부미, ‘에이전트 AI’로 플랫폼 전환…보안·비용·거버넌스 경쟁 본격화

데이터 통합 기업 부미(Boomi)가 ‘연결’과 ‘자동화’를 넘어 ‘에이전트 AI’ 중심 플랫폼 기업으로의 전환에 속도를 내고 있다. 기업들이 인공지능 도입을 빠르게 확대하는 가운데, 실제 현장에서는 보안과 비용, 투자 대비 수익률(ROI)이 핵심 과제로 떠오르고 있는데, 부미는 이 지점을 정면으로 겨냥했다.

스티브 루카스 최고경영자(CEO)는 최근 실리콘앵글과의 인터뷰에서 “다음 단계는 연결된 기업에서 자동화된 기업을 거쳐 ‘에이전트형’ 기업으로 가는 것”이라고 말했다. 부미는 2005년 멀티테넌트 클라우드 플랫폼을 출시한 뒤 고객 통합 과정에서 익명화된 메타데이터를 축적해 왔고, 2010년에는 머신러닝 기반 통합 매핑 기능을 도입하며 AI 활용 기반을 다져왔다.

이 같은 축적은 현재 부미의 핵심 경쟁력으로 이어지고 있다. 회사는 전 세계 3만개 이상 고객사를 확보하고 있으며, 이 가운데 포춘 500대 기업의 4분의 1 이상이 포함돼 있다. 현재 부미 플랫폼에서 운영 중인 AI 에이전트는 7만5000개를 넘는다. 단순한 실험 단계를 넘어, 실제 기업 운영 환경에서 에이전트 AI가 본격적으로 쓰이기 시작했다는 의미다.

부미가 본 기업 AI의 다음 단계는 ‘에이전트화’

부미는 2024년 덴버에서 열린 ‘부미 월드’ 행사에서 개인정보 보호, 데이터 통합 자동 문서화, 데이터 활성화 지원 등을 위한 AI 에이전트 기능을 공개하며 시장에 방향성을 제시했다. 당시 루카스 CEO는 “새 기술 위에서 애플리케이션이 다시 쓰일 것이며, 부미는 그 변화의 일부가 돼야 한다”고 강조했다.

이 판단은 시장 흐름과도 맞아떨어졌다. 관련 업계에서는 에이전트 AI 시장이 2030년까지 연평균 44% 성장할 것으로 보고 있다. 부미는 지난해 노코드 기반 AI 에이전트 생애주기 관리 플랫폼 ‘에이전트스튜디오’를 출시했고, 지난달에는 사람과 에이전트가 함께 활용할 수 있는 공통 데이터 기준점인 ‘메타 허브’를 선보였다. 여기에 컨트롤 타워 내 에이전트 거버넌스 기능과 환경별 맞춤형 통합 가이드도 추가했다.

루카스 CEO는 지난 4월 미국 샌프란시스코에서 열린 ‘휴먼X AI’ 행사 인터뷰에서, 2024년 봄부터 에이전트 AI 확산을 확신했던 이유로 기업의 경직된 프로세스를 꼽았다. 그는 “이 기술은 부서지지 않으면서도 유연하게 휘어질 수 있는 구조를 만들 가능성이 있다고 봤다”고 설명했다.

급성장하는 에이전트 AI, 보안은 최대 변수

다만 에이전트 AI의 급성장은 새로운 위험도 함께 키우고 있다. 질문에 답하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하는 에이전트가 늘면서, 보안과 통제 문제는 더 이상 부차적 이슈가 아니게 됐다.

대표 사례로는 연속 실행형 에이전트 AI 프레임워크 ‘오픈클로(OpenClaw)’가 거론된다. 이 기술은 월간 활성 이용자 320만명을 확보할 정도로 빠르게 확산됐고, 엔비디아($NVDA)도 지난달 자체 버전인 ‘니모클로(NemoClaw)’를 공개했다. 하지만 젠슨 황 엔비디아 CEO는 이 과정에서 오픈클로 계열 기술에 추가 보안 통제가 필요하다고 인정했다. 실제로 최근 수개월간 오픈클로 배포 환경의 취약점으로 인해 인터넷에 노출된 수만개의 인스턴스가 탈취 위험에 놓였다는 지적도 나왔다.

루카스 CEO는 “최고정보책임자(CIO)와 최고기술책임자(CTO)는 결국 이 기술을 실제 기업 환경에서 돌아가게 만들어야 한다”며, 부미가 집중하는 영역으로 ‘에이전트를 위한 컨테이너화된 실행 환경’을 제시했다. 개념검증(POC) 단계부터 에이전트를 격리된 환경에서 구동하고, 다층 가드레일과 사전 규칙을 적용해야 한다는 설명이다.

이 같은 논의는 향후 규제와도 맞닿을 가능성이 크다. 미국주입법회의(NCSL)에 따르면 미국 50개 주 모두가 AI 관련 입법을 발의한 상태다. MIT 이사회 멤버이자 프린시펄 벤처 파트너스 창립자인 윤송이는 “기업들은 가이드를 필요로 하지만, 아직 그런 대화가 충분하지 않다”며 “가드레일은 오히려 더 큰 창의성과 혁신을 가능하게 한다”고 말했다.

AI 도입 확대에도 ROI는 아직 숙제

보안과 함께 기업들이 체감하는 또 다른 부담은 비용이다. AI 도입은 빠르게 늘고 있지만, 대규모로 뚜렷한 투자 성과를 내는 기업 비중은 아직 높지 않다는 분석이 나온다. 더큐브리서치와 엔터프라이즈 테크놀로지 리서치 조사에 따르면, 대부분의 기업이 AI를 도입하거나 시험 중이지만 본격적인 수익 회수 단계에 도달한 곳은 ‘중저 십수%’ 수준에 머문다.

지출 증가 속도는 훨씬 가파르다. 한 보고서에 따르면 연간 기업 AI 지출은 2023년 17억달러에서 2025년 370억달러로 급증했다. 원달러환율 1달러당 1480.30원을 적용하면 약 2조5165억원에서 약 54조7711억원으로 불어난 셈이다. 현장 경영진이 비용 압박을 크게 느낄 수밖에 없는 수치다.

루카스 CEO는 “앤트로픽, 오픈AI 같은 곳에서 청구서가 오기 시작하면서, 지난해보다 올해 10배를 쓰고 있다는 이야기를 듣는다”며 “생산성 개선 효과는 있지만, 이 증가세가 계속될지에 대한 우려도 커지고 있다”고 전했다.

이에 맞서 부미는 자동화가 실질적 사업 효과를 만들어낸다는 점을 강조하고 있다. 회사가 제시한 수치에 따르면, 고객은 연간 평균 260시간의 생산성 절감 효과를 기대할 수 있고, 데이터 가시성 향상으로 매출 누수 회복률이 50% 개선될 수 있다. 또 IT 부서는 소규모 통합 플랫폼을 퇴출해 운영 복잡도를 낮출 수 있다는 설명이다.

AI 비용 최적화의 핵심으로는 ‘토큰’과 모델 사용량 관리가 꼽힌다. 루카스 CEO는 “단순한 질문이든, 코드 작성 요청이든 토큰 비용은 결국 발생한다”며 “업무 성격에 맞게 가장 저렴한 모델로 적절히 라우팅하는 것이 수익성을 높이는 방법”이라고 짚었다.

인수·제휴로 기업 AI 플랫폼 경쟁력 확대

부미는 에이전트 AI 시대를 대비하기 위해 인수와 제휴도 공격적으로 확대하고 있다. 2024년 리버리 테크놀로지스 인수는 데이터 통합과 파이프라인 관리 기능 강화의 기반이 됐고, 지난해 5월 스루(Thru) 인수를 통해 API, 애플리케이션, 파일 전반의 데이터 이동을 하나의 클라우드 네이티브 플랫폼에서 처리할 수 있는 역량을 넓혔다.

서비스나우($NOW)와는 지능형 자동화를 통한 수작업 축소에 협력하고 있다. 부미는 서비스나우의 앱 엔진을 활용해 자사 데이터 허브에 워크플로를 구축하고, 보다 직관적인 사용자 경험을 제공하고 있다.

아마존웹서비스(AWS)와는 다년간 전략적 협력 관계를 맺고, 기업 전반에서 AI 에이전트를 구축·운영·모니터링·거버넌스할 수 있도록 지원한다. 아마존 베드록과 부미 컨트롤 타워 통합을 통해 하이브리드 및 멀티클라우드 환경에서 중앙집중형 관리 체계를 구현한 점도 눈에 띈다.

여기에 지난해 10월 SAP와는 네이티브 변경 데이터 캡처 TP AI 유의사항 TokenPost.ai 기반 언어 모델을 사용하여 기사를 요약했습니다. 본문의 주요 내용이 제외되거나 사실과 다를 수 있습니다.