ServiceNow-앤트로픽 파트너십 체결, Claude가 기본 모델이 된 이유

기업용 AI는 이제 “챗봇 하나 붙여볼까?” 수준을 넘어, 실제 업무 흐름(워크플로우) 안에서 스스로 판단하고 실행하는 ‘에이전트’ 시대로 들어가고 있습니다. 이런 흐름에서 서비스나우(ServiceNow)가 앤트로픽(Anthropic)과 다년 파트너십을 맺고, Claude 모델을 플랫폼 깊숙이 넣겠다고 발표했습니다¹. 흥미로운 건 바로 전 주에는 오픈AI(OpenAI)와의 협업도 공개했다는 점입니다².

이번 글에서는 “왜 서비스나우가 연달아 빅 AI 회사들과 손을 잡는지”, “Claude가 기본 모델이 된 의미는 무엇인지”, “현업(개발/IT/운영/보안) 관점에서 어떤 변화가 올지”를 쉽게 풀어보겠습니다.

ServiceNow-Anthropic 파트너십, 무엇이 달라지나

이번 계약의 핵심은 단순 연동이 아니라 “더 깊은 통합”입니다. 앤트로픽의 Claude 모델이 서비스나우 고객 플랫폼에 본격적으로 내장되고, 서비스나우 내부 직원들에게도 폭넓게 제공됩니다¹. 계약 기간이나 금액은 공개되지 않았지만, 표현 그대로 ‘여러 해에 걸친’ 장기 협약으로 알려졌습니다¹.

여기서 포인트는 서비스나우가 원래 강한 회사인 ‘워크플로우’ 영역에 AI를 끼워 넣는 게 아니라, AI가 워크플로우의 기본 엔진처럼 작동하도록 설계를 바꿔가고 있다는 점입니다. 즉, “업무는 서비스나우에서 흐르고, AI는 그 흐름 속에서 판단과 실행을 담당한다”는 그림이 점점 선명해지고 있습니다.

Claude가 ‘ServiceNow Build Agent’ 기본 모델이 된 의미

이번 발표에서 가장 눈에 띄는 문장은 “Claude가 서비스나우 Build Agent의 기본(default) 모델이 된다”는 대목입니다¹. Build Agent는 개발자가 에이전트 기반 워크플로우와 앱을 만들도록 돕는 빌더 성격의 제품인데, 기본 모델이 정해졌다는 것은 사용자 경험의 기준점이 Claude로 잡힌다는 뜻입니다.

현장에서 이 변화가 중요한 이유는 간단합니다. 기업 개발은 ‘한 번 잘 되는 데모’보다 ‘반복 가능한 제작 공정’이 중요합니다. 기본 모델이 안정적으로 작동하면, 팀은 프롬프트 템플릿, 가드레일, 권한 설계, 테스트 방법을 Claude 특성에 맞춰 표준화할 수 있습니다. 표준화가 되면 속도가 나고, 속도가 나면 “AI를 써볼까?”가 아니라 “AI로 만드는 게 기본”이 됩니다.

29,000명 직원에게 Claude 배포: ‘고객용’만큼 중요한 내부 실험

서비스나우는 Claude를 자사 직원 29,000명 이상에게 배포했고, 세일즈 준비 시간을 최대 95%까지 줄인 초기 결과도 언급했습니다¹. 또 엔지니어에게는 Claude Code(코딩 지원 제품)도 제공한다고 밝혔습니다¹.

여기서 재미있는 장면을 하나 그려볼게요. 예전엔 영업 담당자가 미팅 전날 밤, 고객사 뉴스·재무·조직도·기존 이슈를 탭 20개 띄워 놓고 수작업으로 정리했습니다. 이제는 회사 내부 데이터와 웹 정보를 한데 모아 “내일 이 고객에게 무엇을 물어봐야 하는지”까지 요약해주는 코치가 생긴 겁니다.

내부에서 이렇게 ‘빡센 실전’으로 먼저 굴려보면, 고객에게도 더 현실적인 형태로 제품이 나옵니다. 기업용 AI에서 내부 도입은 종종 최고의 품질 테스트이자, 가장 강력한 마케팅이 됩니다. “우리도 쓰고 있다”는 말이 기술 백서 100장보다 설득력 있거든요.

OpenAI와도 협업한 ServiceNow, 왜 ‘모델 선택권’을 강조하나

바로 전 주 발표된 서비스나우-오픈AI 협업은 “고객이 최신 프론티어 모델을 직접 활용할 수 있게 하겠다”는 방향이었습니다². 음성 기반 에이전트(실시간 speech-to-speech)나, 컴퓨터 사용 모델을 통한 자동화 확장 같은 그림도 제시했죠².

그런데 서비스나우는 여기서 한 발 더 나아가 “특정 모델만 밀지 않겠다”는 태도를 반복해서 강조합니다. 회사 측은 고객이 모델 선택을 원하고, 각 모델의 강점을 조합해 최상의 결과를 내겠다는 목표를 밝혔습니다¹.

이게 왜 중요하냐면, 기업은 AI를 도입할 때 ‘정답률’만 보는 게 아니라 보안, 거버넌스, 비용, 감사 가능성 같은 체크리스트를 통과해야 합니다. 부서마다 선호 모델이 달라지기도 하고요. 서비스나우는 자신을 ‘AI 모델 회사’가 아니라 ‘AI를 통제하고 굴리는 플랫폼’으로 포지셔닝하면서, 여러 모델을 안전하게 얹는 전략으로 가는 중입니다.

“ROI가 안 보인다”는 불만 속에서도, 계약이 커지는 이유

요즘 기업들이 공통으로 하는 말이 있습니다. “AI에 돈은 쓰는데, 수익(ROI)을 딱 잘라 증명하기가 어렵다.” 이 문제는 여전히 진행형입니다. 그럼에도 앤트로픽은 보험사 알리안츠, 컨설팅·SI, 대형 IT 기업, 데이터 플랫폼 기업 등과 굵직한 계약과 파트너십을 잇달아 발표해 왔습니다. 그리고 이번엔 서비스나우까지 합류한 셈이죠¹.

여기서 시장이 기대하는 반전 포인트는 ‘에이전트’입니다. 챗봇은 대화를 잘해도 결국 사람 손을 많이 탑니다. 반면 워크플로우 안에서 티켓을 만들고, 승인 흐름을 태우고, 필요한 데이터를 모으고, 후속 작업을 자동 실행하는 구조가 되면 성과 측정이 쉬워집니다. 즉, AI가 “말”이 아니라 “일”로 들어오는 순간부터 ROI는 숫자로 잡히기 시작합니다.

서비스나우가 ‘AI 컨트롤 타워’를 강조하는 이유도 여기에 있습니다. 여러 모델이 들어와도, 어디서 어떻게 쓰였는지 모니터링·통제되고, 컴플라이언스 기준을 만족해야 기업이 안심하고 확장할 수 있으니까요¹².

서비스나우의 이번 행보를 한 문장으로 요약하면 이렇습니다. “AI를 붙이는 회사”가 아니라, “AI가 일하게 만드는 회사”로 가겠다는 선언입니다. Claude를 Build Agent의 기본 모델로 삼아 개발 경험을 표준화하고¹, 내부 29,000명 규모로 먼저 굴려 성과를 확인한 뒤¹, 동시에 오픈AI와도 손잡아 멀티 모델 전략을 강화했습니다².

실무자 입장에서는 이제 질문이 바뀝니다. “어떤 모델이 제일 똑똑해?”가 아니라 “우리 회사 업무 흐름에서, 어느 지점에 에이전트를 심으면 가장 빨리 성과가 나올까?”가 됩니다. 올해 AI 도입을 다시 설계해야 한다면, ‘파일럿 챗봇’보다 ‘워크플로우 한 줄 자동 실행’부터 잡아보는 것을 추천합니다. 숫자가 보이는 곳에서부터 확장하는 게, 결국 가장 빠른 길이니까요.

참고

¹ServiceNow and Anthropic partner to help customers build AI-powered applications, accelerate time to value, and apply trusted AI to critical industries | INN

²ServiceNow and OpenAI collaborate to deepen and accelerate enterprise AI outcomes