2026년, 생성형 AI의 ‘사춘기’가 끝나고 ‘실행의 시대’가 열리다
2020년대 초반을 장악했던 챗GPT(ChatGPT) 중심의 생성형 AI 열풍은 이제 성숙기를 지나 거대한 변곡점에 도달했습니다. 초기 AI가 방대한 지식을 학습하여 사용자의 질문에 그럴듯한 답변을 내놓는 ‘지식 전달자’였다면, 2026년 현재의 AI는 스스로 목표를 설정하고 도구를 사용하며 비즈니스 성과를 창출하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’로 진화했습니다.
글로벌 기업 리더의 52% 이상이 이미 실무 현장에 자율형 에이전트를 투입하고 있다는 통계는 단순한 기술적 과시가 아닙니다. 이는 AI가 단순한 텍스트 생성을 넘어, 기업의 ERP(전사적자원관리) 시스템에 직접 접속하고, 복잡한 SQL 쿼리를 생성하여 실시간 데이터를 추출하며, 필요에 따라 메신저나 이메일로 협업자에게 업무를 요청하는 ‘실행 주체’가 되었음을 의미합니다.
지식(Knowledge)에서 추론(Reasoning)으로: 데이터 패러다임의 거대한 전환
에이전틱 AI의 부상은 우리가 지금까지 축적해 온 데이터의 성격 자체를 바꾸어 놓았습니다. 과거의 AI 학습 데이터가 주로 언어적 패턴과 일반 상식을 습득하는 데 집중했다면, 에이전틱 AI에게 필요한 것은 ‘실행 데이터(Execution Data)’입니다.
실행 데이터란 AI가 특정 목표를 달성하기 위해 거치는 사고의 과정(Chain of Thought)과 그 과정에서 도출되는 논리적 결괏값의 집합을 의미합니다. 단순히 “A는 B다”라는 정답을 가르치는 것이 아니라, “목표 달성을 위해 첫 번째로 시스템에 접속하고, 두 번째로 데이터를 필터링하며, 세 번째로 예외 상황을 처리한다”는 일련의 다단계 추론(Multi-step Reasoning) 과정을 학습시켜야 합니다.
이러한 고도화된 데이터는 단순한 수집만으로는 확보할 수 없습니다. 정교한 설계가 반영된 데이터 라벨링 과정을 통해 AI의 추론 경로를 교정하고, 각 단계에서의 판단 근거를 사람이 직접 검증하는 고난도의 작업이 수반되어야 하기 때문입니다.
에이전틱 AI의 3대 핵심 메커니즘과 데이터의 역할
에이전틱 AI가 실무에서 성과를 내기 위해서는 다음 세 가지 기술적 요소가 유기적으로 작동해야 하며, 각 요소는 양질의 데이터에 기반합니다.
- 자율적 기획 및 계획(Autonomous Planning): AI는 사용자의 모호한 요청을 구체적인 실행 단계로 분해합니다. 예를 들어 “이번 달 매출 하락 원인을 분석해줘”라는 요청을 받으면, AI는 스스로 DB 접속, 기간별 비교, 제품별 하락폭 계산, 경쟁사 동향 파악 등의 하위 태스크를 생성합니다. 이를 위해서는 비즈니스 로직이 반영된 시나리오 기반의 데이터 가공 역량이 필수적입니다.
- 도구 활용 능력(Tool-use / Function Calling): 현대의 AI는 더 이상 내장된 지식에만 의존하지 않습니다. 외부 API를 호출하거나 파이썬(Python) 코드를 직접 실행하여 실시간 데이터를 처리합니다. 이러한 ‘도구 사용법’을 학습시키기 위해서는 실제 시스템과의 상호작용 기록이 담긴 로그 데이터가 핵심적인 학습 자원이 됩니다.
- 자기 성찰 및 오류 수정(Self-reflection): 에이전틱 AI는 실행 결과가 예상과 다를 경우, 스스로 무엇이 잘못되었는지 분석하고 계획을 수정합니다. 이러한 ‘메타 인지’ 능력을 키우기 위해서는 오류 상황에서의 피드백 데이터가 다량으로 필요하며, 이는 고품질의 AI 학습 데이터 구축 노하우와 직결됩니다.
왜 지금 ‘실행 데이터’ 선점이 비즈니스의 승부처인가?
많은 기업이 범용 모델(Foundation Model)을 도입하지만, 실제 업무 현장에서 ‘똑똑한 비서’를 넘어 ‘유능한 사원’ 역할을 하는 AI를 보유한 곳은 드뭅니다. 그 차이는 바로 기업 특화형 실행 데이터의 유무에서 갈립니다.
특히 중소기업이나 스타트업의 경우, 초기 데이터 구축 비용이 큰 장벽이 될 수 있습니다. 2026년에도 정부의 데이터바우처 사업은 이러한 기술 격차를 해소하는 강력한 지렛대가 되고 있습니다. 기업은 이를 통해 자사만의 도메인 지식이 녹아 있는 실행 데이터를 확보하고, 에이전틱 AI를 커스텀하여 시장 경쟁력을 확보할 수 있습니다.
단순한 데이터의 양(Quantity)보다는 전문 작업자가 정교하게 설계한 데이터 라벨링 결과물 하나가 AI 에이전트의 성능을 수십 배 향상시킨다는 사실을 반드시 명심해야 합니다.
에이전틱 AI 시대의 워크플로우: 데이터에서 가치로
에이전틱 AI가 보편화된 비즈니스 현장에서 데이터는 다음과 같은 흐름으로 가치를 창출합니다.
- 원천 데이터 확보: 기업 내부에 산재한 비정형 문서, 로그 파일 등을 수집합니다.
- 전문적 데이터 가공: 수집된 데이터를 에이전트가 학습할 수 있는 ‘추론 시나리오’ 형태로 변환합니다.
- 모델 튜닝 및 배포: 실행 데이터를 기반으로 특정 직무(예: 고객 응대, 물류 관리, 재무 분석)에 특화된 에이전트를 학습시킵니다.
- 피드백 루프 구축: 실무 투입 후 발생하는 데이터로 에이전트를 지속적으로 고도화합니다.
이 과정에서 핵심 키워드인 데이터 라벨링과 AI 학습 데이터 구축은 일회성 작업이 아닌, 기업의 핵심 자산을 쌓아가는 과정으로 인식되어야 합니다.
결론: ‘행동하는 지능’을 위한 준비
2026년의 AI 트렌드는 명확합니다. 지능은 이제 ‘말’이 아닌 ‘행동’으로 증명됩니다. 에이전틱 AI는 기업의 효율성을 극대화할 수 있는 강력한 무기이지만, 그 무기를 날카롭게 벼리는 것은 결국 고품질의 데이터입니다.
대표님의 비즈니스 현장에 즉시 투입 가능한 ‘실행하는 AI’를 꿈꾸신다면, 지금 바로 프롬데이터의 전문가들과 함께 최적의 데이터 전략을 수립해 보시기 바랍니다. 단순한 가공을 넘어, 귀사의 비즈니스 로직을 AI의 뇌에 이식하는 진정한 파트너가 되어드리겠습니다.