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기업마다 늘어나는 AI 에이전트…데이터이쿠, 통합 관리 솔루션 출시 [경제일보] 기업들이 업무 자동화를 위해 인공지능(AI) 에이전트를 빠르게 도입하면서 사내에서 어떤 에이전트가 운영되고 있는지 파악하고 관리하는 일이 새로운 과제로 떠오르고 있다. 특히 부서별로 서로 다른 AI·클라우드 플랫폼에서 에이전트를 구축하면서 기존 플랫폼별 관리도구만으로는 기업 전체의 AI 에이전트를 한눈에 파악하기 어려워지고 있다. 28일 AI 플랫폼 기업 데이터이쿠는 기업에서 운영 중인 AI 에이전트를 추적하고 관리할 수 있는 '에이전트 매니지먼트'를 내달 출시한다고 밝혔다. AI 시스템 전반의 관리 체계가 아직 충분히 갖춰지지 않았다는 조사 결과도 있다. IBM의 'AI 인 모션' 연구에 따르면 현재 운영 중인 AI 시스템을 빠짐없이 파악하고 최신 상태로 관리하는 조직은 전체의 20% 미만으로 나타났다. AI 활용이 확대되는 상황에서 기업이 보유한 AI 시스템의 전체 현황부터 제대로 파악하기 어려운 셈이다. AI 에이전트는 기존 소프트웨어보다 관리가 복잡해질 가능성이 있다. 일반적인 소프트웨어는 도입 단계부터 담당자와 비용, 계약 갱신 시점, 사용 현황 등을 관리하는 체계가 마련되는 경우가 많다. 반면 AI 에이전트는 각 부서가 업무 목적에 맞춰 직접 구축할 수 있어 중앙 조직이 전체 현황을 파악하기 어려울 수 있다. 문제는 에이전트의 숫자만이 아니다. 어떤 업무에 활용되는지, 누가 관리하는지, 어떤 모델과 데이터를 사용하는지, 외부 시스템에 어떤 권한으로 접근하는지까지 함께 살펴야 한다. 특히 기업이 여러 AI·클라우드 플랫폼을 동시에 사용하면 플랫폼별 관리도구만으로는 전체 에이전트를 관리하기 어렵다. 데이터이쿠는 이 같은 멀티플랫폼 환경을 겨냥해 에이전트 매니지먼트를 내놨다. 데이터이쿠 자체 플랫폼뿐 아니라 아마존웹서비스(AWS) 베드록, 데이터브릭스 에이전트, 구글 버텍스, 마이크로소프트 코파일럿 스튜디오 및 애저 파운드리, 세일즈포스 에이전트포스, 스노우플레이크 코텍스 등을 연결한다. 커스텀 환경에서는 오픈텔레메트리(오픈소스 옵저버빌리티 프레임워크)도 지원한다. 각 플랫폼에 흩어진 에이전트를 하나의 목록으로 모은 뒤 개별 에이전트의 구조와 작동 방식까지 들여다보는 방식이다. 에이전트가 어떤 모델을 사용하고 어떤 도구를 호출하는지도 확인할 수 있다. 특정 플랫폼의 관리 범위를 넘어 기업 전체의 AI 에이전트를 살펴보는 상위 관리 계층을 지향하는 이유로 풀이된다. 관리 대상은 성능에만 머물지 않는다. AI 에이전트가 실제 업무를 수행하면서 고객 정보나 민감한 데이터를 다루고 외부 시스템과 연결되는 사례가 늘어날수록 보안과 규제 대응도 함께 고려해야 하는 것으로 꼽힌다. 이에 데이터이쿠는 고객 서비스를 제공하거나 민감한 데이터를 처리하고 실시간 거래를 수행하는 등 위험도가 높은 에이전트에 대해서는 인증 상태와 식별된 위험 요소, 정기 테스트 결과를 지속적으로 기록할 수 있도록 구현했다. 특정 에이전트가 어떤 위험을 안고 있는지와 그동안 어떤 검증을 거쳤는지를 추적하는 데 초점을 맞췄다. 감사나 규제 대응 과정에서 필요한 자료를 확보하는 것도 가능하다. 관리자와 감사 담당자, 규제기관이 특정 에이전트의 운영 현황이나 위험 관리 내역을 요구할 경우 관련 기록을 확인할 수 있다. AI 에이전트가 늘어날수록 '누가 만들었는가'만큼 '현재 어떻게 관리되고 있는가'가 중요해지는 배경이다. 비용과 성과를 따져보는 기능도 포함됐다. 기업은 개별 에이전트에 투입된 비용과 실제 비즈니스 성과를 함께 살펴볼 수 있다. 활용되지 않는 에이전트가 무엇인지, 모니터링에서 빠진 에이전트는 없는지, 위험이 특정 영역에 집중돼 있는지도 파악할 수 있다. 관리 방식도 기존 대시보드 중심에서 벗어났다. 관리자가 일상적인 언어로 질문하면 기업 전체에 구축된 에이전트 현황을 바탕으로 필요한 정보를 조회할 수 있다. 여러 플랫폼에 접속해 각각의 정보를 대조해야 했던 과정을 줄이는 방식이다. 플로리앙 두에토 데이터이쿠 공동 창업자 겸 CEO는 "은행에 현재 운영 중인 서버가 몇 대인지 물으면 소수점 단위까지 정확히 답할 수 있지만, 운영 중인 AI 에이전트가 몇 개인지 물으면 추측으로 답하거나 정확히 파악하지 못하는 경우가 많다"며 "기업들이 처음부터 이렇게 복잡한 상황을 의도한 것은 아니지만 각 팀이 빠르게 에이전트를 구축하면서 전체 현황을 파악하기 어려워지고 있어, 에이전트 매니지먼트는 기업 내에서 실제로 운영되고 있는 에이전트의 현황을 파악하고 각 에이전트가 창출하는 비즈니스 가치를 확인할 수 있도록 한다"고 말했다.2026-09-28 17:00:23
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AI 경쟁 무대 바뀐다…데이터이쿠, 모델 넘어 데이터·거버넌스 플랫폼 강화 [경제일보] 기업들의 인공지능(AI) 도입이 실험 단계를 넘어 실제 업무 운영 단계로 확대되면서 AI를 관리하고 성과를 검증하는 플랫폼 경쟁이 본격화되고 있다. 단순히 뛰어난 AI 모델을 확보하는 것을 넘어 데이터를 연결하고, AI 에이전트를 통제하며, 비즈니스 성과로 이어지도록 운영하는 역량이 기업 경쟁력의 핵심으로 떠오르는 가운데 데이터이쿠가 5년 연속 글로벌 AI 플랫폼 리더로 선정되며 능력을 입증하고 있다. 30일 데이터이쿠는 가트너가 발표한 '2026 가트너 매직 쿼드런트 데이터 사이언스 및 머신러닝 AI 플랫폼'에서 리더로 선정됐다고 밝혔다. 이번 선정으로 데이터이쿠는 5년 연속 리더 자리를 유지했다. 데이터이쿠는 '비전의 완성도' 부문에서 높은 평가를 받으며 기업들이 AI 실험을 넘어 대규모 운영 환경으로 확장할 수 있도록 지원하는 플랫폼 역량을 인정받았다고 설명했다. 최근 기업들의 AI 전략은 단순한 생성형 AI 도입에서 벗어나 실제 업무 프로세스에 AI를 적용하고 관리하는 방향으로 변화하고 있다. 챗봇이나 문서 작성 등 개별 업무 지원을 넘어 AI 에이전트가 데이터를 분석하고 의사결정을 지원하는 사례가 늘면서 AI 활용 과정 전반을 관리할 수 있는 플랫폼의 중요성이 커지고 있다. 특히 기업들은 다양한 AI 모델과 데이터 환경을 동시에 활용하는 멀티플랫폼 환경에 대응해야 하는 상황으로 알려졌다. 이에 AI 모델 자체의 성능뿐 아니라 데이터 품질 관리, 모델 운영, 보안, 규제 대응, 성과 측정 등 AI 생애주기를 관리하는 역량이 새로운 경쟁 요소로 부상하고 있다. 데이터이쿠는 해당 시장 변화에 맞춰 데이터 준비부터 AI 모델 개발, 배포, 운영, 관리까지 하나의 환경에서 지원하는 AI 플랫폼을 제공하고 있다. 클라우드 인프라와 기존 업무 시스템 전반에서 AI 개발과 운영을 지원하며, 데이터 분석가와 개발자, 현업 부서가 협업할 수 있는 환경을 제공하는 것이 특징이다. 데이터이쿠는 최근 AI 에이전트 확산에 대응해 관련 기능도 강화하고 있다. 멀티플랫폼 환경에서 AI 에이전트를 관리하고 성과를 검증할 수 있도록 지원하는 '에이전트 매니지먼트', AI 기반 개발 과정을 시각적으로 확인하고 검토할 수 있는 '코빌드', 거버넌스 기반 의사결정을 지원하는 '리즈닝 시스템즈' 등을 제공하고 있다. AI 도입 이후 기업들이 겪는 가장 큰 과제 중 하나는 '실제 성과 창출'이다. 많은 기업이 생성형 AI를 활용한 개념검증(PoC)을 진행하고 있지만, 조직 전체 업무 환경으로 확산하는 과정에서는 데이터 접근성, 보안, 운영 관리, 성과 측정 등의 문제가 발생하고 있다. 이에 따라 AI 시장의 경쟁 구도 역시 모델 개발 경쟁에서 AI를 안정적으로 운영하는 플랫폼 경쟁으로 이동하고 있는 것으로 분석된다. 기업 입장에서는 어떤 AI 모델을 선택하는지뿐 아니라, 해당 AI가 실제 업무에서 지속적으로 성과를 낼 수 있도록 관리하는 체계 구축이 중요해지고 있기 때문이다. 고객 평가에서도 높은 점수를 받고 있다. 데이터이쿠에 따르면 최근 12개월간 가트너 피어 인사이트 기준 평균 5점 만점에 4.7점을 기록했으며, 리뷰 작성자의 98%가 플랫폼을 추천한 것으로 나타났다. 데이터 플랫폼 기업들과의 협력도 확대하고 있다. 앞서 데이터이쿠는 지난달 열린 '스노우플레이크 서밋 2026'에서 스노우플레이크의 '2026 AI 플랫폼 올해의 제품 파트너'로 선정된 바 있다. 데이터이쿠는 스노우플레이크 AI 데이터 클라우드 환경에서 데이터 이동 없이 AI 모델과 에이전트, 워크플로를 구축하고 운영할 수 있도록 지원하며 기업들이 AI 프로젝트를 실제 운영 환경으로 확장할 수 있도록 돕고 있다. 국내에서도 기업들의 AI 투자 확대와 함께 AI 운영 플랫폼에 대한 관심이 커지고 있다. 금융, 제조, 유통 등 산업 전반에서 생성형 AI와 AI 에이전트 도입이 확대되면서 기업 내부 데이터와 AI 시스템을 안전하게 연결하고 관리하는 체계가 중요해지고 있기 때문이다. 특히 국내 기업들은 AI 활용 과정에서 개인정보 보호와 보안, 산업별 규제 대응 등을 동시에 고려해야 하는 만큼 단순 AI 모델 도입보다 운영과 관리 역량 확보가 중요한 과제로 떠오르고 있다. AI 시장이 모델 성능 경쟁을 넘어 실제 비즈니스 성과를 만드는 운영 경쟁으로 이동하면서 AI 플랫폼 기업들의 역할도 더욱 커질 전망이다. 데이터이쿠의 이번 가트너 리더 선정 역시 기업 AI 전환 과정에서 플랫폼과 거버넌스 역량의 중요성이 높아지고 있음을 보여주는 사례로 평가된다. 플로리안 두에토 데이터이쿠 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "앞으로 기업 간 AI 경쟁력의 격차는 더욱 뚜렷해질 것"이라며 "이러한 격차는 어떤 AI 모델에 접근할 수 있는지가 아니라 AI가 실제 비즈니스 전반에서 성과를 낼 수 있도록 접근성과 오케스트레이션, 거버넌스를 얼마나 효과적으로 갖추고 있는지가 좌우할 것"이라고 말했다.2026-07-30 17:44:29
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코빌드 앞세운 데이터이쿠..."AI 에이전트 시대 기업 운영방식 바꾼다" [경제일보] "한국 CEO 95%가 AI 적용을 어떻게 하느냐가 회사의 미래를 위태롭게 할 수 있다(고 생각한다)" 24일 서울 서초구 에피소드 강남 262에서 김종덕 데이터이쿠 코리아 지사장은 '데이터이쿠 서밋 서울 2026' 기자간담회를 진행하며 이렇게 말했다. 이날 기자간담회에는 김종덕 지사장, 앤드류 보이드 데이터이쿠 아시아태평양 및 일본(APJ) 총괄 수석 부사장, 장기욤 아페르 제품관리 부문 이사, 우재하 커스터머 솔루션 부문 한국 총괄 등이 참석해 AI 빌딩 에이전트 '데이터이쿠 코빌드'를 비롯한 차세대 혁신 제품과 고객 사례를 공개했다. 데이터이쿠는 전 세계 750개 이상의 엔터프라이즈 고객이 활용하고 있는 AI 운영 플랫폼으로, 이날 행사에서는 글로벌 시장에서 축적한 경험과 노하우를 소개했다. 또한 국내 기업 전반에 신뢰할 수 있는 데이터 및 AI 환경을 구축해 한국 기업의 비즈니스 가치를 극대화하는 'AI 성공 파트너'로 자리매김하겠다는 비전을 제시했다. 앤드류 보이드 부사장은 데이터이쿠의 'AI 성공을 위한 플랫폼' 비전을 소개하며 AI 성공의 핵심 요소로 전문가 역량 확대, 성과를 만들어내는 에이전트, 비즈니스 파트너로서의 IT 등을 제시했다. 그는 현재 기업들이 데이터 플랫폼과 엔터프라이즈 애플리케이션, 다양한 AI 서비스와 도구를 갖추고 있음에도 실제 비즈니스 성과로 연결되는 사례는 제한적이라고 진단했다. 특히 AI를 활용하는 기업은 늘고 있지만 운영 환경으로 확장되지 못한 채 파일럿 단계에 머물거나 투자 대비 성과를 얻지 못하는 경우가 많다고 설명했다. 특히 'AI 성공 격차'라고 규정하며 기업이 AI를 조직 전반에 내재화하는 '전사적 확산'이 중요하다고 강조했다. 이를 위해 '사람', '오케스트레이션', '거버넌스'가 통합된 운영 체계가 필요하다고 설명했다. 앤드류 보이드 부사장은 "AI 성공에는 세 가지의 실질적인 고정 요소가 있다"며 "첫 번째는 제도적으로 비즈니스 전문가들이 AI를 통해 확산될 수 있어야 하며, 두 번째는 크로스 플랫폼 오케스트레이션"이라고 진단했다. 이어 "세 번째는 모든 비즈니스에 대해 AI 활용에 대한 통제력과 가시성을 갖춰야 한다"고 덧붙였다. 장기욤 아페르 이사는 데이터이쿠의 핵심 기술과 AI 빌딩 에이전트 '코빌드'를 소개했다. 그는 데이터이쿠 플랫폼이 특정 인프라나 데이터 플랫폼, 대형 언어 모델(LLM)에 종속되지 않는 구조를 바탕으로 다양한 애플리케이션과 데이터를 통합 운영할 수 있도록 설계됐다고 설명했다. 그는 AI 에이전트가 단순 챗봇을 넘어 복잡한 업무 프로세스를 수행하는 단계로 발전하고 있다며, 여러 에이전트와 LLM을 조합해 업무별 최적의 워크플로를 구성하고 사람이 최종 검토와 승인을 담당하는 체계가 중요하다고 강조했다. 이를 지원하기 위한 기술로 E2A(엑스퍼트 to 에이전트)를 소개했다. 또한 산업별 핵심 업무 프로세스에 에이전트를 적용해 의사 결정을 지원하는 '리즌닝 시스템'과 다양한 플랫폼에 분산된 AI 에이전트의 현황과 성과를 통합 관리할 수 있는 '에이전트 매니지먼트'도 공개했다. 그는 에이전트 매니지먼트가 데이터이쿠뿐 아니라 외부 플랫폼에서 구축된 에이전트까지 통합 모니터링할 수 있는 기능이라고 설명했다. 장기욤 아페르 이사는 "비기술 전문가라도 그들이 가지고 있는 비즈니스와 관련된 분야 전문 지식을 활용해 자율적으로 AI와 관련된 여러 자산들을 개발하고 검토하고 승인할 수 있는 영향을 갖추게 된다"며 "만약 내년에 새로운 기능들이 나와도 동일한 자산과 에이전트 모델 애널리틱스에 대해 동일한 플랫폼에서 각 기능을 통합적으로 활용할 수 있다"고 말했다. 우재하 총괄은 데이터이쿠 플랫폼에서 AI 에이전트가 실제로 구축되고 운영되는 과정을 중심으로 라이브 데모를 진행했다. 이를 통해 데이터 준비부터 에이전트 개발, 배포, 거버넌스 관리까지 전 과정을 시연하며 기업 환경에서의 AI 운영 방안을 소개했다. 이날 데이터이쿠는 생성형 AI와 에이전트 기반 AI의 실제 활용 사례를 소개하고, 기업이 AI를 전사적으로 확산하기 위한 플랫폼 전략과 운영 방안을 공유했다. 기업들의 AI 활용이 개별 서비스 도입을 넘어 전사적 운영 체계 구축 단계로 확대되면서 데이터이쿠는 국내 시장 공략이 한층 탄력을 받을 것으로 전망하고 있다. 김종덕 지사장은 "데이터이쿠는 (AI 적용에 대한) 해결책을 갖고 있다"며 "데이터이쿠는 사람과 오케스트레이션, 거버넌스로 구성된 운영 모델을 통해 기업이 AI를 안정적으로 확산할 수 있도록 지원하고 있으며, 국내 고객사들이 AI를 단발성 실험이 아닌 전사적 운영 체계로 발전시킬 수 있도록 지속적으로 지원해 나가겠다"고 말했다.2026-06-24 12:21:07
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