ServiceNow, '역할 자동화'로 자율형 AI 업무 확장 선언

ServiceNow의 ‘자율형 워크포스’와 역할 자동화

ServiceNow는 내부 직원 IT 요청의 90%를 자율적으로 처리해, 인간 에이전트 대비 99% 더 빠르게 해결하고 있다. 회사는 이를 외부 엔터프라이즈로 확장하기 위해 ‘Autonomous Workforce(자율형 워크포스)’, 직원용 ‘EmployeeWorks’, 그리고 아키텍처적 핵심인 ‘역할 자동화’를 발표했다. 지난 3년간 많은 기업의 AI 파일럿이 실행 계층에서 멈춘 이유는 기술 부족이 아니라, 거버넌스와 워크플로 연속성 부재였다.

왜 ‘역할 자동화’인가

대부분의 에이전트는 목표를 주면 실행 중에 스스로 허용 범위를 추론한다. 그러나 규정 준수, 감사 추적, 권한 경계가 필수인 엔터프라이즈 환경에선 이 방식이 위험하다. 역할 자동화는 AI가 권한을 ‘추론’하지 않고 조직의 기존 권한 모델을 ‘상속’받게 한다. 접근 제어, CMDB(구성관리DB) 컨텍스트, SLA 로직, 권한 규칙이 사람과 동일하게 AI에도 즉시 적용되며, 스스로 범위를 넘거나 권한을 상승시킬 수 없다.

거버넌스 내재화: Role Automation 설계

ServiceNow는 실행 단위를 세 층으로 구분한다. 첫째, 태스크 에이전트는 개별 자동화 단계를 수행한다. 둘째, 에이전틱(Agentic) 워크플로우는 결정적·확률적 실행을 혼합한다. 셋째, Role Automation은 책임과 거버넌스가 사전 정의된 ‘완전 가상 직원’ 역할로 상위에서 업무를 통제한다. 최초 구현인 ‘레벨1 서비스 데스크 AI 스페셜리스트’는 비밀번호 재설정, 소프트웨어 접근 권한 부여, 네트워크 트러블슈팅을 엔드 투 엔드로 처리하고, 범위를 벗어날 때만 사람에게 이관하며 조치 과정을 모두 기록한다.

제품 구성과 사용자 경험

EmployeeWorks: 티켓 없는 문제 해결

직원은 자연어로 문제를 설명하면 티켓 발행 없이 바로 해결된다. Microsoft Copilot이나 Google Gemini처럼 “어떤 도구를 써야 하는지”를 사용자가 알아야 하는 부담을 줄였고, 인수한 Moveworks(인수 전 550만 엔터프라이즈 사용자)의 ‘단일 진입점’ 라우팅 역량을 흡수했다.

Autonomous Workforce: 엔드 투 엔드 실행

Autonomous Workforce는 권한과 워크플로 문맥을 내장한 에이전틱 실행 계층으로, 업무 요청 해석부터 조치, 검증, 기록까지 전 과정을 자동화한다. 이는 역할 자동화 철학을 바탕으로, AI를 ‘기능’이 아닌 ‘동료’로 편제하는 접근이다.

현업 관점: CVS Health의 거버넌스 프레임

CVS Health의 CISO 겸 SVP Alan Rosa는 “Boring is beautiful. Predictable. Stable.”이라며, 편향·환각이 없고 가드레일이 명확한 책임 있는 AI를 우선하라고 강조했다. 최신 기능을 좇기보다 “나비를 쫓지 말라. 투박하지만 실용적이며 ROI가 분명한 운영 과제에 집중하라”고 했다. CVS Health는 임상·법무·프라이버시·보안 검토를 거치는 동적 테스트를 지속 반복하며, 정적 점검만으로는 학습·적응하는 AI를 통제할 수 없다고 밝혔다.

엔터프라이즈에 주는 시사점

역할 자동화 관점의 배포 체크리스트

벤더와 무관하게 물어야 할 핵심은 하나다. “우리의 AI 거버넌스는 실행 계층 ‘안’에 있는가, 아니면 에이전트가 우회 가능한 문서 정책으로 ‘위’에 얹혀 있는가?” 배포 전, 권한 모델·워크플로 로직·감사 요건의 실제 위치를 지도화하라. 이 기반이 없다면 어떤 에이전트 프레임워크도 스케일에서 무너진다. “스케일과 신뢰는 함께 간다. 신뢰를 잃으면 스케일할 권리도 잃는다.”

결국 해법은 역할 자동화다. 거버넌스와 문맥을 에이전트 층에 ‘볼트온’이 아닌 ‘빌트인’으로 심어, 조직의 권한 체계를 그대로 상속받는 가상 역할로 운영해야 한다. 이렇게 할 때 엔터프라이즈는 파일럿의 벽을 넘어 실제 운영 스케일에 도달할 수 있다.