최근 몇 년간 ITSM에 AI 기술이 빠르게 도입되면서 IT 지원팀의 역할, 업무 방식, 운영 모델 전반이 달라지고 있습니다. 단순 자동화를 넘어 예측하고 판단하며 스스로 실행하는 운영 체계가 등장하고 있는데요. 이번 콘텐츠에서는 ITSM이 어떤 방향으로 진화하고 있고, 조직이 AI 기반 ITSM을 어떻게 단계적으로 도입할 수 있는지 살펴보겠습니다.
1. ITSM과 AI가 만들어낸 변화
IT 서비스 관리(ITSM)는 조직의 IT 지원, 인시던트 처리, 변경 관리 등을 체계적으로 수행하는 영역입니다. 최근에는 아틀라시안의 ‘Jira Service Management(JSM)’ 같은 솔루션에서도 AI 기능이 빠르게 확장되며, 단순 자동화를 넘어 지능형 운영 체계로 발전하고 있습니다. 포레스터(Forrester) 연구에 따르면 아틀라시안 ‘Jira Service Management(JSM)’의 가상 에이전트는 IT 요청의 30%를 자동 처리하고, 상담사의 업무 효율을 30% 이상 향상시킨 것으로 보고됐습니다. 이처럼 AI는 편의 기능을 넘어 IT 조직의 운영 전략 자체를 바꾸는 역할을 하고 있습니다.
ITSM의 진화 (출처=플래티어)
2. AI 도입의 첫걸음, 가상 에이전트(Virtual Agent)
가상 에이전트는 많은 기업이 가장 먼저 도입하는 AI 기술입니다. 자연어 처리(NLP)를 이용해 직원의 질문 의도를 파악하고, 비밀번호 초기화·FAQ와 같은 반복 요청 업무를 자동화합니다. 이를 통해 요청당 평균 약 25분을 절감할 수 있으며, IT 지원팀은 더 복잡한 업무에 집중할 수 있습니다. 이런 변화는 조직 전체의 생산성 향상으로 이어집니다.
3. 스스로 판단하고 움직이는 에이전틱 AI(Agentic AI)
가상 에이전트가 들어온 질문에 답하는 수준이라면, ‘에이전틱 AI’는 목표를 세우고 판단하며 실행까지 가능한 진화된 AI 기술입니다. 인간의 개입 없이 복잡한 업무까지 처리할 수 있다는 점이 특징입니다. 예를 들어 Jira 티켓의 우선순위·담당자·범주를 자동으로 판단하는 지능형 분류 기능은 기존 규칙 기반 자동화를 넘어서는 사례입니다.
또한 온보딩 자동화처럼 HR 등록 → 계정 생성 → 장비 배정 → 일정 조율을 자동 처리하는 흐름도 점점 확장되고 있습니다.
4. 사후 대응을 넘어 선제 대응으로 가는 AIOps
기존 IT 운영은 문제가 발생하면 대응하는 방식이었지만, AIOps(AI for IT Operations)는 데이터를 분석해 문제가 생기기 전 미리 감지하도록 돕는 기술입니다. 로그·네트워크·성능 데이터를 학습해 이상 징후를 탐지하고 서버 장애를 사전에 경고할 수 있습니다. 이를 통해 장애 대응 시간 단축, 다운타임 최소화, 운영팀의 부담 감소와 같은 효과를 기대할 수 있습니다.
5. AI 기반 ITSM 도입 전략
AI 기반 운영 체계는 단계적으로 확장하는 것이 중요합니다. 예를 들면, 이메일 요청 자동 분류 파일럿 진행 ▶ 반복 티켓 자동 처리 범위 확대 ▶ AIOps 기반의 예측형 운영 체계 구축과 같이 이렇게 작은 성공 사례를 축적하면 AI 도입의 ROI를 명확히 증명할 수 있고, 조직 내 확산도 안정적으로 진행됩니다.
AI 기반 ITSM은 더 이상 선택이 아니라 필수적인 운영 전략이 되고 있습니다. 가상 에이전트로 시작해 에이전틱 AI와 AIOps로 단계적으로 확장하면 지원팀은 반복 업무에서 벗어나 더 중요한 의사결정과 서비스 품질 개선에 집중할 수 있습니다. 플래티어는 Atlassian 프로젝트 경험을 바탕으로 기업 환경에 맞는 AI 기반 ITSM 운영 체계를 직접 구축해 왔습니다. AI 기반 ITSM 도입을 고민하고 있다면, 플래티어의 경험을 통해 조직의 운영 체계를 한 단계 더 발전시켜 보시기 바랍니다.
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