‘협업하는 AI’ 시대 연다… Fabrix.ai, 에이전틱 운영 플랫폼 공개

기업들이 인공지능(AI) 도입에 주력하고 있지만, 시범 프로젝트를 성공적으로 확장해 실질적인 성과로 연결하는 데는 여전히 많은 난관이 존재한다. 특히 agentic AI라 불리는 차세대 운영 개념을 도입하려는 시도는, 기술적 기반과 데이터 정합성 부족이라는 현실적인 문제 앞에서 제 속도를 내지 못하고 있다.

AI 시대가 본격화됨에 따라 기업들은 일찌감치 AI 파일럿 프로그램을 통해 가능성을 엿봤다. 하지만 대부분의 사례는 현실 적용의 벽에 부딪혀 중도 포기되기 일쑤다. 그 핵심 원인은 생산 환경에서 제대로 작동하지 않는 데이터 기반 부족에서 비롯된다. Fabrix.ai의 최고기술책임자(CTO) 라주 펜메사에 따르면, 기업들이 실험에 사용한 깔끔하게 정제된 데이터 세트는 실제 운영 환경과 괴리되어 있어 확장성이 떨어진다는 진단이다.

Fabrix.ai는 최근 열린 ‘에이전틱 AI 언리쉬드’ 행사에서 이러한 문제에 대한 해법으로 agentic operations 플랫폼을 제시했다. 펜메사 CTO와 셰일리시 만즈레카 최고 AI 및 마케팅 책임자(CAIMO)는 이 자리에서 인간과 AI 간 협업을 중심에 둔 새로운 자동화 체계를 설명했다. 이는 단순히 알림을 제공하거나 대시보드 상의 정보를 열람하는 수준을 넘어, AI가 독립적으로 상황을 판단하고 조치까지 수행하는 구조를 지향한다.

핵심은 크게 세 가지 패브릭, 즉 데이터 패브릭, AI 패브릭, 오토메이션 패브릭의 융합이다. 데이터 패브릭은 서로 다른 시스템에서 발생하는 데이터를 일관되게 연결하고, AI 패브릭은 해당 데이터를 바탕으로 논리적 분석을 수행한다. 마지막으로 오토메이션 패브릭은 그 결과를 기반으로 자동 실행에 옮기며, 전체 프로세스를 유기적으로 통합한다.

Fabrix.ai는 이를 실현하는 수단으로 MCP(Model Context Protocol)를 활용한 에이전틱 운영 프레임워크를 구축했다. LLM(초거대 언어모델)에 명령 또는 의도를 입력하면, 해당 시나리오에 적합한 AI 페르소나와 프로토콜이 동작하고, 동시에 잘못된 응답이나 추론을 방지하는 가드레일 시스템을 작동시킨다. 이는 AI의 창의성을 제한하지 않으면서도, 기업 IT 환경에서 안정적으로 활용할 수 있게 해준다.

펜메사 CTO는 이 시스템의 강점을 데이터 이동 없이 필요한 정보만을 추출해 사용하는 스마트 캐시 구조에서 찾는다. 과잉 학습이나 불필요한 데이터 중복을 배제하고, 운영에 필요한 최소한의 문맥만 유지함으로써 정확도와 확장성 두 마리 토끼를 모두 쫓을 수 있다는 설명이다.

Fabrix.ai가 내세우는 agentic AI는 단순한 기술 도입을 넘어 ‘협업하는 AI’ 시대를 여는 기반으로 평가된다. 향후 기업들이 AI로 실질적 생산성과 운영 효율을 확보하기 위해서는 이와 같은 기술 프레임워크 확보가 선결 과제로 부상할 것으로 보인다.