“생성형 AI, IT 서비스 중단 해결 속도 17.8% 개선” 솔라윈즈 보고서

새로운 데이터에 따르면 생성형 AI는 IT 조직과 IT 서비스 관리(ITSM) 업무 전반에서 가시적인 성과를 보인 것으로 나타났다.

솔라윈즈가 발표한 ‘2025 ITSM 현황 보고서’에 따르면, 서비스 데스크 업무에 생성형 AI를 도입한 IT 조직은 평균 서비스 중단 해결 시간을 약 17.8% 단축했으며, 티켓당 평균 4.87시간을 절약한 것으로 조사됐다. 이번 분석은 2024년 8월부터 2025년 7월까지 2,000개 이상의 ITSM 시스템에서 익명으로 수집된 6만 개 이상의 데이터 포인트를 기반으로 이뤄졌다.

솔라윈즈 ITSM 부문 시니어 매니저 로렌 오크루치는 “ITSM 팀이 생성형 AI를 활용하면 반복적인 업무에 소모되던 시간과 자원을 줄이고, 실제 비즈니스 가치를 창출하는 전략적 과제에 집중할 수 있다”라고 말했다. 그는 “앞으로는 생성형 AI 도입은 단순히 효율성을 높이기 위한 목적을 넘어설 전망이다. 이는 조직이 변화에 능동적으로 대응하고 혁신을 이어가며, IT를 지원 중심 부서에서 기업 성장의 동력로 발전시키기 위한 전략적 접근이 될 것”이라고 강조했다.

솔라윈즈는 또한 AI를 적극적으로 도입한 상위 10개 조직의 데이터를 별도로 분석했다. 그 결과, 10개 조직은 서비스 중단 해결 시간을 약 51시간에서 23시간으로 줄이며 54.3%의 개선 효과를 보인 것으로 나타났다. 보고서에 따르면 상위 10개 조직은 AI를 단순한 시험 도구로 사용한 것이 아니라 ITSM 전략의 핵심 요소로 삼았다. 특히 티켓 관리·분류·지식 워크플로우 등 전 과정에 AI를 내재화한 점이 다른 조직과 달랐다.

솔라윈즈는 생성형 AI를 도입한 전체 조직을 기준으로, 조사 기간 동안 약 32만 3,000시간의 누적 업무 시간이 절감된 것으로 추산했다. 연간 약 5,000건의 서비스 중단를 처리하는 중간 규모 IT팀의 경우, 시간당 헬프데스크 평균 인건비를 28달러로 계산하면 효율 향상이 약 68만 달러의 생산성 회복 효과로 이어질 수 있다. 보고서는 또한 생성형 AI를 도입한 조직과 그렇지 않은 조직 간의 효율성 격차가 점차 커지고 있다고 지적했다. 생성형 AI를 활용하는 팀은 서비스 장애당 평균 처리 시간이 22.5시간인 반면, 비도입 팀은 평균 32.5시간으로 약 10시간의 차이를 보였다.

또한 보고서는 이러한 성과가 기술 도입만으로 이뤄지는 것은 아니라고 강조했다. 솔라윈즈는 효율성 향상을 이룬 조직이 생성형 AI 도입과 함께 프로세스 개선 및 변화 관리 전략을 병행했다고 설명했다.

보고서는 “단순한 기술 도입만으로 해결책이 되는 것은 아니지만, 이번 조사 결과는 생성형 AI가 기존 ITSM 모범 사례와 결합될 경우 서비스 중단 해결 속도를 높이는 데 의미 있는 역할을 한다는 점을 보여준다. 생성형 AI를 전체 전략의 한 축으로 삼고, 명확히 정의된 프로세스와 지속적인 개선 노력을 뒷받침할 때 높은 효과가 발휘될 것”라고 분석했다.
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