가트너 “AI 레디 데이터, 에이전트 레디로 확장해야”

아이티데일리에 따르면 AI 에이전트 도입 확대를 배경으로 기존 'AI-Ready' 데이터 관리 체계를 'Agent-Ready'로 확장할 필요가 있다는 가트너의 제언이 최근 공개됐다. 이 내용은 가트너가 발표한 보고서 'AI-Ready Data Needs to Expand to Agent-Ready Data'에 담겼다.

가트너는 기존의 개별 AI 활용 사례별 데이터 적합성 검증을 넘는 확장이 필요하다고 제시했다. 확장 범위는 에이전트 간 데이터 교환과 업무 수행 전 과정이며, 이를 위해 데이터 적합성의 지속 검증과 거버넌스 적용이 요구된다고 설명했다.

가트너는 이번 보고서에서 AI 레디 데이터와 에이전트 레디 데이터의 차이도 제시했다. 그 차이점의 요지는 에이전트 레디 데이터가 개별 AI 활용을 넘어선 기준을 요구한다는 점이다. 이미지 출처는 가트너다.

가트너는 기업의 AI 중심 전략·에이전틱 AI 기능 확대와 함께 데이터 적합성 검증 과제가 부상했다고 지적했다. 이에 따라 에이전트 사용 데이터의 요구조건을 명확화할 필요가 있으며, 요구조건 충족 여부에 대한 검증을 실시하지 않으면 부정확한 응답이 발생할 수 있고 데이터 오용 가능성도 있다고 봤다.

가트너는 멀티에이전트 환경에서 데이터 검증의 복잡성이 증대한다고 분석했다. 그 원인으로는 개별 에이전트가 사용하는 데이터의 확인 필요, 업무 전달 과정의 작업 상태 확인 필요, 업무 전달 과정의 메모리 확인 필요를 들었다. 또 멀티에이전트 업무 흐름의 어느 단계에서든 데이터·상태·메모리의 준비 상태를 평가하지 않으면 전체 결과의 신뢰가 훼손될 수 있다고 밝혔다.

가트너는 검증 범위가 데이터 의미 파악에 그치지 않고 업무 맥락 파악에도 그치지 않는다고 설명했다. 아울러 실제 사용 시점의 데이터 품질 요건 충족 여부와 거버넌스 요건 충족 여부를 확인할 필요가 있다고 짚었다. 가트너는 맥락·의미체계가 에이전틱 AI의 데이터 활용을 이끄는 핵심이지만, 맥락·의미체계만으로는 실행 시점의 활용 목적 적합성을 판단하기에 불충분하다고 밝혔다.

가트너는 데이터가 요구사항을 만족하는지 확인하는 방안으로 '데이터 계약(Data Contract)'과 메타데이터 활용을 제시했다. '데이터 계약(Data Contract)'은 데이터 충족 조건을 기계 판독 가능하게 명시하는 방식이다. 이와 관련해 데이터 사용 에이전트는 필요 조건을 정의하고, 데이터 제공 에이전트는 조건 충족 사실에 대한 기계적 검증 가능 증거를 제시할 필요가 있다고 봤다.

가트너는 이를 위해 메타데이터 활용도 권고했다. 메타데이터의 검증 대상은 데이터 품질·출처·거버넌스 요건이다. 검증 방식은 지속적 검증이다.

가트너는 2029년까지 에이전틱 AI로 기업 데이터 생성량이 기하급수적으로 증가할 것으로 전망했다. 이에 따라 데이터·분석 조직의 검증 부담도 확대될 것으로 봤다. 가트너는 이와 연결해 지속적·자율적 검증 체계가 필요하다고 분석했다.

가트너는 에이전틱 AI 업무 흐름 전 단계를 관리하기 위해 데이터·분석 책임자와 AI·소프트웨어 개발 책임자의 협력이 필요하다고 밝혔다. 또 이러한 협력의 목적은 각 단계에서 필요한 데이터 요구조건의 동적 정의 체계를 마련하고, 데이터 요구조건 검증 체계를 마련하는 데 있다고 봤다.

출처: 아이티데일리 (IT DAILY) · 양승갑 기자
원문: https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241806

참고자료

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