ITSM(IT 서비스 관리)은 본질적으로 현대 비즈니스의 무대 뒤 영웅이다. 네트워크 관리부터 소프트웨어 업데이트까지 모든 IT 서비스가 원활하게 실행되도록 보장하는 기름칠이 잘 된 기계라고 생각하면 된다. 비용과 리소스의 균형을 유지하면서 최적의 서비스를 제공하는 것을 목표로 IT 서비스를 비즈니스 목표에 맞춰 조정한다. IT 서비스 관리는 인간의 관리 영역으로 간주되었으나 인공지능이 등장하여 환경이 진화하고 있다.

기술 산업에서 AI의 진화

AI가 공상과학 영화에서 우리가 감탄했던 개념이었던 때를 기억하는가? 그 시절은 오래 전에 지나갔다. 오늘날 AI는 환상적인 아이디어에서 실제 솔루션으로 변모했다. AI는 의료와 같은 분야로 진출하여 진단 및 맞춤형 의학을 지원한다. 또한 금융, 거래 자동화, 위험 분석에도 뛰어들었다. 이제 IT 서비스 관리에 큰 변화를 일으키고 있으며 IT 서비스 제공 및 관리 방식에 혁명을 일으키고 있다. 24시간 고객 요청을 처리하는 챗봇부터 시스템 장애를 선제적으로 해결하는 예측 알고리즘까지, AI는 단순한 추가 기능이 아니다. 기술 분야에서는 필수 요소가 되어가고 있다.

ITSM에서 AI의 이점을 보여주는 실제 사례가 있다. IBM 및 Salesforce와 같은 회사는 ITSM 운영을 최적화하기 위해 AI를 통합했다. IBM의 Watson은 자동화된 의사 결정 및 사고 관리를 지원하는 반면 Salesforce의 Einstein은 고객 서비스 및 예측 유지 관리를 간소화한다. 이것은 고립된 예가 아니다. 이는 ITSM의 AI가 단순한 멋진 아이디어가 아니라 앞으로도 계속 입증된 자산임을 보여주는 더 큰 추세의 일부이다.

IT 서비스 관리에서 AI의 중요성

AI와 ITSM의 결합이 왜 천생연분과 비슷할까? 간단하다. 효율성과 최적화이다. ITSM은 효과적이긴 하지만 한계가 있다. 특히 사람이 단독으로 처리하는 경우에는 더욱 그렇다. 오류가 발생하고, 시스템이 실패하고, 고객 불만이 쌓인다.

AI는 데이터 분석, 예측 기능 및 자동화를 통해 ITSM을 보다 적극적이고 고객 중심적이며 효율적인 모델로 전환한다. ITSM은 사후 대응("고장 발생 시 수정")에서 잠재적인 문제가 본격적인 위기에 빠지기 전에 사전 예방적이고 예측 가능하며 문제를 알리는 방식으로 전환된다. 이러한 융합은 서비스를 개선하고 실제로 전체 고객 경험에 혁명을 일으킨다.

IT 서비스 관리 영역에서 AI를 활용하면 주요 문제점을 해결할 수 있다. 예를 들어 고객 서비스에 대해 이야기해 보자. 기존 ITSM에서는 대기 시간이 길고 문제 해결 속도가 느린 경우가 많다. AI는 이러한 프로세스를 자동화하여 대기 시간을 단축하고 고객 만족도를 높일 수 있다. 또는 IT 의존 비즈니스의 아킬레스건인 시스템 중단을 생각해 보자. AI의 예측 분석은 이러한 중단을 예측하고 예방하여 시간과 비용을 모두 절약할 수 있다.

ITSM의 AI 유형

ITSM의 AI는 자동화, 챗봇, 예측 분석의 세 가지 유형으로 분류할 수 있다. 다음 섹션에서 이에 대해 더 자세히 살펴보겠다.

●자동화 및 사고 관리

ITSM의 경우 자동화는 특히 사고 관리에서 판도를 바꾸는 요소이다. 비밀번호 재설정, 액세스 권한 할당, 티켓 라우팅과 같은 일상적인 작업을 생각해 보자. 일반적으로 이러한 작업에는 귀중한 시간과 인력이 소요된다. 그러나 AI 기반 자동화를 사용하면 이러한 작업이 매우 쉬워진다. 자동화된 티켓팅 시스템은 작업을 분류하고 적절한 직원에게 할당하여 해결 시간을 단축할 수 있다. 일부 AI 시스템은 반복되는 문제를 식별하고 사람의 감독 없이 알려진 솔루션을 구현할 수도 있다. 이는 IT 직원이 시스템 업그레이드나 사이버 보안 조치와 같은 보다 전략적이고 복잡한 작업에 집중하여 전체 운영을 보다 효율적으로 만들 수 있음을 의미한다.

●AI 기반 챗봇

몇 분이 몇 시간처럼 느껴질 때 영원히 대기해야 했던 적이 있는가? AI 기반 챗봇이 도와준다. 이들은 평범한 스크립트를 따르는 봇이 아니다. 최신 AI 챗봇에는 자연어 처리(NLP) 기능이 탑재되어 보다 인간과 유사한 방식으로 사용자 쿼리를 이해하고 응답한다. 예를 들어, 사용자가 "인터넷이 왜 느린가?"라고 묻는 경우 챗봇 시스템은 자체적으로 빠른 진단을 실행하고 현장에서 솔루션을 제공할 수 있다. 이는 문제 해결을 가속화할 뿐만 아니라 즉각적인 연중무휴 지원을 제공하여 사용자 경험을 향상시킨다. 결과적으로 인간 고객 서비스 상담원은 인간의 손길이 필요한 더 복잡한 문제를 처리할 수 있다.

●예측 분석

AI는 시스템 오류가 발생하기 전에 예측할 수 있다. 상상해 보자. 중요한 비즈니스 회의에 참석하고 있는데 갑자기 시스템이 충돌한다. 악몽 맞지 않는가? AI의 예측 분석이 구출되는 곳이다. 머신러닝 알고리즘을 통해 과거 데이터와 현재 시스템 동작을 분석하여 잠재적인 문제를 예측할 수 있다. "앞으로 2시간 내에 서버가 중단될 수 있다."라는 경고를 받았다고 상상해 보자. 정말 황금같은 정보이다. 문제를 사전에 해결하여 재앙과 이에 따른 가동 중지 시간을 방지할 수 있다. 장기적으로 이 예측 기능은 IT 직원이 막판에 스트레스를 받는 상황에서 벗어날 수 있을 뿐만 아니라 기업의 엄청난 시간과 비용을 절약해 줄 수 있다.

과제 및 고려 사항

각 기술에 수반되는 과제를 인식하고 탐색하는 것은 항상 중요하다. AI의 경우 이러한 과제는 데이터 보안, 비용 및 윤리적 고려 사항과 관련이 있다.

●사이버 보안 문제

AI 시스템이 효과적으로 작동하려면 방대한 양의 데이터에 액세스해야 하기 때문에 사이버 범죄자의 매력적인 표적이 된다. 민감한 고객 데이터나 독점 알고리즘이 해킹 당한다면 어떤 결과가 나올지 상상해 보자. 따라서 ITSM에서 AI를 구현할 때는 강력한 보안 프로토콜이 필수적이므로 사이버 보안이 그 어느 때보다 중요해졌다.

●구현 비용

AI를 구현하는 데 드는 초기 비용은 기술 자체뿐만 아니라 비즈니스 구조를 재구축하고 이를 효과적으로 사용하도록 직원을 교육하는 데에도 상당한 비용이 들 수 있다. 하지만 이는 장기적인 투자로 보아야 한다. 시간이 지남에 따라 효율성 향상과 비용 절감을 통해 강력한 투자 수익을 얻을 수 있으며 초기 지출을 정당화할 수 있다.

●윤리적인 질문

AI의 기능은 중요한 윤리적 고려 사항을 제기한다 예를 들어, AI 시스템이 데이터 패턴을 기반으로 고객 서비스를 실수로 차별한다면 책임은 누구에게 있을까? 아니면 AI가 전통적으로 인간이 수행했던 역할을 맡게 되면서 불가피한 일자리 대체는 어떻게 될까? 이는 여전히 논쟁의 여지가 있는 질문이며, AI가 ITSM과 계속해서 얽혀 있기 때문에 사려 깊은 토론과 윤리적 지침이 필요하다.

미래 전망

오늘날 ITSM과 다른 영역의 AI는 끊임없이 성장하고 적응하는 살아있는 유기체와 매우 흡사하다. 연구원들은 새로운 알고리즘, 머신러닝 모델 및 자동화 기술을 지속적으로 탐구한다. 오늘날의 발전은 빙산의 일각에 불과하다. 아직 개발되지 않은 잠재력이 가득한 세계가 발견되기를 기다리고 있다. IT 서비스 관리 분야의 AI는 점점 더 커지는 추세이다. 자동화에서 데이터 분석에 이르기까지 AI는 ITSM을 더욱 효율적이고 안정적이며 고객 친화적으로 만들고 있다. ITSM 분야에 종사하고 있고 아직 AI를 수용하지 않았다면 지금이 바로 AI를 수용할 때이다.