft Copilot Studio, Salesforce Agentforce, Oracle의 AI Agent Studio와 직접 경쟁하게 되었습니다.

실제로 어떻게 일하나요?

ServiceNow의 에이전트형 AI는 통합된 Now 플랫폼에서 함께 일하는 세 가지 핵심 구성 요소를 통해 운영됩니다.

AI 에이전트 오케스트레이터는 여러 전문가들을 조정하고, Now Assist 스킬 키트는 맞춤형 AI 행동을 가능하게 하며, 워크플로우 데이터 패브릭은 외부 시스템을 실시간으로 연결합니다.

쿼리에 응답하는 챗봇과 달리, 이 에이전트들은 워크플로우를 능동적으로 모니터링하며 패턴이나 트리거를 감지할 때 조치를 취합니다. 정의된 가이드레일 내에서 인간에게 에스컬레이션하거나, 부서 간 업무를 인계하거나, 전체 프로세스를 자율적으로 완료할 수 있습니다.

이 아키텍처가 중요한 이유는 기존 ServiceNow 데이터와 권한을 활용하여 외부 AI tools의 보안 위험을 피하기 때문입니다.

실제 적용 사례는 어떻게 보일까요?

초기 도입 기업의 피드백에서 나온 상황을 상상해 보세요: 한 직원이 새벽 2시에 비밀번호 재설정 요청을 제출합니다.

아침 지원팀을 기다릴 필요 없이, AI 에이전트는 기존 인증 시스템을 통해 사용자의 신원을 확인하고, 회사 정책에 따라 비밀번호를 재설정하며, 보안 인증 정보를 전송하고, 감사 추적을 위해 상호작용 내용을 기록합니다.

일반적인 워크플로우는 다음과 같습니다:

초기 보고서에 따르면 일상적인 티켓의 해결 시간이 30분에서 8분 미만으로 단축되었습니다. 그러나 이러한 효율성에는 ServiceNow를 단순한 자동화 tools와 차별화하는 대가가 따릅니다.

ServiceNow의 차별화된 경쟁력은 무엇인가요?

ServiceNow의 네이티브 통합 장점은 복잡한 데이터 연결이 필요한 독립형 AI tools와 차별화됩니다. 에이전트가 Now 플랫폼에서 직접 실행되므로 외부 API나 동기화 지연 없이 통합된 기업 데이터에 접근할 수 있습니다.

키 차별화 요소는 다음과 같습니다:

• 통합 데이터 모델: 에이전트가 동일한 실시간 정보를 활용해 부서 간 협업합니다• 맞춤형 스킬 유연성: 조직이 타사 대규모 언어 모델(LLM)을 활용해 독자적인 AI 행동을 구축할 수 있습니다• 기업 거버넌스: 내장된 승인 워크플로우와 감사 추적이 규정 준수 요건을 충족합니다• 생태계 확장성: 단일 플랫폼으로 IT, HR, 고객 서비스, 비즈니스 운영을 처리합니다

단점은 벤더 종속성과 포인트 솔루션 대비 잠재적 비용 증가입니다. ServiceNow에 이미 투자한 조직이 가장 큰 혜택을 보는 반면, 경쟁 플랫폼을 사용하는 기업들은 통합 복잡성에 직면합니다.

이 통합된 접근 방식은 생태계 통합 역량을 검토할수록 그 가치가 더욱 부각됩니다.

통합 및 생태계 적합성

ServiceNow의 에이전트형 AI는 워크플로우 데이터 패브릭을 통해 기존 기업 시스템에 통합되어 별도의 맞춤형 개발 작업 없이 실시간 데이터 접근을 제공합니다. 이 플랫폼은 서로 다른 tools를 하나의 통합된 워크플로우 환경으로 연결합니다.

2025년 초 출시된 AI 에이전트 갤러리는 60개 이상의 사전 구축된 사용 사례를 제공하며, ServiceNow는 올해 내 파트너사들이 수천 개의 추가 에이전트를 기여할 것으로 기대합니다. 이러한 마켓플레이스 접근 방식은 품질 기준을 유지하면서 배포 속도를 가속화합니다.

통합 깊이는 사용 사례에 따라 다르지만, 단일 테넌트 아키텍처는 민감한 데이터를 ServiceNow의 보안 경계 내에 유지합니다. 다음으로 현실적인 구현 타임라인을 살펴보겠습니다.

구현 타임라인 및 변경 관리

에이전트형 AI를 도입하려면 완전한 배포 전에 신뢰를 구축하고 가치를 입증하기 위한 신중한 단계별 접근이 필요합니다. 대부분의 성공적인 구현 사례는 조직 전체에 일괄적으로 출시하기보다 파일럿 운영에서 대규모 적용으로 이어지는 방식을 따릅니다.

일반적인 배포 순서는 다음과 같습니다:

변경 관리는 투명성과 점진적인 역량 확장에 중점을 둡니다. IT 팀은 에이전트 구성에 대한 교육이 필요한 반면, 최종 사용자에게는 AI 에이전트가 요청을 처리하는 시기와 방법에 대한 소통이 필요합니다.

2025년 3월 발표된 Moveworks 인수는 프런트엔드 사용자 경험을 향상시켜 AI 상호작용을 더욱 대화가 될 것입니다. 초기 사용자 피드백은 실제 도입 과정에서 발생하는 과제들에 대한 통찰력을 제공합니다.

커뮤니티 반응 및 초기 사용자 평가

초기 피드백은 비용과 복잡성에 대한 실질적 우려와 함께 신중한 낙관론을 보여줍니다. ServiceNow는 AI가 일상 업무를 처리함에 따라 에이전트 생산성 향상과 신속한 의사결정이 이루어졌다고 보고합니다.

사용자 반응은 다음과 같습니다:

• "가상 상담원에서 실시간 상담원으로의 전환 시간 단축으로 고객 만족도(CSAT)가 향상되었습니다" – 서비스 전환 개선 효과를 강조한 ServiceNow 내부자 의견• "텍스트-투-코드 기능은 현재 MVP(최소 기능 제품) 수준으로 보입니다" – 개발자의 생성형 기능 개선 필요성 피드백• "Now Assist 제품의 라이선스 비용이 너무 높습니다" – 도입 장벽으로 예산 문제를 지적한 IT 관리자• “계정 담당자가 강조하는 ‘그렇게 쉽다!’ 수준은 아직 아님” – 구현 복잡성에 대한 고객 경고

레딧 토론에 따르면 예산 제약으로 일부 기업이 Microsoft의 저렴한 대안을 선택하는 반면, 서비스나우 지지자들은 통합 접근 방식이 총소유비용 측면에서 유리하다고 주장합니다.

혼합된 반응은 신기술의 성장통을 반영합니다. 로드맵은 현재의 많은 한도를 해결합니다.

ServiceNow 에이전틱 AI 비용은 얼마인가요?

ServiceNow는 티켓 요약이나 코드 생성 같은 개별 작업을 측정하는 /AI "어시스트"당 요금과 계층별로 다른 사용자당 라이선스 비용을 부과합니다.

프로페셔널 플러스 및 Enterprise Plus 고객은 사용 비용 외에 애드온 요금을 지불합니다. ServiceNow가 표준 가격을 공개하지 않아 사전 예산 수립이 어려우므로 맞춤형 견적이 필요합니다.

이러한 어려움은 소비 모델 자체로 인해 더욱 가중됩니다. 티켓 처리량과 쿼리 복잡도에 따라 지원 사용량이 변동하여 예측 불가능한 월별 청구서를 발생시킵니다.

팀들은 AI 비용을 고정 항목으로 처리하기보다 매주 사용량을 모니터링해야 할 정도로 예상치 못한 초과 사용량을 지속적으로 보고합니다. 포함된 할당량이 소진되면 추가 지원 팩을 구매할 수 있지만, 이러한 사후 대응형 구매 패턴은 예산 예측을 어렵게 만듭니다.

엔터프라이즈 플러스 고객은 하위 계층보다 우수한 단위 경제성을 누립니다. 2025년 3월 기준, AI 에이전트 오케스트레이터와 같은 기능은 엔터프라이즈 플러스 계정에 추가 비용 없이 제공되는 반면, 프로페셔널 플러스 고객은 동일한 기능에 대해 추가 요금을 지불합니다.

ServiceNow가 최상위 계층에 독점적으로 새로운 에이전틱 tools를 출시함에 따라 해당 가격 격차는 분기마다 확대되고 있습니다.

또한 라이선싱 비용은 실제 비용의 일부에 불과합니다. 통합 일, 맞춤형 기능 개발, 커넥터 구축 및 교육 프로그램은 종종 초기 예상 비용을 두 배로 증가시킵니다.

재무 팀은 전면적인 도입을 커밋하기 전에, 한 가지 워크플로우를 시범 운영하여 투자 수익률(ROI)을 입증해야 합니다.

마무리하며

ServiceNow의 에이전틱 AI는 Now 플랫폼에서 이미 워크플로우를 운영 중인 경우 가장 큰 값을 제공합니다.

통합 데이터 모델과 내장된 거버넌스 기능으로 통합 관련 문제를 해소하지만, 사용량 기반 요금제는 세심한 모니터링 없이는 비용이 급증할 수 있습니다.

먼저 거래량이 많고 위험도가 낮은 프로세스 2~3개를 시범 운영하고, 60일간 해결 시간과 비용을 추적한 후, 투자 수익률(ROI)이 입증된 프로세스를 확장하세요.

조직이 ServiceNow를 중심으로 운영되며 벤더 종속성을 감수할 수 있다면, 생산성 향상으로 투자 비용을 상쇄할 수 있습니다.