AI 에이전트는 일하는 방식의 패러다임을 바꾸고 있습니다. 이들은 스스로 의사결정을 내리고, 프로세스를 실행하며, 경험을 통해 학습합니다. 그러나 중요한 점이 있습니다. AI의 성능은 결국 그 기반이 되는 데이터의 품질에 의해 결정됩니다.
많은 조직이 여전히 분산된 데이터, 불일치한 관리 체계, 낮은 신뢰성 문제를 안고 있습니다. 기존의 데이터 파이프라인은 항상 연결되어 실시간으로 작동해야 하는 에이전틱 AI(agentic AI) 환경에 맞게 설계되지 않았습니다. 오늘날에는 모든 순간과 모든 결정이 실시간성, 맥락성, 규제 준수가 보장된 데이터에 의존합니다.
Gartner의 최신 보고서 「에이전틱 AI 시대를 위한 데이터 준비 체크리스트」(Use This Checklist to Ensure Your Data Is Ready for the Agentic AI Era)에서 애널리스트 Deepak Seth와 Roxane Edjlali는 조직이 다음 세대 AI에 대비하기 위한 실질적 실행 로드맵을 제시합니다.
이 보고서에서는 다음을 확인할 수 있습니다:
- AI 에이전트를 위한 데이터 준비도 평가 방법
- 데이터 접근성, 거버넌스, 보안의 핵심 격차 해소 방안
- 통합된 데이터 접근과 능동적 메타데이터 관리 구축 전략
- 각 AI 워크로드에 적시성 있고 맥락적인 데이터 제공 방법
- AI 자율성 확대에 따른 규제 준수 및 리스크 관리 강화 방안
데이터의 한계가 AI 전략을 방해하지 않도록 대비하세요. 지금 Gartner 보고서를 다운로드하여 데이터 준비 상태를 점검하고, 신뢰할 수 있고 투명하며 지속 가능한 AI 데이터 기반을 구축하십시오.
가트너 보고서 핵심 요약
AI 에이전트는 단순한 모델이 아닌, 자율적으로 의사결정하고 실행하는 시스템이므로 정확하고 시의적절한 데이터가 필수다. 각 용도에 맞는 데이터 품질·적시성·맥락성 SLA를 설정해야 하며, 메타데이터와 데이터 계보(lineage)가 부족하면 잘못된 판단이 발생할 수 있다. 자율성이 높아질수록 데이터 노출, 오남용 및 보안 위협이 증가하므로, 이를 통제할 수 있는 지속적이고 자동화된 거버넌스 체계가 필요하다.
권장 실행 방안:
- 모든 에이전트별로 데이터 준비도 점검(Data Readiness Check) 을 수행해 정확성, 신뢰성, 맥락 적합성을 검증한다.
- 데이터 인프라를 실시간성, 빈도, 지연 요구에 맞춰 조정하여 “적시 데이터(right-time data)”를 제공한다.
- 데이터 패브릭, 가상화, 시맨틱 레이어 등으로 통합 접근성을 구축한다.
- 메타데이터 관리·지식 그래프로 데이터의 출처와 의미를 명확히 해 신뢰 가능한 의사결정을 지원한다.
- 자동화된 거버넌스와 실시간 모니터링으로 데이터 오용과 규제 위반을 방지한다.
전망:
2028년까지 기업 소프트웨어의 33%가 에이전틱 AI를 포함하고, 15%의 업무 결정이 자율적으로 이루어질 것으로 예측된다. 그러나 40%는 비용, 가치 불확실성, 리스크 관리 미흡으로 중단될 가능성이 높다. 결국 에이전틱 AI의 성패는 데이터 준비도와 맥락 통합 역량에 달려 있으며, 이는 단순한 기술 구현을 넘어 조직의 데이터 거버넌스 성숙도를 가늠하는 핵심 과제이다.
