생성적 AI 수용: ITSM의 미래

ITSM(IT 서비스 관리)은 비즈니스 운영을 지원하고 빠르게 진화하는 디지털 환경에서 기술 인프라의 원활한 통합을 보장하는 데 중요합니다.

조직은 고급 AI 기능을 활용하여 ITSM 프로세스를 간소화하고 효율성을 높이며 우수한 IT 서비스를 제공할 수 있습니다.

따라서 ITSM에서 제너레이티브 AI 기술의 변혁적 힘을 탐구하는 것이 필수적입니다.

사고 관리, 문제 관리, 변경 관리, 자산 관리 및 서비스 수준 관리를 포함한 광범위한 활동을 포함합니다.

먼저 ITSM의 개념과 비즈니스에 대한 중요성을 살펴보고 생성 AI 기술의 이점을 얻을 수 있는 주요 프로세스를 강조해 보겠습니다.

ITSM은 비즈니스에 매우 중요합니다.

ITSM의 주요 목표는 IT 서비스를 비즈니스의 요구 사항 및 목표와 일치시켜 최적의 서비스 제공을 보장하고 고객 만족도를 높이는 것입니다. 여기에는 IT 지원이 내부적으로 활용되는 직원 경험도 포함될 수 있습니다.

오늘날의 기술 중심 세계에서 기업은 운영을 지원하기 위해 IT 인프라에 크게 의존합니다. IT 서비스의 중단 또는 비효율성은 직원 생산성, 고객 경험 및 전반적인 비즈니스 성과에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

ITSM은 IT 서비스를 관리하고 최적화하기 위한 구조화된 프레임워크를 제공하여 조직이 문제를 사전에 식별 및 해결하고 다운타임을 최소화하며 원활한 IT 운영을 보장할 수 있도록 합니다. 여기에는 웹 사이트 성능에서 이메일 서비스에 이르기까지 모든 것이 포함될 수 있습니다.

효과적인 ITSM 관행을 채택함으로써 기업은 운영 효율성을 향상하고 비용을 절감하며 IT 서비스 제공과 관련된 위험을 완화할 수 있습니다.

중요한 ITSM 프로세스의 예

ITSM 내에서 여러 프로세스는 IT 서비스와 기업의 원활한 기능을 보장하는 데 중요합니다. 조직에서 일반적으로 접하게 되는 몇 가지 주요 프로세스를 살펴보겠습니다.

클라우드 서비스 관리

클라우드 컴퓨팅이 광범위하게 채택되면서 클라우드 서비스를 효율적으로 관리하는 것이 ITSM의 중요한 측면이 되었습니다.

이 프로세스에는 클라우드 리소스 프로비저닝, 모니터링 및 최적화가 포함되어 클라우드 기반 애플리케이션 및 인프라의 가용성, 확장성 및 보안을 보장합니다.

엔터프라이즈 백업 및 복구

데이터 손실은 비즈니스에 피해를 줄 수 있으므로 백업 및 복구가 중요한 ITSM 프로세스가 됩니다.

중요한 데이터를 정기적으로 백업하고 강력한 복구 메커니즘을 구현하여 데이터 손실을 최소화하고 시스템 장애 또는 재난 발생 시 비즈니스 연속성을 촉진합니다.

네트워크 보안 관리

정교한 사이버 위협의 시대에는 네트워크 보안 관리가 무엇보다 중요합니다.

이 프로세스에는 방화벽 관리, 침입 감지, 취약성 평가 및 네트워크 인프라와 중요한 데이터를 보호하기 위한 보안 사고 대응이 포함됩니다.

이메일 서비스 관리

이메일 커뮤니케이션은 비즈니스 운영의 필수적인 부분이므로 이메일 서비스의 효율적인 관리가 필요합니다.

ITSM 관행은 안정적인 이메일 전달, 스팸 필터링, 사서함 관리 및 사용자 지원을 보장하여 조직 내에서 원활한 통신 채널을 유지합니다.

원격 지원 및 사고 관리

원격 작업의 보급이 증가함에 따라 ITSM은 사용자에게 원격 지원을 제공하고 사고를 효과적으로 관리하는 데 중요합니다.

이 프로세스에는 기술 문제의 적시 해결, 사용자 지원 및 사고 추적이 포함되어 중단을 최소화하고 정상적인 운영을 신속하게 복원합니다.

위의 서비스는 비즈니스가 원활하게 작동하는 데 필요합니다. 또한 최상의 ITSM 사례를 구현하기 위한 여러 프레임워크, SOP 및 지침이 있습니다.

그러나 완벽한 ITSM 아키텍처는 없습니다.

전통적인 ITSM은 제대로 작동하기 위해 인적 요소에 크게 의존하지만 여전히 여러 격차가 있습니다. Generative AI는 이 그림을 바꿀 것을 약속합니다.

전통적인 ITSM과 그 과제

ITSM에서 AI의 역할을 이해하려면 우선 AI 사용을 고려하는 이유를 이해해야 합니다.

전통적인 ITSM 관행은 오랫동안 조직 내에서 IT 서비스를 관리하는 근간이었습니다. 이러한 관행에는 일반적으로 서비스 제공업체가 다양한 프로세스를 수동으로 처리하는 구조화된 서비스 제공 및 관리 접근 방식이 포함됩니다.

그러나 이를 해결하기 위해 AI와 같은 혁신적인 기술 도약이 필요한 과제와 격차가 만연합니다.

기존 ITSM과 관련된 몇 가지 일반적인 문제와 비즈니스에 미치는 영향을 살펴보겠습니다.

커뮤니케이션 격차

기존 ITSM의 주요 과제 중 하나는 서비스 제공 체인에 관련된 다양한 이해 관계자 간의 커뮤니케이션 격차입니다. 이로 인해 기대치의 불일치, 문제 해결 지연, 궁극적으로 사용자 간의 불만이 발생할 수 있습니다.

원활한 IT 서비스 제공을 위해서는 효과적인 커뮤니케이션과 협업이 매우 중요합니다.

사용자가 서비스 데스크에 문제를 보고하는 시나리오를 고려하십시오. 기존 ITSM 설정에서 사용자, 서비스 데스크 및 기술 지원 팀 간의 통신 흐름에는 여러 번의 인계가 수반되어 지연 및 문제에 대한 잠재적인 오해가 발생할 수 있습니다. 예를 들어 신입 사원의 로그인 자격 증명을 만드는 데 며칠이 걸릴 수 있습니다.

서비스의 TTL(Time to Live) 연장

기존 ITSM 프로세스는 서비스 프로비저닝, 변경 관리 및 인시던트 해결을 위한 TTL(Time To Live)이 더 긴 경우가 많습니다.

이로 인해 중단 시간이 길어져 비즈니스 운영 및 사용자 생산성에 영향을 미칠 수 있습니다. TTL이 길면 변화하는 비즈니스 요구 사항과 새로운 기술에 신속하게 적응하는 조직의 능력을 방해할 수도 있습니다.

예를 들어 직원들에게 새로운 소프트웨어 애플리케이션을 배포하려는 회사는 기존 ITSM 프로세스를 통해 필요한 인프라를 프로비저닝하고 필요한 소프트웨어 라이선스를 구성하는 데 지연이 발생할 수 있습니다. 이로 인해 직원이 좌절하고 새 애플리케이션 채택이 지연될 수 있습니다.

수동 또는 반복 작업 및 인적 오류

기존의 ITSM 관행은 작업을 수동으로 실행하는 데 크게 의존하므로 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 반복 작업 중 인적 오류로 인해 서비스 중단, 데이터 유출 또는 기타 운영 비효율이 발생할 수 있습니다.

조직은 수동 개입을 최소화하고 반복 작업을 자동화하여 정확성과 효율성을 향상시켜야 합니다.

예를 들어 기존 ITSM 설정에서 신입 직원 온보딩에는 사용자 계정 프로비저닝, 액세스 권한 할당, 장치 구성과 같은 여러 수동 단계가 포함되는 경우가 많습니다. 이 수동 프로세스 중에 실수나 지연이 발생하면 직원의 생산성과 전반적인 온보딩 경험에 영향을 미칠 수 있습니다.

자원 부족

많은 조직이 숙련된 IT 인력 및 예산 제약을 포함하여 제한된 리소스로 어려움을 겪고 있습니다. 이는 ITSM 프로세스를 효과적으로 관리하고 최적의 서비스 제공을 보장하는 데 있어 중요한 과제입니다.

자원 부족은 사고 해결 지연, 부적절한 지원, 서비스 수준 유지의 어려움으로 이어질 수 있습니다.

예를 들어, 중소 규모의 조직은 자원 제약에 직면하여 증가하는 IT 서비스 요청량을 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 적절한 리소스가 없으면 조직은 서비스 수준 계약을 충족하고 사용자에게 적시에 지원을 제공하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

실시간 사고 관리 부족

기존의 ITSM은 수동 사고 관리 프로세스에 의존하므로 사고 및 비즈니스에 미치는 영향에 대한 실시간 가시성이 부족할 수 있습니다. 이로 인해 사고 감지가 지연되고 해결 시간이 길어지며 다운타임이 증가할 수 있습니다.

실시간 사고 관리는 사전 예방적 문제 식별 및 신속한 해결에 필수적입니다.

예를 들어 갑자기 트래픽이 급증하는 전자 상거래 웹 사이트를 상상해 보십시오. 기존 ITSM 설정에서 사고 관리 프로세스는 웹 사이트의 성능 및 잠재적인 병목 현상에 대한 실시간 통찰력을 제공하지 못할 수 있습니다. 결과적으로 조직은 성능 문제를 경험할 수 있으며 이는 부정적인 고객 경험과 수익 손실로 이어집니다.

엔터프라이즈 IT 지식 관리

지식 관리는 효과적인 ITSM에서 중요한 역할을 합니다. 그러나 전통적인 접근 방식은 조직 내에서 지식을 수집, 구성 및 전파하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다.

이는 지식 공유를 방해하고 노력의 중복으로 이어지며 효율적인 문제 해결을 위해 과거 경험을 활용하기 어렵게 만듭니다.

예를 들어 기존 ITSM 설정에서 복잡한 문제를 해결하려면 여러 플랫폼에서 관련 정보를 검색하거나 개별 전문 지식에 의존해야 할 수 있습니다.

이러한 분산된 지식 관리 접근 방식은 향후 유사한 문제를 해결하는 데 지연과 비효율을 초래할 수 있습니다.

기존 ITSM과 관련된 문제를 극복하려면 조직이 최신 접근 방식과 기술을 수용해야 합니다. 생성 AI 기반 기술은 ITSM을 혁신하고 이러한 문제를 정면으로 해결할 수 있습니다.

특정 작업이나 영역에 초점을 맞추는 기존 AI 시스템과 달리 생성 AI는 독창적인 콘텐츠를 생성하고 새로운 결과물을 생성할 수 있습니다.

생성 AI의 한 가지 두드러진 예는 이미 알고 계시겠지만 OpenAI에서 개발한 ChatGPT입니다. ChatGPT는 사람과 같은 대화에 참여하고 컨텍스트 및 프롬프트를 기반으로 텍스트를 생성할 수 있습니다.

제너레이티브 AI의 기능과 애플리케이션을 이해함으로써 기업은 이 기술을 활용하여 프로세스를 자동화하고 고객 경험을 향상하며 새로운 기회를 열어 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

예를 들어 생성 AI는 데이터에서 학습된 패턴을 기반으로 귀중한 통찰력과 제안을 제공하여 의사 결정 부담을 줄일 수 있습니다.

또 다른 장점은 번개처럼 빠른 작업 프로세스를 촉진하는 능력입니다. 자동화된 콘텐츠 생성을 통해 기업은 대량 텍스트, 이미지 또는 기타 데이터를 신속하게 생성할 수 있습니다. 이는 마케팅 캠페인, 콘텐츠 제작 또는 기계 학습 모델 훈련을 위한 데이터 증강에 특히 유용할 수 있습니다.

제너레이티브 AI 기술은 매일 맹렬한 속도로 발전함에 따라 인간의 역량을 강화하고 프로세스를 간소화하여 다양한 산업을 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

이제 ITSM의 AI와 AI가 몇 가지 문제를 해결할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.

ITSM의 생성 AI는 문제를 해결할 수 있습니다.

제너레이티브 AI 기술은 기존 ITSM 관행이 직면한 문제에 대한 혁신적인 솔루션을 제공합니다.

이를 채택함으로써 조직은 통신 격차를 극복하고, 서비스에 대한 TTL을 줄이고, 수동 작업을 자동화하고, 리소스 활용을 최적화하고, 실시간 사고 관리를 활성화하고, 중앙 집중식 지식 관리를 설정할 수 있습니다.

실시간 커뮤니케이션 및 고가용성

제너레이티브 AI 기술은 IT 서비스 제공에 관련된 이해 관계자 간의 실시간 커뮤니케이션 및 협업을 가능하게 합니다.

제너레이티브 AI로 구동되는 챗봇은 사용자에게 즉각적인 응답과 지원을 제공하여 커뮤니케이션 격차를 줄이고 지원 가용성을 높일 수 있습니다.

이러한 AI 기반 챗봇은 사용자 쿼리를 이해하고 관련 정보를 제공하며 문제 해결을 위한 단계별 지침도 제공할 수 있습니다.

예를 들어 생성 AI와 통합된 고객 대면 챗봇은 실시간 대화에 참여하고, 사용자 쿼리를 처리하고, 서비스 요청에 대한 상태 업데이트를 제공하고, 일반적인 IT 문제를 지원할 수 있습니다.

이를 통해 사용자는 사람의 개입을 기다릴 필요가 없으며 즉각적인 지원을 받을 수 있습니다.

가동 중지 시간의 경우 가능한 최단 TTL

제너레이티브 AI 기술을 통해 조직은 다운타임 또는 서비스 중단 시 서비스에 대한 TTL을 최소화할 수 있습니다.

이 기술은 사고 대응 및 해결 프로세스를 자동화하여 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있으므로 비즈니스 운영 및 사용자 경험에 미치는 영향을 줄일 수 있습니다. 그 결과 TTL이 짧아지고 서비스 복원이 빨라집니다.

예를 들어 중요한 시스템 오류가 발생한 경우 생성 AI 기술은 자동으로 문제를 감지하고 근본 원인을 분석하며 적절한 수정 조치를 시작할 수 있습니다. 이 자동화된 사고 대응은 TTL을 최소화하고 신속한 서비스 복원을 보장합니다.

수동 및 반복 작업 자동화

제너레이티브 AI 기술은 ITSM 프로세스와 관련된 수동 및 반복 작업을 자동화하는 데 탁월합니다. 과거 데이터에 대한 AI 모델을 교육하고 모범 사례를 수립함으로써 조직은 생성 AI를 활용하여 암호 재설정, 소프트웨어 설치 및 사용자 온보딩과 같은 일상적인 작업을 자동화할 수 있습니다.

이를 통해 사람의 개입에 대한 의존도를 줄이고 오류를 제거하며 IT 직원이 보다 복잡하고 전략적인 이니셔티브에 집중할 수 있습니다.

예를 들어, 조직은 생성적 AI 기반 자동화를 통해 사용자 온보딩 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

AI 시스템은 자동으로 사용자 계정을 프로비저닝하고 액세스 권한을 할당하며 필요한 소프트웨어를 구성하여 신입 직원에게 원활한 온보딩 경험을 보장합니다.

자원에 구애받지 않는 솔루션

제너레이티브 AI 기술은 ITSM 문제에 대해 리소스에 구애받지 않는 솔루션을 제공합니다. 인적 능력이나 가용성과 같은 요인에 의해 제약을 받지 않고 동시에 여러 작업을 처리할 수 있습니다.

이러한 확장성과 유연성을 통해 조직은 리소스 활용을 최적화하고 급증하는 워크로드를 효율적으로 관리하며 일관된 서비스 품질을 제공할 수 있습니다.

예를 들어 서비스 수요가 높은 기간 동안 생성 AI는 여러 사용자 문의를 동시에 처리하여 신속한 응답을 보장하고 대기 시간을 줄일 수 있습니다. 리소스에 구애받지 않는 이 기능을 통해 조직은 인적 자원을 추가하지 않고도 서비스 제공을 확장할 수 있습니다.

실시간 사고 관리

Generative AI 기술은 실시간 통찰력과 지능형 의사 결정 기능을 제공하여 사건 관리를 향상시킵니다.

Generative AI 도구는 시스템 성능을 지속적으로 모니터링하여 이상 징후를 사전에 감지하고 잠재적인 문제를 예측하며 자동화된 사고 관리 워크플로를 트리거할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 실시간으로 인시던트를 식별하고 해결하여 비즈니스 운영에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다.

예를 들어 조직은 생성 AI를 통해 네트워크 성능, 서버 상태 및 애플리케이션 안정성을 실시간으로 모니터링하는 지능형 사고 관리 시스템을 구현할 수 있습니다.

모든 편차 또는 이상은 자동화된 알림 및 사전 예방 조치를 트리거하여 서비스 중단을 최소화할 수 있습니다.

중앙 집중식 엔터프라이즈 IT 지식 및 높은 접근성

Generative AI는 엔터프라이즈 IT 지식의 중앙 집중화 및 액세스를 가능하게 합니다.

제너레이티브 AI는 다양한 소스에서 정보를 캡처하고 구성함으로써 IT 직원과 최종 사용자가 액세스할 수 있는 포괄적인 지식 기반을 만들 수 있습니다. 이는 효율적인 문제 해결을 촉진하고 의사 결정을 가속화하며 셀프 서비스 기능을 촉진합니다.

예를 들어 생성적 AI 기반 지식 관리 시스템을 통해 조직은 사용자가 챗봇과 대화하여 문제 해결 가이드, FAQ 및 모범 사례의 방대한 리포지토리에 액세스할 수 있는 중앙 집중식 플랫폼을 제공할 수 있습니다.

이를 통해 사용자는 독립적으로 솔루션을 찾을 수 있으므로 IT 지원 팀의 부담을 덜고 사용자 만족도를 높일 수 있습니다.

생성 AI 및 ITSM: 유망한 미래

제너레이티브 AI는 기존 접근 방식이 직면한 문제를 해결함으로써 ITSM 분야에 상당한 발전을 가져옵니다.

실시간 통신, 자동화, 최적화된 리소스 활용 및 중앙 집중식 지식 관리를 활용하여 조직은 서비스 제공을 향상하고 사용자 경험을 개선하며 운영 효율성을 높일 수 있습니다.

ITSM 외에도 생성 AI는 HR 및 지식 관리와 같은 다른 비즈니스 영역에 영향을 미칩니다. HR 프로세스 자동화, 직원 경험 향상, 조직 전체의 지식 공유 및 협업 촉진에 도움이 될 수 있습니다.

Generative AI는 정보를 캡처, 구성 및 쉽게 액세스할 수 있도록 하여 지식 관리를 혁신할 수 있습니다.

비즈니스에서 제너레이티브 AI의 미래 잠재력은 엄청납니다.

이 기술이 발전함에 따라 자연어 이해, 이미지 생성 및 의사 결정 능력이 더욱 향상될 것으로 기대할 수 있습니다. 조직은 생성 AI를 수용하고 다양한 영역에서 잠재적인 응용 프로그램을 탐색해야 합니다.

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