서비스나우의 선택, 단일 AI 전략을 넘어서다…오픈AI 협력의 배경은?

서비스나우는 20일 오픈AI와 다년 계약을 체결했으며, 이번 계약이 “엔터프라이즈 AI 성과를 가속화하기 위한 것”이라고 밝혔다.

서비스나우는 오픈AI 모델을 활용해 언어 장벽을 허물고 보다 자연스러운 상호작용을 제공하는 직접 음성-음성 기술을 구축할 계획이라고 설명했다. GPT-5.2를 포함한 최신 오픈AI 모델을 통해 전 세계 주요 기업을 위한 새로운 수준의 AI 기반 자동화를 구현할 수 있을 것이라고도 전했다.

이번 결정의 배경에 대해 서비스나우 제품 관리 담당 수석부사장인 존 아이시언은 오픈AI와의 더 깊은 통합이 고객 수요와 AI 역량의 급격한 전환점을 동시에 반영한 결과라고 설명했다. 그는 AI 모델 출시 주기가 빨라지면서 대기업들이 최신 혁신에 맞춰 워크플로를 정렬하는 데 점점 더 많은 지원을 필요로 하고 있다고 언급했다.

아이시언은 조직들이 AI 실험 단계를 넘어 보안성과 확장성을 갖추고 측정 가능한 성과를 제공하도록 설계된 워크플로 전반에 걸친 대규모 배포를 원하고 있다고 말했다. 그는 AI 컨트롤 타워를 비롯해 오픈AI와의 공동 혁신, 엔비디아와 앤트로픽 등과의 파트너십을 통해 이러한 요구를 충족하고 있다고 전했다.

인포테크 리서치 그룹의 자문위원 스콧 비클리는 이번 계약을 긍정적으로 평가했다. 그는 서비스나우가 오픈AI 같은 최신 대형 모델과 함께 자체 모델을 계속 제공함에 따라, 조직들이 기본 제공되는 나우 어시스트 워크플로에서 어떤 모델을 사용할지 선택할 수 있게 됐다고 설명했다. 다만 이러한 워크플로는 서비스나우의 자체 모델과 함께 사용할 때 가장 효과적이라고 짚었다.

그럼에도 비클리는 대부분의 엔터프라이즈가 하나의 모델로 모든 작업을 동일한 수준의 숙련도로 처리할 수 없다는 점을 이미 인식하고 있으며, 특정 활용 사례에 맞춰 개별 모델을 조정하기 시작했다고 분석했다.

그는 최신 대형 모델이 핵심 지능 엔진 역할을 맡고, 자체 모델은 보다 전문화된 지식 기반과 강화된 가드레일이 필요한 사례를 담당하는 ‘양쪽의 장점을 결합한 접근’이 합리적이라고 설명했다. 이와 함께 서비스나우는 AI 컨트롤 타워를 기반으로 워크플로 특화 기능과 데이터 거버넌스, 엔터프라이즈 제어를 계속 계층화해 나갈 것이라고 내다봤다.

비용 부담이 큰 자체 LLM 개발

이어 그는 자체 LLM 개발이 전 생애주기에 걸쳐 비용이 많이 들고 지속적인 관리와 튜닝이 필요하다는 점이 현실이라고 설명했다. 그는 빠르게 범용화되고 있는 AI 모델을 가능한 한 활용하고, 프런티어 모델에 엔터프라이즈 로직과 거버넌스를 결합한 하이브리드 아키텍처를 채택하는 것이 경제적으로 합리적이라고 분석했다. 이를 통해 규모의 확장성과 맥락적 적합성을 동시에 확보할 수 있다는 설명이다.

컨설팅 기업 무어인사이트&스트래티지의 부사장 겸 수석 애널리스트인 제이슨 앤더슨은 큰 틀에서 볼 때 이번 결정이 매우 타당하다고 평가했다. 그는 오픈AI의 추가는 전반적으로 CIO에게 긍정적인 소식이라며, 이미 오픈AI 모델과 기술을 활용하는 전략을 갖고 있는 경우 비용 절감 효과도 기대할 수 있다고 언급했다.

다만 앤더슨은 비즈니스에 맞게 튜닝되거나 학습된 LLM의 중요성이 줄어들고 있는 것은 아니라고 선을 그었다. 그는 특정 작업을 위해 여러 모델을 활용하는 에이전트의 시대로 이동하고 있다고 설명하며, 서비스나우는 고객의 프로세스와 데이터에 가장 특화된 작업에 자체 모델을 집중시키고 보다 일반적인 영역은 프런티어 모델이 처리하도록 하는 전략을 택하고 있다고 분석했다.

그레이하운드 리서치의 수석 애널리스트 산칫 비르 고지아는 이번 움직임이 지금 시점에 나타난 이유로 엔터프라이즈 AI 논의가 보조에서 책임의 단계로 넘어갔다는 점을 꼽았다. 그는 최근까지 서비스나우가 비즈니스 맞춤형 모델로 충분하다고 설득력 있게 주장할 수 있었던 것은 AI가 주로 보조적 역할에 머물러 있었기 때문이라고 설명했다. 당시 AI는 티켓을 요약하고 응답을 초안으로 작성하며 에이전트의 업무 속도를 높였지만, 최종적인 책임은 여전히 인간에게 있었다는 것이다.

내부의 냉혹한 현실

고지아는 그 경계가 이제 무너졌다고 분석했다. 고객들은 케이스를 생성하고 승인 절차를 트리거하며, 사고를 에스컬레이션하고, 레거시 시스템과 상호작용하는 AI를 원하고 있으며, 점점 더 구조화된 UI가 아니라 음성과 에이전트를 통해 작동하는 AI를 요구하고 있다는 설명이다. 그는 AI가 실제로 행동을 수행해야 하는 단계에 이르면 추론 품질과 일반화 깊이는 선택 요소가 아니라 운영 리스크 변수로 바뀐다고 지적했다.

그는 또 내부적으로도 냉혹한 현실이 작용하고 있다고 언급했다. 프런티어 모델의 발전 속도가 엔터프라이즈 소프트웨어 개발 주기와 더 이상 맞지 않게 됐다는 것이다. 지능이 몇 주 단위로 개선되는 상황에서 내부 튜닝만으로 동등한 수준을 유지하려는 시도는 끝없는 추격전이 되며, 이는 플랫폼 계층에 집중돼야 할 인재와 자본, 주의를 분산시키는 결과로 이어진다고 설명했다.

고지아는 서비스나우가 자체 모델에 대한 신뢰를 잃은 것이 아니라, 어디에 시간을 쓰는 것이 더 효과적인지 분명해졌다고 평가했다. 그는 서비스나우의 방어 가능한 경쟁력은 언어 지능이 아니라 워크플로에 대한 통제력, 권한 관리, 데이터 관계, 대규모 거버넌스에 있다고 분석했다.

그는 또 상대적으로 덜 논의된 요인으로 고객 피로도를 꼽았다. 고지아는 기업들이 더 이상 독점적인 AI라는 주장에 감명을 받지 않는다며, 모델 난립과 불투명한 비용, 분절된 통제 구조에 부담을 느끼고 있다고 지적했다. 기업들이 원하는 것은 분기마다 아키텍처를 다시 설계하지 않아도 지능 향상을 자연스럽게 흡수할 수 있는 시스템이라는 설명이다.

아울러 그는 CIO를 향해 중요한 조언을 전했다. 비즈니스 맞춤형 모델이 더 이상 필요 없다고 해석하는 것이 가장 위험하다는 것이다. 문제는 비즈니스 맞춤형 모델 자체가 아니라, 하나의 모델 전략으로 모든 엔터프라이즈 요구를 충족할 수 있다는 가정이며, 엔터프라이즈 AI 스택은 우연이 아니라 설계에 의해 분화되고 있다고 강조했다.

고지아는 서비스나우의 이번 행보를 기회이자 경고로 읽어야 한다고 평가했다. 그는 엔터프라이즈 AI 스택이 점점 더 계층화되고, 더 빠르며, 더 중요한 요소가 되고 있다며, 도구와 기능 중심으로 사고하는 CIO는 어려움에 직면할 수 있지만 시스템과 통제, 실패 모드를 중심으로 접근하는 CIO는 실질적인 가치를 끌어낼 수 있을 것이라고 내다봤다.
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