IT 서비스 관리(ITSM)는 이제 단순한 운영 지원을 넘어, 더 빠르고 정확한 의사결정을 요구받고 있습니다. 그러나 많은 조직은 여전히 스프레드시트, 이메일, 이벤트 로그 중심의 운영 방식에 의존하고 있으며, IT 담당자들은 반복적인 티켓 처리와 수동 업데이트 업무에 많은 시간을 소모하고 있습니다. 이러한 환경에서는 장애 대응이 늦어지고, 중요한 이슈를 사전에 발견하지 못하거나 서비스 품질 개선 기회를 놓치는 경우도 적지 않습니다.
AI는 이러한 ITSM 운영 방식의 한계를 개선할 수 있는 새로운 대안으로 주목받고 있는데요. 반복 업무 자동화는 물론, 방대한 운영 데이터를 분석해 이슈를 예측하고 선제적으로 대응할 수 있도록 지원하기 때문입니다. 이제 ITSM은 단순 ‘사후 대응형 지원’을 넘어, AI 기반의 예측형 서비스 운영 체계로 진화하고 있습니다.
이번 포스팅에서는 AI 기반 ITSM이 무엇인지, 어떤 기술과 방식으로 활용되는지, 실제 기대할 수 있는 효과와 한계는 무엇인지 살펴보려고 합니다. 또한, 먼데이닷컴을 통해 AI 기반 서비스 운영 환경을 어떻게 구축할 수 있는지 함께 확인해 보세요.
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AI 기반 ITSM이란?
AI 기반 ITSM(IT Service Management)은 인공지능 기술을 활용하여 IT 서비스 운영의 효율성과 속도, 정확도를 높이는 방식을 의미합니다. 궁극적으로는 사용자에게 더 나은 지원 경험을 제공하고, IT 팀의 업무 프로세스를 더욱 효율적으로 운영할 수 있도록 지원하는 것이 목적입니다.
AI는 흔히 하나의 기능이나 단일 기술처럼 이야기되지만, 실제로는 다양한 기술이 결합되어 ITSM 프로세스를 지원하는 형태로 활용되며, 대표적으로 다음과 같은 기술들이 포함됩니다.
- 머신러닝(Machine Learning)
: 서비스 운영 데이터를 분석해 반복되는 패턴을 학습하고, 시간이 지날수록 더 정확한 문제 해결과 대응이 가능하도록 지원합니다. - 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)
:이메일, 티켓, 채팅 등의 텍스트 데이터를 이해하고 해석하여 사용자와 시스템 간 보다 자연스러운 상호작용을 지원합니다. - 생성형 AI(Generative AI)
: 티켓 답변 초안 작성, 긴 이슈 히스토리 요약, 내부 문서 생성 등 반복적인 작성 업무를 효율화합니다. - 예측 분석(Predictive Analytics)
: 과거 운영 데이터를 기반으로 잠재적인 서비스 장애를 사전에 감지하거나, 향후 요청량 및 운영 수요를 예측할 수 있도록 지원합니다. - 자동화(Automation)
: 티켓 분류, 상태 업데이트, 알림 발송과 같은 반복 업무를 자동으로 처리하여 운영 부담을 줄이고 대응 속도를 높입니다.
AI 기반 ITSM의 주요 이점
AI 기술이 빠르게 발전하면서, 많은 IT 리더들은 실제로 어떤 영역에서 가장 큰 효과를 얻을 수 있는지에 주목하고 있습니다. 실제로 전체 조직의 41%는 이미 IT 예산의 일부를 AI 도입 및 검토에 투자하고 있으며, 이는 IT 서비스 운영이 점차 지능형 운영 체계로 전환되고 있음을 시사합니다. 그렇다면, AI 기반 ITSM은 실제로 어떤 가치를 제공할 수 있을까요?
1. 사용자 경험 개선
AI는 IT 지원 경험 자체를 더욱 빠르고 효율적으로 변화시킵니다.
사용자는 보다 신속하게 문제 해결 답변을 받을 수 있으며, IT 서비스 팀은 더 정확하고 효율적으로 대응할 수 있는 환경을 갖추게 됩니다.
실제로 최근 조사에서는 조직의 33%가 AI 기반 ITSM의 가장 큰 효과 중 하나로 ‘사용자 경험 개선’을 꼽았으며, 동시에 직원 생산성도 평균 40% 향상된 것으로 나타났습니다. AI가 제공하는 속도와 지능형 대응은 전반적인 IT 서비스 경험을 더욱 유연하고 사용자 친화적으로 만들어줍니다.
2. 시간 및 운영 비용 절감
AI는 단순히 업무 속도를 높이는 것을 넘어, 운영 효율성과 비용 절감 측면에서도 큰 효과를 제공합니다.
ITSM Tools 조사에 따르면, 조직의 29%는 AI를 통해 운영 프로세스를 최적화하고 비용 절감 효과를 경험했다고 답했습니다. 또한 전체 조직의 81%는 비용 절감을 AI 투자 주요 이유 중 하나로 보고 있습니다.
반복적인 티켓 분류, 상태 업데이트, 알림 발송 등의 업무를 자동화함으로써 IT 팀은 더 적은 리소스로도 높은 수준의 서비스 운영이 가능해집니다.
3. IT 인력의 전략적 업무 집중
AI는 IT 담당자들이 보다 중요한 업무에 집중할 수 있도록 지원합니다.
반복적이고 단순한 업무를 AI가 대신 처리함으로써, IT 팀은 복잡한 문제 해결이나 전략적인 운영 개선 업무에 더 많은 시간을 투입할 수 있게 됩니다. 실제로 조직의 48%는 AI 기반 사용자 지원 어시스턴트를 도입하여 이러한 변화를 추진하고 있습니다.
이는 단순한 헬프데스크 운영을 넘어, IT 조직이 보다 전략적인 역할을 수행할 수 있도록 돕는 중요한 변화입니다.
4. 데이터 기반 의사결정 강화
AI는 대량의 서비스 운영 데이터를 실시간으로 분석하여 패턴과 이상 징후를 빠르게 파악할 수 있도록 지원합니다.
현재 조직의 55%는 AI를 데이터 분석에 활용하고 있으며, 28%는 AI 도입 이후 의사결정 품질이 향상되었다고 응답했습니다.
적절한 시점에 필요한 인사이트를 확보할 수 있게 되면서, IT 운영은 단순한 사후 대응 중심 방식에서 벗어나 보다 전략적이고 예측 중심의 운영 체계로 전환될 수 있습니다.
AI 기반 ITSM의 주요 과제와 한계
AI가 IT 서비스 관리(ITSM)에 다양한 이점을 제공함에도 불구하고, 모든 조직이 빠르게 도입하지는 못하고 있습니다. 실제로 전체 기업의 62%는 기존 ITSM 환경에 AI를 통합하는 과정 자체를 주요 과제로 느끼고 있습니다. 그렇다면 기업들은 어떤 부분에서 가장 큰 어려움을 겪고 있을까요?
1. IT 거버넌스 및 운영 기준 정립
AI 기술은 매우 빠르게 발전하고 있지만, 많은 조직은 아직 이를 기존 IT 거버넌스 체계 안에서 어떻게 관리해야 할지 명확한 기준을 마련하지 못한 상태입니다.
실제로 기업의 48%는 AI 활용 과정에서 발생할 수 있는 법적·컴플라이언스 이슈와 책임 범위에 대한 이해가 부족하다고 응답했습니다. 특히 AI가 의사결정 과정에 개입할수록, 책임 주체와 운영 기준을 어떻게 정의할 것인지가 중요한 과제로 떠오르고 있습니다.
2. 민감 데이터 및 보안 리스크 관리
AI 기반 ITSM에서는 보안과 데이터 보호가 무엇보다 중요한 요소입니다.
티켓 내 개인정보(PII), 장애 로그, 내부 운영 데이터 등 민감한 정보가 AI 프로세스와 연결되는 만큼, 기업들은 새로운 보안 취약점이나 컴플라이언스 리스크가 발생하지 않을지 우려하고 있습니다.
실제로 비즈니스 리더의 79%는 AI 도입 시 데이터 보호를 가장 중요한 고려 요소로 꼽았으며, 대규모 조직의 52%는 AI 보안에 대한 신뢰 부족을 주요 도입 장벽으로 인식하고 있습니다.
3. AI와 사람 중심 의사결정 간 균형
AI는 빠르게 데이터를 분석하고 대응할 수 있지만, 모든 의사결정을 완전히 AI에 맡기기에는 아직 신뢰 문제가 존재합니다. ITSM Tools 조사에 따르면, 응답자의 55%는 사람의 검토 없이 AI가 독립적으로 의사결정을 수행하는 것에 대해 신뢰하지 않는다고 답했습니다.
특히 서비스 장애 대응이나 민감한 운영 이슈처럼 영향도가 큰 상황에서는, AI가 어떤 근거로 판단했는지 설명 가능성과 투명성을 확보하는 것이 매우 중요합니다. 결국 AI는 사람을 대체하기보다는, 의사결정을 지원하는 방향으로 활용되는 것이 현실적인 접근 방식이라고 볼 수 있습니다.
4. AI 기반 업무 방식에 대한 조직 적응
AI 기반 워크플로우를 실제 조직 내에 정착시키는 과정 역시 중요한 과제입니다. 새로운 시스템과 업무 방식을 도입하기 위해서는 IT 팀을 포함한 구성원들의 학습과 적응이 필요하며, 이를 위한 교육과 운영 변화 관리도 함께 이루어져야 합니다.
특히 성공적인 AI 도입을 위해서는 단순히 기능이 많은 솔루션보다, 빠르게 구축할 수 있고 사용자 친화적인 환경을 제공하는 플랫폼을 선택하는 것이 중요합니다. 구성원들이 실제 업무에서 빠르게 활용 가치를 체감할수록, 조직 내 AI 활용도와 정착 속도 역시 높아질 수 있습니다.
AI 기반 ITSM 활용 사례 5가지
AI 기술은 아직도 빠르게 발전하고 있으며, IT 서비스 관리(ITSM) 영역에서도 활용 범위가 지속적으로 확대되고 있습니다. 특히 최근에는 단순 자동화를 넘어, 문제를 예측하고 운영 효율을 높이는 방향으로 AI 활용 방식이 진화하고 있습니다. 다음은 실제 ITSM 환경에서 AI가 활용될 수 있는 대표적인 사례들입니다.
1. 인시던트 관리(Incident Management)
서비스 장애가 발생했을 때는 빠른 대응이 무엇보다 중요합니다. AI는 장애 이벤트를 실시간으로 분석하고 우선순위를 자동 판단하여, 문제 해결까지의 시간을 단축할 수 있도록 지원합니다.
예를 들어, 핵심 시스템 장애가 발생하면 AI는 장애 원인을 감지하고 해당 이슈를 긴급 우선순위로 자동 분류한 뒤, 적절한 담당 팀에 즉시 에스컬레이션할 수 있습니다. 동시에 모든 대응 이력을 자동 기록하여 감사 및 컴플라이언스 관리까지 지원할 수 있습니다.
2. 근본 원인 분석(Root Cause Analysis)
반복적으로 발생하는 문제는 겉으로 보기에는 서로 다른 이슈처럼 보이지만, 실제로는 하나의 원인에서 시작되는 경우가 많습니다. AI는 여러 티켓과 운영 데이터를 연결 분석하여 숨겨진 패턴을 찾아낼 수 있습니다.
예를 들어, 여러 지사에서 VPN 속도 저하 관련 티켓이 동시에 접수될 경우, AI는 네트워크 로그와 발생 시점을 분석하여 최근 방화벽 업데이트가 병목 현상을 유발하고 있음을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 개별 티켓을 반복 처리하는 대신, 근본 원인을 한 번에 해결할 수 있습니다.
3. 이상 징후 탐지(Anomaly Detection)
AI는 문제가 실제로 확산되기 전에 이상 징후를 감지하고 선제적으로 대응할 수 있도록 지원합니다.
예를 들어, 특정 지역에서 로그인 실패 건수가 급증하거나 특정 서비스 관련 티켓이 갑자기 증가할 경우, AI는 기존 운영 패턴과 비교 분석하여 비정상적인 상황을 감지하고 IT 팀에 경고를 보낼 수 있습니다.
즉, 사용자가 직접 문제를 신고하기 전에도 잠재적인 장애를 사전에 발견할 수 있는 ‘조기 경보 시스템’ 역할을 수행하는 것입니다.
4. AI 기반 티켓 지원(Ticket Support)
AI는 티켓 처리 과정에서도 IT 담당자의 업무 효율을 높여줍니다. 긴 티켓 히스토리를 자동 요약하거나, 과거 유사 사례를 기반으로 해결 방안을 추천하고, 답변 초안까지 자동 생성할 수 있습니다.
예를 들어 소프트웨어 접근 권한 요청 티켓이 접수되었을 때, AI는 과거 유사 티켓 해결 이력을 분석하여 단순 권한 설정 문제임을 제안하고 담당자가 빠르게 처리할 수 있도록 지원합니다.
5. 변경 영향도 분석(Change Impact Analysis)
IT 운영에서는 시스템 변경 이후 예상치 못한 장애가 발생하는 경우가 많습니다. AI는 변경 작업이 실제 서비스에 어떤 영향을 줄 수 있는지 사전에 분석할 수 있도록 지원합니다.
예를 들어, 여러 서비스와 연결된 시스템 설정을 변경하려는 경우, AI는 과거 유사 변경 작업과 연관된 장애 이력을 분석해 잠재적인 리스크를 사전에 경고할 수 있습니다.
이를 통해 운영팀은 변경 작업 전에 영향을 예측하고 대비할 수 있으며, 서비스 중단이나 장애 발생 가능성을 줄일 수 있습니다.
운영 효율성을 높이는 AI 기반 ITSM 플랫폼, 먼데이닷컴
AI는 단순히 기능을 추가한다고 효과를 발휘하는 것이 아니라, 실제 업무 흐름 안에서 얼마나 자연스럽게 작동하는지가 중요합니다. 먼데이닷컴은 빠르고 유연한 IT 서비스 운영 환경을 기반으로, AI를 실질적인 업무 프로세스에 적용할 수 있도록 설계된 AI 기반 ITSM 플랫폼입니다.
기존의 ‘AI 친화적’ 운영을 넘어, AI 중심(AI-first) ITSM 환경으로 전환하고자 한다면 먼데이닷컴이 그 기반이 될 수 있습니다. 다양한 AI 기능을 별도의 복잡한 개발 없이 기존 워크플로우에 자연스럽게 연결할 수 있기 때문입니다.
다음은 먼데이닷컴에서 AI를 실제 ITSM 운영에 활용할 수 있는 대표적인 방식입니다.
인바운드 요청을 구조화된 서비스 데이터로 자동 전환
이메일, WorkForms, 기타 요청 채널로 들어오는 문의를 자동으로 구조화된 티켓 데이터로 변환할 수 있습니다.
요청 내용, 첨부 파일, 주요 정보 등이 자동으로 필드에 반영되기 때문에, IT 팀은 이메일을 직접 분류하거나 수동으로 데이터를 입력할 필요 없이 즉시 업무를 시작할 수 있습니다. 이를 통해 요청 접수 프로세스를 표준화하고 초기 대응 속도를 높일 수 있습니다.
AI 기반 티켓 분류 및 우선순위 자동화
먼데이닷컴은 AI를 활용하여 들어오는 요청의 위험도와 긴급도를 자동으로 분석할 수 있습니다. 노코드 자동화를 기반으로 부정적인 사용자 반응 증가, 특정 핵심 자산 연관 여부, VIP 사용자 영향 여부 등의 조건을 감지하고 긴급 티켓을 자동으로 에스컬레이션할 수 있습니다.
이를 통해, 중요한 이슈가 누락되지 않도록 하고, 우선순위가 높은 요청을 적절한 담당 팀으로 빠르게 전달할 수 있습니다.
통합 커뮤니케이션 기반 360도 티켓 가시성 확보
이메일, 내부 메모, 외부 응답 내역 등을 하나의 티켓 화면 안에서 통합 관리할 수 있어, 여러 시스템을 오가며 커뮤니케이션 이력을 확인할 필요가 없습니다.
담당자는 티켓 하나만으로도 전체 맥락을 빠르게 파악할 수 있으며, 중복 질문이나 중요한 업데이트 누락 없이 보다 빠르게 대응할 수 있습니다. 또한, AI는 티켓 내용과 사용자 맥락을 기반으로 자연스러운 답변 초안을 생성하여, 기계적인 응답이 아닌 개인화된 커뮤니케이션 경험을 지원합니다.
AI Blocks로 원하는 프로세스에 AI 기능 추가
AI Blocks는 별도의 개발 없이 워크플로우에 AI 기능을 추가할 수 있는 플러그인 형태의 기능입니다.
예를 들어:
- “Summarize” 블록으로 인시던트 리포트를 자동 요약하거나,
- “Categorize” 블록으로 요청 내용을 기반으로 티켓을 자동 분류하고,
- “Extract Info” 블록으로 변경 요청서나 자산 이슈에서 핵심 정보를 자동 추출할 수 있습니다.
기존 프로세스를 새롭게 구축하지 않고도 필요한 영역에 AI 기능을 유연하게 적용할 수 있다는 점이 특징입니다.
24/7 디지털 워커 기반 서비스 운영 확장
서비스 이슈는 업무 시간과 관계없이 발생합니다. 먼데이닷컴 내에서는 AI 기반 에이전트가 특정 이벤트나 리스크가 감지되면 자동으로 작업을 수행합니다. 서비스 데이터를 지속적으로 모니터링하고, 문제를 에스컬레이션하거나 워크플로우 내 필요한 액션을 자동 실행함으로써, 추가 인력 없이도 24시간 운영 체계를 지원할 수 있습니다.
AI 기반 ITSM, 이제는 운영 방식 자체를 바꾸는 단계
AI 기반 ITSM은 단순한 자동화를 넘어, 더 빠르고 정확하며 선제적인 서비스 운영 환경을 만드는 방향으로 진화하고 있습니다. 먼데이닷컴은 AI 기반 자동화와 지능형 워크플로우를 통해 IT 팀이 더욱 빠르게 대응하고, 중요한 이슈를 놓치지 않으며, 운영 효율성을 높일 수 있도록 지원합니다.
반복적인 대응 중심 운영에서 벗어나, AI 기반의 예측형 IT 서비스 운영 환경을 구축하고 싶다면 먼데이닷컴을 통해 직접 경험해보시길 바랍니다.
IFIED는 먼데이닷컴 국내 유일 플래티넘 파트너사로써,
먼데이닷컴 전문 컨설턴트들과 함께 다양한 산업군과 비즈니스 니즈에 맞는 솔루션을 제공합니다.
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