2026년 예측: 에이전트가 주도하는 중앙 집중식 전략과 새로운 작업 방식

2025년의 꾸준한 발전을 토대로, 2026년은 에이전틱 AI가 기업 현장에 본격적으로 자리 잡는 한 해가 될 전망입니다.

2025년 초, 업계는 에이전틱 AI가 단숨에 폭발적으로 확산될 것으로 예상했습니다. 그 진전은 놀라웠고 여전히 가속화되고 있지만, 진정한 변화는 올해 우리가 확인한 가능성의 경계를 어떻게 재정립했는가에 있습니다. 조직들은 단순한 챗봇 사용 사례를 넘어서, 계획, 실행 및 반복이 가능한 시스템을 실험하기 시작했습니다. 이에 따라 핵심 에이전트 역량은 더욱 강해져, 불과 1년 전만 해도 불가능했던 복잡한 다단계 작업을 수행할 수 있게 되었습니다. 빠르게 성장하는 시장 속에서 투자와 혁신도 더욱 가속화되고 있습니다.

매년 발행되는 Snowflake AI + 데이터 예측의 2026년 보고서에서는 12명 이상의 Snowflake 리더들이 협조해 주셨습니다. 이 보고서에서는 다가오는 한 해에 대한 관점을 공유하며, 기업 내에서 에이전트가 본격적으로 진전을 이루게 될 것이라는 주요 흐름을 다루고 있습니다. 보고서에 담긴 예측 중 일부를 소개합니다.

• 장문 컨텍스트에 대한 이해와 메모리 기술, 더 뛰어난 AI 에이전트의 핵심이 될 것
  다가오는 해에는 컨텍스트 이해 범위와 메모리 기능이 개선되면서 에이전트가 더 큰 흐름을 파악하고 복잡한 과제를 보다 자율적으로 처리할 수 있게 될 것입니다. “상황의 더 큰 맥락을 기억하고 당면 과제를 해결할 수 있다는 것은 그 무엇보다도 인간다운 특성입니다.”라고 Snowflake의 엔지니어링 및 지원 부문 SVP인 Vivek Raghunathan은 말합니다.

• 필수적으로 갖춰야 할 역량은 사람과 AI 간의 협업 및 커뮤니케이션 능력
  의사 결정을 좌우하는 모든 데이터가 AI에 완전히 제공되는 것은 아니므로, 인간은 앞으로도 의사 결정 과정에서 관여하게 될 것입니다. Snowflake의 제품 VP인 Chris Child는 AI가 데이터를 심층적으로 이해할 수 있지만, 여전히 인간의 직관이 중요한 역할을 한다고 말합니다. 그는 “AI 모델은 여러분의 데이터를 매우 깊이 이해하게 될 것입니다. 하지만 언제 의심해야 하고, 실행에 옮기기 전에 어떤 심층적인 후속 질문을 던져야 하는지는 여전히 여러분이 판단해야 합니다.”라고 덧붙였습니다.

• 데이터 전략이 AI 준비도와 AI 결과를 좌우하게 될 것 
  Snowflake의 CIO인 Mike Blandina는 “AI가 정확한 답변을 제공하더라도 개인정보나 독점 데이터가 노출되지 않도록 각별히 주의해야 합니다.”라고 강조하며, “사용자에게 이 답변을 확인할 권한이 있는가? 마케팅 챗봇이 직원들의 사회보장번호나 고객들의 신용카드 번호를 제공하고 있지는 않은가? 이는 AI의 문제가 아니라, 데이터를 어떻게 관리하고 보호하느냐의 문제입니다.”라고 덧붙였습니다.

2026년이 끝날 무렵, 핵심 질문은 ‘AI가 무엇을 할 수 있는가’가 아니라, ‘사람과 AI가 어떻게 협업할 것인가’가 될 것입니다. 즉, 역할의 변화, 의사 결정의 공유 방식, 그리고 자율성이 높아지는 환경에서 리더들이 신뢰와 명확성을 어떻게 구축할지가 주요 과제로 떠오를 것으로 보고 있습니다.

10년 전만 해도 CDO의 역할은 주로 데이터 품질 관리에 집중되어 있었습니다. 그러나 에이전틱 AI의 등장으로 그 역할은 이제 엔터프라이즈 전체에서 AI가 어떻게 작동하는지 조율하는 데까지 확장됐습니다. CDO는 에이전트가 의존하는 데이터의 품질과 거버넌스를 책임지는 것은 물론, 에이전트가 통합되는 워크플로우를 설계하고, 이러한 시스템이 실제 환경에서 어떻게 작동하는지까지 관장합니다. 이러한 책임 범위의 확장은 CDO를 사실상 AI COO에 더 가깝게 만듭니다. 즉, 엔지니어링, 거버넌스, 보안, 운영, 제품 팀 전반을 아우르며, AI 운영 모델이 안정적이고 신뢰할 수 있으며 비즈니스 목표에 부합하도록 보장하는 역할을 맡게 되는 것입니다.

2026년에 기업에서 리더들이 직면할 과제는 단순히 에이전트를 프로덕션 단계로 올리는 것이 아니라, 이를 둘러싼 운영 체계를 구축하는 것입니다. 이는 검증 프레임워크를 마련하고, 인간의 감독 범위를 명확히 정의하며, 모든 에이전트의 행동을 감사, 설명 및 신뢰할 수 있도록 옵저버빌리티를 유지하는 것을 의미합니다. 이러한 요소가 갖춰지면 기업 내부에는 공식적인 AI 품질 관리 기능이 마련되며, 이는 에이전트의 행동이 비즈니스 의도와 지속적으로 일치하도록 상시 모니터링과 평가를 수행하는 역할을 맡게 됩니다. 신뢰성을 중시하는 기업이라면 당연히 밟게 될 다음 단계입니다.

이러한 수준의 감독은 견고한 중앙 집중형 데이터 기반과 거버넌스가 뒷받침될 때 가능합니다. 초기 실험 단계에서 속도 향상에 효과적이었던 연합 모델과 달리, 에이전틱 시스템에는 더 높은 수준의 일관성이 필요합니다. 즉, 공유된 시맨틱과 통합된 권한 체계, 그리고 워크플로우 전반에서 에이전트가 확장되더라도 흔들리지 않는 견고한 가드레일이 갖춰져야 합니다.

프로세스와 의사 결정 권한이 재설계되면서, 엔터프라이즈 전반에 걸친 피드백 루프는 필수적인 기능으로 자리 잡게 됩니다. 이는 팀이 가드레일을 정교하게 다듬고, 모델의 동작을 개선하며, 책임 소재가 명확하게 유지되도록 돕습니다. 단기적으로 에이전틱 시스템은 경계가 명확하고 위험도가 낮은 구조화된 워크플로우에 가장 적합할 것입니다. 데이터 성숙도, 거버넌스, 그리고 조직의 준비도가 높아질수록 에이전트는 더 높은 자율성을 바탕으로 더욱 복잡한 의사 결정 경로로 확장되며, 전략적 영향력도 커질 것입니다.

에이전틱 AI는 일을 대체하지는 않을 것입니다. 다만, 업무 방식 자체를 재정의하며, 새로운 기회와 확장의 가능성을 열어줄 것입니다. 다가오는 한 해에 대한 더 자세한 내용은 Snowflake AI + 데이터 예측 2026에서 확인하시기 바랍니다.