ServiceNow, 바이브 코딩으로 기업 앱 개발을 몇 분 만에 단축

ServiceNow 취리히(Zurich) 릴리스 한눈에 보기

ServiceNow는 지난 1년간 에이전틱 AI를 사용자에게 제공하기 위한 여정을 이어왔다. 2024년 Xanadu 릴리스에서 AI 에이전트를 처음 도입해, 생성형 AI 스킬과 프롬프트를 만들어 테스트하고 배포해 에이전트에 할당할 수 있게 했다. 이번 취리히(Zurich) 릴리스는 바이브 코딩 기반 자연어 앱 빌딩, 엔터프라이즈급 AI 보안 콘솔, 자율형 워크플로 자동화 등 세 가지 핵심 역량을 추가해 AI 실험을 운영 단계로 옮기려는 기업을 지원한다. 기업들은 AI 파일럿에 투자했지만 부서 단위를 넘어 확장에 어려움을 겪고 있으며, 가트너는 2029년까지 기업의 60%가 AI 에이전트 개발 플랫폼을 채택할 것으로 전망한다.

바이브 코딩으로 앱 개발을 분 단위로

바이브 코딩은 최근 몇 년 사이 부상한 패러다임으로, 자연어 프롬프트만으로 전체 애플리케이션을 구축하게 해준다. Cognition, Bolt, Lovable, Replit 등 여러 벤더가 경쟁 중이며, ServiceNow는 엔터프라이즈 워크플로 애플리케이션 구현에 초점을 맞춰 진입했다. 새 Build Agent는 “create an onboarding app that assigns tasks to HR, IT and Facilities” 같은 간단한 영어 명령을 몇 분 만에 운영 환경에 투입 가능한 기업용 애플리케이션으로 전환한다.

Build Agent와 로우코드의 차이

ServiceNow는 오랫동안 로우코드 기능을 제공해 왔지만, Build Agent는 한 단계 더 나아간다. 이 에이전트는 포괄적인 테스트, 버전 관리, 기업 표준 준수를 자동으로 수행하며, 모든 앱에 감사 추적, 보안 제어, 거버넌스 점검을 기본 탑재한다. 또한 20년에 걸쳐 축적된 ServiceNow의 엔터프라이즈 워크플로 데이터로 맥락 이해를 강화한다. 지틴 바스커(ServiceNow 크리에이터 워크플로 총괄 부사장)는 데모에서 “몇 분 만에 Build Agent가 요구사항을 파악하고, 빌드 전 과정을 검토해 배포 전에 오류를 찾아 디버깅한 뒤, 앱을 프로덕션에까지 밀어 넣었다”고 설명했다.

바이브 코딩 적용 시 기대 효과

이 같은 바이브 코딩 접근은 개발 소요를 주 단위에서 분 단위로 단축하고, 강화된 프로세스 마이닝으로 수작업 발굴 없이 자동화 기회를 찾아준다. 무엇보다 통합 복잡성을 줄여 많은 엔터프라이즈 AI 프로젝트가 운영 규모에 이르기 전에 좌초하는 문제를 완화한다.

엔터프라이즈급 AI 보안 콘솔

Machine Identity Console

Machine Identity Console은 모든 API 연결을 모니터링하며 고위험 통합을 자동 식별한다. 100일 넘게 비활성화된 계정을 자동으로 표시하고, 기본 인증과 같은 취약한 인증 방식도 찾아낸다. AI 플랫폼 보안을 총괄하는 아만다 그레이디는 브리핑에서 “Machine Identity Console은 고위험 통합을 식별하고 고객이 보안을 개선할 수 있도록 안내형 경험을 제공한다”고 말했다.

Vault Console과 AI Control Tower 연계

새 Vault Console은 2년 전 Tokyo 릴리스에서 도입된 금고 기능을 확장한 것으로, 워크플로 전반의 민감 데이터를 AI로 탐지해 보호 정책을 자동 적용한다. 그레이디는 “이제 데이터에 접근하는 주체가 사람과 머신만이 아니라 AI 에이전트까지 포함된다”고 덧붙였다. 이들 역량은 2025년 5월 발표된 AI Control Tower 위에서 API 통합과 데이터 보호 거버넌스를 한층 확장하며, ServiceNow는 AI 에이전트를 사람·머신과 구분되는 새로운 정체성 유형으로 취급한다.

시장 구도와 전략적 함의

플랫폼 통합 vs. 베스트 오브 브리드

ServiceNow의 통합 접근은 Microsoft와 Salesforce의 로우코드·에이전틱 AI 도구에 정면 도전한다. 차별점은 플랫폼 자체와 기존 ServiceNow 엔터프라이즈 워크플로와의 긴밀한 통합이다. 20년간 축적된 워크플로 데이터는 기존 고객에게 강한 매력으로 작용하며, AI 에이전트가 비즈니스 맥락을 자동으로 이해하도록 돕는다. 강화된 프로세스 마이닝은 수동 탐색 없이 자동화 기회를 식별한다. ServiceNow AI 플랫폼 수석부사장 니란쿠시 판치바이는 “오늘 고객이 겪는 모든 비효율을 에이전틱 시나리오로 해결하겠다”고 말했다.

의사결정 포인트

이번 취리히 릴리스는 플랫폼 통합과 베스트 오브 브리드 사이에서 전략적 선택을 요구한다. 회사에 따르면 수주 걸리던 작업이 이제 몇 분이면 끝나며, 통합 복잡성 제거가 운영 규모의 AI 전환을 가로막는 치명적 장애를 해소한다. 따라서 과제는 운영 단순화를 위한 플랫폼 락인 수용이냐, 통합 복잡성을 내부에서 감수하며 벤더 유연성을 유지하느냐로 요약된다. 판치바이는 기업들이 “레거시 자동화에서 모든 워크플로 전반의 선제적 자동화로 전환하고 있다”며, 다중 벤더의 포인트 솔루션을 조합하는 조직은 업계가 통합 플랫폼 중심으로 재편될 경우 구조적 불리함에 놓일 수 있다고 경고했다. 특히 바이브 코딩은 이러한 통합 전략의 전면에 서 있으며, 자연어 기반 개발을 운영 품질로 끌어올리는 역할을 한다.