AI 데이터 클라우드 기업 스노우플레이크가 2026년 엔터프라이즈 AI의 향방을 가늠할 전망을 내놨다. 핵심 키워드는 ‘에이전틱 AI’와 ‘데이터 전략’이다. 기술 도입 여부보다 실제 업무 성과로 연결할 수 있는 구조를 갖췄는지가 기업 간 격차를 벌릴 것이라는 분석이다.
스노우플레이크는 15일 ‘AI + 데이터 예측 2026 보고서’를 공개하고, 2026년을 기점으로 기업의 AI 활용이 단순 실험 단계를 넘어 전사 운영 체계로 확장될 것으로 내다봤다. 보고서는 슈리다 라마스워미 최고경영자(CEO)를 비롯한 경영진과 기술 리더들의 관점을 종합해 작성됐다.
보고서에서 스노우플레이크는 대규모 언어 모델 중심 구조가 한계에 다다르고 있다고 진단했다. 자연어 응답에 강점을 지닌 LLM을 넘어, 추론과 실행을 병행하는 에이전틱 AI가 기업 업무의 중심으로 이동할 가능성이 크다는 판단이다. 다만 기술 성숙도와는 별개로, 실제 기업 현장에서는 신뢰성과 데이터 관리 역량이 가장 큰 변수로 작용할 것이라는 점을 분명히 했다.
아나히타 타프비지 스노우플레이크 최고 데이터·애널리틱스 책임자는 “AI 혁신 속도는 빠르지만 상당수 기업은 의미 있는 성과를 만들지 못하고 있다”며 “데이터 품질, 거버넌스 체계, 조직의 AI 운영 역량 차이가 기업 간 격차를 만들게 될 것”이라고 말했다. 그는 에이전틱 AI 확산 과정에서 개발자 생산성이 약 33% 향상될 수 있다고 전망하면서도, 여러 도구와 데이터를 연결해 운용할 수 있는 오케스트레이션 역량을 갖춘 인재 확보가 중요하다고 강조했다.
보고서는 에이전틱 AI 신뢰성 확보를 2026년 최대 과제로 꼽았다. 실제 업무에 투입되는 에이전트가 늘어날수록, 결과의 정확성과 책임 소재 문제가 부각될 수밖에 없다는 이유에서다. 이를 보완하기 위해 사용자 반응을 반영하는 피드백 루프와 스스로 결과를 점검·보정하는 자체 검증 메커니즘이 고도화될 것으로 예상했다. 라마스워미 CEO는 검색 서비스가 사용자 행동 데이터를 통해 발전해온 흐름을 언급하며, 에이전틱 AI 역시 반복적 피드백을 통해 의사결정 품질을 끌어올릴 것으로 봤다.
조직 구조 측면에서는 범용 슈퍼 에이전트보다 특정 업무에 특화된 마이크로 에이전트가 먼저 확산될 가능성이 높다고 분석했다. 마이크 블랜디나 최고정보책임자(CIO)는 “업무별로 설계된 마이크로 에이전트를 조합하는 방식이 더 복잡한 문제 해결로 이어질 수 있다”며 단계적 도입 전략의 필요성을 언급했다.
에이전틱 AI 확산을 가로막는 또 다른 변수로는 생태계 표준 부재가 지목됐다. 여러 시스템과 데이터를 오가는 에이전트 특성상, 통신 방식과 연동 규칙의 표준화가 뒤따르지 않으면 도입 속도가 제한될 수밖에 없다는 설명이다. 보고서는 단일 지배적 AI 프로토콜이 등장할 경우 개발 효율이 높아지고 벤더 종속 문제도 완화될 수 있다고 봤다. 오픈소스 파운데이션 모델의 역할 확대도 같은 맥락에서 언급됐다.
운영 인프라 변화도 주요 전망으로 제시됐다. 에이전틱 AI가 다단계 행동과 실시간 판단을 수행하면서, 기업 인프라는 분석 중심 구조에서 실시간 상태 관리와 이벤트 처리 중심으로 재편될 가능성이 크다. 이 과정에서 포스트그레스 기반 데이터베이스가 낮은 지연과 빠른 응답이 요구되는 워크로드를 뒷받침하는 핵심 요소로 활용될 수 있다고 분석했다.
보안 영역에서는 경계심과 기대가 동시에 제기됐다. 브래드 존스 최고정보보호책임자(CISO)는 에이전틱 AI가 취약점 탐지와 공격 자동화를 고도화해 사이버 위협의 규모와 속도를 키울 수 있다고 지적했다. 반면 보안 인력 부족이 장기화되는 상황에서, AI 에이전트를 보안 운영 센터에 적용할 경우 대응 효율을 높이는 수단이 될 수 있다는 평가도 내놨다.
산업별 전망도 함께 담겼다. 리테일·소비재 분야에서는 고객 데이터 기반 개인화가 한층 정교해지며 AI 쇼핑 어시스턴트 활용이 늘어날 것으로 예상했다. 금융 서비스 분야는 규제 환경을 고려한 데이터 중심 전략과 리스크 관리 에이전트 도입이 확산될 가능성이 크다고 봤다. 제조 분야에서는 품질 검사, 설비 유지보수, 공급망 관리 등 현장 중심 업무에서 산업 특화형 챗봇과 AI 에이전트 도입 속도가 가장 빠를 것으로 전망했다.
스노우플레이크는 보고서를 통해 AI 기술 자체보다 데이터를 어떻게 관리하고, 어떤 구조로 실행에 연결하느냐가 성과를 가를 것이라는 메시지를 분명히 했다. 기술 도입 경쟁이 치열해지는 상황에서, 기업의 준비 수준이 2026년 이후 AI 성과를 좌우할 것이라는 분석이다.
‘AI + 데이터 예측 2026 보고서’ 전문은 스노우플레이크 공식 홈페이지에서 확인할 수 있다.
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