AI 패러다임 전환: 생성형 AI에서 에이전트형 AI로, 그리고 데이터의 중요성

핵심 트렌드

인공지능(AI) 분야는 생성형 AI에서 에이전트형 AI로의 패러다임 전환점에 있으며, 이는 시스템의 독립적인 행동, 맥락 이해, 협업 능력 강화로 이어져 실질적인 비즈니스 변화를 가져올 것입니다.

주요 변화 및 영향

• 에이전트형 AI의 등장: 생성형 AI가 정보를 생성하고 요약하는 수준을 넘어, 시스템이 자율적으로 목표를 추구하고 의사결정을 내리며 진화하는 시대로 나아가고 있습니다.
• 데이터 아키텍처의 한계: 기존의 레거시 데이터 아키텍처(ETL, 파이프라인 중심)는 에이전트형 AI가 요구하는 데이터 상호작용 방식과 맞지 않아, 데이터가 자산에서 부채로 전락하는 문제를 야기하고 있습니다.
• 데이터 파편화 및 품질 문제: 기업들은 사용하지 못하는 데이터를 축적하고 있으며, 이는 에이전트형 AI의 확장과 비즈니스 영향력 실현에 근본적인 장애물이 되고 있습니다.
• "Agentic Memory"의 중요성 부각: 에이전트형 AI의 핵심 성공 요인으로, 실시간 맥락 인지, 다중 에이전트 기억 동기화, 경험 기반 학습을 지원하는 중앙 집중식 데이터 허브 및 지식 기반의 필요성이 강조되고 있습니다.
• 데이터베이스의 역할 변화: 전통적인 데이터베이스는 에이전트형 AI 시스템의 핵심인 "Agentic Memory" 역할을 수행할 수 있도록 진화해야 합니다.

트렌드 임팩트

에이전트형 AI는 기업의 의사결정 속도와 자동화 수준을 혁신적으로 향상시킬 잠재력을 지니고 있습니다. 성공적인 도입은 데이터 관리 및 아키텍처의 근본적인 재고를 요구하며, 이는 곧 기업의 경쟁력과 직결될 것입니다.

업계 반응 및 전망

ISG의 "State of the Agentic AI Market Report"는 이러한 변화를 명확히 지적하며, 단순한 에이전트 운영 능력보다 의사결정 방식의 전환을 이끄는 기업이 미래를 주도할 것이라고 전망합니다. SurrealDB와 같은 새로운 데이터베이스 솔루션은 이러한 에이전트형 AI 시대의 요구사항에 맞춰 설계되고 있음을 시사합니다.