에이전트형 AI, 드디어 생산 시스템으로… 파브릭스AI가 여는 차세대 운영 혁신

에이전트 기반 인공지능(AI)의 상용화를 위한 경쟁이 본격화되면서, 기업들은 이제 단순한 AI 기능 구현을 넘어 통합적 운영관리와 비용 효율성 확보에 눈을 돌리고 있다. 이 흐름의 중심에서 파브릭스AI(Fabrix.ai)는 자사의 에이전틱 AI 플랫폼을 통해 확장성과 거버넌스를 모두 갖춘 해법을 제시하고 있다.

Raju Datla 파브릭스AI 최고경영자(CEO)는 최근 'Agentic AI Unleashed: The Future of Digital & IT Operations' 행사에서 theCUBE와 만나 "AI가 제공하는 기적보다는 예측 가능성과 검증 가능성이 기업에 더 중요해졌다"고 강조했다. 그는 "생산 환경에서 AI가 제대로 작동하려면 정책 기반의 컨트롤 플레인과 함께, 컨텍스트, 라이프사이클 관리, 그리고 원가 가시성이 통합된 아키텍처가 필수"라고 설명했다.

파브릭스AI는 단순히 모델을 돌리는 데서 벗어나, 모든 AI 에이전트를 관리 가능한 자산으로 다루는 플랫폼을 구축하고 있다. 이 플랫폼은 컨트롤과 컨텍스트 플레인뿐 아니라 운영 모니터링 기능까지 포함되어, 에이전트의 작동 현황과 비용, 실패 처리까지 추적이 가능하다. 빠르게 부상하고 있는 '사용량 기반 과금' 모델에 대응하기 위해, 비용 투명성과 가시성을 확보하는 구조다.

기술 설계 측면에서는 인간 혹은 AI가 직접 조정 가능한 '프로그램 가능한 데이터 패브릭'이 핵심으로 꼽힌다. Datla는 "새로운 데이터를 동적으로 생성하거나 외부 데이터 소스를 수집, 강화, 재경로화할 수 있으며, 이는 사람 혹은 AI가 설정할 수 있는 유연한 구조"라고 밝혔다.

Rached Blili 수석 엔지니어는 에이전트 실행 구조에 대해 "각 페르소나에 따라 역할을 정의하고, 이에 맞는 툴과 프롬프트 템플릿을 제공함으로써 재사용 가능한 작업 지침을 구성한다"고 설명했다. 그는 "프롬프트 템플릿은 작업 매뉴얼로, 에이전트가 특정 요청에 맞는 처리 방식을 찾아 자신만의 실행 경로를 선택할 수 있도록 도와준다"고 덧붙였다.

이러한 체계는 AI 워크로드를 일반적인 생산 시스템처럼 취급하도록 설계되어 있다. 모델별, 작업별, 사용자별로 토큰과 비용을 세분화해 측정하고, 도구 호출 경로 추적 및 피드백 연계 분석까지 가능하다. 결국 이는 AI가 조직 내에서 정량적 평가와 지속적 개선이 가능한 첫 번째 클래스 자산으로 자리잡도록 하는 기반이 된다.

Datla는 "우리는 AI를 완전한 생산 자산으로 인식하고, 모든 운영 정보를 계측하고 보고할 수 있는 구조를 만들고 있다"며, "이러한 접근이야말로 AI가 기업에 실질적인 가치를 창출하는 방법"이라고 역설했다.

Fabrix.ai의 전략은 AI 도입이 단순 기술 적용을 넘어 기업 운영 전체의 혁신을 이끌 수 있음을 시사한다. 이제 기업들은 단기적 성능이 아닌, 구조적 투자와 구체적인 운영 전환 전략을 통해 AI의 진짜 가치를 끌어내야 하는 시점에 있다.