인공지능(AI) 산업의 중심 축이 실험 실적에서 성과 중심으로 이동하면서 구글 클라우드의 AI 파트너 생태계도 새로운 전환점을 맞이하고 있다. 최근 개최된 구글 클라우드 파트너 AI 시리즈에서 주요 기술 책임자들은 이제 단순한 가능성 검증(PoC)보다 측정 가능한 결과와 명확한 데이터 거버넌스가 더 중요해졌다고 한목소리를 냈다.

구글 클라우드의 글로벌 분산 클라우드 총괄 엘리엇 대너는 "이제는 고객들이 실험의 시대를 지나 명확한 비즈니스 성과를 요구하는 성과 기대의 시대에 접어들었다"고 강조했다. 그는 실질적 수익 창출로 이어지지 않은 초기 실험들이 기업들로 하여금 보다 명확한 AI 성과 지표와 실행 전략을 요구하게 만들었다고 설명했다.

엘리엇 대너와 사다 시스템즈(Sada Systems)의 CTO 마일스 워드는 이번 행사에서 기업들이 AI 투자를 통해 명확한 비즈니스 결과를 낼 수 있도록 어떤 전략을 마련해야 하는지를 집중적으로 논의했다. 이들은 단지 기술 제공을 넘어선 공동 혁신(co-innovation)과 초기부터 데이터 자산에 대한 전략적 접근이 AI 성공의 열쇠라고 강조했다.

특히, 파트너사 NTT 데이터와 구글 클라우드가 함께 추진한 ‘AI 트랜스포메이션 팩토리’ 사례는 산업별 요구에 맞춘 데이터 정제 및 유통 구조 설정이 얼마나 중요한지를 잘 보여준다. 구글 클라우드의 알렉시스 존슨은 “파트너가 클라우드뿐 아니라 해당 산업과 고객을 깊이 이해해야만 진정한 생산 단계로 AI를 전환할 수 있다”고 밝혔다.

이러한 산업 기반의 데이터 준비는 AI 프로젝트의 자금 조달 기준선이 되기도 한다. 북미 스타트업 고객을 담당하는 일리아나 키노네즈는 “데이터는 이제 비즈니스의 새로운 화폐이며, 확보하고 활용하며 보호하는 일련의 관리 체계가 필수”라고 했다. 실제로 타이거 애널리틱스의 라지브 나야르는 좋은 AI의 전제조건으로 ‘좋은 데이터’를 강조하며, 데이터 계층에 투자하지 않으면 AI 가치는 시작조차 어렵다고 전했다.

또한, AI 에이전트 시스템(agentic systems)은 단순 반복 업무에서 벗어나 비즈니스 전반의 정책 이행까지 관장하는 복합적 역할을 수행하기 시작했다. 구글 클라우드의 파트너 엔지니어링 책임자 클라이브 드수자는 오케스트레이션 없는 단편적 AI 배치는 실패로 이어질 수 있다고 경고하며, 통합된 데이터 전략이 필수라고 밝혔다.

회계 및 법률 분야에서의 사례는 이 같은 변화상을 단적으로 보여준다. PwC의 Vikas Agarwal은 AI 에이전트를 통해 콜센터 인력 2,000명을 1,000명으로, 법률 검토 인력을 200명에서 20명으로 줄일 수 있었다고 전했다. 이는 철저한 백테스트와 제한된 권한 설정을 통해 구현된 결과로, 기술적 진보와 고객 신뢰가 결합된 모범 사례로 평가된다.

한편, 보다 복잡해진 멀티클라우드 환경과 다양한 AI 모델 사용이 늘어남에 따라, 보안 역시 새로운 국면을 맞고 있다. F5의 최고 제품 책임자인 존 매디슨은 “공격 지형이 기존의 방어 가능한 네트워크 경계에서 벗어나고 있다”며, 인수한 칼립소AI가 각기 다른 모델을 상대로 월 1만 건의 공격 시뮬레이션을 수행해 보안 취약점을 조기 발견하고 이를 제품 보안에 반영하고 있다고 설명했다.

구글 클라우드의 프락 메타(Prerak Mehta) 역시 "AI를 위협하는 가장 큰 존재는 다른 AI"라며, 에이전트 간 상호작용이 늘어날수록 엔드투엔드 보안 계층 구축이 필요하다고 했다. 이를 위해 파트너사들과의 공동 엔지니어링 및 보안 정책 연계가 전제돼야 하며, 이는 특히 규제가 까다로운 산업에서 비즈니스 지속성과 직결된다.

이번 구글 클라우드 AI 파트너 시리즈는 단순한 기술 전시를 넘어 실질적 성과로 이어지는 전략적 AI 도입 방향을 제시했다는 점에서 주목된다. AI를 둘러싼 현실적 요구와 기술적 잠재력 사이에서, 기업들은 이제 성과를 증명할 수 있는 ‘책임 있는 AI’에 주목하고 있다.