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커넥트와이즈, MSP 겨냥 ‘예측형 IT’ 통합 운영 플랫폼 공개…6월 말 출시

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손정환 기자
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커넥트와이즈가 MSP용 ‘커넥트와이즈 플랫폼’을 공개하고 AI 기반 예측형 IT 전략의 핵심으로 제시했다고 전했다.

PSA·RMM·보안·워크플로·AI 비서 등을 통합해 반복 지원 업무를 줄이겠다는 구상이며, 효과는 정식 출시 이후 검증이 필요하다고 밝혔다.

 커넥트와이즈, MSP 겨냥 ‘예측형 IT’ 통합 운영 플랫폼 공개…6월 말 출시 / TokenPost.ai

커넥트와이즈, MSP 겨냥 ‘예측형 IT’ 통합 운영 플랫폼 공개…6월 말 출시 / TokenPost.ai

정보기술 관리 소프트웨어 기업 커넥트와이즈가 인공지능(AI)을 앞세운 새 운영 플랫폼 ‘커넥트와이즈 플랫폼’을 출시했다. 회사는 이를 관리형 서비스 제공업체(MSP)를 위한 핵심 기반으로 내세우며, 반복 지원 업무를 사람 대신 AI가 처리하는 ‘예측형 IT’ 전략의 중심축으로 제시했다.

커넥트와이즈는 10일(현지시간) 발표에서 새 플랫폼이 전문 서비스 자동화(PSA), 원격 모니터링 및 관리(RMM), 보안 운영, 워크플로 자동화, AI 비서, 에이전틱 AI 실행 기능, 운영 인텔리전스, 서드파티 연동을 하나로 묶는 구조라고 설명했다. 정식 출시는 6월 말로 예정됐다.

회사는 당장 ‘완전 자율 운영’까지 약속하지는 않았다. 대신 현재는 코파일럿과 자동화를 활용해 실제 업무 흐름을 운영하는 ‘2단계’에 집중하고 있다고 밝혔다. 인력 충원 없이도 지원 수요 증가에 대응할 수 있도록, 일상적인 헬프데스크와 반복 업무를 AI로 넘기는 데 초점을 맞췄다는 의미다.

커넥트와이즈가 함께 제시한 자체 벤치마크 모델링에 따르면, 연간 약 300만달러의 관리 서비스 매출을 올리는 전형적인 MSP가 AI를 도입할 경우 티켓 처리 시간은 45% 줄고, 자동화와 사전 조치로 티켓 발생량은 30~40% 감소할 수 있다. 반복 이슈는 80~90%까지 예방 가능하며, 처리 역량 확대를 통해 수익성은 5~12%포인트 개선될 수 있다고 회사는 추산했다. 다만 이 수치는 독립 기관이 아닌 커넥트와이즈 자체 연구를 바탕으로 한 점은 감안할 필요가 있다.

매니 리벨로 최고경영자(CEO)는 “수십 년 동안 MSP와 IT팀은 노동집약적인 운영과 분절된 시스템에 의존해 확장해 왔다”며 “이제는 사후 대응형 지원에서 ‘예측형 인텔리전스’로 옮겨갈 시점”이라고 밝혔다. 회사는 여러 기능을 단일 플랫폼에 통합해 운영 효율과 의사결정 속도를 함께 높이겠다는 구상이다.

이번 발표에는 경쟁 플랫폼을 겨냥한 메시지도 담겼다. 커넥트와이즈는 일부 경쟁사가 인수합병으로 이어 붙인 구조를 갖고 있다고 지적하며, 자사 플랫폼은 처음부터 MSP 업무에 맞춰 설계됐고 공통 운영 데이터를 기반으로 작동한다고 강조했다. 도구를 단순히 늘리는 접근이 아니라, 하나의 기반 위에서 AI를 실제 운영에 빠르게 얹을 수 있다는 주장이다.

클라우드 커머스 기업 팩스에이트의 닉 헤디 사장 겸 최고상업책임자도 발표문에서 MSP에는 더 많은 툴보다 ‘레버리지’를 만들어내는 플랫폼이 필요하다고 평가했다. 통합된 기반이 있어야 채널 파트너들이 AI를 더 빠르게 현업에 적용할 수 있다는 설명이다.

커넥트와이즈의 자동화 확대 시도는 처음이 아니다. 회사는 2023년 11월에도 파트너사를 위한 로보틱 프로세스 자동화와 AI 보안 도구를 추가한 바 있다. 이번에는 이를 개별 기능 수준이 아니라 하나의 운영 플랫폼으로 묶어 시장에 다시 제시한 셈이다.

커넥트와이즈는 미국 플로리다주 탬파에 본사를 두고 있다. 2019년 사모펀드 토마브라보가 약 15억달러, 원화 기준 약 2조2834억5000만원에 회사를 인수한 것으로 알려져 있다.

이번 출시는 MSP 시장에서 AI 도입 경쟁이 ‘기능 추가’ 단계를 넘어 ‘운영 체계 전환’으로 이동하고 있음을 보여준다. 다만 커넥트와이즈가 제시한 효율 개선 효과가 실제 현장에서 그대로 재현될지는 정식 출시 이후 고객 사례와 외부 검증을 통해 확인될 전망이다.

TP AI 유의사항 TokenPost.ai 기반 언어 모델을 사용하여 기사를 요약했습니다. 본문의 주요 내용이 제외되거나 사실과 다를 수 있습니다.
본 기사는 시장 데이터 및 차트 분석을 바탕으로 작성되었으며, 특정 종목에 대한 투자 권유가 아닙니다.
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