AI 기술을 통한 ITSM의 미래: 앞으로의 기회와 도전 과제

소개

인공지능(AI)이 모든 업무에 적용되고 있습니다. 준비되셨나요?

향후 몇 년 동안 AI의 영향을 받지 않을 분야는 많지 않을 것이며, 여기에는 ITSM도 포함됩니다. 이미 AI 기술의 통합으로 상당한 영향을 받고 있는 IT 서비스 관리(ITSM)는 향후 몇 년 동안 AI와 함께 성장할 수 있는 기회가 더욱 많아질 것입니다.

그러나 AI 기반 ITSM은 비용 절감과 효율성 향상 등 비즈니스에 탁월한 이점을 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 최대한 긍정적인 영향을 미치기 위해 해결해야 할 몇 가지 과제도 있습니다.

AI 및 ITSM과 관련하여 앞으로 다가올 고유한 기회와 과제에 대한 개요와 다가오는 기술 변화에 대비할 수 있는 방법을 읽어보세요.

ITSM에서 AI의 역할

최근 몇 년 동안 AI는 대부분의 산업에서 보편화되었습니다. 컴퓨터 과학자이자 글로벌 AI 리더인 앤드류 응은 "AI가 변화시키지 않을 주요 산업을 생각하기는 어렵습니다. 여기에는 의료, 교육, 운송, 소매, 통신, 농업이 포함됩니다. 이 모든 산업에서 AI가 큰 변화를 가져올 수 있는 길은 놀라울 정도로 명확합니다."라고 말합니다.

AI가 큰 영향을 미치는 분야 중 하나는 ITSM입니다. IT 서비스 관리 (ITSM)는 IT 서비스 및 운영을 생성하고 관리하는 데 사용되는 일련의 프로세스입니다. ITSM에 AI를 도입하면 인간과 유사한 기능을 갖춘 고급 컴퓨터 시스템을 통해 이러한 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

AI는 특히 IT 티켓팅 서비스에 유용합니다. 챗봇, 자동 티켓 정리 및 우선순위 지정, 최종 사용자의 만족도를 파악하기 위한 텍스트 및 설문조사 분석을 통해 기업들은 AI 도구를 사용하여 티켓 해결을 간소화하고 연중무휴 지원을 제공하며 밀려드는 티켓을 처리할 수 있었습니다.

AI 지원 ITSM은 최종 사용자를 위한 서비스를 개선하는 동시에 컨텍스트 기반 권장 사항, 인시던트 탐지, 근본 원인 분석 등을 제공하여 기업이 데이터에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

최근 AI 시스템 비용이 낮아지고(점점 더 많은 기술이 시장에 출시됨에 따라) 기능이 향상됨에 따라, 인공지능은 더 이상 주머니 사정이 넉넉한 기업들만의 전유물이 아닙니다. 모든 규모의 비즈니스는 AI를 최대한 활용할 수 있는 기회가 있지만, 먼저 꾸준히 제기되고 있는 AI 기술 구현의 장단점을 파악해야 합니다.

앞으로의 전망: AI와 ITSM의 기회

ITSM 자동화는 이미 IT 또는 티켓팅 서비스를 제공하는 비즈니스에 큰 도움이 되고 있지만, AI는 기존 자동화를 기반으로 하는 많은 이점과 기능을 제공합니다.

(이미지 출처: precedenceresearch.com)

1. 고급 작업 자동화

ITSM 자동화는 이미 사전 정의된 일련의 규칙에 따라 단순하고 반복적인 작업을 처리할 수 있습니다. AI 기반 도구는 사람의 입력을 모방하여 패턴과 과거 결과를 관찰하여 학습한 작업을 수행할 수 있도록 함으로써 자동화가 이미 수행하는 작업을 향상시킵니다. AI는 학습한 내용을 이해하고 그에 따라 행동하도록 설계되었습니다. 단순히 인시던트를 해결하고 지침에 따라 작업을 완료하는 것이 아니라, 수행해야 할 작업이나 문제가 무엇인지 파악하고 인시던트를 완화하는 데 필요한 조치를 취합니다.

AI는 24시간 연중무휴로 작동하기 때문에 IT 직원은 여전히 사람의 손길이 필요한 더 복잡한 문제에 집중할 수 있습니다. 즉, AI 자동화 도구는 하루 종일 운영 및 가용성을 통해 다운타임을 줄이고 전반적인 효율성을 개선합니다.

(이미지 출처: deskdirector.com)

2. 정교한 데이터 분석

ITSM 자동화는 티켓팅 데이터를 보고할 수 있지만, AI는 IT 서비스 데이터의 추세와 패턴을 분석하는 데 훨씬 더 정교하고 높은 역량을 가지고 있습니다. AI는 데이터를 기반으로 잠재적인 문제가 발생하기 전에 이를 식별하여 기업이 선제적으로 문제를 해결할 수 있도록 도와줍니다. 또한 AI 툴은 여러 소스에서 데이터를 수집하고 실시간으로 분석하여 상담원이 바로 그 순간에 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있도록 지원합니다.

3. 팀 간 협업 강화

AI 지원 ITSM을 통해 IT 팀은 조직 내 팀과 부서 간에 정보를 자동으로 공유하여 보다 효율적으로 협업할 수 있습니다. AI는 팀의 역할과 기술을 추적하고, 그에 따라 작업을 할당하며, 성과 분석을 기반으로 종합적인 진행 보고서를 팀 리더와 경영진에게 보낼 수 있습니다. AI 프로세스를 통해 기술자는 내부 및 외부 사용자의 요청에 더 빠르게 응답하고 HR, 고객 지원 및 기타 부서와 협력하여 품질이나 효율성을 저하시키지 않고 운영을 확장할 수 있습니다.

4. 연중무휴 24시간 내부 및 외부 지원

가장 인기 있는 AI 도구 중 하나는 챗봇으로, 질문이나 문제가 있는 내부 또는 외부 사용자에게 연중무휴 24시간 지원을 제공합니다. 챗봇은 상담원의 개입 없이도 사용자의 요청을 이해하고 지식창고나 기타 리소스로 안내하여 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 따라서 티켓 해결 속도가 빨라지고 상담원 리소스가 우선 순위가 높은 작업에 집중할 수 있습니다. 또한 서버나 네트워크 장치와 같은 자산에 대한 예측 유지 관리 프로그램의 일부로 AI를 사용하여 간단한 유지 관리 작업에 사람이 개입할 필요성을 줄일 수 있습니다.

5. 콘텐츠 제작 및 SEO 개선

연중무휴 24시간 지원과 함께 계속 성장하는 지식창고도 있습니다. 지식창고는 사용자가 다양한 주제, 제품 및 서비스에 대한 정보와 답변을 찾을 수 있는 셀프 서비스 온라인 라이브러리입니다. 조직은 지식창고 문서를 사용자 친화적이고 검색 가능하며 검색 엔진을 통해 쉽게 찾을 수 있도록 만들려고 노력합니다.

AI는 키워드 조사를 수행하고, 콘텐츠를 분석하며, SEO 친화적인 지식창고 및 기타 사용자 대면 리소스를 만들기 위한 개선 사항을 제안할 수 있습니다. 또한 AI는 자연어 처리(NPL)를 통해 롱테일 쿼리를 식별하여 콘텐츠를 최적화하고 사용자가 실제로 묻는 질문에 대한 답변을 제공할 수 있습니다.

(이미지 출처: ranktracker.com)

주의해서 진행하세요: AI와 ITSM의 과제

AI를 구현하는 데에는 많은 이점과 함께 고객 이탈, 서비스 중단, 높은 비용으로 이어질 수 있는 중대한 문제를 피하기 위해 반드시 인지하고 해결해야 하는 과제가 수반됩니다.

1. 인간적 요소 상실

86%의 사람들이 챗봇보다 사람과 대화하는 것을 선호합니다. 일부 고객은 항상 실제 상담원과 대화하기를 원하며, AI와의 대화는 심각한 불만을 야기할 수 있습니다. 또한 AI가 그 어느 때보다 발전한 것은 분명하지만, 특히 고객 지원 영역에는 여전히 사람의 손길이 닿는 곳에서 가장 잘 처리할 수 있는 복잡한 문제가 있습니다.

2. 높은 비용 및 유지보수

다양한 예산을 가진 기업들이 AI 시스템에 더 쉽게 접근할 수 있게 되었지만, AI의 구현, 교육 및 유지 관리 비용이 늘어날 수 있습니다. 기술자들은 AI 지원 시스템을 효과적으로 활용하기 위해 새로운 기술을 개발해야 합니다. AI를 일상 업무에 적절히 통합하고 티켓을 효율적으로 해결하는 방법에 대해 많은 시간과 비용이 소요되는 교육을 받아야 합니다. 고급 AI 시스템 중 일부는 고가이며, AI가 아직 몇 가지 문제점을 해결하고 있기 때문에 원활한 작동을 유지하려면 잦은 유지 관리가 필수적이며, 이로 인해 사용자에게 불편한 서비스 중단이 발생할 수 있습니다.

3. 통합 불량

AI가 IT 기술 스택에 적절히 통합되지 않으면 불안정하고 비효율적이며 부정확한 프로세스를 통해 득보다 실이 많을 수 있습니다. AI를 올바르게 구현하고 적용해야 효과를 극대화할 수 있습니다. AI를 ITSM에 통합하려면 기존 프로세스와 시스템에 상당한 변화가 필요하며, 조직은 일관된 기술 스택을 효과적으로 통합하고 유지하기 위해 필요한 인프라와 리소스에 투자해야 합니다.

4. 복잡한 윤리 및 편견

모든 형태의 AI에는 수많은 윤리적 문제가 수반됩니다. ITSM에서의 AI는 개인정보 보호, 데이터 소유권, 일자리 손실 가능성에 대한 명백한 윤리적 문제를 제기합니다. 조직은 AI 사용의 윤리적 영향을 고려하고, AI의 잠재적 편견과 사람의 입력을 모니터링하며, 가치에 부합하는 정책과 관행을 개발해야 합니다.

5. 창의성 부족

알고리즘이 인간의 행동을 모방하고 이해하는 법을 배울 수는 있지만, 많은 전문가들은 여전히 인공지능이 인간과 같은 창의성 수준에는 도달할 수 없다고 생각합니다. 즉, 인공지능은 '틀에서 벗어난 사고'를 통해 문제에 대한 독창적인 해결책을 개발할 수 없습니다. 해결 방법, 허점, 창의적인 해결책을 찾는 능력이 부족합니다. AI는 발전할 수 있지만 궁극적으로 인간과는 다른 방식으로 규칙과 알고리즘에 얽매여 있습니다.

AI는 IoT, 빅 데이터 등과 같은 다른 기술과 협업할 수 있지만 어느 정도까지만 제작자만큼 똑똑하고 창의적일 수 있습니다. 따라서 최종 사용자가 약간의 창의적인 사고가 필요한 흔하지 않은 티켓을 제출하는 경우 AI가 스스로 혁신적인 솔루션을 개발하지 못할 가능성이 높습니다.

ITSM과 AI: 결론

ITSM에서 AI의 역할은 이제 막 시작되었지만 초기 단계임에도 불구하고 이미 큰 잠재력을 입증했습니다. AI 지원 ITSM은 티켓 해결 시간을 단축하고, 연중무휴 지원을 통해 사용자 만족도를 높이며, 정교한 데이터 분석을 통해 더 현명한 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

하지만 AI는 하룻밤 사이에 오류나 문제 없이 구현할 수 있는 마법의 총알이 아닙니다. AI를 기존 시스템과 솔루션에 원활하게 통합하려면 전략적인 계획이 필요합니다.

따라서 조직이 IT 목적으로 AI를 도입하기 시작하면 AI의 과제를 해결하고, 진화할 준비를 하고, 끊임없이 변화하는 기술을 따라잡기 위해 끊임없이 적응해야 합니다. 이 기술을 배포하기 전에 모든 긍정적인 요소와 부정적인 요소를 고려하고 그에 따라 준비한다면 비즈니스에 진정한 혁신을 가져올 수 있습니다.

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