클라우데라가 ‘2026년 전망’을 발표하며, 내년 기업들이 자사의 데이터 기반을 전면 재평가·강화해야 한다고 강조했다.

 

리무스 림 클라우데라 아태지역 수석 부사장은 “대기업들은 차세대 혁신에 막대한 자원을 투자하고 있고, 그보다 작은 기업들은 신중한 접근을 취하고 있다”며 “하지만 모든 기업은 탄탄한 데이터 기반 없이는 AI 성공이 불가능하다는 사실을 깨닫게 될 것”이라고 말했다.

 

그는 “규제는 강화되고 기대치는 높아지는 만큼 올바른 데이터 확보가 무엇보다 중요해졌다”며 “이는 기업이 얼마나 안전하게 확장하고 자신감 있게 혁신하며, 측정 가능한 사업 영향력을 만들어낼 수 있는지를 결정할 것”이라고 덧붙였다.

 

 

클라우데라는 이런 문제의식을 바탕으로 2026년을 규정할 5대 AI 키워드를 다음과 같이 제시했다.

 

‘AI 사일로’, 기업의 새로운 난제로 부상

 

생성형 AI에 이어 에이전틱 AI가 각광받으면서 기업들은 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 빠르게 기술을 도입하고 있다. 그러나 상당수 기업은 부서별로 서로 다른 도구를 선택하고, 개별 PoC(파일럿)를 진행하며, 독립적으로 솔루션을 배포하는 방식으로 접근하고 있다.

 

이는 비즈니스 인텔리전스(BI) 도입 초기와 유사한 ‘AI 사일로’ 현상을 초래한다. 조직 전반에 걸쳐 일관성 있는 정책과 거버넌스, 통제력을 유지하기 어려워지는 것이다. 클라우데라는 이러한 분절화를 줄이기 위해 통합 데이터·AI 플랫폼을 표준화하고, 협업 기반의 안전한 혁신이 가능하도록 설계된 데이터·AI 기반을 갖추는 것이 중요하다고 진단했다.

 

AI 에이전트, 실험을 넘어 실질적 성과의 단계로

 

지난 1년 동안 많은 기업이 AI 에이전트를 활용한 파일럿과 프로토타입을 진행해왔다. 클라우데라는 2026년을 ‘AI 에이전트가 실제 비즈니스 성과를 본격적으로 만들어내는 원년’으로 전망했다.

 

특히 금융 서비스 영역에서는 자산 출처 확인, 지능형 사기 방지 시스템 등 다양한 사용 사례가 구체화되고 있다. 핀엑스트라 리서치의 ‘금융 서비스에서의 AI 현황’ 보고서에 따르면, 금융 서비스 기업의 97%가 하나 이상의 AI 또는 머신러닝(ML) 사용 사례를 이미 구축한 상태다. 이는 AI가 단순 트렌드를 넘어 비즈니스 핵심 요소로 자리 잡았음을 보여준다.

 

다만 응답자의 절반가량이 여전히 확장성, 거버넌스, 비용 관리 문제로 ‘중간 단계’ 성숙도에 머물고 있는 것으로 나타났다. 앞으로 기업이 풀어야 할 과제는 AI 에이전트를 “대규모 운영”하는 것이다.

 

클라우데라는 이를 위해 “AI 에이전트를 거버넌스가 적용된 실시간 데이터에 연결하고, 비즈니스 워크플로우 전반에 통합하는 작업이 필수”라고 강조했다. 이를 제대로 구현할 경우, 상황 인지와 추적 가능성, 안전성이 확보된 지능형 자동화를 실현할 수 있다는 설명이다.

 

프라이빗 AI, 규제 시대의 핵심 우선순위로 부상

 

글로벌 규제 강화와 데이터 주권에 대한 우려가 커지면서, 프라이빗 AI는 2026년 기업의 주요 우선순위로 떠오를 것으로 전망됐다. 금융, 의료, 공공과 같이 규제가 엄격한 산업에서는 민감한 데이터를 외부에 노출하지 않으면서도 생성형 AI와 에이전틱 AI의 가치를 활용할 수 있는 프라이빗 AI 아키텍처 도입이 가속화될 것으로 보인다.

 

프라이빗 AI는 사이버 보안 측면에서도 중요성이 커지고 있다. 마이크로소프트(MS)의 ‘디지털 방어’ 보고서에 따르면 올해 상반기 신원 기반 공격은 32% 증가했다. 이는 AI를 활용해 설득력 있는 소셜 엔지니어링 공격을 시도하는 사례가 급증하고 있음을 시사한다.

 

클라우데라는 “AI 기반 위협에 대응하기 위해 기업 역시 AI 기반 방어 체계를 구축해야 한다”고 지적했다. 프라이빗 AI 프레임워크는 기업이 통제된 환경에서 모델을 배포하고 이상 징후를 더 빠르게 탐지하며, 퍼블릭 클라우드 취약점 노출을 최소화할 수 있게 한다.

 

AI 인재·책임 격차 해결이 성패 가른다

 

AI가 비즈니스의 주류로 자리 잡으면서 ‘AI를 책임감 있게 효과적으로 활용하는 조직과 그렇지 못한 조직 간의 격차’가 새로운 문제로 떠오르고 있다.

 

클라우데라는 2026년을 ‘인재 개발이 AI 성공을 결정짓는 해’로 전망했다. AI 리터러시(이해도), 기술 역량 강화, 윤리적 인식에 투자하지 않는 기업은 운영 비효율과 일관성 없는 결과, 규제 준수 실패 등 다양한 리스크를 감수해야 한다는 것이다.

 

직원들은 AI가 어떻게 작동하는지뿐 아니라 언제·어떻게 결과를 신뢰할 수 있는지도 이해해야 한다. 이를 위해 책임감 있는 AI 원칙을 교육, 거버넌스, 워크플로우 설계에까지 내재화하는 노력이 필요하다. 클라우데라는 “인간의 역량과 체계적인 가드레일을 결합한 조직이 더 빠르게 혁신하면서도 리스크를 줄이고, 모든 AI 의사결정이 기업 윤리와 데이터 거버넌스 표준을 지키도록 만들 수 있다”고 밝혔다.

 

AI 투자, 이제는 ‘혁신’이 아니라 ‘임팩트’로 평가

 

클라우데라는 2026년을 기점으로 기업들의 AI 전략이 ‘혁신을 위한 AI(AI for innovation)’에서 ‘영향력을 위한 AI(AI for impact)’로 전환될 것으로 내다봤다. 경제적 불확실성이 이어지는 상황에서 기업용 AI는 투자 수익률(ROI), 효율성, 목적 적합성에 더욱 집중하는 방향으로 재편될 전망이다.

 

이에 따라 CIO와 CTO는 모든 AI 프로젝트에 대해 명확한 비즈니스 근거를 제시해야 하며, 모든 워크로드가 고성능 GPU나 복잡한 대형 모델을 필요로 하는 것은 아니라는 점을 인식해야 한다. 클라우데라는 “출퇴근을 위해 F1 차량을 쓰지 않듯, AI도 목표에 맞게 설계·투자해야 한다”고 비유했다.

 

클라우데라의 ‘AI의 진화: 기업용 AI와 데이터 아키텍처의 현황’ 보고서에 따르면, 한국 IT 리더의 49%는 AI 도구 비용을 도입의 제약 요인으로 꼽았다. 비용과 성과 간 균형을 기준으로 AI 투자를 재검토하려는 흐름이 강화되고 있음을 보여주는 대목이다. 클라우데라는 “2026년에는 기업이 ‘AI를 가진 기업’과 ‘AI를 제대로 구축한 기업’으로 나뉘게 될 것”이라고 전망했다.

 

AI를 기존 데이터 패브릭에 완전히 통합하고 강력한 데이터 기반과 표준화된 지표, 지속 가능한 거버넌스를 갖춘 기업이 승자가 될 것이라는 분석이다. 클라우데라는 데이터 기반을 제대로 정비하지 못한 기업은 파일럿 프로젝트만 반복하는 단계에 머무를 것이라고 덧붙였다.

 

헬로티 이창현 기자 |