에이전틱 AI 성패, 모델보다 데이터 통합에서 갈린다

에이전틱 AI가 차세대 기업 혁신의 핵심으로 떠오르고 있지만, 정작 성패를 가르는 요소는 화려한 기술보다 ‘데이터 기반’이라는 진단이 나왔다. 기업이 데이터를 미리 정리하고 연결해두지 않았다면, AI 도입 논의가 본격화돼도 실제 성과로 이어지기 어렵다는 의미다.

구글 클라우드 인공지능·데이터 솔루션 기업 66디그리즈의 최고경영자 벤 케슬러(Ben Kessler)는 최근 구글 클라우드 넥스트 행사 현장에서 “에이전틱 엔터프라이즈의 핵심은 무엇을 하느냐보다 ‘어떻게’ 하느냐가 바뀌는 데 있다”고 밝혔다. 그는 AI와 데이터 기술이 빠르게 발전할수록, 기업이 기술을 받아들이고 실제 사업 변화로 연결하는 역량이 더 중요해진다고 강조했다.

이 발언은 북미 최대 가족 운영 식품 유통업체 고든 푸드 서비스의 최고정보책임자 브렌던 본투이스(Brendan Bonthuis)와의 대담에서 나왔다. 두 회사는 수년간 함께 데이터 인프라를 구축해 왔고, 그 결과 최근 확산하는 에이전틱 AI 흐름에 보다 빠르게 대응할 수 있게 됐다고 설명했다.

고든 푸드 서비스, AI 유행 전부터 데이터 통합 준비

브렌던 본투이스는 에이전틱 AI 도입이 기존 디지털 전환과는 결이 다르다고 평가했다. 아직 누구도 10년 이상의 에이전틱 AI 운영 경험을 갖고 있지 않기 때문에, 검증된 정답보다는 신뢰할 수 있는 파트너와 함께 시행착오를 줄여가는 접근이 중요하다는 설명이다.

그는 특히 고든 푸드 서비스가 AI 열풍이 커지기 전부터 구글 클라우드 플랫폼 기반의 데이터 플랫폼을 구축해온 점을 핵심 경쟁력으로 꼽았다. 다양한 형식의 데이터를 빠르게 수집하고, 이를 한 곳에 모아 활용할 수 있도록 설계한 작업이 지금 와서 큰 효과를 내고 있다는 것이다.

본투이스는 “당시에도 좋은 판단이라고 생각했지만, 지금은 그 선택이 더욱 의미 있게 다가온다”며 “이 기반이 성공을 보장하진 않지만, 매우 중요한 첫 단계”라고 말했다. 이는 에이전틱 AI가 단순히 모델을 붙이는 프로젝트가 아니라, 기업 내부 데이터에 얼마나 쉽게 접근하고 연결할 수 있느냐에 달려 있다는 점을 보여준다.

‘인력 대체’보다 생산성 증폭…기업 AI 전략도 변화

66디그리즈는 에이전틱 AI의 가치를 ‘인력 감축’보다 ‘업무 역량 확대’에서 찾고 있다. 케슬러는 자사 컨설턴트들이 AI 에이전트를 활용해 생산성을 크게 끌어올리고 있다며, 이를 통해 같은 인원으로 더 적은 일을 하는 것이 아니라 더 많은 결과를 만들어내는 방향으로 전환하고 있다고 설명했다.

그는 AI 에이전트가 직원의 역할을 없애기보다, 기존 인력을 보강해 업무 처리량과 속도를 높이는 도구가 될 가능성에 주목했다. 실제 기업 현장에서도 생성형 AI 관심이 실험 단계를 지나 업무 자동화와 의사결정 지원으로 이동하면서, ‘사람을 줄이는 기술’보다 ‘사람을 강화하는 기술’이라는 해석이 힘을 얻고 있다.

이 같은 흐름은 최근 기업 AI 시장의 방향과도 맞닿아 있다. 대형언어모델 자체 경쟁이 치열해질수록, 실제 현장에서는 모델 성능 차이보다 내부 데이터 정합성, 시스템 연동성, 보안 체계가 더 중요한 도입 변수로 부상하고 있다. 결국 에이전틱 AI 역시 기반 데이터가 정리된 기업과 그렇지 못한 기업의 격차를 더 벌릴 가능성이 크다.

AI 경쟁, 결국 준비된 기업이 앞선다

이번 발언은 에이전틱 AI 시대의 승부가 최신 기술 도입 선언이 아니라, 그 이전 단계인 데이터 기반 구축에서 이미 상당 부분 결정되고 있음을 시사한다. 시장의 관심은 AI 에이전트 자체에 쏠려 있지만, 실제로는 데이터를 통합하고 접근성을 높여온 기업이 먼저 성과를 낼 수 있다는 얘기다.

에이전틱 AI가 본격 확산할수록 기업 간 격차는 더 선명해질 전망이다. 준비된 기업에는 생산성 확대의 기회가 되겠지만, 데이터 기반이 취약한 조직에는 또 하나의 유행어로 끝날 수 있다. 지금 기업이 점검해야 할 것은 새로운 AI 도구보다, 그 도구가 작동할 수 있는 ‘데이터 기반’이 갖춰졌는지 여부다.