[최승철 클라우데라 한국 지사장]

최승철 클라우데라 한국 지사장.

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[최승철 클라우데라 한국 지사장]회사에 출근했는데 옆자리 동료가 더 이상 사람이 아닌, 전형적인 로봇도 아닌, 'AI 에이전트'가 될 날이 먼 미래의 이야기가 아닐 수도 있다.

방대한 데이터를 통해 학습한 AI 에이전트는 의사결정 능력을 보유했으며, 다양한 업무에 대규모로 활용할 수 있다. 글로벌 공급망 모니터링, 병원 의료 기록 처리, 새로운 규칙 작성 및 오늘 아침 우리가 읽게 될 뉴스까지 작성한다. 영화 속의 스토리가 아니라, AI 에이전트는 지금 현실화되고 있는 거대한 지각변동이며, 업무 방식을 근본적으로 바꾸고 있다.

AI 에이전트 시대에서 우리가 던져야 하는 질문은 "데이터가 어디에 있고, 누가 통제하고, 누가 관리하고, 누가 사용하는지"다. 이는 기술 문제가 아니다. 권력과 독립성의 문제다. 자사의 데이터를 자체적으로 저장, 신뢰, 관리할 수 없고, AI 에이전트가 무엇을 학습했고 누구와 소통하고 있는지 검증할 수 없다면 AI 주도권을 가지고 있다고 말할 수 없다. 새로운 시대에 적응하고 성장하기 위해서는 네 가지 특징을 갖춘 플랫폼을 도입해야 한다.

1. 오픈 데이터: 데이터 계보, 출처, 검증 가능한 거버넌스로 데이터 이동 파악
2. 오픈 소스 소프트웨어: 보안 강화와 강력한 데이터 통제
3. 오픈 스탠더드: 공유되는 프로토콜로 에이전트 협력과 부서 상호작용
4. 오픈 스킬: AI의 판단을 이해하고 검증할 수 있는 역량을 다수가 이해

AI 에이전트는 데이터를 읽고, 분석하고, 추론할 수 있지만 어떤 행동을 할지는 전적으로 어떤 '역량'을 갖추고 있느냐에 달려 있다. 이 역량은 학습될 수 있고, 축적될 수 있으며, 공유될 수 있다. 최근 한 기업이 출시한 AI 에이전트는 단순한 챗봇을 넘어 사용자의 PC에서 직접 파일을 읽고 쓰며 여러 단계의 작업도 스스로 계획·실행하는 기능을 갖췄다. 금융 및 법무팀뿐만 아니라 많은 기업들이 이를 대규모로 운영될 것으로 보인다. 다만 이를 사용할 경우 데이터 자산에 대한 거버넌스, 통제에 대한 위험성이 높아질 수 있다. 진정으로 중요한 것은 모델이 어디에서 어떻게 학습되고 관리되는지와 그 판단을 어떻게 통제하고 점검할 것인지다.

'소버린 AI 및 프라이빗 AI 플랫폼'이 해답이 될 수 있다. 인사팀이 직원을 관리하듯, 이 플랫폼은 AI 에이전트의 신원을 검증하고, 조직의 가치와 기준에 맞게 운영되도록 관리하며, 성과를 모니터링하고, 시스템 간 협업을 지원해야 한다. 이는 기술적 기반이 뒷받침돼야 한다. 국가별 규제에 발맞춘 보안이 보장되는 하이브리드 AI 환경, 오픈소스 데이터 파이프라인, 거버넌스 중심의 오케스트레이션 계층, 모듈형 LLM 서빙 인프라가 그 핵심이다.

또한, 디지털 신원과 에이전트 감독은 개방적이고 투명해야 한다. 이를 위해 코드, 데이터, 프로토콜적인 측면에서 개방성과 거버넌스를 확보해야 한다. 인간뿐 아니라 에이전트와 그 행동까지 인증하는 디지털 ID, 시스템 전반에 걸쳐 조직의 지식을 공유하는 지식 그래프, 그리고 모든 결정·추론·프롬프트를 기록하는 감사 추적 등이 구축돼야 한다.

이 모든 것들이 결코 쉽진 않을 것이다. 과감한 의사결정, 지속적인 투자, 부서 간의 협력, 가치에 뿌리를 둔 기술 리더십이 필요하다. AI 에이전트를 통해서 단기적인 목표가 아닌 진정한 혁신과 가치를 창출하고자 한다면 AI 에이전트를 단순한 하나의 틀 대신 거버넌스와 신뢰에 기반을 둔 디지털 소사이어티의 동료 구성원으로 대해야 한다.

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