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[IT뉴스]스노우플레이크가 내다본 올해 에이전틱 AI 역할은?
온카뱅크관리자
조회:
12
2026-01-15 13:37:31
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">"기업 AI 핵심은 마이크로 에이전트·표준 프로토콜·실시간 데이터 인프라"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="24DHIyhDcU"> <p contents-hash="c7699803bd4b7312ae77285bde780b4e023b6e140d63e87e167bbac7674a0f79" dmcf-pid="V8wXCWlwNp" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=김미정 기자)<span>올해 </span><span>에이전틱 </span><span>인공지능(AI)이 </span><span>단순 </span><span>챗봇이 </span><span>아닌 </span><span>기업 </span><span>업무를 </span><span>스스로 </span><span>검증·실행하는 </span><span>운영체계로 </span><span>진화할 </span><span>것이란 </span><span>전망이 </span><span>나왔다. </span></p> <p contents-hash="e3af9a8e97ecf382e0f95e15f38a3f09e879ee7971a24e692cab2941c1feb408" dmcf-pid="f6rZhYSrk0" dmcf-ptype="general">15일 스노우플레이크가 발표한 'AI+데이터 예측 2026 보고서'에 따르면 올해 기업용 에이전틱 AI 역할이 이같이 진화하는 것으로 나타났다. </p> <p contents-hash="f72f53ac09bc2e4d87692315396c13c4e6adca6cff093416fd3fd0c6aeb46784" dmcf-pid="4Pm5lGvmj3" dmcf-ptype="general">보고서는 에이전틱 AI가 거대언어모델(LLM) 중심 구조에서 벗어나 추론과 실행 능력을 갖출 것이라고 봤다. 이를 통해 기업 전반 업무를 수행하는 체계로 업그레이드될 것이라는 설명이다. 이에 따라 기업용 AI는 개별 도입 단계를 넘어 전사적 AI 생태계 구축 단계로 이동할 것으로 예측됐다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ff60bb8d8afd0354557c0c07ec28605438cca3bed98be32cb89ab622c6161bd4" dmcf-pid="8Pm5lGvmkF" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="올해 에이전틱 AI가 단순 챗봇이 아닌 기업 업무를 스스로 검증·실행하는 운영체계로 진화할 것이란 전망이 나왔다. (사진=스노우플레이크)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/15/ZDNetKorea/20260115133126092scsg.png" data-org-width="638" dmcf-mid="t0PcdaiPc6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/15/ZDNetKorea/20260115133126092scsg.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 올해 에이전틱 AI가 단순 챗봇이 아닌 기업 업무를 스스로 검증·실행하는 운영체계로 진화할 것이란 전망이 나왔다. (사진=스노우플레이크) </figcaption> </figure> <p contents-hash="2a690dd560707c8b21cac3e9f8add752a8c7ebb0f302a043386d608d6146b64b" dmcf-pid="6Qs1SHTsAt" dmcf-ptype="general">스노우플레이크는 이 과정에서 에이전틱 AI 신뢰성이 핵심 과제로 떠오를 것으로 봤다. 사용자 피드백을 반영하는 피드백 루프와 결과를 스스로 점검하는 자체 검증 메커니즘이 결합돼 에이전트 판단 정확도와 안정성을 높이는 구조가 확산될 것으로 예측했다. </p> <p contents-hash="9000d485a18f9ff4392776757821d0a9b384c2f5056d79ea4b30a291c33a7e74" dmcf-pid="PxOtvXyOa1" dmcf-ptype="general"><span>기업 환경에서는 하나의 슈퍼 에이전트보다 특정 업무에 특화된 마이크로 에이전트가 먼저 확산될 것이란 전망도 나왔다. 이런 에이전트들이 조합돼 복잡한 업무를 수행하는 구조가 에이전틱 AI 기본 형태가 될 것이란 설명이다. </span></p> <p contents-hash="6a7c032566a3e0ddb068669f65750519c9b74838f24aeb7a4da8a583d50b1a8a" dmcf-pid="QMIFTZWIk5" dmcf-ptype="general">보고서는 에이전틱 AI 확산을 위해 표준 프로토콜과 오픈소스 파운데이션 모델, 운영 인프라도 필수 요소로 제시했다. 에이전트와 외부 시스템 간 통신을 표준화하는 지배적 프로토콜이 등장하면 개발 속도가 빨라지고 벤더 종속도 줄어들 것으로 봤다.</p> <p contents-hash="be02fc5a0fbec02b61c633b8fefc533285aca3ea4d2dc7cd75eb8198cfc6ca36" dmcf-pid="xRC3y5YCjZ" dmcf-ptype="general">기업 인프라도 분석 중심에서 실시간 처리와 상태 관리 중심으로 전환될 것으로 전망됐다. 포스트그레스는 빠른 응답과 낮은 지연이 필요한 온라인 처리 워크로드를 뒷받침하며 에이전틱 AI가 생성하는 대규모 실시간 이벤트와 운영 데이터를 처리하는 핵심 인프라로 활용될 것으로 제시됐다.</p> <p contents-hash="aa5f12aa9a34e09cb74f05b035c98409f56c69dbd65e4ade83e7441636e192ae" dmcf-pid="yYfaxnRfkX" dmcf-ptype="general"><span>사이버 보안 영역에서는 에이전틱 AI가 위협과 기회를 동시에 만들 것으로 나타났다.</span><span> 공격자는 취약점 탐지와 데이터 탈취를 자동화할 수 있지만, 보안 운영 센터에서는 AI 에이전트를 활용해 제한된 인력으로 대응 역량을 강화할 수 있다는 설명이다.</span></p> <p contents-hash="e79aaa6686d7ad7c2edf91e786af4d80ce0650f13bffecd15b685cd2aabdae84" dmcf-pid="WG4NMLe4oH" dmcf-ptype="general"><span>산업별로는 리테일과 소비재 분야에서 개인화된 고객 관리와 AI 쇼핑 어시스턴트가 확산하고, 금융 서비스 분야에서는 AI 기반 분석과 리스크 관리 에이전트가 의사결정 전반에 통합될 것으로 전망됐다. 제조 산업에서는 품질 검사, 설비 정비, 공급망 최적화를 지원하는 산업 특화 챗봇형 AI 에이전트 도입이 가장 빠르게 진행될 것으로 분석됐다.</span></p> <p contents-hash="032c7a494ef4f2e569c88444a650a8c3b9e118bcc67a73a83f6fc825bbec63d7" dmcf-pid="YH8jRod8oG" dmcf-ptype="general">아나히타 타프비지 스노우플레이크 최고 데이터 및 애널리틱스 책임자는 "AI 혁신 속도는 매우 빠르지만 대부분의 기업은 이를 실질적 성과로는 이어가지 못한다"며 "데이터 상태, 거버넌스, 조직 역량의 차이가 기업 간 AI 활용의 격차를 만들 것"이라고 밝혔다.</p> <p contents-hash="2203f706b883c02594861846b1c3ecaf14913b9a26649dfb47a9bdce5083f071" dmcf-pid="GX6AegJ6NY" dmcf-ptype="general">김미정 기자(notyetkim@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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