[기고] 에이전틱 엔터프라이즈 성공, 신뢰 가능한 데이터가 좌우

[AI 데이터 클라우드 전략①] "AI만으론 부족…컨트롤 플레인 기반 통합 아키텍처 필요"

오늘날 인공지능(AI) 에이전트는 기업과 개인 모두에게 익숙한 기술 용어로 자리 잡았다. 이제 단순히 질문에 답하는 도구를 넘어 특정 목표를 달성하기 위한 실행 도구로서 AI 에이전트를 활용하는 사례가 빠르게 늘고 있다. 최근 맥킨지 보고서에 따르면 전 세계 기업 62%가 AI 에이전트를 실험 중이며 23%는 적어도 하나의 업무 영역에서 이를 확장 단계로 도입하기 시작했다.

AI 모델 성능이 향상되고 접근성이 확대되면서 일상적인 업무 흐름에 AI의 지능을 직접 내재화할 수 있는 기회가 본격화되고 있다. 기업이 생성하는 운영 데이터 규모가 전례 없는 수준에 이른 지금, AI 에이전트를 효과적으로 활용하면 생산성을 새로운 차원으로 끌어올릴 수 있다. 이런 지능형 시스템을 통해 기업은 단순한 분석에 머물지 않고 AI와 협업하며 유기적인 실행 단계로 나갈 수 있다.

AI 에이전트 도입이 늦어질 경우 기업은 수동적인 프로세스, 파편화된 AI 활용, 느린 의사결정이라는 한계에 머문다. 생산성과 AI 투자 대비 수익률(ROI)이 제한될 뿐만 아니라 업무 혁신, 시장 변화에 대한 대응을 비롯해 데이터 중심으로 빠르게 재편되는 경쟁 환경에서도 뒤처질 수밖에 없다. AI 에이전트가 상황에 맞는 행동을 스스로 판단하고 기업 시스템 전반의 워크플로우를 조율하며, 거버넌스와 정책 범위 내에서 이를 실행할 수 있는 역량을 갖출 때 비로소 에이전틱 엔터프라이즈 기반이 완성된다.

최기영 스노우플레이크코리아 지사장. (사진=스노우플레이크)

에이전틱 엔터프라이즈는 기업 운영 방식을 근본적으로 재정의한다. 지능을 비즈니스 프로세스에 직접 내재화해 의사결정 속도에 맞춰 결과를 도출하는 것이 핵심이다. 지능형 에이전트는 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 적절한 행동을 스스로 파악하고 기업 시스템 전반에서 이를 원활하게 조율한다. AI는 보조 도구에서 벗어나 조직 전반의 업무를 능동적으로 조정하고 실행하는 핵심 운영 레이어로 진화한다. 이런 비전을 대규모로 실현하기 위해서는 지능, 데이터, 거버넌스를 기업 전반에서 연결할 수 있는 통합된 기반이 필요하다.

최근 컨트롤 플레인(Control Plane) 중요성이 높아지고 있다. AI 어시스턴트는 답변을 생성할 수 있지만, AI의 잠재력과 실제 비즈니스 성과 사이에는 여전히 간극이 존재한다. 예를 들어 AI 어시스턴트는 올바른 의사결정을 내리는 데 필요한 비즈니스 컨텍스트, 거버넌스가 적용된 접근 권한, 그리고 엔터프라이즈 데이터와의 긴밀한 통합이 부족한 경우가 많다.

통합된 컨트롤 플레인은 이런 핵심 간극을 해소할 수 있다. AI 모델과 엔터프라이즈 데이터, 애플리케이션, 거버넌스 정책을 하나로 조율하는 레이어로서 지능이 단순히 생성되는 데 그치지 않고 일관되고 안전한 거버넌스를 적용해 실행까지 이어지도록 한다.

여기서 견고한 데이터 기반은 선택이 아닌 필수다. AI 기반 의사결정이 신뢰를 얻으려면, 거버넌스가 확보되고 맥락이 명확하며 누구나 쉽게 접근 가능한 엔터프라이즈 데이터가 뒷받침돼야 한다. 정형·비정형 데이터가 운영 컨텍스트와 정책 가이드라인 위에서 통합될 때 AI 에이전트 판단과 실행을 신뢰할 수 있다. 이러한 환경이 갖춰지면 비즈니스 사용자는 기술 팀에 의존하지 않고도 자연어로 AI와 상호작용하며 업무에 필요한 결과를 직접 얻을 수 있다. 바로 이 지점에서 에이전틱 엔터프라이즈의 힘이 발현된다.

에이전틱 엔터프라이즈, 업무 실행·결과 도출 지원

에이전틱 엔터프라이즈가 가져오는 가장 큰 변화는 인사이트 생성 에서 실행과 결과 도출 전환이다. 예를 들어 영업 운영 리더가 주간 파이프라인 변동 현황과 리스크를 요청할 경우 수동으로 취합해야 하는 보고서 더미를 전달해주는 대신 근본 원인 분석, 우선순위가 정리된 리스크, 다음 단계 실행 방안까지 담긴 의사결정 브리핑을 즉시 받아볼 수 있다.

에이전틱 엔터프라이즈를 성공적으로 구현하려면 무엇보다 신뢰가 전제돼야 한다. 이는 거버넌스, 보안, 책임성이라는 핵심 원칙 하에 이뤄져야 하며, 기업은 규제 리스크를 최소화하면서 AI를 책임감 있게 활용하기 위해 성숙한 데이터 거버넌스 역량에 투자해야 한다. 일례로 재무 부서는 예측 대비 차이 분석과 경영진 보고용 요약을 요청할 수 있다. 시스템은 주요 차이 요인을 항목별로 분석하고 이상 징후를 포착하며, 거버넌스가 적용된 KPI에 기반한 완성도 높은 경영진 보고용 내러티브를 자동 생성한다.

견고한 보안 프레임워크 역시 필수적이다. 저장된 데이터뿐 아니라 AI 모델과 학습 데이터셋, 추론 파이프라인을 무단 접근·외부 위협으로부터 보호해야 한다. 프라이버시도 타협할 수 없는 영역이다. 기업은 민감한 데이터를 다루면서도 엄격한 프라이버시 기준을 적용하며 AI를 활용할 수 있어야 한다. 또 AI 자산이 다양한 환경을 넘나들며 이동함에 따라 상호운용성이 핵심 요소로 떠오른다. AI 자산에는 일관된 정책 집행, 데이터 리니지 추적, 모델 거버넌스가 요구된다.

비즈니스 연속성과 재해 복구를 지원하기 위한 복원력도 중요하다. AI 시스템 복잡도가 높아질수록 옵저버빌리티는 핵심 역량이 된다. 옵저버빌리티는 AI 기반 프로세스를 이해하고 문제를 해결하고, 최적화하는 데 필요한 가시성을 제공한다.

마지막으로 에이전틱 엔터프라이즈에서도 인간은 여전히 핵심적인 역할을 담당한다. AI 에이전트가 의사결정과 실행을 가속화할 수 있지만 특히 중요한 상황에서 책임성과 윤리적 정합성, 맥락적 판단을 보장하기 위한 인간 감독은 결코 대체될 수 없다.

에이전틱 엔터프라이즈로 거듭나기 위해서는 단순히 더 많은 AI를 도입하는 것으로는 부족하다. 핵심은 올바른 데이터 기반을 구축하는 데 있다. 데이터가 거버넌스 기반으로 관리되고, 안전하며, 비즈니스 정책에 부합한다는 확신이 있을 때, 기업은 구성원들이 가장 적합한 데이터에 접근하고 이를 실행으로 전환할 수 있도록 지원할 수 있다.

엔터프라이즈 AI의 미래는 시스템이 데이터를 얼마나 잘 분석하느냐가 아니라, 이를 얼마나 효과적으로 실행으로 연결하느냐에 따라 결정될 것이다. 에이전틱 엔터프라이즈는 지능을 실질적인 성과로 전환하는 새로운 기준이 될 것이다. 기업은 지금부터 견고한 데이터 기반 구축을 준비해야 한다.

*본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다.