스노우플레이크 2026 AI·데이터 전망, 신뢰성 확보와 산업별 실행 전략 강조
스노우플레이크는 ‘AI + 데이터 예측 2026 보고서’를 발간하고, “2026년은 에이전틱 AI와 데이터 전략이 엔터프라이즈 AI 성과를 좌우하는 해가 될 것”이라고 전망했다.
스노우플레이크는 매년 최고경영진과 리더들의 인사이트를 바탕으로 AI 및 데이터 트렌드를 예측한 보고서를 발표하고 있다. 올해 보고서에서는 단순한 대규모 언어 모델(LLM) 활용을 넘어, 추론과 실행 능력을 갖춘 에이전틱 AI 중심 구조로 기업 AI 환경이 진화할 것으로 내다봤다. 특히 에이전틱 AI의 신뢰성 확보와 데이터 활용 전략이 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 부상할 것이라고 강조했다.
아나히타 타프비지(Anahita Tafvizi) 스노우플레이크 최고 데이터 및 애널리틱스 책임자는 “AI 혁신 속도는 매우 빠르지만, 많은 기업이 이를 실질적인 성과로 연결하지는 못하고 있다”라며, “데이터 상태, 거버넌스, 조직 역량의 차이가 기업 간 AI 활용 격차를 만들어낼 것”이라고 말했다. 또한, 에이전틱 AI 확산에 따라 개발자 생산성이 약 33% 향상될 것으로 전망하는 한편, 데이터와 AI, 다양한 도구를 유기적으로 연결하는 오케스트레이션 역량을 갖춘 인재의 중요성도 함께 제시했다.
에이전틱 AI 신뢰성의 핵심, ‘자체 검증 메커니즘’
보고서에 따르면 에이전틱 AI가 기업 업무 환경에 본격적으로 활용될수록 신뢰성 확보가 최우선 과제로 떠오를 전망이다. 이를 위해 사용자 피드백을 반영하는 피드백 루프와, 결과를 스스로 점검·보정하는 자체 검증 메커니즘이 중요해질 것으로 분석했다.
슈리다 라마스워미 스노우플레이크 CEO는 “구글 검색 알고리즘이 사용자 클릭 데이터를 반영해 진화해온 것처럼, 에이전틱 AI 역시 사용자 피드백 패턴을 학습하며 더욱 정교한 의사결정을 수행하게 될 것”이라고 설명했다.
기업 환경에서는 단일 슈퍼 에이전트보다 특정 업무에 특화된 마이크로 에이전트가 먼저 확산될 것으로 예측했다. 마이크 블랜디나 스노우플레이크 CIO는 “마이크로 에이전트를 레고 블록처럼 조합할 수 있다면 보다 크고 복잡한 업무도 효과적으로 수행할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
AI 생태계 확산의 조건: 표준화·오픈소스·운영 인프라
에이전틱 AI 확산을 위해서는 시스템 연동 방식의 표준화가 필수적이라는 분석도 제시됐다. 에이전트와 외부 시스템 간 통신을 표준화하는 지배적 AI 프로토콜이 등장할 경우, 에이전틱 AI 개발과 도입 속도가 크게 가속화될 것으로 전망했다. 이는 인터넷 환경에서 TCP/IP가 확산을 이끈 것과 유사한 흐름이라는 설명이다.
또한 AI 생태계의 확장성을 높이기 위해 오픈소스 파운데이션 모델의 역할이 중요해질 것으로 보았다. 에이전틱 AI가 다단계 추론과 실행을 수행하는 방향으로 진화함에 따라, 기업 운영 인프라도 분석 중심에서 실시간 처리 및 상태 관리 중심으로 재편될 것으로 내다봤다. 이 과정에서 포스트그레스 기반 데이터베이스가 실시간 이벤트와 운영 데이터를 처리하는 핵심 인프라로 활용될 가능성이 제시됐다.
사이버 보안에서의 기회와 위협
보고서는 에이전틱 AI가 사이버 보안 영역에서 양날의 검이 될 수 있다고 분석했다. 에이전틱 AI는 취약점 탐지와 공격 자동화를 고도화해 사이버 위협의 규모와 속도를 확대할 가능성이 있는 반면, 보안 운영 효율을 높이는 도구로도 활용될 수 있다.
브래드 존스 스노우플레이크 최고정보보호책임자(CISO)는 “보안 전문 인력 확보의 어려움은 당분간 지속될 것”이라며 “강력한 AI 에이전트와 보안 도구를 적절히 결합하면 제한된 인력으로도 효과적인 보안 대응 체계를 구축할 수 있다”고 설명했다.
산업별 AI 활용 전략 : 리테일/소비재, 금융 서비스, 제조
보고서는 리테일·소비재, 금융 서비스, 제조 등 주요 산업별 에이전틱 AI 활용 전략도 제시했다. 리테일·소비재 산업에서는 개인화된 고객 경험을 제공하는 AI 쇼핑 어시스턴트가 확산될 것으로 전망했다. 금융 서비스 분야에서는 데이터 퍼스트 전략과 정교한 리스크 관리 체계를 기반으로 AI 기반 분석 및 리스크 관리 에이전트 도입이 확대될 것으로 보았다. 제조 산업에서는 품질 검사, 설비 정비, 공급망 최적화 등 운영 전반에서 산업 특화 AI 에이전트 도입이 가장 빠르게 이뤄질 것으로 예측했다.
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