Echelon의 AI 에이전트, 액센츄어·딜로이트 모델에 도전

액센츄어·딜로이트 모델을 겨냥한 Echelon의 도전

엔터프라이즈 소프트웨어 구현 자동화 스타트업 Echelon이 베인 캐피털 벤처스 주도의 475만 달러 시드 투자를 공개하며 스텔스 모드에서 나왔다. 회사는 ServiceNow의 엔드투엔드 구현을 처리하도록 특화 학습된 Echelon AI 에이전트를 개발해, 오프쇼어 컨설팅 팀이 수개월에 걸쳐 수행하던 고비용 작업을 기계적으로, 그리고 반복 가능하게 줄이는 데 초점을 맞췄다. 창업자 라훌 카얄라는 “디지털 전환의 가장 큰 장벽은 기술이 아니라 구현에 걸리는 시간”이라며, “AI 에이전트가 그 제약을 없애 전례 없는 속도로 실험·반복·배포를 가능하게 한다”고 말했다.

왜 ServiceNow 배포는 오래 걸리고 비싼가

ServiceNow는 IT 서비스, HR, 업무 워크플로를 관리하는 대기업용 클라우드 플랫폼으로, 방대한 커스터마이징 범위가 강점이자 복잡성의 원천이다. 수백 개의 카탈로그 아이템(직원 요청을 위한 디지털 양식과 워크플로)이 각기 다른 변수, 승인 체계, 레거시 시스템 연동을 요구하면서 내부 역량만으로는 구현이 쉽지 않다. 기술적 난이도와 비즈니스 부서–개발 팀 간 커뮤니케이션 병목까지 겹치면 일정은 계획을 크게 넘어선다.

복잡성의 원천: 카탈로그 아이템과 통합

겉보기엔 단순한 요청서가 실제로는 다섯 가지 요구가 한 폼에 얽혀 있는 경우가 잦다. 50개가 넘는 변수, 10개 이상의 UI 정책이 서로 연결된 상태에서 필드 하나만 바꿔도 다른 곳이 깨지는 연쇄 문제가 발생한다. 전통적 해법은 오프쇼어 개발자나 고가 컨설턴트를 투입하는 것이었고, “질문 하나, 답변 지연 하나”가 누적돼 수주가 순식간에 밀린다.

어떻게 Echelon AI 에이전트가 오프쇼어 컨설팅을 대체하나

Echelon AI 에이전트는 일류 컨설팅사의 시니어 ServiceNow 전문가가 축적한 노하우로 훈련돼, 요구사항을 해석하고 실시간으로 추가 질의를 던지며, 폼·워크플로·테스트 시나리오·문서화까지 포함한 완결형 구성을 자동 생성한다. 범용 코딩 도우미처럼 단순 코드 제안을 하는 것이 아니라, ServiceNow 아키텍처와 모범 사례, 통합 패턴과 거버넌스 기준을 이해한 채 요구사항의 공백을 찾아 보완안을 제시한다.

실제 적용: 프로세스 설계 즉시 질의

한 고객 사례에서 비즈니스 담당자가 요구사항을 직접 업로드하자, AI 개발자가 “분기 3개가 보이는데 트리거는 2개입니다. 세 번째 트리거가 있어야 하지 않나요?”처럼 숙련 개발자가 묻는 수준의 질문을 즉시 던졌다.

성과: 6개월 예산이 6주로 단축

한 금융 서비스 기업은 6개월로 잡았던 서비스 카탈로그 마이그레이션을 Echelon AI 에이전트로 6주 만에 완료했다.

코딩 어시스턴트와 무엇이 다른가

이 기술은 GitHub Copilot 같은 범용 도구와 달리 도메인 특화 역량을 갖췄다. Echelon AI 에이전트는 ServiceNow의 데이터 모델, 보안 프레임워크, 업그레이드 시 깨지기 쉬운 지점까지 파악한다. 액센츄어와 ServiceNow 전문 파트너 Thirdera 출신 전문가들이 참여한 학습 방법론을 통해, 보통 시니어 컨설턴트 개입이 필요한 엣지 케이스도 처리한다. 핵심은 코드를 쓰게 하는 것이 아니라, 단순 개발자와 아키텍트의 격차를 만드는 직관적 노하우를 포착·전수하는 데 있다.

1.5조 달러 컨설팅 시장에 미칠 파장

디지털 전환 가속 속에서 인력 중심 컨설팅 모델은 속도와 스케일 요구에 한계를 드러내고 있다. ServiceNow는 2024년 연매출 109.8억 달러, 2025년 6월 30일 기준 TTM 120.6억 달러로 성장했지만, 숙련 인력—특히 AI 역량을 갖춘 전문가—은 만성적으로 부족하다. 전통 프로젝트가 인력과 기간에 선형적으로 비용이 늘어나는 반면, AI 에이전트는 여러 고객에 걸쳐 학습을 재활용하며 동시다발 프로젝트를 처리할 수 있다. BCV의 락 가르는 Prophet Security, Crosby와 같은 포트폴리오 사례를 들어 “AI가 여러 기능의 딜리버리 레이어가 되고 있다”고 말했다.

대량 투입·장기 투자의 종말?

대형 팀을 장기간 투입하는 방식은 가격 압박과 성과 요구 앞에서 설득력이 약해진다. 반복 가능하고 검증 가능한 결과를 빠르게 내는 모델이 경쟁력이 된다.

확장 로드맵과 리스크

엔터프라이즈 고객은 속도보다 신뢰성을 중시한다. 따라서 AI가 생성한 구성은 보안과 컴플라이언스 기준을 엄격히 충족해야 하며, 대규모 환경에서의 가동 안정성이 입증돼야 한다. Echelon은 SAP, Salesforce, Workday 등으로의 확장을 예고했지만, 각 플랫폼별 모범 사례와 도메인 지식을 새로 쌓아야 한다. 동시에 대형 컨설팅사들도 자체 AI 역량을 키우고 있어 경쟁과 협업이 공존할 전망이다. 이들은 가격 압박과 까다로운 고객 요구에 대응하기 위해 Echelon AI 에이전트를 프로젝트 가속 도구로 활용할 가능성이 크다.

전문 서비스 전반으로의 확장 가능성

Echelon의 접근법은 기술 문서가 아닌 전문가 지식을 학습한 AI 시스템으로, 법률 리서치, 재무 분석, 기술 컨설팅 등 고부가가치 영역 자동화의 모델이 될 수 있다. 비용 절감을 넘어, 빈번히 변하는 고객 기대와 규제에 맞춰 프로세스를 신속히 개조하는 민첩성이 곧 경쟁력이 된다. 요컨대, Echelon AI 에이전트가 엔터프라이즈 소프트웨어 배포의 복잡한 세계를 장악한다면, 자동화의 파고를 피할 수 있는 지식 노동 분야는 많지 않다.