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ServiceNow에서 본 기록 다음의 일
신입사원의 장비와 계정 요청부터 AI 에이전트까지. 데이터를 보여주는 화면을 넘어 실제 업무를 이어가는 흐름에 주목했습니다.
2025년 8월 공개한 ServiceNow 영상을 글로 정리했습니다. Knowledge 2025 발표에 대한 당시의 해석이며, 현재 견적이나 도입 효과를 보장하는 안내는 아닙니다.
Knowledge 2025 키노트에서 젠슨 황이 ServiceNow를 적극적으로 외치는 장면을 봤습니다. 요즘 여러 무대에 등장하는 모습은 익숙했지만, 그 장면은 왜 이렇게까지 힘을 실어줄까 궁금하게 만들었습니다.
그래서 ServiceNow가 어떤 일을 다루는 회사인지부터 살펴봤습니다. 출발점으로 고른 예시는 새 직원이 회사에 들어오는 날이었습니다.
첫 출근에 필요한 일은 한 부서에서 끝나지 않습니다
컴퓨터를 받고, 계정을 만들고, 필요한 서비스에 접속할 권한을 받습니다. 회사에서 쓰는 소프트웨어를 하나씩 안내하는 일도 있습니다. 각각은 작은 요청처럼 보여도 입사자가 계속 생기면 관리할 일이 많아집니다.
ITSM은 이런 IT 서비스 요청과 처리 과정을 체계적으로 다루는 영역입니다. 영상에서는 ServiceNow를 그 요청들을 업무 흐름으로 연결하는 예로 설명했습니다.
여기서 매력적으로 본 것은 요청 하나가 여러 담당자와 시스템의 다음 단계로 이어지는 방식이었습니다. 다만 제품을 설치하면 모든 계정과 장비 처리가 저절로 연결된다는 뜻은 아닙니다. 실제 회사에서 어떤 절차와 권한으로 일을 처리하는지 먼저 정리해야 하는 문제입니다.
NVIDIA와의 협업에서 기대한 것
영상에서는 NVIDIA와 ServiceNow의 협업을 AI가 업무 맥락을 이해하는 방향으로 읽었습니다. 회사에는 표로 정리된 데이터뿐 아니라 문서와 메일, 여러 시스템의 기록이 섞여 있기 때문입니다.
모델 설명은 구분해둘 필요가 있습니다. 2025년 5월 두 회사가 발표한 Apriel Nemotron 15B는 기업 업무를 위한 추론 언어 모델로 소개됐습니다. 영상에서 비전 언어 모델과 연결해 말한 부분과는 차이가 있습니다. ServiceNow의 공식 발표
제가 인상 깊게 본 것은 단순히 답을 잘하는 AI보다 업무의 관계와 규칙을 다루려는 방향이었습니다. 당시 아스트라제네카와 관련한 시연도 그런 청사진으로 봤습니다. 시연에서 받은 인상을 실제 도입 이후 검증된 성과로 넓혀 말할 수는 없습니다.
기록을 꺼내는 데서 다음 행동으로
영상에서 반복해서 이야기한 표현은 시스템 오브 액션이었습니다. 정보를 저장하고 찾아보는 데서 끝나지 않고, 그 정보를 바탕으로 다음 일을 이어가는 시스템이라는 의미였습니다.
고객의 정보가 있고, 요청이 들어오고, 견적이나 서비스 처리가 필요할 때 그 과정이 끊기지 않게 연결되는 모습을 생각했습니다. IT 요청에서 출발한 이야기가 HR과 고객 업무로 넓어지는 것도 그 맥락이었습니다.
다른 CRM이나 ERP가 행동을 전혀 처리하지 못한다는 뜻은 아닙니다. 제가 발표에서 읽은 ServiceNow의 강조점이 업무 전반을 이어주는 흐름에 있었다는 것입니다.
AI가 업무 설계를 돕고 반복을 줄여준다는 방향도 흥미로웠습니다. 다만 한 번 일을 보여주면 다음부터 어떤 업무든 알아서 처리한다는 보편적인 기능으로 이해하지는 않아야 합니다. 연결할 시스템과 정해야 할 처리 규칙이 있기 때문입니다.
팀이 겪는 복잡함만큼 필요한가
영상 후반에는 작은 팀에서 이런 플랫폼을 쓰는 상황을 떠올렸습니다. 해결하려는 문제보다 설정과 교육의 부담이 더 커질 수도 있겠다는 생각이었습니다.
반대로 여러 SaaS의 계정과 자산, 담당 부서의 승인 절차가 얽혀 있다면 그 연결을 정리하는 가치가 클 수 있습니다. 중요한 것은 직원 수 하나로 도입 여부를 자르는 것보다, 실제로 반복되는 요청과 단절이 어디에 있는지 보는 일이라고 생각했습니다.
영상에서 언급한 비용 추정이나 준비 기간을 모든 회사의 기준으로 적용할 수는 없습니다. 각자 쓰는 시스템과 적용 범위가 다르기 때문입니다.
ServiceNow를 살펴보고 남은 질문은 꽤 구체적이었습니다. AI가 내 일을 대신한다면, 설명이나 답변 다음으로 어떤 업무까지 이어주면 좋을까요. 데이터를 읽는 능력과 실제 업무를 처리하는 흐름 사이에, 앞으로 더 살펴볼 변화가 있다고 느꼈습니다.