인공지능 시스템의 운영이 점점 복잡해짐에 따라, 플랫폼 엔지니어링 조직이 AI 운영 계층에 적극적으로 뛰어들고 있다. 최근 개최된 KubeCon + CloudNativeCon NA 2025에서 발표된 내용에 따르면, 플랫폼 엔지니어들은 이제 AI 인프라의 핵심 요소로 자리매김하며, 효율성, 재사용성, 안정성을 확보하기 위한 새로운 방식의 기술 도입에 속도를 내고 있다.

솔로닷아이오(Solo.io)의 최고경영자 이딧 레빈(Idit Levine)은 "AI 초창기에는 모든 기능이 에이전트 코드 안에 직접 내장되는 방식이었다"며, "이로 인해 코드 복사와 재사용이 번거롭고, 조직 간 도구 공유는 거의 불가능했다"고 설명했다. 그녀는 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)'이 플랫폼 엔지니어링의 역할 확대에 결정적인 전환점을 제공했다고 강조했다.

MCP는 AI 에이전트 생태계 전반에서 상호운용성을 높이기 위해 탄생한 표준 프로토콜이다. 이를 통해 각각의 팀은 개별 도구를 중앙화된 형식으로 등록하고, 필요한 시점에 공유 및 재사용할 수 있게 되었다. 레빈은 "모두가 같은 프로토콜로 말하는 구조를 만들면, 복잡한 통합이 단순해지고 협업이 쉬워진다"고 말했다.

이제 기업들은 파일럿 프로젝트 단계에서 벗어나 실제 배포 중심의 운영 모델로 전환하고 있는 상황이다. 이에 따라 AI 팀에 집중됐던 책임이 플랫폼 엔지니어링 팀으로 점차 이동하고 있다. 레빈은 "초기에는 대부분의 기업이 AI 팀을 중심으로 운영됐으나, 그들은 프로덕션 경험이 부족했던 파이썬 개발자였다"며, "현재는 신뢰성과 확장성을 갖춘 플랫폼 엔지니어가 주도권을 넘겨받고 있는 구조"라고 분석했다.

이전까지는 AI 운영이 각 도구와 모델별로 고립된 방식으로 이루어졌지만, 이제는 레지스트리와 MCP 같은 통합형 에이전트 기술이 등장하며, 조직 단위의 광범위한 활용이 가능해지고 있다. 레빈은 내년의 주요 흐름으로 "에이전트 레지스트리를 통한 도구 관리 체계"와 "생산 시스템 내 AI 운영의 자동화"를 꼽았다.

특히 운영 효율성 확보가 중요한 과제로 떠오르면서, 플랫폼 엔지니어링 팀의 전문성과 기술력은 AI 도입의 성패를 가늠할 핵심 지표로 부상하고 있다. 레빈은 "AI가 실제 업무로 확장될수록 기술적 숙련도가 경쟁력이 된다"며, "이는 단순한 개발 역량을 넘어, 전체 플랫폼을 안정적으로 운영할 수 있는 시스템 설계와 관리 역량을 요구하는 시대"라고 강조했다.

이번 KubeCon 행사에서 드러난 메시지는 명확하다. AI가 더 이상 실험실 수준의 기술로 머무르지 않고, 기업 운영 전반을 아우르는 인프라로 진화하고 있다는 점이다. 이 변화의 중심에는 플랫폼 엔지니어들이 있으며, 그들이 구축하는 표준화된 운영 프레임워크가 향후 AI 기술의 지속 가능한 확장성을 뒷받침할 전망이다.