최근 기업 AI의 흐름은 단순한 질문 응답을 넘어, 스스로 상황을 판단하고 시스템과 상호작용하며 업무를 직접 수행하는 '에이전틱 AI'로 급격히 진화하고 있습니다.
하지만 실제로 에이전틱 AI를 현업에 도입한 기업 중 상당수는 원하는 비즈니스 성과를 거두지 못하고 있습니다. 가트너에 따르면 데이터 준비 상태와 거버넌스, 리스크 관리 실패 등의 이유로 2027년 말까지 에이전틱 AI 프로젝트의 40% 이상이 취소될 것으로 전망할 정도입니다.
AI 이니셔티브를 담당하는 글로벌 기업 리더 850명을 대상으로 진행한 디노도의 최신 조사, <Denodo AI 보고서 신뢰>를 통해 성공적인 AI 전환을 이끄는 데이터 아키텍처의 핵심 조건을 살펴봅니다.
1. AI 에이전트를 가로막는 3가지 데이터 병목 현상
보고서에 따르면, 신뢰할 수 있는 AI를 구축하는 과정에서 대부분의 기업이 다음과 같은 3가지 간극에 직면해 있습니다.
실시간 데이터의 부재 (66%)
응답자의 66%는 AI 데이터가 실시간 또는 1분 이내에 수집된 것이어야 신뢰할 수 있다고 답했습니다. 그러나 과거 데이터 분석 위주로 설계된 기존 데이터 아키텍처는 1분 미만의 지연 시간을 지원하지 못해 병목을 초래합니다.
올바른 맥락과 적합성 부족 (63%)
63%의 기업이 신뢰할 수 있는 데이터를 식별하거나 통합하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 평균 400개 이상의 분산된 데이터 소스를 사용하는 환경에서, 시스템마다 다른 용어 정의와 맥락 부재는 AI의 오작동을 유발합니다.
가드레일 및 보안 마찰 (67%)
67%의 응답자가 AI 데이터 보안 및 접근 제어에 어려움을 겪고 있다고 밝혔습니다. AI 시스템이 민감한 내부 데이터 및 운영 시스템과 직접 연결되는 만큼, 통일된 접근 제어와 거버넌스 정책 적용이 필수적입니다.
2. 신뢰 가능한 AI 에이전트를 위한 3대 핵심 요건
에이전틱 AI가 안전하고 정확하게 자율성을 발휘하려면 데이터 인프라 차원에서 다음 세 가지가 명확히 뒷받침되어야 합니다.
실시간 데이터 (Real-Time Data): 데이터를 복사하거나 중앙으로 이동시키지 않고도, 런타임 시점에 운영 데이터 소스에 실시간으로 접근할 수 있어야 합니다.
올바른 데이터 (Right Data): 분산된 데이터 환경 전체를 하나의 일관된 비즈니스 의미로 연결해 주는 범용 시맨틱 레이어(Semantic Layer) 및 메타데이터 기반 접근이 요구됩니다.
가드레일 (Guardrails): 최소 권한 원칙에 따라 AI 에이전트가 허용된 작업만 수행하도록 통제하고, 모든 데이터 접근 내역을 감사 및 추적할 수 있는 거버넌스 체계가 적용되어야 합니다.
3. 왜 '논리적 데이터 관리(Logical Data Management)'인가?
수백 개의 데이터 소스를 매번 중앙 스토리지로 복사·이동(ETL)하는 방식은 데이터 지연과 비용 부담을 가중시킵니다.
디노도는 논리적 데이터 관리(Logical Data Management) 아키텍처를 제시합니다. 데이터가 위치한 원본 소스에 가상화 계층을 두어, 데이터를 물리적으로 옮기지 않고도 실시간 접근, 일관된 시맨틱 적용, 중앙 집중식 보안 거버넌스를 한 번에 구현할 수 있습니다.
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실제 운영 환경에서 AI 워크로드의 성능과 ROI를 최적화하고, 가속화된 전사 AI 전환을 이끌어낼 세부 아키텍처 전략이 궁금하신가요?
글로벌 850명의 기업 리더 설문 결과와 실질적인 데이터 아키텍처 대응 방안이 담긴 <Denodo AI 보고서 신뢰> 전문은 아래 버튼에서 바로 확인하실 수 있습니다.
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최근 기업 AI의 흐름은 단순한 질문 응답을 넘어, 스스로 상황을 판단하고 시스템과 상호작용하며 업무를 직접 수행하는 '에이전틱 AI'로 급격히 진화하고 있습니다.
하지만 실제로 에이전틱 AI를 현업에 도입한 기업 중 상당수는 원하는 비즈니스 성과를 거두지 못하고 있습니다. 가트너에 따르면 데이터 준비 상태와 거버넌스, 리스크 관리 실패 등의 이유로 2027년 말까지 에이전틱 AI 프로젝트의 40% 이상이 취소될 것으로 전망할 정도입니다.
AI 이니셔티브를 담당하는 글로벌 기업 리더 850명을 대상으로 진행한 디노도의 최신 조사, <Denodo AI 보고서 신뢰>를 통해 성공적인 AI 전환을 이끄는 데이터 아키텍처의 핵심 조건을 살펴봅니다.
1. AI 에이전트를 가로막는 3가지 데이터 병목 현상
보고서에 따르면, 신뢰할 수 있는 AI를 구축하는 과정에서 대부분의 기업이 다음과 같은 3가지 간극에 직면해 있습니다.
실시간 데이터의 부재 (66%)
응답자의 66%는 AI 데이터가 실시간 또는 1분 이내에 수집된 것이어야 신뢰할 수 있다고 답했습니다. 그러나 과거 데이터 분석 위주로 설계된 기존 데이터 아키텍처는 1분 미만의 지연 시간을 지원하지 못해 병목을 초래합니다.
올바른 맥락과 적합성 부족 (63%)
63%의 기업이 신뢰할 수 있는 데이터를 식별하거나 통합하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 평균 400개 이상의 분산된 데이터 소스를 사용하는 환경에서, 시스템마다 다른 용어 정의와 맥락 부재는 AI의 오작동을 유발합니다.
가드레일 및 보안 마찰 (67%)
67%의 응답자가 AI 데이터 보안 및 접근 제어에 어려움을 겪고 있다고 밝혔습니다. AI 시스템이 민감한 내부 데이터 및 운영 시스템과 직접 연결되는 만큼, 통일된 접근 제어와 거버넌스 정책 적용이 필수적입니다.
2. 신뢰 가능한 AI 에이전트를 위한 3대 핵심 요건
에이전틱 AI가 안전하고 정확하게 자율성을 발휘하려면 데이터 인프라 차원에서 다음 세 가지가 명확히 뒷받침되어야 합니다.
실시간 데이터 (Real-Time Data): 데이터를 복사하거나 중앙으로 이동시키지 않고도, 런타임 시점에 운영 데이터 소스에 실시간으로 접근할 수 있어야 합니다.
올바른 데이터 (Right Data): 분산된 데이터 환경 전체를 하나의 일관된 비즈니스 의미로 연결해 주는 범용 시맨틱 레이어(Semantic Layer) 및 메타데이터 기반 접근이 요구됩니다.
가드레일 (Guardrails): 최소 권한 원칙에 따라 AI 에이전트가 허용된 작업만 수행하도록 통제하고, 모든 데이터 접근 내역을 감사 및 추적할 수 있는 거버넌스 체계가 적용되어야 합니다.
3. 왜 '논리적 데이터 관리(Logical Data Management)'인가?
수백 개의 데이터 소스를 매번 중앙 스토리지로 복사·이동(ETL)하는 방식은 데이터 지연과 비용 부담을 가중시킵니다.
디노도는 논리적 데이터 관리(Logical Data Management) 아키텍처를 제시합니다. 데이터가 위치한 원본 소스에 가상화 계층을 두어, 데이터를 물리적으로 옮기지 않고도 실시간 접근, 일관된 시맨틱 적용, 중앙 집중식 보안 거버넌스를 한 번에 구현할 수 있습니다.
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