일상적인 사례 해결부터 근본 원인 파악, 작업 자동화, 에스컬레이션 예측에 이르기까지, IBM Software Support 팀은 생성형 AI를 활용하여 다수의 혁신적인 지원 사용 사례를 개발할 수 있었습니다. 결과 측면에서 상위 3가지 사용 사례는 다음과 같습니다.  

Ask SW Support는 대규모 언어 모델(LLM)과 watsonx.ai를 활용하는 RAG(검색 증강 생성) 솔루션입니다. 이 최첨단 툴은 복잡성이 낮은 지원 사례를 자동화하여 SW 지원 엔지니어가 복잡하고 우선순위가 높은 문제를 해결할 수 있는 시간을 확보해 줍니다. IBM 지원 엔지니어가 이 솔루션을 사용한 후 4개월 만에 사례당 평균 10분의 시간이 절약되었습니다. 복잡성이 낮은 사례를 매년 약 370,000건 처리하고 그 중 100,000건에 대해 AI 기반 답변을 제공할 것으로 추정되므로 팀은 매달 80,000분 이상을 절약할 수 있으며, 그 결과 연간 약 17,000시간(즉 월 1,400시간)을 절약할 수 있습니다.¹

Ask SW Support만이 유일한 툴은 아닙니다. Analyze SW Support는 진단 프로세스에 이상 징후 탐지 기능을 제공합니다. 하이브리드 분류 및 LLM 시스템을 활용하여 엔지니어가 더 빠른 문제 해결을 위해 '비정상적인 창'을 식별하고 생성할 수 있도록 지원합니다. 이 솔루션은 현재 회사에서 가장 활발하게 사용되는 76개 제품을 지원하며, 이는 로그 파일과 관련된 연간 약 240,000건의 사례를 차지합니다. IBM Support 엔지니어는 지난 9개월 동안 초기에 76개 제품에 대해 Analyze SW Support를 활용하여 사례당 평균 31분의 시간을 절약했습니다(소요 시간 11% 감소). 이를 통해 연간 124,000시간(즉 월 10,000시간)을 절약하고 매월 600,000분 이상을 절약할 수 있습니다.²

마지막으로 watsonx Orchestrate 및 watsonx.ai를 기반으로 구축된 Automate SW Support는 사례 후속 조치, 업데이트, 마감 및 팀 간 협업과 같은 반복적인 작업을 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 자동화가 14개의 사용 사례에 걸쳐 100명의 엔지니어에게 처음 도입되었을 때 엔지니어 1인당 하루 평균 40분을 절약할 수 있었습니다. 현재 전 세계 2,800명의 지원 엔지니어에게 배포되었으며, 이러한 초기 결과를 바탕으로 월 56,000시간의 잠재적 절감 효과를 예상하고 있습니다.

요컨대 Ask SW Support, Analyze SW Support, Automate SW Support를 함께 사용하면 엔지니어의 역량을 강화하고 효율성을 크게 개선하며 궁극적으로 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

IBM Software Support 조직은 모든 산업 및 다양한 기술 분야에서 고객과 수십 년간 협력한 경험을 보유한 IBM 소프트웨어 제품 전문가로 구성된 글로벌 팀입니다. 기술적 문제를 겪고 있거나 IBM 소프트웨어 제품에 대한 기술적 도움이 필요한 IBM 고객을 지원하는 데 중점을 둡니다. IBM Software Support 팀은 기술 문제 해결 외에도 소프트웨어 업데이트, 패치 및 버그 수정에 대해 사용자에게 사전 예방적으로 정보를 제공하고 고객 피드백을 수집하여 개선을 추진하는 데 도움을 줍니다. IBM Software Support 팀은 변경 사항을 설계하고 구현하는 데 도움을 주는 개발 연구소의 확장된 팀으로서, 소프트웨어 제품 라이프사이클 전반에 걸쳐 복원력 높은 서비스를 제공합니다.

¹ 올바른 답변 생성 시 예상되는 10분 생산성 향상 기준(현재 정확도 28%).
² 복잡하고 심각도가 더 높은 것으로 추정되는 약 240,000건의 사례 기반. 이러한 복잡한 사례를 진단하려면 로그 파일 분석이 필요하다고 가정. 240,000건 사례에 예상되는 평균 31분 시간 절약 기준.