IBM과 서비스나우는 AI에 적합하지 않은 데이터와 고집스러운 레거시 시스템이라는 기업 AI의 두 가지 핵심 장벽을 해결하기 위해 협력을 확대했다. 세 가지 공동 솔루션은 IBM 밥(Bob)과 왓슨x(watsonx).데이터를 활용한 레거시 앱 현대화, 서비스나우 워크플로우 데이터 패브릭을 확장한 기업 데이터 거버넌스, 그리고 레드햇 앤서블(Ansible)과 인스타나(Instana) 같은 도구로 인프라를 자동화하는 것이다.
IBM과 서비스나우는 AI에 적합하지 않은 데이터와 고집스러운 레거시 시스템이라는 기업 AI의 두 가지 핵심 장벽을 해결하기 위해 협력을 확대했다.
세 가지 공동 솔루션은 IBM 밥(Bob)과 왓슨x(watsonx).데이터를 활용한 레거시 앱 현대화, 서비스나우 워크플로우 데이터 패브릭을 확장한 기업 데이터 거버넌스, 그리고 레드햇 앤서블(Ansible)과 인스타나(Instana) 같은 도구로 인프라를 자동화하는 것이다.
IBM과 서비스나우는 2017년 공식 파트너십 이후 10년 넘게 협력 관계를 이어왔다. 이번 발표는 2020년 IT 운영 AI 협력, 2024년 생성형 AI 통합 및 인재 육성 발표에 이은 논리적 진화다.
What are the key details of the expanded IBM and ServiceNow partnership announced in June 2026, including the specific enterprise AI barrierIBM and ServiceNow are focusing their expanded partnership on application modernization and data governance to enable AI at scale. Image: Studio Global / AI-generated
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openai.com
IBM과 서비스나우는 AI를 '플러그 앤 플레이'처럼 쉽게 도입할 수 있다는 거품을 겉어내고, 대기업들이 정작 골머리를 앓는 현실의 난제들에 집중하기 시작했다. 바로 수십 년 묵은 레거시(legacy, 구형) 시스템과 AI가 제대로 활용할 수 없는 엉망인 데이터다. 2026년 6월 11일, 양사는 이 지저분한 현실을 바로잡기 위한 협력 강화를 발표했다. 단순한 AI 기능 추가가 아닌, 낡은 시스템을 현대화하고, 기업 데이터를 통제하며, 인프라 운영을 자동화하겠다는 것이다 .
IBM의 '왓슨x.ai(watsonx.ai)', 레드햇 자동화 제품군, 그리고 AI 코딩 에이전트 'IBM 밥(Bob)'을 서비스나우의 플랫폼 및 '워크플로우 데이터 패브릭(Workflow Data Fabric)'과 결합하는 이번 협력은 기술적으로 깊이 있는 파트너십이다. 이는 마치 수도관을 먼저 고치지 않고 수돗물을 틀 수 없다는, 지극히 상식적인 접근을 취한다 .
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"IBM과 서비스나우, 2026년 기업 AI 확산을 가로막는 진짜 장벽을 정조준하다"에 대한 짧은 대답은 무엇입니까?
IBM과 서비스나우는 AI에 적합하지 않은 데이터와 고집스러운 레거시 시스템이라는 기업 AI의 두 가지 핵심 장벽을 해결하기 위해 협력을 확대했다.
먼저 검증할 핵심 포인트는 무엇인가요?
IBM과 서비스나우는 AI에 적합하지 않은 데이터와 고집스러운 레거시 시스템이라는 기업 AI의 두 가지 핵심 장벽을 해결하기 위해 협력을 확대했다. 세 가지 공동 솔루션은 IBM 밥(Bob)과 왓슨x(watsonx).데이터를 활용한 레거시 앱 현대화, 서비스나우 워크플로우 데이터 패브릭을 확장한 기업 데이터 거버넌스, 그리고 레드햇 앤서블(Ansible)과 인스타나(Instana) 같은 도구로 인프라를 자동화하는 것이다.
실무에서는 다음으로 무엇을 해야 합니까?
IBM과 서비스나우는 2017년 공식 파트너십 이후 10년 넘게 협력 관계를 이어왔다. 이번 발표는 2020년 IT 운영 AI 협력, 2024년 생성형 AI 통합 및 인재 육성 발표에 이은 논리적 진화다.
IBM과 서비스나우는 AI에 적합하지 않은 데이터와 고집스러운 레거시 시스템이라는 기업 AI의 두 가지 핵심 장벽을 해결하기 위해 협력을 확대했다. 세 가지 공동 솔루션은 IBM 밥(Bob)과 왓슨x(watsonx).데이터를 활용한 레거시 앱 현대화, 서비스나우 워크플로우 데이터 패브릭을 확장한 기업 데이터 거버넌스, 그리고 레드햇 앤서블(Ansible)과 인스타나(Instana) 같은 도구로 인프라를 자동화하는 것이다.
IBM과 서비스나우는 AI에 적합하지 않은 데이터와 고집스러운 레거시 시스템이라는 기업 AI의 두 가지 핵심 장벽을 해결하기 위해 협력을 확대했다.
세 가지 공동 솔루션은 IBM 밥(Bob)과 왓슨x(watsonx).데이터를 활용한 레거시 앱 현대화, 서비스나우 워크플로우 데이터 패브릭을 확장한 기업 데이터 거버넌스, 그리고 레드햇 앤서블(Ansible)과 인스타나(Instana) 같은 도구로 인프라를 자동화하는 것이다.
IBM과 서비스나우는 2017년 공식 파트너십 이후 10년 넘게 협력 관계를 이어왔다. 이번 발표는 2020년 IT 운영 AI 협력, 2024년 생성형 AI 통합 및 인재 육성 발표에 이은 논리적 진화다.
What are the key details of the expanded IBM and ServiceNow partnership announced in June 2026, including the specific enterprise AI barrierIBM and ServiceNow are focusing their expanded partnership on application modernization and data governance to enable AI at scale. Image: Studio Global / AI-generated
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IBM과 서비스나우는 AI를 '플러그 앤 플레이'처럼 쉽게 도입할 수 있다는 거품을 겉어내고, 대기업들이 정작 골머리를 앓는 현실의 난제들에 집중하기 시작했다. 바로 수십 년 묵은 레거시(legacy, 구형) 시스템과 AI가 제대로 활용할 수 없는 엉망인 데이터다. 2026년 6월 11일, 양사는 이 지저분한 현실을 바로잡기 위한 협력 강화를 발표했다. 단순한 AI 기능 추가가 아닌, 낡은 시스템을 현대화하고, 기업 데이터를 통제하며, 인프라 운영을 자동화하겠다는 것이다 .
IBM의 '왓슨x.ai(watsonx.ai)', 레드햇 자동화 제품군, 그리고 AI 코딩 에이전트 'IBM 밥(Bob)'을 서비스나우의 플랫폼 및 '워크플로우 데이터 패브릭(Workflow Data Fabric)'과 결합하는 이번 협력은 기술적으로 깊이 있는 파트너십이다. 이는 마치 수도관을 먼저 고치지 않고 수돗물을 틀 수 없다는, 지극히 상식적인 접근을 취한다 .
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"IBM과 서비스나우, 2026년 기업 AI 확산을 가로막는 진짜 장벽을 정조준하다"에 대한 짧은 대답은 무엇입니까?
IBM과 서비스나우는 AI에 적합하지 않은 데이터와 고집스러운 레거시 시스템이라는 기업 AI의 두 가지 핵심 장벽을 해결하기 위해 협력을 확대했다.
먼저 검증할 핵심 포인트는 무엇인가요?
IBM과 서비스나우는 AI에 적합하지 않은 데이터와 고집스러운 레거시 시스템이라는 기업 AI의 두 가지 핵심 장벽을 해결하기 위해 협력을 확대했다. 세 가지 공동 솔루션은 IBM 밥(Bob)과 왓슨x(watsonx).데이터를 활용한 레거시 앱 현대화, 서비스나우 워크플로우 데이터 패브릭을 확장한 기업 데이터 거버넌스, 그리고 레드햇 앤서블(Ansible)과 인스타나(Instana) 같은 도구로 인프라를 자동화하는 것이다.
실무에서는 다음으로 무엇을 해야 합니까?
IBM과 서비스나우는 2017년 공식 파트너십 이후 10년 넘게 협력 관계를 이어왔다. 이번 발표는 2020년 IT 운영 AI 협력, 2024년 생성형 AI 통합 및 인재 육성 발표에 이은 논리적 진화다.
이번 파트너십은 지금까지 기업 AI 프로젝트를 소규모 시범 단계에 머물게 하거나 완전히 실패로 이끌었던 두 가지 근본적인 장벽을 명시적으로 겨냥하고 있다 .
첫째는 '레거시 애플리케이션'이라는 낡은 성벽이다. 대기업의 IT 환경은 과거 수십 년간 복잡하게 연결된 시스템 위에서 돌아간다. 이를 통째로 교체하는 건 비용과 리스크, 그리고 운영 부담 측면에서 상상하기 어려운 일이다. 그래서 IBM과 서비스나우는 '들어내고 새로 짓는' 방식을 요구하는 대신, IBM 밥(Bob), IBM 엔터프라이즈 애플리케이션 런타임, 왓슨x.데이터 같은 도구로 기존 자바(Java) 기반의 낡은 애플리케이션을 스캔하고 재구성해 운영 중단 없이 AI 시대로 끌어올리는 전략을 택했다 .
둘째는 눈에 잘 보이지 않는 'AI 레디 데이터(AI-ready data)' 문제다. 인프라가 아무리 현대적이라도, 기업 데이터가 여기저기 흩어져 있고 통제되지 않은 채 품질 문제로 가득하다면 AI 학습이나 추론에 쓸모가 없다. 이를 해결하기 위해 서비스나우의 워크플로우 데이터 패브릭에 IBM 왓슨x.데이터를 더해 데이터 품질, 관측 가능성, 마스터 데이터 관리 기능을 제공한다. 이 모든 것은 서비스나우 데이터 카탈로그(Data Catalog)를 통해 시각화되고 관리된다. 핵심은 일회성 데이터 정리 프로젝트가 아니라 기업 데이터를 '항상 AI가 쓸 수 있는 상태'로 유지하는 것이다 .
세 가지 집중 영역, 어떻게 달라지나
협력은 위 두 가지 장벽에 정면으로 대응하는 세 가지 솔루션 영역으로 구성된다 .
애플리케이션 현대화는 구형 코드를 이해하고 리팩토링하도록 설계된 AI 코딩 에이전트 IBM 밥(Bob)과 자바 앱을 위한 런타임에 크게 의존한다. 기존 환경 안에서 작업함으로써, 기업이 처음부터 다시 시작하는 부담 없이 시스템을 진화시킬 수 있도록 돕는 것이 목표다 .
기업 데이터 거버넌스는 확장된 서비스나우 워크플로우 데이터 패브릭에 IBM 왓슨x.데이터가 계층화된다. 이를 통해 조직은 데이터 품질을 관리하고, 데이터 흐름을 모니터링하며, 마스터 데이터 기록을 일관되게 유지할 수 있다. 이 모든 과정은 서비스나우 데이터 카탈로그에 연결되어 가시성과 통제력을 높여준다 .
자율 인프라 운영은 레드햇 앤서블(Red Hat Ansible), 인스타나(Instana), IBM 밥(Bob), 그리고 하시코프(HashiCorp) 인프라 도구들을 결합해 문제가 비즈니스에 영향을 미치기 전에 감지하고 해결한다. 이 기능이 서비스나우의 IT 워크플로우에 직접 통합되면서, 운영팀은 사후 대처에 급급한 소방수 역할에서 벗어나 AI 기반의 사전 예방적 해결사로 거듭날 수 있다 .
공동 솔루션, 언제 만날 수 있나
IBM과 서비스나우는 공동 개발 솔루션이 2026년 하반기에 고객에게 제공될 것이라고 밝혔다 . 초기 발표에는 구체적인 가격이나 티어(tier, 등급) 정보가 포함되지 않았으며, 기술 통합이 깊어지는 단계에 따라 순차적으로 출시될 가능성이 높다.
10년 이상 깊어진 AI 협력의 역사
화려한 발표 후 흐지부지되는 파트너십도 많다. 하지만 이번 협력은 10년 이상의 긴밀한 협업 경험 위에 서 있다. 이는 최근 생성형 AI 열풍이 불기 훨씬 전부터 시작된 관계다 .
IBM은 2011년부터 서비스나우 전체 포트폴리오의 관리형 서비스 제공자(MSP)였다 . 양사는 2017년에 IT, HR, 고객 서비스, 보안 워크플로우 전반에 걸친 지능형 자동화를 목표로 글로벌 전략적 파트너십을 공식화했다 . 2020년에는 IT 운영에 AI를 적용해 운영 리스크를 줄이고 비용을 낮추는 방향으로 계약을 확장했다 .
2023년에는 서비스나우가 공식적으로 IBM을 핵심 전략 서비스 파트너로 하는 얼라이언스 생태계를 강화했으며, 2024년 초에는 양사 모두 AI 전환을 지원하기 위한 파트너 프로그램을 업데이트했다 . 이어 2024년 5월 서비스나우 '널리지(Knowledge)' 컨퍼런스에서는 IBM 왓슨x.ai와 그래닛(Granite) 대규모 언어 모델(LLM)을 서비스나우 나우 어시스트(Now Assist) GenAI 경험에 통합하고, 새로운 생성형 AI 우수 센터를 발표했다 .
2024년 7월에는 인재 개발 측면으로 확장해 IBM 컨설팅이 서비스나우 플랫폼 위에 구축한 AI 기반 인력 스킬 향상 솔루션을 출시했다. 이는 IBM의 스킬 분류 데이터와 HR 전환 전문성을 결합한 결과물이다 .
2026년 6월의 발표는 이러한 일련의 행보에서 논리적 귀결이다. 단순히 AI 기능을 한 겹 더 추가하는 대신, 기업 AI 프로젝트 성패를 좌우하는 전제 조건, 즉 '데이터를 믿을 수 있는가', '시스템이 실제로 모델을 돌릴 수 있는가'라는 근본적인 질문에 답하기 시작한 것이다.
이번 파트너십은 지금까지 기업 AI 프로젝트를 소규모 시범 단계에 머물게 하거나 완전히 실패로 이끌었던 두 가지 근본적인 장벽을 명시적으로 겨냥하고 있다 .
첫째는 '레거시 애플리케이션'이라는 낡은 성벽이다. 대기업의 IT 환경은 과거 수십 년간 복잡하게 연결된 시스템 위에서 돌아간다. 이를 통째로 교체하는 건 비용과 리스크, 그리고 운영 부담 측면에서 상상하기 어려운 일이다. 그래서 IBM과 서비스나우는 '들어내고 새로 짓는' 방식을 요구하는 대신, IBM 밥(Bob), IBM 엔터프라이즈 애플리케이션 런타임, 왓슨x.데이터 같은 도구로 기존 자바(Java) 기반의 낡은 애플리케이션을 스캔하고 재구성해 운영 중단 없이 AI 시대로 끌어올리는 전략을 택했다 .
둘째는 눈에 잘 보이지 않는 'AI 레디 데이터(AI-ready data)' 문제다. 인프라가 아무리 현대적이라도, 기업 데이터가 여기저기 흩어져 있고 통제되지 않은 채 품질 문제로 가득하다면 AI 학습이나 추론에 쓸모가 없다. 이를 해결하기 위해 서비스나우의 워크플로우 데이터 패브릭에 IBM 왓슨x.데이터를 더해 데이터 품질, 관측 가능성, 마스터 데이터 관리 기능을 제공한다. 이 모든 것은 서비스나우 데이터 카탈로그(Data Catalog)를 통해 시각화되고 관리된다. 핵심은 일회성 데이터 정리 프로젝트가 아니라 기업 데이터를 '항상 AI가 쓸 수 있는 상태'로 유지하는 것이다 .
세 가지 집중 영역, 어떻게 달라지나
협력은 위 두 가지 장벽에 정면으로 대응하는 세 가지 솔루션 영역으로 구성된다 .
애플리케이션 현대화는 구형 코드를 이해하고 리팩토링하도록 설계된 AI 코딩 에이전트 IBM 밥(Bob)과 자바 앱을 위한 런타임에 크게 의존한다. 기존 환경 안에서 작업함으로써, 기업이 처음부터 다시 시작하는 부담 없이 시스템을 진화시킬 수 있도록 돕는 것이 목표다 .
기업 데이터 거버넌스는 확장된 서비스나우 워크플로우 데이터 패브릭에 IBM 왓슨x.데이터가 계층화된다. 이를 통해 조직은 데이터 품질을 관리하고, 데이터 흐름을 모니터링하며, 마스터 데이터 기록을 일관되게 유지할 수 있다. 이 모든 과정은 서비스나우 데이터 카탈로그에 연결되어 가시성과 통제력을 높여준다 .
자율 인프라 운영은 레드햇 앤서블(Red Hat Ansible), 인스타나(Instana), IBM 밥(Bob), 그리고 하시코프(HashiCorp) 인프라 도구들을 결합해 문제가 비즈니스에 영향을 미치기 전에 감지하고 해결한다. 이 기능이 서비스나우의 IT 워크플로우에 직접 통합되면서, 운영팀은 사후 대처에 급급한 소방수 역할에서 벗어나 AI 기반의 사전 예방적 해결사로 거듭날 수 있다 .
공동 솔루션, 언제 만날 수 있나
IBM과 서비스나우는 공동 개발 솔루션이 2026년 하반기에 고객에게 제공될 것이라고 밝혔다 . 초기 발표에는 구체적인 가격이나 티어(tier, 등급) 정보가 포함되지 않았으며, 기술 통합이 깊어지는 단계에 따라 순차적으로 출시될 가능성이 높다.
10년 이상 깊어진 AI 협력의 역사
화려한 발표 후 흐지부지되는 파트너십도 많다. 하지만 이번 협력은 10년 이상의 긴밀한 협업 경험 위에 서 있다. 이는 최근 생성형 AI 열풍이 불기 훨씬 전부터 시작된 관계다 .
IBM은 2011년부터 서비스나우 전체 포트폴리오의 관리형 서비스 제공자(MSP)였다 . 양사는 2017년에 IT, HR, 고객 서비스, 보안 워크플로우 전반에 걸친 지능형 자동화를 목표로 글로벌 전략적 파트너십을 공식화했다 . 2020년에는 IT 운영에 AI를 적용해 운영 리스크를 줄이고 비용을 낮추는 방향으로 계약을 확장했다 .
2023년에는 서비스나우가 공식적으로 IBM을 핵심 전략 서비스 파트너로 하는 얼라이언스 생태계를 강화했으며, 2024년 초에는 양사 모두 AI 전환을 지원하기 위한 파트너 프로그램을 업데이트했다 . 이어 2024년 5월 서비스나우 '널리지(Knowledge)' 컨퍼런스에서는 IBM 왓슨x.ai와 그래닛(Granite) 대규모 언어 모델(LLM)을 서비스나우 나우 어시스트(Now Assist) GenAI 경험에 통합하고, 새로운 생성형 AI 우수 센터를 발표했다 .
2024년 7월에는 인재 개발 측면으로 확장해 IBM 컨설팅이 서비스나우 플랫폼 위에 구축한 AI 기반 인력 스킬 향상 솔루션을 출시했다. 이는 IBM의 스킬 분류 데이터와 HR 전환 전문성을 결합한 결과물이다 .
2026년 6월의 발표는 이러한 일련의 행보에서 논리적 귀결이다. 단순히 AI 기능을 한 겹 더 추가하는 대신, 기업 AI 프로젝트 성패를 좌우하는 전제 조건, 즉 '데이터를 믿을 수 있는가', '시스템이 실제로 모델을 돌릴 수 있는가'라는 근본적인 질문에 답하기 시작한 것이다.
