서비스나우 기고 | ‘플랫폼 기반 운영이 ROI를 만든다’ 에이전틱 AI 시대의 업무 최적화 전략

문제는 도입이 아니라 그 이후다. AI 도입은 빨라지고 있지만, 파일럿 단계에서 개선 효과가 두드러졌던 생성형 AI 프로젝트들이 현장에 적용되면 기대했던 ROI에 못 미치는 사례가 급증하고 있다. 맥킨지 분석에 따르면, 80% 이상의 기업이 생성형 AI 솔루션을 통해서 의미 있는 수익성을 찾지 못한 것으로 나타났다.

이런 문제는 기술 자체의 성숙도만으로 설명하기 어렵다. 같은 모델과 도구를 써도 조직별 성과가 크게 다르기 때문이다. 지금 중요한 질문은 ‘어떤 AI를 도입할 것인가’가 아니라, ‘AI가 성과를 낼 수 있는 업무 구조와 프로세스를 어떻게 설계할 것인가’다. 이제는 AI 성능 문제를 넘어, 조직과 프로세스의 문제로 눈길을 돌려야 한다.

AI ROI를 막는 원인은 기술이 아니라 ‘단절’

실제로 오늘날 기업의 업무는 하나의 흐름 안에서 이어지지만, 시스템과 책임은 부서별로 나뉘어 있다. 데이터는 각 조직의 저장소에 흩어져 있고, 작업은 서로 다른 도구와 절차를 거친다. 그 결과 업무는 부서 간에 이어지는 대신 ‘전달’되는 데 그치고, 그 과정에서 대기·재확인·재입력이 반복되며 보이지 않는 비효율이 쌓인다.

부서 간 단절은 AI 성과에 직접적으로 영향을 준다. AI가 기대한 만큼의 ROI를 제공하려면 앞뒤 맥락과 다음 실행이 연결돼 있어야 하지만, 단절된 상태에서는 AI가 일부만 최적화할 뿐 업무 전체를 자동화하지 못한다. 한 단계의 자동화가 이뤄지더라도 다음 단계에서 다시 사람이 매개해야 하고, 결국 기업은 AI를 도입해도 전체 리드타임은 줄지 않는 피로감을 경험하기 쉽다.

이런 상황에서 기업은 각 부서별 AI를 늘리는 방법을 택한다. 고객센터는 챗봇을 도입하고, 인사팀은 AI 문서 요약을 쓰고, 개발팀은 코딩 도우미를 추가하는 식이다. 그러면 전체 흐름은 연결되지 않고 오히려 관리해야 할 AI만 늘어 복잡성이 커진다. AI가 실시간으로 판단하고 실행하도록 하려면, 기업은 먼저 부서간 단절 자체를 줄이는 데 집중해야 한다.

통합 플랫폼이라는 해법

그렇다면 어떻게 조직 간의 단절을 줄일 수 있을까? AI가 실제 성과로 이어지기 위해서는 도입 이후의 단계, 즉 운영 구조가 먼저 정리돼야 한며, 여러 시스템과 조직을 거치는 업무가 사일로에 갇히지 않도록 해야 한다. 이 지점에서 서비스나우는 통합 플랫폼 기반 운영 방식을 제시하고 있다. 사람·프로세스·시스템을 연결하여 업무의 시작부터 끝까지 가시성과 자동화를 확보할 수 있는 단일 플랫폼이 갖춰져야 AI 역시 운영 성과로 확장될 수 있다.

서비스나우 AI 플랫폼은 ‘단일 플랫폼, 단일 데이터 모델’이라는 가치를 기반으로 백 오피스(IT, HR, 재무 등) 부서 및 프론트 오피스(대고객 서비스, 영업 등) 부서에 흩어진 업무를 하나의 흐름으로 통합하고, AI를 플랫폼에 네이티브로 탑재해 단순화와 자동화를 동시에 실현한다. 이 플랫폼의 핵심은 AI가 특정 부서에 고립되지 않고 플랫폼 자체에 내장돼 있다는 점이다. 즉, AI가 업무 흐름 전체를 따라 움직일 수 있는 구조가 플랫폼 수준에서 만들어지는 셈이다. 이를 통해 기업은 기존 시스템을 모두 교체하지 않아도 자연스럽게 AI를 통합해 운영을 현대화할 수 있다.

또한 AI가 스스로 판단을 내리고 바로 다음 실행으로 이어가려면 필요한 데이터가 흩어져 있거나 접근이 지연되면 안 된다. 이를 해결하기 위해 AI 플랫폼 안에는 워크플로우 데이터 패브릭, 제로 카피, 랩터DB 등 실시간 데이터 맥락을 유지하는 다양한 기능이 포함된다. 워크플로우 데이터 패브릭은 외부 데이터가 플랫폼에 내재돼 있는 것처럼 연동해 실시간으로 활용하게 해주고, 제로 카피는 외부 시스템(데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 등)에 저장된 데이터를 서비스나우 내부 DB로 복제하지 않고, 원본 위치에 그대로 둔 상태에서 필요한 시점에 실시간으로 조회 및 활용하도록 해 불필요한 비용을 줄인다. 차세대 데이터베이스인 랩터DB는 기존 대비 최대 27배 빠른 처리 속도를 제공해, 대규모 운영 환경에서도 실시간 자동화를 구현한다.

하나의 플랫폼 안에서 업무 흐름 전체를 통합할 수 있을 때 AI 투자는 비용이 아니라 기업의 생산성과 민첩성을 바꾸는 실질적 가치로 전환된다. 실제로 포춘 500대 기업의 86%가 서비스나우 AI 플랫폼을 사용하고 98%의 갱신율을 유지하고 있다.

규칙 기반 자동화를 넘어 ‘자율 운영’으로

통합 플랫폼이 구축된 이후에는 자율성을 확장하는 단계로 이어진다. 서비스나우의 ‘오토노머스 IT·오토노머스 시큐리티’ 비전은 기존 규칙 기반 자동화의 한계를 넘어, AI가 맥락을 이해하고 필요한 조치를 스스로 계획·실행하는 운영 방식으로 전환할 방법을 제시한다.

이 전환의 중심에는 ‘AI 에이전트 오케스트레이터’가 있다. ‘A 조건이면 B를 실행하라’는 식의 기존 if-then 규칙 기반 자동화는 예외가 생기면 멈추고, 변수가 많은 기업 환경에서 모든 경우를 규칙으로 설계하는 데 한계가 있었다. 반면 오케스트레이터는 복잡한 비즈니스 문제를 단계별로 분리하고 각 단계에 맞는 에이전트를 선택·연결하며, 순서 조정은 물론 컴플라이언스·보안 워크플로우까지 통합해 실제 업무 전 과정을 자율적으로 처리한다.

보안 영역에서는 대표적으로 피싱 대응 시나리오를 살펴볼 만하다. 직원이 피싱 이메일을 클릭해 자격 증명이 노출됐을 때, 기존에는 직원 신고 이후 보안팀 분석, IT팀 패스워드 리셋 요청, 필요 시 방화벽 규칙 수정까지 여러 부서가 순차적으로 엮이며 대응이 지연되기 쉬웠다.

반면 서비스나우의 시큐리티 오퍼레이션 기능은 사용자가 메일에서 피싱 신고 버튼을 누르는 순간 인시던트를 자동 생성하고, AI 에이전트가 외부 보안 솔루션과 연동해 URL·첨부파일 위험도를 즉시 분석한다. 위험이 확인되면 비밀번호 리셋, 강제 로그아웃, 추가 인증, 재교육 등록, 관리자 보고까지 연속적으로 처리되며, 방화벽 규칙 변경처럼 영향이 큰 조치만 사람 승인 단계로 남길 수 있다.

같은 원리가 IT 운영에도 적용된다. 장애 감지 이후 원인·영향 분석, 우회 조치, 티켓 정리와 보고까지 에이전트가 맡고, 엔지니어는 반복 처리에서 벗어나 구조적 개선과 서비스 혁신에 시간을 쓸 수 있다. 핵심은 팀이 전 과정을 ‘관리’하되 직접 ‘수행’하지 않는다는 데 있다.

이러한 구조적 개선과 서비스 혁신이 가능한 것은, 앞서 언급한 IT 전반의 통합된 CI와 자산 데이터를 서비스나우의 확장성 있는 CMDB에서 일원화해 관리하고 CSDM(Common Services Data Model)을 통해 각각의 기능에서 효율적으로 활용할 수 있기 때문이다.

에이전틱 AI 시대의 승부처는 ‘관리 역량’

다만 기업 내 AI 에이전트가 확산될수록 어떤 AI가 어디서 어떤 권한으로 작동하는지, 성과와 규제 준수는 어떤지를 전략적으로 관리할 수 있는 체계가 필요해진다. 이를 위해 많은 기업이 AI CoE(Center of Excellence)를 설립하지만, 조직 외에 현장 운영 도구의 필요성도 제기되고 있다.

서비스나우의 ‘AI 컨트롤 타워’는 이 과제를 해결하는 도구다. 이는 CMDB 기반으로 AI 에이전트, 모델, 데이터 자산을 탐색해 비즈니스 애플리케이션과 연결하고, AI 과제를 생산성 향상, 비용 절감, 매출 증대 등 지표를 기준으로 추적해 ROI를 정량화한다. 또한 기업이 AI 개발부터 운영·개선까지 전체 라이프사이클을 관리할 수 있도록 지원한다.

아울러 규제 환경 변화에 대응하는 기능도 포함된다. EU AI 법을 비롯해 각국에서 AI 관련 규제가 등장하면서, 기업은 보유한 AI가 어떤 범주에 해당하고 요구사항을 충족하는지 지속적으로 점검해야 한다. AI 컨트롤 타워는 규제 준수 현황을 한곳에서 추적하고, 미충족 항목에 대한 조치를 유도한다. 이러한 기능은 거버넌스가 AI 확산을 막는 제동 장치이 아니라, 속도와 안전을 함께 가져가기 위한 운영 장치라는 인식에서 비롯됐다.

전 세계 4,400명 경영진을 대상으로 한 ‘AI 성숙도 지표’에 따르면, AI 도입 속도는 빨라졌지만 성숙도는 오히려 전년 대비 9% 낮아진 것으로 나타났다. 데이터 보안과 규제 체계를 갖춘 기업 역시 44%에 그쳤다. 반대로 성숙도가 높은 기업은 탑다운 전략으로 전체 방향성을 일치시키고, 플랫폼 기반으로 AI를 확산하며, 직원 업스킬링에 적극 투자하고 있었다. 결국 플랫폼·거버넌스·사람이 함께 발전하지 않으면 성장하지 않으면 AI는 일부 성과에 머물 가능성이 크다.

따라서 향후 AI의 승부처는 ‘최신 모델’이 아니라 연결된 운영 구조 위에서 에이전트를 운영하는 능력에 있다. 개별 프로젝트를 하나의 실행 체계로 통합할 때, AI는 기업을 이끌 성장 엔진이 될 수 있다.
dl-ciokorea@foundryco.com

*본 기사는 CIO코리아가 발간한 2026 IT 전망보고서(링크)에서도 확인할 수 있습니다.