서비스나우, 기업 AI ‘컨트롤 타워’ 강화…거버넌스·보안·실행력 통합

서비스나우($NOW)가 기업 인공지능(AI) 도입의 핵심 과제로 떠오른 ‘거버넌스’와 ‘보안’, ‘실행력’ 강화에 초점을 맞춘 플랫폼 확장안을 공개했다. AI가 빠르게 현장에 퍼지고 있지만, 이를 통제하고 실제 업무 완결까지 이어주는 체계는 여전히 부족하다는 기업들의 고민을 정면으로 겨냥한 움직임이다.

이번 발표의 중심에는 ‘AI 컨트롤 타워’ 고도화가 있다. 서비스나우는 이 기능을 통해 기업이 AI 모델과 에이전트형 워크플로를 한곳에서 모니터링하고 관리하며 보호할 수 있다고 설명했다. 여기에 자율형 보안 기능과 다양한 업무를 직접 수행하는 AI 에이전트 조직인 ‘오토노머스 워크포스’도 함께 확대했다.

넨샤드 바르돌리왈라 서비스나우 제품관리 담당 부사장은 “고객들은 AI가 곳곳에 도입됐지만 서로 연결되지 않고, 거버넌스가 부족하며, 실제 일을 끝내지 못한다고 말한다”며 AI 컨트롤 타워가 이런 문제에 대한 해법이라고 밝혔다.

‘모니터링’에서 ‘통합 지휘’로 진화한 AI 컨트롤 타워

2025년 처음 도입된 AI 컨트롤 타워는 초기의 단순 모니터링 도구에서 벗어나 기업 AI 운영을 총괄하는 중앙 지휘 체계로 확장됐다. 현재 이 플랫폼은 ‘발견’, ‘거버넌스’, ‘보안’, ‘가시성’, ‘비용 측정’ 등 5가지 핵심 기능을 포괄한다.

서비스나우에 따르면 이 시스템은 여러 클라우드 환경과 기업용 애플리케이션 전반에 흩어진 AI 자산을 식별하고, 모델·데이터셋·프롬프트·에이전트에 정책 통제를 적용할 수 있다. 특히 실행 중인 AI 에이전트가 어떤 방식으로 판단을 내리는지 추적하고, 필요하면 개입할 수 있는 ‘런타임 가시성’ 기능이 강화됐다.

또 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 사이버보안 프레임워크와 유럽연합(EU) AI 법안 등 규제 기준에 맞춘 리스크 프레임워크도 연동된다. 서비스나우는 외부 AI 시스템까지 실시간 통제를 넓히는 ‘AI 게이트웨이’도 새로 도입해, 자사 플랫폼 밖의 서드파티 AI까지 관리 범위를 확장하겠다는 구상이다.

이는 기업들이 각기 다른 도구를 따로 쓰는 ‘파편화된’ 방식에서 벗어나, 대규모 AI 운영을 감당할 수 있는 통합 관리 체계로 이동하고 있음을 보여준다.

비인간 계정 급증에 대응…자율형 보안 기능도 강화

서비스나우의 이번 확장은 IT 환경에서 비인간 ID와 자율형 에이전트가 급증하는 흐름과도 맞닿아 있다. AI 기반 공격이 빨라지면서 사람이 직접 탐지하고 대응하는 기존 보안 모델만으로는 한계가 커지고 있다는 판단이다.

존 아이시엔 서비스나우 중앙 제품관리 담당 수석부사장은 “AI 기반 공격자는 팀이 사람이 직접 대응하거나 탐지할 수 있는 속도보다 더 빠르게 움직이고 있다”고 말했다.

이를 위해 서비스나우는 ‘오토노머스 시큐리티 앤 리스크’를 선보였다. 이 서비스는 최근 인수한 베자와 아르미스의 기술을 결합해 자산 목록과 신원·접근 권한 관계를 함께 파악할 수 있도록 설계됐다. 쉽게 말해, 누가 혹은 어떤 시스템이 특정 데이터와 시스템에 접근할 수 있는지 한눈에 매핑하는 구조다.

플랫폼은 자산, 권한, 의사결정 과정에서 발생하는 신호를 서로 연결해 비인가 데이터 접근이나 정책 위반 같은 위험을 식별한다. 필요할 경우 자동 시정 조치를 실행할 수 있으며, 기업이 원하면 사람의 승인 절차도 둘 수 있다. 서비스나우는 이를 통해 기존의 ‘사후 대응형’ 보안에서 ‘상시 AI 거버넌스’ 체계로 전환하겠다는 점을 강조했다.

AI가 ‘조언’ 넘어 직접 실행…업무 전담 에이전트 확대

서비스나우는 오토노머스 워크포스도 확장해 IT, 고객 서비스, 고객관계관리, 리스크 관리 분야별 AI ‘전문가’를 추가했다. 이 에이전트들은 단순히 정보를 제안하는 수준을 넘어, 정해진 거버넌스 틀 안에서 실제 업무 흐름 전체를 수행하도록 설계됐다.

지난 2월 공개된 오토노머스 워크포스는 인간 직원과 함께 팀의 일부처럼 사고하고 행동하며 일하는 새로운 유형의 AI 인력이라는 게 회사 측 설명이다. 새로 추가된 에이전트는 장애 해결, 서비스 요청 처리, 영업 워크플로 같은 작업을 맡을 수 있다.

이들이 같은 플랫폼 위에서 작동한다는 점도 특징이다. 데이터 맥락, 워크플로 조정, 정책 통제를 공유하기 때문에 개별 도구를 따로 연결하는 방식보다 일관된 운영이 가능하다는 설명이다. 이는 기존 AI가 통찰은 제공했지만 ‘실행’까지는 이어지지 못했던 한계를 보완하려는 전략으로 읽힌다.

롤스로이스 “제조 현장 30만 시간 절감”…성과와 과제도 함께 부각

실제 도입 사례도 제시됐다. 롤스로이스 홀딩스는 서비스나우의 생성형 AI 플랫폼 ‘나우 어시스트’를 활용해 IT 운영에서만 5000시간의 효율 개선 효과를 거뒀다고 밝혔다. 제조 워크플로 전반에서도 생산성 향상이 나타나고 있다는 설명이다.

필 프리스트 롤스로이스 글로벌 비즈니스 서비스 총괄은 AI 확산 과정에서 데이터 준비 상태와 거버넌스의 중요성을 특히 강조했다. 기초 데이터와 프로세스가 제대로 정리되지 않으면 AI가 오히려 기존 비효율을 증폭시킬 수 있다는 지적이다.

그는 나우 어시스트를 IT 외 다른 기능으로 확대하면서 기존 지식 문서를 AI가 이해하고 활용할 수 있도록 다시 손보고 있다고 설명했다. AI 에이전트가 배포된 뒤에도 사용자가 빠르고 정확하게 답을 얻으려면 결국 ‘좋은 데이터’가 필요하다는 의미다.

프리스트는 AI의 가장 큰 효과가 제조 분야에서 나타났다며 “현장 작업 시간 30만 시간을 줄였다. 이는 실제 비용 절감으로 이어지는 수치”라고 말했다.

기업 AI 경쟁, 결국 핵심은 ‘통합 운영 계층’

서비스나우의 전략은 AI 기능을 개별 포인트 솔루션으로 쪼개기보다 데이터, 워크플로, 거버넌스를 하나의 운영 플랫폼으로 묶는 데 초점이 맞춰져 있다. 에이전트 기반 시스템이 늘어날수록 분절된 도구만으로는 복잡성과 확장성을 감당하기 어렵다는 판단이 깔려 있다.

결국 이번 발표는 기업용 AI 시장의 경쟁 축이 단순 모델 성능에서 ‘통제 가능한 실행 환경’으로 옮겨가고 있음을 보여준다. 서비스나우는 가시성, 신원 거버넌스, 워크플로 자동화를 결합해 AI 운영의 ‘컨트롤 레이어’를 선점하려는 모습이다. 기업 입장에서는 AI를 얼마나 많이 도입했는지보다, 이를 얼마나 안전하고 일관되게 움직이게 할 수 있는지가 더 중요한 기준이 되고 있다.