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Credit: Thinkstock 필자는 ‘데이터, 에이전트, 거버넌스: 기업 아키텍처에 새로운 플레이북이 필요한 이유’라는 글에서 에이전틱 인텔리전스와 기업 아키텍처(Enterprise Architecture, EA)가 충돌하는 지점을 살펴본 뒤, 거버넌스 자동화와 시뮬레이션이 EA의 다음 진화 단계라고 분석했다. 이를 구체적으로 살펴보기에 앞서, 먼저 공급망 최적화와 같은 고위험 시나리오를 관리하는 데 있어 시뮬레이션이 지닌 힘을 되짚어볼 필요가 있다. 1946년 설립된 미국 싱크탱크 랜드연구소(Rand Corporation)는 냉전 시기 미 공군을 중심으로 군사 전략 연구와 분석을 수행한 기관이었다. 이 기관은 단순한 기술 연구를 넘어 미국의 국방 전략, 핵 정책, 나아가 냉전 억제 체계 전반의 틀을 형성하는 데 결정적인 역할을 했다. 랜드연구소는 1970년대 후반부터 1980년대 사이에 고도화된 컴퓨터 기반 전쟁 시뮬레이션 시스템을 개발했다. 이 시스템은 자동화된 에이전트를 활용해 미국과 소련은 물론 제3국의 의사 결정까지 시뮬레이션했으며, 복잡한 시나리오의 모든 반복 과정을 반드시 사람이 직접 통제할 필요도 없었다. 시뮬레이션은 작전상의 제약, 동맹 구조, 양측의 오판 가능성 등 다양한 변수를 반영함으로써 전략 분석의 사실성과 범위를 크게 확장했다. 결과적으로 시뮬레이션과 게임 이론은 핵 방어 및 통제 전략 수립뿐만 아니라 전후 수십 년간의 군사 전략 전반에 깊은 영향을 미쳤다. 그렇다면 랜드연구소의 역사와 EA, 거버넌스, 에이전틱 AI는 어떤 공통점을 가질까? 랜드연구소는 사람 개입 없이 복잡한 시나리오를 심층적으로 분석해, 높은 수준의 지정학적 리스크를 다루는 방식을 근본적으로 바꿨다. 이제 에이전틱 AI가 오늘날 기업 환경에서 이와 유사한 역할을 수행할 준비를 하고 있다. 물론 두 시스템이 다루는 리스크의 성격은 다르지만, 접근 방식과 개념적인 실행 전략은 본질적으로 동일하다. 에이전트는 문자 그대로 다른 주체를 대신해 행동하는 대리인이다. 에이전트가 비즈니스 프로세스를 어느 정도까지 자율적으로 실행할 수 있느냐에 따라, 이를 거버넌스 도구로 어떻게 구현할 수 있을지가 결정된다. 또한 에이전트의 자율적 행동 자체가 새로운 리스크일 수 있기 때문에, 이를 통제하는 감독 체계의 자동화(에이전틱 거버넌스)는 EA의 미래를 구성하는 한 축으로 여겨지고 있다. 그렇다면 다른 한 축은 무엇일까? 바로 시뮬레이션이다. 에이전틱 AI는 보조형부터 준자율형, 완전 자율형까지 다양한 형태로 운영될 수 있으며, 강화 학습과 기억 저장 구조, 목표 지향적 전략을 바탕으로 기업 내외부의 다른 에이전트들과 상호작용할 수 있다. 물론 자율성이 높은 만큼 예상치 못한 위험이 발생할 가능성도 있지만, 많은 기업에게 이는 EA가 기존과는 완전히 다른 방식으로 조직의 감독 기능을 수행할 수 있음을 의미한다. 예컨대 EA는 에이전트 기반 시뮬레이션을 통해 비즈니스 상황을 모의 실험하고, 시뮬레이션 모델을 설계하거나 검증할 수 있다. 심지어 에이전트를 직접 활용해 시뮬레이션을 운영하고 그 결과를 실제 업무 적용하며, 효과를 측정 및 관리하는 역할까지 수행할 수 있다. 글로벌 스포츠웨어 기업의 API 기반 모바일 생태계 구축 프로젝트를 지원하는 아키텍트로 활동하면서, 시뮬레이션이 생체 정보 기반 웨어러블 디바이스의 성능 관리에 얼마나 중요한지 직접 체감할 수 있었다. 또한 자동차 산업에서 커넥티드 차량과 소비자 간 연결 솔루션을 설계 및 개발하던 수석 아키텍트 시절에도, 시뮬레이션은 관측 가능한 결과를 도출하고 측정 가능한 성과를 만들어내는 데 핵심적인 요소였다. 시뮬레이션은 시스템의 관찰 가능성(observability)을 높이는 역할을 한다. 특히 에이전트는 학습을 통해 행동을 바꾸기도 하기 때문에, 그 행동과 반응을 관측하는 체계는 매우 중요하다. 이는 우리가 자동화하는 비즈니스 기능에 내재된 리스크와 기업 생태계 내외부에서 허용하는 자율성의 수준을 이해하는 데 필수적이다. 한편 클라우드 아키텍처에서는 서버 크기, 비용, 성능, 보안 같은 핵심 요소들이 설계 단계부터 내장되고 기본값으로 자동으로 적용되도록 코드형 인프라(infrastructure-as-code)를 활용해 환경을 구성하는 것이 일반적인 모범 사례로 자리잡고 있다. CI/CD 파이프라인의 배포 자동화는 2개의 환경을 이용하는 블루/그린 배포 전략을 통해 새로운 기능이나 변경 사항에 대한 가설을 테스트하고, 결함 해결에 따른 리스크를 줄이며, 문제 발생 시 영향 범위를 제한된 사용자 그룹(소프트 론칭 대상)에 국한시켜 ‘폭발 반경’을 최소화한다. 시뮬레이션은 이미 다양한 형태로 실무에 정착돼 있으며, 관측 지표(observability metrics)를 기반으로 리스크에 민감한 영역에서 결과를 정밀하게 관리하고 통제하는 데 활용되고 있다. 보다 정교한 시뮬레이션 모델과 테스트 방식은 IT, 소프트웨어 엔지니어링, 엔터프라이즈 소프트웨어 영역에서 이미 오랫동안 사용돼 왔다. 로보틱 프로세스 자동화(RPA), 비즈니스 프로세스 관리(BPM), 비즈니스 프로세스 최적화(BPO) 등을 통해 워크플로우를 관리하고 개선하려는 다양한 시도가 있었다. 하지만 이런 접근법은 단편적이고 서로 분리된 방식으로 적용되는 경우가 많았으며, 실제로는 현재의 프로세스와 모델을 이해하는 데 도움을 주거나 스크립트 기반의 경직된 방식으로 프로세스를 부분 개선하거나 재구성하는 데 그쳤다. 부족했던 건 모델링과 시뮬레이션 역량 자체가 아니라 이를 분석하고 실행하며 적응할 수 있는 지능형 자동화였다. 이제 그 공백을 LLM(대규모언어모델), 에이전틱 AI, 그리고 성숙한 디지털 트윈 기술이 메우고 있다. 이들 기술은 프로세스, 시스템, 기술, 생태계를 아우르는 종합적 시뮬레이션을 가능하게 한다. 디지털 트윈은 2002년 미시간대학교 마이클 그리브스 박사가 제품 수명 주기 관리(PLM) 발표 중 처음 제안한 개념으로, 산업 현장에는 이제 뿌리를 내렸으나 설계 검증과 리스크 시뮬레이션이라는 측면에서 기업 아키텍처 전반에 걸쳐 폭넓게 활용될 가능성이 있다. 에이전틱 AI와 디지털 트윈 기술의 결합은 더 많은 기회를 제공할 수 있다. 그 가능성을 이해하려면, 먼저 두 기술의 핵심 역량을 살펴볼 필요가 있다. 에이전틱 AI는 기업 환경에서 무엇을 할 수 있을까? 에이전틱 AI의 특징은 무엇인가? 자율성: 완전 또는 일부 자율적으로 작동하며, 지속적인 사람 개입 없이도 의사결정을 내릴 수 있다. 목표 지향성: 정해진 목표를 중심으로 전략을 유연하게 조정하며, 상황 변화에 따라 적응하고 학습, 기억, 강화 학습을 통해 성능을 개선한다. 상황 인지력: 실시간 데이터를 기반으로 환경을 인식하고 해석하며, 경험을 학습으로 저장한다 학습과 적응: 피드백 루프, 기억, 강화 학습을 통해 시간이 지남에 따라 점진적으로 성능을 향상시킨다. 협업 능력: 사람뿐 아니라 다른 에이전트나 시스템과 상호작용하며 지식을 공유하고 행동을 조율한다. 이런 역량이 EA에는 어떻게 접목될 수 있을까? 에 따르면, 메가(MEGA)의 인공지능 책임자 에바 제이단은 “EA 아키텍트는 AI 에이전트의 수호자”라며 “IT 시스템, 프로세스, 비즈니스 역량을 맵핑함으로써 어떤 시스템에 AI를 연결해야 할지, 어디에서 가장 큰 가치를 창출할 수 있을지, 그리고 기업의 전략적 목표와 어떻게 연계해야 할지를 결정한다”라고 설명했다. 이처럼 에이전틱 AI는 EA 영역에서 디지털 공동 아키텍트, 프로세스 최적화 도구, 컴플라이언스 모니터, 시나리오 플래너 등 다양한 역할을 수행하며, 기존에 불가능했던 수준의 지능과 자율성을 갖춘 주체로 활동할 수 있다. 그렇다면 왜 지금, 거버넌스를 위해 에이전틱 AI와 시뮬레이션이 필요할까? EA에서의 거버넌스란 IT 시스템, 프로세스, 데이터를 기업의 비즈니스 목표에 맞게 정렬하고, 규제 준수를 보장하며, 변화에 유연하게 대응할 수 있도록 관리하는 체계를 의미한다. 기존 거버넌스 모델은 주로 정형화된 프레임워크, 수동 검토, 정기 감사, 고정된 정책에 의존해 왔다. 이런 방식은 실시간으로 변화하는 비즈니스 환경에서 점점 더 효력을 잃고 있다. 에이전틱 AI는 지속적이고, 적응 가능하며 선제적으로 작동하는 새로운 조합형 거버넌스 모델을 가능하게 한다. 이 시스템은 기업 환경 전반을 실시간으로 모니터링하고, 변화의 영향을 시뮬레이션하며, 정책을 자율적으로 집행하고, 필요 시 충돌을 조정하거나 문제를 상위 단계로 전달할 수 있다. 이는 기업 요구 사항에 더 탄력적이고 신속하게 대응할 수 있는 거버넌스를 구현한다. 가트너의 에 따르면, 2028년까지 EA 팀의 55%가 자율적 거버넌스 자동화를 조율하는 역할을 맡게 될 전망이다. 즉, 직접적인 운영 감독 역할에서 벗어나 모델 관리 및 인증, 에이전트 시뮬레이션 및 감독, 기계 주도 거버넌스와 비즈니스 성과의 정렬을 다루는 역할로 바뀔 것이라는 분석이다. 디지털 트윈과 에이전틱 AI를 결합해 실시간 시뮬레이션의 기반 마련 디지털 트윈은 물리적 자산, 프로세스 또는 시스템을 동적으로 가상화한 모델로, 현실 세계의 실시간 데이터를 지속적으로 반영한다. 실제로도 디지털 트윈의 활용 수준, 역할 및 성숙도는 지난 10년간 크게 발전했다. 에 따르면 전 세계 디지털 트윈 시장은 연평균 60%의 성장률을 기록해 2027년 735억 달러에 이를 전망이다. 전통적인 시뮬레이션이 사전 정의 데이터에 의존하는 반면, 디지털 트윈은 현실 세계의 실시간 피드백 루프 구조를 유지한다. 이 같은 특성은 기업이 다음과 같은 이점을 얻을 수 있도록 한다. 실제 위험 없는 시나리오 테스트: 디지털 트윈은 프로세스 변경, 규제 대응, 운영 혁신 등을 안전하게 시뮬레이션할 수 있는 환경을 제공해, 물리적 프로토타입 제작에 따르는 비용과 리스크를 최소화한다. 운영 최적화: 디지털 트윈은 실시간 데이터를 통합함으로써 비효율을 식별하고 결과를 예측하며 데이터 기반 의사결정을 지원한다. 이는 측정 가능한 비용 절감과 성능 개선으로 이어지는 경우가 많다. 전략적 시나리오 플래닝 고도화: 디지털 트윈을 활용하면 기업 아키텍트는 전략적 의사결정, 규제 변화, 외부 충격 등의 영향을 시뮬레이션할 수 있다. 이를 통해 리스크 관리와 자원 배분을 개선할 수 있다. 예컨대 금융 분야에서는 디지털 트윈을 활용해 새로운 규제 준수 요건의 영향을 시뮬레이션할 수 있다. 변경 사항이 업무 흐름, 교육, 시스템 의존성 등에 미치는 영향을 미리 테스트 및 검증할 수 있다. 제조업에서는 공급망 중단이나 프로세스 최적화를 모델링하는 데 활용돼 회복 탄력성과 효율성을 높이도록 기여할 수 있다. 자율형 시뮬레이션이 이끄는 새로운 거버넌스 전략 디지털 트윈은 강력한 시뮬레이션 및 분석 플랫폼이지만, 거버넌스의 다음 진화 단계는 에이전틱 AI와 디지털 트윈 시뮬레이션의 결합에 있다. 이는 가상 환경 내에서 추론, 계획, 행동이 가능한 자율 에이전트를 의미한다. 에이전틱 AI는 기존의 단순 자동화 모델을 뛰어넘어, 다음과 같은 기능을 제공한다. 환경 인식 및 해석: 에이전트는 디지털 트윈 데이터를 지속적으로 모니터링하며, 변화, 이상 징후, 새로운 리스크를 실시간으로 감지할 수 있다. 자율적 의사결정: 정해진 윤리적, 법적, 운영적 기준 내에서 에이전틱 AI는 스스로 통제하고 거버넌스 정책을 집행하며, 사람 개입 없이 시정 조치를 실행할 수 있다. 지속적 학습과 적응: 에이전트는 피드백과 변화하는 데이터를 바탕으로 전략을 지속적으로 정교화하며, 비즈니스 환경 변화 속에서도 효과적인 거버넌스를 유지할 수 있도록 한다. 디지털 트윈과 에이전틱 AI의 결합은 기업 거버넌스를 혁신하고 있다. 디지털 트윈은 복잡한 시스템을 이해하고 최적화하기 위한 실시간, 동적 시뮬레이션 환경을 제공하며, 에이전틱 AI는 거버넌스를 대규모로 빠르게 관리할 수 있는 자율적이고 적응형 에이전트를 지원한다. 두 기술의 결합은 EA의 새로운 정의와 실행 전략을 만들어낼 기회로 이어지고 있다. 시뮬레이션 랩(디지털 트윈)을 기업 아키텍처에 통합: 실시간 시나리오 분석의 기반으로 시뮬레이션과 검증 체계를 도입하고, 운영 데이터를 지속적으로 반영할 수 있는 구조를 마련해야 한다. 에이전트를 위한 명확한 거버넌스 경계 설정: 에이전틱 AI가 따라야 할 윤리적, 법적, 운영적 기준을 명확히 정의하고, 인간의 감독과 이슈 발생 시 개입할 수 있는 절차를 구축해야 한다. 데이터 품질과 통합에 대한 투자: 디지털 트윈과 에이전틱 AI 모두의 성능을 좌우하는 핵심은 고품질 데이터이며, 접근성과 통합 가능성이 높은 데이터 환경 구축이 필수다. 모니터링, 감사, 개선 체계 운영: 에이전트의 의사결정 과정을 추적하고, 감사 로그를 생성하며, 거버넌스 모델을 지속적으로 개선할 수 있도록 지원하는 모니터링 도구를 도입해야 한다. 기업이 이 패러다임을 점차 수용함에 따라 에이전트 기반 AI 모델은 미래 거버넌스의 핵심 접근 방식으로 자리 잡게 될 전망이다. 이러한 모델은 지속적인 신뢰 확보, 선제적 규정 준수 대응, 스스로 진화하는 회복력 있는 기업 아키텍처를 실현하는 기반이 된다.dl-ciokorea@foundryco.com ???? ???? ??? ??? 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