- 신뢰성 확보·데이터 활용 전략이 핵심 변수…리테일·금융·제조 산업별 방향 제시

 

스노우플레이크가 ‘AI + 데이터 예측 2026 보고서’를 발간하고, 2026년 엔터프라이즈 AI 성과를 가르는 핵심 요소로 에이전틱 AI의 신뢰성 확보와 데이터 활용 전략을 제시했다. 스노우플레이크는 대규모 언어 모델 중심의 AI 활용을 넘어, 추론과 실행을 수행하는 에이전틱 AI 기반 전사적 AI 생태계 구축이 본격화될 것으로 전망했다.

 

스노우플레이크는 매년 최고경영진과 기술 리더의 인사이트를 바탕으로 AI 및 데이터 트렌드를 분석한 전망 보고서를 발표하고 있다. 올해 보고서에서는 AI 도입 속도와 실제 성과 간 격차가 커지는 가운데, 데이터 상태와 거버넌스, 조직 역량 차이가 기업 경쟁력을 좌우할 것이라고 분석했다.

 

에이전틱 AI, 신뢰성 확보가 최대 과제

보고서는 에이전틱 AI가 기업 업무 환경에 본격 적용될수록 신뢰성 확보가 최우선 과제가 될 것으로 내다봤다. 이를 위해 사용자 피드백을 반영하는 피드백 루프와 결과를 스스로 점검·보정하는 자체 검증 메커니즘의 중요성이 커질 것으로 분석했다.

 

에이전틱 AI 도입 초기에는 모든 업무를 처리하는 단일 슈퍼 에이전트보다, 특정 업무에 특화된 마이크로 에이전트가 먼저 확산될 것으로 전망했다. 이러한 마이크로 에이전트를 단계적으로 결합해 보다 복잡한 업무를 수행하는 구조가 현실적인 접근이라는 설명이다.

 

AI 생태계 확산의 조건, 표준·오픈소스·운영 인프라

에이전틱 AI가 기업 시스템 전반으로 확산되기 위해서는 연동 방식의 표준화가 필수 조건으로 제시됐다. 에이전트와 외부 시스템 간 통신을 표준화하는 지배적 AI 프로토콜이 등장할 경우, 개발과 도입 속도가 가속되고 벤더 종속 문제도 완화될 것으로 분석했다.

 

또한 오픈소스 파운데이션 모델의 역할이 확대되며 AI 생태계의 확장성을 높일 것으로 전망했다. 에이전틱 AI가 추론과 다단계 행동을 수행하는 방향으로 진화하면서, 기업 운영 인프라도 분석 중심에서 실시간 처리와 상태 관리 중심으로 재편될 것으로 내다봤다.

 

사이버 보안에서 양날의 검이 된 에이전틱 AI

에이전틱 AI의 확산은 사이버 보안 환경에도 새로운 변화를 가져올 것으로 분석됐다. 에이전틱 AI가 취약점 탐지와 공격 자동화에 활용될 경우 위협의 규모와 속도가 커질 수 있다는 점이 지적됐다.

 

반면 보안 운영 측면에서는 에이전틱 AI가 보안 운영센터(SOC)의 대응 역량을 보완하는 수단으로 활용될 수 있다는 분석도 제시됐다. 숙련된 보안 인력 확보가 어려운 환경에서, AI 에이전트와 보안 도구를 결합해 보다 효율적인 대응 체계를 구축할 수 있다는 평가다.

 

산업별 에이전틱 AI 활용 전략

보고서는 리테일·금융·제조 등 주요 산업별 AI 활용 방향도 제시했다. 리테일과 소비재 산업에서는 데이터가 풍부한 대규모 AI 모델을 기반으로 개인화된 고객 경험이 고도화되며, AI 쇼핑 어시스턴트 활용이 확산될 것으로 전망했다.

 

금융 서비스 산업에서는 엄격한 규제 환경을 고려한 데이터 중심 전략과 정교한 리스크 관리 기반의 AI 분석·의사결정 에이전트 도입이 확대될 것으로 분석했다. 제조 산업에서는 품질 검사와 설비 정비, 공급망 최적화 등 운영 전반에서 산업 특화형 AI 에이전트 도입이 가장 빠르게 이뤄질 것으로 내다봤다.

 

스노우플레이크는 2026년이 에이전틱 AI와 데이터 전략을 얼마나 체계적으로 준비했는지에 따라 엔터프라이즈 AI 성과 격차가 본격적으로 벌어지는 분기점이 될 것이라고 전망했다.

 

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