에이전트형 AI 확산…기업 시스템 ‘연결성’ 부족이 자율성의 최대 난제로

기업들이 ‘에이전트형 AI’ 도입에 속도를 내고 있지만, 정작 이를 뒷받침할 인프라는 여전히 과거 시스템에 묶여 있다는 지적이 나왔다. AI가 더 빠른 의사결정과 자동화를 요구하는 가운데, 기업 내부 시스템의 낮은 연결성이 ‘보장된 자율성’ 구현의 핵심 장애물로 떠오르고 있다.

부미(Boomi) 글로벌 얼라이언스·채널 담당 수석부사장 댄 맥알리스터는 현재 기업 인프라의 약 30%만 실질적으로 연결돼 있다고 진단했다. 그는 오랜 기간 누적된 기술 부채와 분절된 IT 스택, 서로 연동을 전제로 설계되지 않은 레거시 메인프레임 환경이 이런 한계를 만들었다고 설명했다.

맥알리스터는 부미 월드 2026 행사에서 실리콘앵글 미디어의 더큐브 인터뷰를 통해, 메인프레임이 여전히 중요한 이유는 그 안에 가치 있는 원천 데이터가 남아 있기 때문이라고 말했다. 그는 AI 확산으로 새로운 애플리케이션은 계속 늘어나는 동시에, 다시 원천 데이터에 접근해야 할 필요도 함께 커지고 있다며 이런 통합 문제를 해결하는 데 AI 자체를 활용하고 있다고 밝혔다.

기술 부채만의 문제가 아닌 ‘신뢰 격차’

DXC테크놀로지의 기업 전환 플랫폼 부문 글로벌 최고기술책임자 테레즈 페이트는 연결성 문제의 원인이 기술에만 있지는 않다고 짚었다. 그는 그동안 IT 조직과 사업 부문이 서로 다른 언어를 써왔고, 이 간극이 기술 부채만큼이나 큰 장벽이었다고 설명했다.

페이트에 따르면 AI 시대는 사업 부서와 IT 부서를 다시 한 테이블로 불러내고 있다. 다만 실제로 같은 목표를 공유하고, 같은 언어로 요구사항을 해석하며, 결과를 신뢰하는 단계까지 가기에는 시간이 필요하다는 것이다. 결국 에이전트형 AI 도입에서 가장 중요한 요소는 기술 성능만이 아니라 ‘신뢰’라는 얘기다.

DXC테크놀로지는 이런 흐름에 맞춰 약 9개월간 협력을 강화한 끝에 부미 전담 조직까지 구축했다. 양사는 기업이 분산된 시스템을 묶고, AI 서비스 운영에 필요한 연결성과 거버넌스를 동시에 확보하는 데 초점을 맞추고 있다.

부미, 자연어 기반 개발과 정책 통제로 대응

부미는 ‘보장된 자율성’을 확보하기 위한 방안으로 여러 도구를 내놓고 있다. 대표적으로 ‘부미 컴패니언’은 자연어를 활용해 실제 운영 가능한 기업용 소프트웨어를 만들 수 있도록 지원하는 오픈소스 기반 에이전트 기능 모음이다.

여기에 더해 부미는 AI 및 MCP(Model Context Protocol) 게이트웨이 기업 루나.dev 인수 의향도 밝혔다. 이 기술은 대규모 환경에서 각 에이전트의 상호작용을 정책 기반으로 통제하고 가시성을 확보하는 데 초점을 둔다. 다시 말해, 단순히 AI 에이전트를 만드는 데서 그치는 것이 아니라 누가 어떤 데이터에 접근했고, 어떤 판단을 내렸는지 추적·감시할 수 있게 하겠다는 전략이다.

맥알리스터는 기업들이 진짜로 원하는 것은 AI 에이전트를 조직 전반에 안심하고 배치할 수 있는 상태라고 강조했다. 일부 활용 사례에서는 이미 가능하지만, 생명이나 안전이 걸린 영역에서는 아직 섣불리 맡길 수 없다고 선을 그었다. 그는 올바른 데이터 공급, 지속적인 모니터링, 거버넌스와 보안이 함께 갖춰져야 비로소 결과를 신뢰할 수 있다고 말했다.

AI 도입 경쟁, 결국 핵심은 연결성과 통제

이번 발언은 기업들의 AI 전환이 단순한 모델 도입 경쟁을 넘어, 기존 시스템을 얼마나 잘 연결하고 통제할 수 있느냐의 싸움으로 옮겨가고 있음을 보여준다. 특히 메인프레임과 최신 클라우드, 각종 업무용 애플리케이션이 뒤섞인 대기업 환경에서는 연결성 확보가 곧 AI 활용도의 상한선을 결정할 가능성이 크다.

결국 에이전트형 AI의 성패는 더 똑똑한 모델 자체보다도, 기업 내부 데이터와 시스템을 얼마나 신뢰 가능한 방식으로 엮어내느냐에 달려 있다는 해석이 나온다. ‘보장된 자율성’은 기술 유행어가 아니라, AI를 실제 업무에 안전하게 투입하기 위한 다음 단계의 기준이 되고 있다.