대규모 기업 IT 운영 환경에서는 사건·요청·변경·CI 데이터가 서로 다른 시스템에 흩어져 있어, 실시간 문제 파악보다는 사건 처리 후 복기 중심으로 운영되는 경우가 많다. 자동화 도구 도입이 늘어도 실제 환경에 맞춘 통합형 활용은 쉽지 않아, 여전히 수작업 티켓 분석과 중복 작업이 반복된다.

특히 생성AI 활용이 확대되면서 운영팀은 더 많은 신호를 받게 되었지만, 이를 정확한 문맥과 연계해 조치로 연결하는 체계가 부족해 효율 저하와 비용 증가가 이어지고 있다. 이러한 상황에서 운영 신호를 즉시 활용 가능한 인사이트와 조치로 전환하는 다중 에이전트 기반 IT 자동화 기술의 필요성이 커지고 있다.

AI-퍼스트(AI-First) IT 매니지드 서비스 기업 아스트레야(Astreya)가 서비스나우(ServiceNow) 스토어와 데이터브릭스(Databricks) 마켓플레이스에 자사 멀티 에이전트 기반 AI IT 자동화 솔루션군을 공개하며 IT 운영의 생산성 향상과 자동화 확산을 지원한다고 밝혔다.

IT 운영 반복 작업 자동화

‘티켓렌즈(TicketLens)’는 서비스나우 환경에서 사건, 연계 사건, 문제, 변경 등 티켓 관련 정보를 단일 화면에서 요약해주는 인증 AI 솔루션이다. 한 번의 클릭으로 모든 관련 레코드의 요약 정보를 제공하며 구성항목(CI)의 상태와 완전성을 모니터링하고, 관련 레코드를 자동으로 상관 분석해 잠재적 근본 원인을 제시한다. 

이후 제공될 예정인 가이드형 및 자동화된 해결 기능은 서비스나우 환경 내에서 엔지니어가 더 빠르고 정확하게 문제를 해결할 수 있도록 돕는다.

‘아스트레이크스(Astraix)’는 이미지로 제기된 IT 장애를 분석해 문제를 식별한다. 이 에이전트는 이미지 내 오류를 파악한 뒤 적합한 지식 문서를 동적으로 추천하며, 필요한 경우 자동화된 조치 실행을 트리거한다. 또한 예측 기반으로 사건을 적절한 그룹에 자동 배정해 운영 지연을 줄인다.

‘어태치먼트 서머라이저(Attachment Summarizer)’는 티켓 첨부 파일을 읽고 주요 내용을 자동 추출해 작업 노트를 업데이트하며, 관련 지식 문서를 함께 제시한다. IT 팀은 수십 페이지의 문서를 일일이 읽을 필요가 없으며, 복잡한 첨부 정보를 즉시 이해하고 대응할 수 있다.

‘지능형 지식 빌더&옵티마이저(Intelligent Knowledge Builder & Optimizer)’는 지식 문서를 자동 생성하고 중복 여부를 분석하며 품질 기준을 충족하는지 검증하는 기능을 제공한다. 이를 통해 지식 기반이 항상 최신 상태로 유지되며, 신뢰성 높은 지식 중심 운영이 가능해진다.

‘AI 자동화 준비도·성숙도 평가(AI Automation Assessment)’는 AI 자동화 준비도·성숙도·커버리지 평가 프로그램을 제공해 기업이 자동화 사각지대를 파악하고 현재 상태를 진단할 수 있다. 이 프레임워크는 자동화 성숙도 분석, 도구 갭 분석, AI 준비도 점수, 예측 효과 분석, 전환 로드맵을 포함한다. 또한 5분 내 완성 가능한 무료 셀프 평가 도구 ‘래피드펄스(RapidPulse)’를 제공해 전략·도구·데이터·프로세스·조직 5개 영역의 준비도를 빠르게 확인할 수 있다.

데이터브릭스 마켓플레이스용 ‘DTSi’

아스트레야는 데이터브릭스 생태계에서도 확장을 진행해 첫 솔루션 ‘DTSi(Data Trust & Stats Intelligence)’를 공개했다. 이 솔루션은 5개의 제미나이(Gemini) 기반 AI 에이전트가 동작하며, 이상 탐지, 상관 관계 분석, 예측 모델링, 가설 검증 등 15개 이상의 고급 통계·분석 기법을 적용해 복잡하고 비정형적인 데이터를 신뢰 가능한 인사이트로 변환한다. 이를 통해 조직은 데이터 기반 의사결정을 더 빠르게 수행할 수 있다.

아스트레야 로밀 바흘(Romil Bahl) CEO는 “기업 대부분이 AI 파일럿을 여러 번 진행하지만, 실제 운영 시스템과 연결되지 못한 채 확산되지 못하는 경우가 많다”며 “우리는 에이전트 네이티브 애플리케이션과 구조화된 평가를 결합해 AI를 실제 업무 맥락에 직접 삽입함으로써 기업을 더 빠르고 효율적으로 만들고자 한다”고 말했다.