'AI와 헬프데스크'··· 전문가들이 진단한 오늘과 내일

Computerworld
인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 모든 곳에 적용되는 것처럼 보이는 요즘이다. IT 지원 분야도 예외가 아니다. 사실 전문가들은 다양한 형태의 AI가 앞으로 헬프데스크의 주요 구성요소가 될 것으로 보고 있다.

"인공 인지(Artificial Cognition)는 지난 3-5년 동안 그 어떤 운영 또는 지원 형태에나 절대적으로 필요한 요소가 되었다"라고 IDC의 IT 서비스 관리 및 고객 가상화 조사 관리자 섀넌 칼바가 말했다.

IT 셀프 서비스는 예전부터 논의됐던 주제다. 하지만 요즈음에는 좀더 복잡해지고 있다. 이를테면 챗봇과 지능형 검색 추천이 최종 사용자의 검색을 돕고 있다. AI는 또 이벤트 관리, 수요 계획, 워크플로 개선 등에 대한 예측 분석 등 다른 방식으로도 점차 IT지원팀에 도움이 될 것으로 예상된다.

헬프데스크 및 전체적인 IT 역할에 있어서 AI의 가장 큰 이점은 "양은 많지만 부가 가치가 낮은 서비스지원센터 관련 활용을 지원하는 위한 자원을 아낄 수 있다는 점"이라고 ITSM.tools의 수석 겸 콘텐츠 이사 스티븐 맨이 말했다. 그는 "사람들이 부가가치가 더 높은 활동에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있게 해준다. IT 자동화와 유사하다"라고 덧붙였다.

그에 따르면 AI 기능성이 이미 일부 ITSM(IT Service Management) 툴에 적용되고 있다. 그리고 훨씬 많은 툴 벤더들이 올 해 기존 ITSM 툴에 AI 역량을 추가할 전망이다.

맨 이사는 서비스나우, 마이크로 포커스, BMC, 심포니 서밋, 아이반티, IBM, 서비스에이드, 프레시웍스 등 AI를 자사 제품에 통합한 ITSM 벤더라고 전하며, 이 외에 애스타운드, 스포크, 에스프레시브 등의 벤더는 AI 주도형 헬프데스크 또는 가상 비서 소프트웨어를 제공하고 있다고 설명했다.

IDC의 칼바에 따르면 벤더들이 현재 자사의 헬프데스크 집중 소프트웨어를 통해 개발하고 있는 3가지 주요 AI 기능 카테고리가 있다. 챗봇, 지식 큐레이션, 사건/요청 라우팅이 그것이다. 칼바는 "우리는 이미 인공 인지를 이용해 서비스 요청 및 서비스 복구를 적절한 응답자에게 전달하고 있으며 단순한 질문은 직접 답변하고 있다"라고 말했다.

현재 인공지능이 헬프데스크에 어떻게 도움이 되는지 그리고 앞으로 어떻게 발전해갈지에 대해 알아본다.
 
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챗봇과 가상 지원 에이전트
AI가 특히 발전하고 있는 영역 중 하나는 "사용자를 위한 자동화된 상시 1차 접촉 챗봇 경험"을 제공하는 것이라고 맨이 ITSM.tools의 기사를 통해 밝혔다. 즉, 헬프데스크에 항상 ‘누군가’(무언가)가 있게 된다는 뜻이다.

가트너의 IT 운영 관리 수석 리서치 애널리스트 크리스 맷체트는 오늘날 IT 지원 관리자들이 챗봇 배치에 관심을 가지고 있다고 진단했다. 그는 "그러나 IT 헬프데스크 환경에서 챗봇은 지식 기반 또는 기타 스크립트화된 동작을 수행하기 위해 NLP(Natural Language Processing) 수준의 역량만을 보유한 경향이 있다"라고 말했다.

즉 많은 지원 관리자들이 실제 IT 지원 에이전트와 관련해 단순하고 반복적인 문의와 요청을 피하는 수준에 만족하고 있다는 설명이다.

하지만 일부 챗봇은 좀더 유능하게 사용자를 지원할 수 있다. VSA(Virtual Support Agent)는 IT서비스 관리 시나리오에서 IT지원을 위한 맞춤 기능을 제공하는 일종의 가상 비서이다.

맷체트는 "비즈니스 소비자를 대신하여 비밀번호 재설정, 소프트웨어 배치, 지원 요청 전달, IT서비스 복원을 위한 변경 수행 등을 수행할 수 있도록 챗봇 기능을 확대하고 있다"라고 말했다. 광범위한 사용자 정의가 필요한 일반적인 챗봇 및 가상 비서와는 달리 VSA는 ITSM 프로세스가 사전 프로그래밍되어 있어 좀더 다양한 시나리오에 대응할 수 있다는 설명이다.

맷체트는 이어 "그러나 많은 벤더들이 가상 비서와 챗봇을 ITSM 시나리오에서 이용할 수 있다고 주장하지만 진정한 VSA는 거의 없다. 챗봇과 VSA 모두 말 그대로 스크립트 또는 잘 수립된 지식 관리 프로세스에 의존하곤 한다. 단 지식 베이스를 구축하고 업데이트하는 VSA 제품도 일부 목격되고 있다"라고 말했다. 한편 그는 가트너의 정책상 구체적인 툴의 명칭을 밝힐 수 없다고 덧붙였다.

요청 및 사건 우선순위 설정 및 라우팅
AI는 또 자동 범주화, 우선순위 설정, 사건 및 서비스 요청 티켓 라우팅 등의 용도에 활용되고 있다. 

가트너의 맷체트는 "일부 ITSM 툴 벤더의 경우 티켓에서 양식 입력란 중 일부를 제안하거나 심지어 덧붙이는 예측 분석을 제공한다"라며, 이러한 툴은 적절한 사건 우선순위, 분류, 티켓을 할당할 그룹을 추천한다고 설명했다.

그는 "인간 운영자는 이런 추천을 수용할 수도, 무시할 수도 있다. 즉 인간이 대체되는 것이 아니라 AI의 지원을 받아 업무 속도를 높이고 더 효율적으로 일할 수 있다"라고 말했다.

지식 큐레이션
헬프데스크 제품에서 등장하는 또 다른 새로운 기능은 AI 지원 지식 관리이다. 여기에는 단순히 구체적인 키워드에 의존하지 않고 맥락과 의미를 이해하는 지능형 검색 기능이 포함된다고 맨이 밝혔다. 이전의 지식 검색자에게 효과가 있었던 것(또는 없었던 것)에 기초하여 솔루션을 추천한다.

또한 AI는 가장 가능성이 높은 솔루션으로 최종 사용자 이메일에 답신하는 지능형 자동 응답자를 제공한다고 맨이 말했다. 

AI 주도적 지능 큐레이션은 최종 사용자뿐만이 아니라 IT 지원 에이전트에게도 도움이 될 수 있다. 맷체트는 "많은 중간 및 고급 ITSM 툴들이 이전 및 현재의 사건, 변화, 문제, 알려진 오류, 지식 기반을 활용해 관련 가능성이 있는 정보를 IT 헬프데스크 에이전트에게 제안하고 있다. 일반적으로 데이터는 메인 창 옆의 창 등 전용 [사용자 인터페이스] 영역에 표시된다"라고 설명했다.


가트너가 정의하는 ITSM 툴이란, 건전한 ITSM 기능을 가지고 일부 기본적인 ITOM(IT Operations Management) 기능을 제공하거나 중간 제3자 ITOM 솔루션과 통합하는 것이다. 고급 ITSM 툴은 일련의 ITSM 기능을 갖추고 광범위한 ITOM 기능을 기본으로 제공하거나 고급 제3자 ITOM 제품이 통합되어 있는 것으로 정의된다.

곧 구현될 역량
지원 소프트웨어의 새로운 AI 기능 물결은 "더 많은 프로세스와 소셜 분석을 핵심 시스템에 적용할 것이며, 현재 맥락을 이해하는데 도움이 되는 적응형 대시보드를 이용할 것이다"라고 칼바가 말했다. 여기에는 일부 예측 분석 및 모델링이 포함됨에 따라 지원 인력과 최종 사용자 모두가 행동으로 인해 발생할 수 있는 결과를 파악할 수 있을 것이라고 그는 덧붙였다. 

또한 AI는 문제를 예측 및 확인하고 자동화된 해결책을 제공할 수 있을 것이라고 맨이 말했다. 이 문제에는 네트워크, 애플리케이션, 보안 관련 알림 등의 경보 같은 모니터링 툴이 제공하는 모든 ‘소음’이 포함된다. AI는 "패턴 인식 덕분에 각각을 더욱 잘 이해하고 정말로 관심을 가져야할 것만 플래그 처리하거나 관심을 가질 수 있다"라고 그가 말했다.

그는 또 앞으로 헬프데스크의 AI는 현재 수동으로 처리되고 있는 양이 많고 가치가 낮은 업무 그리고 관련된 비용에 집중될 것으로 예상하며 "인간에게는 너무 어려운 수준에서 더 나은 의사결정이 가능한 대규모 데이터세트에 대한 더 큰 통찰력도 제공할 것"이라고 말했다.

인프라와 운영에 대한 수요가 증가하면서 조직은 점차 자체 환경에 대한 더욱 선제적인 관리를 자동화하고 제공하는 새로운 기회를 찾고 있다. 맷체트는 "특히 대규모 머신 및 인간 생성 구조화 및 비구조화 데이터세트를 이용해 툴에 제공할 수 있는 (인프라 및 운영 측면에서) 더 크고 발전된 조직에게 특히 중요해지고 있다"라고 진단했다..

하지만 어느 유형, 어느 규모의 기업에게도 AI가 유용할 수 있다. 맨은 초기 사용자에 소기업들도 포함되어 있을 것으로 예측하며 "초기 클라우드 도입과 마찬가지로 대기업들의 이익과 자금이 더 크지만 소기업들이 더 큰 위험을 감수할 수도 있다"라고 말했다.

문제와 우려
칼바에 따르면 오늘날 AI의 가장 큰 문제는 훈련과 지원이다. "시스템 훈련에는 긴 시간이 소요되며 기능 유지를 위한 큐레이션에는 더 많은 시간이 소요된다"라고 그가 말했다. 

그는 “AI 시스템에게는 학습을 위해 깔끔하고 라벨화된 데이터가 필요하다. 지식 기반을 마련해야 한다. 다행히도 많은 조직들이 이미 지식 기반을 갖추고 있고 점차 내부 지식 기반과 함께 온라인 도움말 자원을 찾아 활용할 수 있는 능력을 갖추고 있다"라고 말했다.

한편 AI 및 헬프데스크와 관련된 가장 크게 우려되는 영향은 잠재적인 IT 지원 일자리 상실이겠지만 맷체트는 이런 우려가 지나치다고 평가했다. 그는 "IT 서비스지원센터 직원이 제대로 교육을 받지 않고 사전에 준비한 스크립트를 통해 전화를 받는 등 쉽게 자동화할 수 있는 것들을 제외하고는 AI 때문에 많은 IT 지원 역할이 사라질 가능성은 없다고 생각한다"라고 말했다.

그는 이어 IT 지원에 문의하는 이들의 경우 챗봇이나 가상 지원 에이전트보다 사람과 대화하는 것을 훨씬 선호하는 경향을 보인다며 “AI는 사람들이 일하는 방식을 바꾸겠지만 그들을 대체하기보다는 도와줄 것”이라고 말했다.

칼바도 이에 동의했다. "항상 자동화에 대한 두려움이 있지만 같은 일반적인 문제에 대해 답변하는 대신에 더 어려운 문제를 다룰 수 있다는 것에 대한 기대감도 있다"라고 그가 말했다.

맨은 인간이 더 어려운 문제를 처리하게 될 것이라는 전망을 제기했다. 그는 "서비스지원센터 사람들이 더 복잡한 문제와 요청을 처리하게 된다. 가상 에이전트를 성공적으로 도입하는 경우 쉬운 티켓은 거의 없게 된다”라고 말했다.

궁극적으로 IT 지원 인력과 헬프데스크에 AI가 언제 얼마나 유용할지는 조직이 이런 기술을 활용할 준비가 제대로 되어 있는지에 따라 다르다고 맷체트가 말했다.

그는 "성숙한 ITSM 프로세스와 건전한 지식 관리가 필요하다. 성공적인 [IT지원] 리더는 장난감이 아니라 진정한 가치를 더해주는 작고 실질적인 단계에 초점을 맞출 것이다"라고 말했다. 확실한 것은 AI가 IT전략의 핵심 구성요소로 떠오르고 있으며 앞으로 헬프데스크와 IT지원은 이런 새로운 역량을 활용하게 될 것이라는 점이다. ciokr@idg.co.kr