에이전틱 AI의 힘을 완성하는 숨은 열쇠: 데이터 플랫폼의 역할

생성형 AI가 세상을 떠들썩하게 만든 지 벌써 2년이 지났습니다. 이제 화두는 단순히 텍스트를 만들어내는 AI가 아니라, 스스로 판단하고 실행까지 하는 ‘에이전틱(Agentic) AI’ 로 옮겨가고 있습니다. 기업들은 이미 고객 응대, 의사결정, 업무 자동화 등 다양한 영역에서 에이전틱 AI를 실험하고 있고, 실제로 생산성과 효율성을 높이며 가치를 입증하고 있습니다.

그러나 여기에는 중요한 전제가 있습니다. AI가 제대로 작동하기 위해서는 신뢰할 수 있는 데이터 플랫폼이 반드시 필요하다 는 점입니다. 데이터가 제대로 갖춰지지 않으면, 아무리 뛰어난 모델이라도 잘못된 판단과 결과를 내놓을 수 있습니다. 오늘은 에이전틱 AI의 핵심인 데이터 플랫폼이 왜 중요한지, 어떤 조건을 갖춰야 하는지 정리해보겠습니다.

반응형

에이전틱 AI란 무엇인가

에이전틱 AI는 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 여러 단계를 거친 문제 해결, 맥락 기반의 정교한 응답, 경험을 통해 학습하며 스스로 개선 하는 능력을 가진 AI입니다.

• 멀티스텝 문제 해결: 단순 계산이 아니라, 과정을 나눠 단계적으로 해결 가능
• 맥락 기반 응답: 사용자의 상황과 문맥을 이해한 답변 제공
• 자기 학습: 축적된 경험을 기반으로 더 나은 결과 도출

PwC 조사에 따르면, 기업 임원의 79%가 이미 AI 에이전트를 도입했으며, 3분의 2 이상이 생산성 향상을 통한 가시적인 효과를 경험했다고 합니다.

데이터가 없는 에이전틱 AI는 실패한다

AI의 힘은 결국 데이터에서 나옵니다. 하지만 현실적으로 기업 데이터의 80% 이상은 비정형 데이터(이메일, PDF, 고객 대화 기록, 이미지, 영상 등)로 존재합니다. 이 방대한 데이터가 통합되지 않으면, AI는 불완전한 정보로 판단을 내리게 되고 이는 치명적인 오류로 이어질 수 있습니다.

예를 들어, 신용 한도 상향 여부를 결정하는 AI가 있다고 가정해봅시다. 만약 단순한 거래 내역만 보고 판단한다면, 우수 고객의 요청을 거절하거나 반대로 위험 고객에게 무분별하게 한도를 늘려주는 상황이 발생할 수 있습니다. 그러나 정책, 고객 이력, 신용평가, 과거 상담 내역까지 통합된 데이터에 접근한다면 훨씬 정확한 결정을 내릴 수 있습니다.

에이전틱 AI를 위한 데이터 플랫폼의 4대 조건

1. 통합되고 조화로운 데이터

데이터는 사일로(고립된 저장소) 안에 갇혀 있어서는 안 됩니다. 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 메타데이터로 연결하고 통합해야 합니다. 이렇게 해야 AI가 맥락을 이해하고 신뢰할 수 있는 결과를 낼 수 있습니다.

2. 신뢰성과 투명성 확보

AI가 내리는 판단을 신뢰하려면 세 가지 조건이 필요합니다.

• 정확성: 오류와 환각(Hallucination) 최소화
• 보안과 개인정보 보호: 민감 데이터를 자동 분류 및 마스킹 처리
• 데이터 출처 관리: 데이터가 어디서 왔고 어떻게 가공됐는지 추적 가능

3. 실시간성과 확장성

에이전틱 AI는 실시간 데이터 처리와 기억(Agentic Memory) 가 핵심입니다. 고객과 대화할 때 지난 대화 내용을 기억하고 맥락을 반영해야 하며, 수백만 건의 트랜잭션도 지연 없이 처리할 수 있어야 합니다. 즉, 데이터 플랫폼은 대규모 환경에서도 속도와 안정성을 보장해야 합니다.

4. 기업 인프라와의 통합

AI가 활용하는 데이터 플랫폼은 기존의 ERP, CRM, 협업 툴 등과 매끄럽게 연결돼야 합니다. 또한 보안이나 규제 문제로 데이터 복사가 불가능한 경우 제로카피(Zero-Copy) 접근 방식을 지원해야 합니다. 기업이 직접 이런 플랫폼을 구축하려 하면 복잡성과 시간이 발목을 잡기 쉽기 때문에, 검증된 솔루션을 선택하는 것이 바람직합니다.

728x90

데이터 플랫폼이 곧 에이전틱 AI의 성공 열쇠

에이전틱 AI는 분명히 기업의 경쟁력을 높일 차세대 기술입니다. 하지만 그 기반이 되는 데이터가 없다면 공허한 기대에 불과합니다.

따라서 기업이 진정한 성과를 얻기 위해서는

• 모든 데이터의 통합
• 신뢰성과 보안 확보
• 실시간 대응과 확장성 보장
• 기존 시스템과의 완벽한 통합

이 네 가지 조건을 만족하는 데이터 플랫폼을 반드시 갖춰야 합니다.

앞으로 에이전틱 AI가 더 많은 분야에 적용되려면, 결국 데이터를 어떻게 다루느냐가 승부처가 될 것입니다.

https://thenewstack.io/beyond-ai-models-data-platform-requirements-for-agentic-ai/?utm_campaign=trueanthem&utm_medium=social&utm_source=facebook&fbclid=IwY2xjawM81upleHRuA2FlbQIxMQABHvtKMoM-cG65rZhV0q6tF83dLn4U15e_wj6KsakZE3ou_XXpp9-7h6hDMb_H_aem_ndJjW6uLCBEXLf7SRoCG6w

Beyond AI Models: Data Platform Requirements for Agentic AI