프레시웍스, AI 서비스운영 ‘단일 기록 시스템’ 강조… 생산성 기준도 바꾼다

인공지능(AI)이 정보기술(IT) 서비스 운영 방식을 빠르게 바꾸면서, 기업들은 흩어진 데이터를 하나로 모으고 이를 기반으로 업무 자동화를 확대하고 있다. 프레시웍스(Freshworks)는 이런 흐름을 발판으로 중견·대형 고객사를 늘리며 서비스 운영 시장에서 입지를 키우고 있다.

데니스 우드사이드(Dennis Woodside) 프레시웍스 최고경영자(CEO)는 최근 ‘프레시웍스 리프레시 2026’ 행사에서 기업들이 더 큰 경쟁자와 맞서기 위해서는 신뢰할 수 있는 ‘단일 기록 시스템’이 필요하다고 강조했다. 실제로 프레시웍스 고객군에는 시게이트 테크놀로지 홀딩스와 뉴발란스 애슬레틱스 같은 중견 조직도 포함됐다. 우드사이드는 “18개월, 24개월 전만 해도 없었던 선택지를 이제 고객에게 제공하고 있다”며 자사 플랫폼이 대형 조직의 서비스 운영 혁신을 뒷받침할 준비가 됐다고 말했다.

생산성 기준도 바뀌었다… ‘응답 속도’보다 ‘실제 효율’

이번 행사에서 가장 주목받은 변화는 AI 시대의 생산성 측정 방식이다. 그동안 IT 서비스 운영에서는 요청에 얼마나 빨리 답했는지가 핵심 지표였지만, AI가 즉시 응답하는 환경에서는 이 기준만으로 성과를 판단하기 어렵다는 지적이 나온다.

프레시웍스는 이를 반영해 새로운 경험 수준 계약 분석 계층인 ‘XLA’를 내놨다. 단순히 답변 속도를 보는 것이 아니라, AI의 응답이 실제로 직원의 업무 효율을 높였는지를 평가하겠다는 구상이다. 우드사이드는 직원 설문뿐 아니라 이후 행동 데이터를 분석해 ‘XLA 점수’를 만들 수 있다고 설명했다.

이 접근은 현장 성과로도 이어졌다는 평가다. 시게이트는 경쟁 플랫폼에서 프레시서비스(Freshservice)로 단 3개월 만에 이전을 마쳤다. 프레시웍스는 반복적인 티켓 처리 업무를 AI가 떠안고, IT 인력은 보다 복잡하고 창의적인 과제에 집중하는 구조를 지향하고 있다. 우드사이드는 앞으로 IT팀이 여러 벤더의 수천 개 에이전트를 하나의 통합 플랫폼에서 관리하는 형태가 될 것으로 내다봤다.

AI 도입은 ‘속도전’만으론 부족… 목적과 지표가 먼저

AI 도입 열기가 커지면서 무작정 전사 확산에 나서는 기업도 적지 않다. 하지만 장기 전략 없이 도입을 서두를 경우, 비용 대비 효과를 입증하기 어려울 수 있다는 경고도 나온다.

줄리 모어(Julie Mohr) 포레스터 리서치(Forrester Research) 수석 애널리스트는 AI 생산성을 어떻게 측정할지 먼저 정하지 않으면, 향후 투자 타당성을 설명하기 힘들 수 있다고 짚었다. 그는 반복 업무를 줄이는 과정에서도 ‘가치’와 ‘비용 관리’를 함께 고려하는 목적 있는 접근이 필요하다고 강조했다.

프레시웍스는 이런 수요에 맞춰 ‘프레디 AI 에이전트 스튜디오’를 공개했다. 별도 코딩 없이 맞춤형 에이전틱 AI 앱을 만들거나, 20개가 넘는 사전 구축 워크플로를 활용할 수 있는 환경이다. 여기에 ‘MCP 게이트웨이’를 통해 클로드나 챗GPT 같은 외부 모델을 프레시서비스 플랫폼 안에서 사용할 수 있도록 했다.

카디 스리니바산(Kady Srinivasan) 프레시웍스 최고마케팅책임자(CMO)는 기업이 두 가지 속도로 움직여야 한다고 설명했다. 핵심 프로세스는 신중하게 재설계하되, 일부 업무는 빠르게 시험하고 반복적으로 개선하는 ‘민첩한 실험’이 필요하다는 뜻이다. AI 도입이 모든 조직에 같은 방식으로 적용될 수 없다는 점을 인정한 셈이다.

‘섀도 AI’ 확산에 보안·통제 부각… 상호운용성이 핵심

기업 현장에서는 승인되지 않은 AI 도구를 직원이 임의로 사용하는 ‘섀도 AI’ 문제가 커지고 있다. 이에 따라 다양한 AI 도구를 안전하게 연결하고 통제할 수 있는 운영 체계가 중요 과제로 떠올랐다.

무랄리 스와미나탄(Murali Swaminathan) 프레시웍스 최고기술책임자(CTO)는 현재 AI 시장이 빠르게 분화하면서, AI 네이티브 도구와 외부 솔루션이 난립하는 상황이라고 진단했다. 그는 모든 조직에 맞는 단일 해법은 없지만, 각기 다른 시스템이 서로 연결되고 상호운용돼야 한다고 강조했다.

프레시웍스는 AI 스택 전 계층에 거버넌스를 내장해 고객이 자율성이 높은 서비스 운영 환경에서도 통제력을 유지할 수 있도록 설계했다고 설명했다. 여기에는 데이터 주권 정책과 익명화 기능도 포함된다. 개인 데이터가 지정된 지역 밖으로 나가지 않도록 설계해 신뢰성과 규제 대응력을 높였다는 설명이다.

결국 이번 프레시웍스 리프레시 2026이 보여준 핵심은 AI 자체보다 ‘어떻게 측정하고, 어떻게 연결하며, 어떻게 통제할 것인가’에 있다. 서비스 운영 시장은 이제 단순 자동화를 넘어 생산성 검증, 상호운용성, 데이터 거버넌스를 함께 갖춘 플랫폼 경쟁으로 옮겨가는 모습이다. 프레시웍스가 내세운 통합형 서비스 운영 전략이 중견·대형 기업의 선택지로 자리 잡을지 주목된다.