프레시웍스, 노코드 ‘프레디 AI 에이전트 스튜디오’ 공개…서비스 자동화 전면전

프레시웍스(Freshworks)가 IT 서비스 관리 플랫폼 ‘프레시서비스’에 ‘에이전틱 AI’ 기능을 대폭 확대했다. 핵심은 기업이 별도 코딩 없이 인공지능 에이전트를 만들고 배포할 수 있는 ‘프레디 AI 에이전트 스튜디오’로, 시범 운영에 머물던 AI를 실제 업무 현장에 빠르게 투입하겠다는 전략이다.

이번 발표는 연례 행사 ‘리프레시’에서 공개됐다. 프레시웍스는 새 스튜디오와 함께 외부 업무 도구를 연결하는 ‘모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 게이트웨이’, 그리고 서비스 성과를 직원 경험과 연결해 분석하는 ‘AI 인사이트’와 ‘경험 수준 협약(xLA)’도 함께 선보였다.

회사는 이를 단순한 기능 추가가 아니라 ‘서비스 전환’의 기반이라고 설명했다. 서비스, 자산, 장애 데이터를 하나의 계층으로 통합해 AI 에이전트가 별도 데이터 정리 작업 없이 바로 활용할 수 있도록 했다는 것이다. 기존 레거시 플랫폼에서는 데이터 정제와 연동 작업이 길어져 도입 속도가 늦어졌지만, 프레시웍스는 이를 줄여 몇 주 안에 파일럿에서 운영 단계로 넘어갈 수 있다고 강조했다.

마이크로소프트 팀즈·슬랙 연동, HR 업무까지 자동 처리

프레디 AI 에이전트 스튜디오는 노코드 환경에서 맞춤형 에이전트를 만들거나, 업무 영역별 템플릿을 바탕으로 빠르게 시작할 수 있도록 설계됐다. 이렇게 만든 에이전트는 마이크로소프트($MSFT) 팀즈, 슬랙, 직원 포털 등에 배포할 수 있다.

활용 범위도 IT 지원에만 머물지 않는다. 워크데이(Workday), 리플링 피플 센터(Rippling People Center) 같은 인사정보시스템과 연결해 신규 입사자 온보딩, 급여 요청 처리 등 인사 관련 워크플로우도 자동화할 수 있다. 여기에 대규모 운영을 위한 거버넌스 제어 기능과, 기업이 바로 확장해 쓸 수 있는 사전 구축 워크플로우 라이브러리도 포함됐다.

MCP 게이트웨이는 기업들의 대표적인 고민을 겨냥했다. AI 에이전트가 외부 도구의 문맥과 데이터를 가져오려면 그동안 맞춤형 통합 개발이 필요했는데, 이 과정이 도입의 가장 큰 병목으로 지목돼 왔다. 프레시웍스는 이번 게이트웨이를 통해 노션(Notion), 클릭업(ClickUp), 리니어 오빗(Linear Orbit) 등과 직접 연결할 수 있어 별도 코드 작업 부담을 줄일 수 있다고 설명했다.

‘응답 속도’ 넘어 직원 감정까지 측정…야간 티켓 급증도 변수

새 분석 기능인 AI 인사이트와 xLA는 기존 서비스 수준 협약(SLA)보다 한 단계 더 나아간 측정 체계를 내세운다. 기존 SLA가 응답 시간과 해결 시간 중심이었다면, xLA는 가중치 계산과 AI 분석을 통해 서비스 품질이 직원 만족도와 조직 경험에 어떤 영향을 주는지까지 살펴본다. IT 운영 성과를 단순 처리 속도가 아니라 ‘직원 경험’ 관점에서 보겠다는 접근이다.

프레시웍스는 자사 고객 데이터를 바탕으로 이 같은 필요성을 강조했다. 수백만 건의 서비스 상호작용을 분석한 결과, 전체 IT 티켓의 47%가 표준 업무 시간 이후 접수됐다고 밝혔다. 반면 야간 응답 시간은 1시간 이상 늦어지는 경우가 많았고, SLA 준수율은 최대 5%포인트 하락한 것으로 나타났다. 회사는 이를 분산 근무 환경에서 나타나는 ‘고스트 시프트’ 문제라고 규정했다. 직원들은 밤에도 지원을 요청하지만, 기존 운영 조직은 이를 충분히 따라가지 못한다는 의미다.

이번 확장은 프레시서비스의 ‘서비스옵스’ 기반 위에서 이뤄졌다. 여기에 개편된 IT 자산 관리 제품과 올해 인수한 파이어하이드런트(FireHydrant)의 장애 관리 기능도 포함된다. 여러 운영 데이터를 하나로 묶어 AI 에이전트가 실제 업무 흐름 속에서 작동하도록 한 점이 이번 전략의 중심이다.

서비스나우·세일즈포스와 정면 승부…관건은 ‘파일럿 이후’

프레시웍스의 이번 발표는 기업용 소프트웨어 업계의 흐름과도 맞물린다. 올해 들어 서비스나우(ServiceNow), 아틀라시안(Atlassian), 세일즈포스($CRM) 등도 잇따라 AI 에이전트 플랫폼을 내놓으며 경쟁에 뛰어들었다. 업계는 IT 서비스 관리가 자율형 AI가 가장 먼저 본격 도입될 수 있는 영역이라고 보고 있다.

프레시웍스는 이 시장에서 ‘통합 데이터 계층’과 ‘노코드 배포’를 차별점으로 내세운다. 기업 고객 다수가 아직 파일럿 단계에서 신중하게 움직이고 있는 만큼, 실제 운영 환경으로 얼마나 빠르고 안정적으로 전환시킬 수 있느냐가 승부처라는 판단이다.

스리니 라가반(Srini Raghavan) 최고제품책임자는 “AI의 진짜 가치는 무엇을 할 수 있느냐가 아니라, 팀에 무엇을 돌려주느냐에 있다”며 시간과 집중력, 그리고 더 중요한 업무에 몰입할 여유를 제공하는 것이 핵심이라고 말했다. 이번 프레시서비스 확장은 결국 AI를 ‘보여주기용 데모’에서 ‘현장 운영 도구’로 옮기려는 시도로 해석된다. 시장의 관심은 이제 기술 시연보다 실제 생산성 개선 효과가 입증될 수 있는지로 옮겨가고 있다.