[디지털투데이 AI리포터] 디지털 회복탄력성은 기업이 디지털 위협에 대응하고 회복하는 능력으로, 에이전틱 AI 시대에 더욱 중요해지고 있다. 

에이전틱 AI는 최소한의 인간 개입으로 작업을 수행하는 자율 시스템을 의미하며, 기업 운영의 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 그러나 이러한 AI가 데이터 오류나 보안 취약점을 확대할 수 있어 디지털 회복탄력성의 새로운 도전 과제로 떠오르고 있다고 20일(현지시간) MIT 테크놀로지 리뷰가 알렸다.

현재 AI 투자는 2025년까지 1조5000억달러에 이를 것으로 예상되지만, 기업 리더들은 여전히 서비스 연속성, 보안, 비용 통제에 대한 확신이 부족한 상황이다. 이에 따라 데이터 패브릭(Data Fabric) 개념이 부상하고 있다. 이는 조직 전반의 데이터를 실시간으로 연결·관리해 AI와 인간이 함께 리스크를 감지하고 문제를 사전에 방지하는 구조를 만든다.

특히 에이전틱 AI는 기존 AI보다 머신 데이터 의존도가 높다. 카말 하티 스플렁크 부사장은 "머신 데이터는 현대 기업의 심장과 같다. 에이전틱 AI가 이를 기반으로 작동해야 디지털 회복탄력성을 높일 수 있다"고 강조했다. 그러나 현재 많은 기업이 머신 데이터 통합을 제대로 이루지 못해 AI 활용이 제한되고, 데이터 오류가 발생할 위험이 크다.

디지털 회복탄력성을 강화하기 위해 기업들은 데이터 패브릭을 구축해야 한다. 이를 위해 부서 간 데이터 사일로를 해체하고, 분산된 데이터 소스가 하나의 통합된 시스템으로 작동하도록 설계해야 한다. 또한, 기존의 정형 데이터 중심 플랫폼에서 벗어나 비정형 데이터도 처리할 수 있는 AI 기반 시스템이 필요하다.

AI는 데이터 패브릭 구축에도 활용될 수 있다. AI 기반 도구는 서로 다른 데이터 간의 관계를 식별하고, 오류를 감지·수정하며, 자연어 처리(NLP)를 통해 데이터를 자동으로 태그·분류할 수 있다. 이를 통해 기업은 실시간 데이터 분석과 리스크 관리 역량을 극대화할 수 있다.

하지만 에이전틱 AI가 인간 감독 없이 작동할 경우 보안 위험을 초래할 수 있다. 카말 하티 부사장은 "AI는 인간의 결정을 보조하는 역할을 해야 하며, 최종 결정권은 인간에게 있어야 한다"고 강조했다. AI의 잠재력을 극대화하면서도 안전성을 확보하려면 인간과 AI의 협력 모델이 필수적이다.