인공지능(AI)이 산업 전반에 걸쳐 지형을 바꾸고 있는 가운데, IT 운영 분야에서도 그 반향이 크다. 복잡해진 인프라와 산재한 도구 속에서 기업들은 자동화와 효율화를 절실히 요구하고 있다. 새로운 운영 패러다임인 ‘AgentOps’는 이러한 니즈를 해결하기 위해 등장했다. 이는 단순한 기술 업그레이드를 넘어, 운영의 지능적 자율화를 겨냥한 근본적인 전환을 제안한다.

Fabrix.ai의 최고 AI·마케팅 책임자인 샤일레시 만제레카르(Shailesh Manjrekar)에 따르면 AgentOps는 시간에 민감한 데이터 처리, 경보 대응, 사고 관리 등 복합적인 운영 상황에서 전통적인 에이전트 프레임워크의 한계를 극복하기 위한 구조적 접근이다. 그는 “AgentOps는 프롬프트 생성부터 MCP 도구와 가드레일 설정, 실험과 생애주기 관리까지 전체 프레임워크를 실질 운영에 맞게 설계한 것”이라고 설명했다.

AgentOps의 핵심은 대형 언어 모델(LLM)을 의사결정 과정에 직접 포함시켜, 기존 AIOps가 제공하지 못했던 '실행의 마지막 거리'를 메운다는 점이다. 과거 AIOps는 인사이트를 제공했지만, 실제 실행은 여전히 사람이 맡아야 했다. 그러나 AgentOps는 예측, 대응을 넘어 완전 자율 형태의 실행까지 가능하게 한다. 이는 업무 효율을 극대화함과 동시에, 전문 인력을 전략적 업무에 집중하도록 돕는 수단이 된다.

Fabrix.ai의 수석 엔지니어 라셰드 블릴리(Rached Blili)는 네트워크가 AI의 신경계 역할을 하게 되면서 AgentOps의 필요성이 더욱 커졌다고 강조한다. 데이터센터에서 클라우드, 무선통신, 통신망까지 확장된 현대 네트워크는 다양한 관계성과 의존 흐름으로 구성돼 있다. 여기에 AgentOps는 문제를 분해하고, 관계 구조를 해석하며, 자율적으로 과제를 처리하는 능력을 부여한다.

ZK 리서치의 창립자 제우스 케라발라(Zeus Kerravala)는 소비자 수요 면에서도 변화가 감지된다고 진단한다. 최근 집계에 따르면 무려 83%의 조직이 더 나은 AI 기능을 제공받는다는 조건으로 기존 벤더를 변경할 의향이 있다고 답했다. 이는 전례 없는 충성도 변화이며, IT 운영 분야에서 AI 기반 기술의 수용도가 얼마나 높아졌는지를 보여준다.

일부 시장에서는 최대 고객 충성도 비율이 30%에도 못 미쳤던 과거와 비교하면, AgentOps의 산업적 기대치는 확실히 높아졌다. 기업들은 이제 운영 자동화를 단순한 기술 투자로 보지 않고, 미래 경쟁력의 핵심 요소로 인식하고 있다.

AgentOps는 단순히 운영 효율성을 높이는 도구를 넘어, AI의 추론 역량을 실질적 업무에 적용하는 방식의 전환점에 놓여 있다. 그 흐름의 중심에서 Fabrix.ai와 같은 기업들이 독자적인 플랫폼으로 실질 과제를 해결하면서, AI 운영의 미래를 구체화하고 있다.