[현장] "AI 에이전트가 돈값 할까"…시스코, 스플렁크로 기업 AI 비용 잡는다
[멜버른(호주)=장유미 기자] 시스코가 인공지능(AI) 에이전트의 운영 비용과 업무 성과를 통합 관리하는 시장 공략에 속도를 낸다. 기업의 AI 도입이 확산되면서 토큰 사용량과 비용 부담이 커지자 스플렁크의 데이터 분석 기술을 앞세워 AI 투자 효율을 높이고 새로운 사업 기회를 확보하겠다는 전략이다. 시스코는 10일 호주 멜버른에서 열린 '시스코 라이브 APJC 2026'에서 AI 에이전트의 비용과 업무 성과를 분석하고 운영 과정의 위험을 통제하는 신규 기술을 공개했다. 기존 코딩 에이전트에 적용했던 비용 분석 기능을 고객 상담과 금융 서비스 등 기업용 AI 애플리케이션으로 확대하고, 스플렁크와 시스코 IQ를 연계해 보안 대응 역량도 강화할 계획이다. 라자 무코파디아이 시스코 스플렁크 옵저버빌리티 제품 개발 총괄 부사장은 이날 발표에서 "기존에는 클로드 코드와 오픈AI 코덱스 등 코딩 에이전트의 토큰 사용량을 분석하는 데 집중했다"며 "이제는 기업용 AI 에이전트 애플리케이션으로 범위를 넓혀 실제 사업적 가치까지 파악할 수 있도록 했다"고 밝혔다. AWS와 AI 비용·성과 분석 확대…저비용 모델도 추천 이를 위해 시스코는 AWS와 협력해 '스플렁크 에이전트 옵저버빌리티'의 토크노믹스 기능을 기업용 AI 애플리케이션으로 확대한다. 아마존 베드록과 아마존 클라우드워치의 사용 데이터를 활용해 AI 에이전트별 운영 비용과 업무 성과를 연결하고 투자수익률(ROI)을 분석하는 방식이다. 또 이번에 기존 클로드 코드와 코덱스, 커서 등 AI 코딩 도구 중심의 비용 추적 기능을 기업용 AI 애플리케이션까지 확장했다. 이에 따라 고객 상담용 AI 에이전트의 정확도나 업무 처리 결과 등 핵심성과지표(KPI)를 측정하고 기업이 설정한 기준에 따라 사업적 가치를 수치로 평가할 수 있게 됐다. 비용 절감을 위한 AI 모델 추천 기능도 제공한다. 에이전트의 작업 과정을 분석해 동일한 결과를 더 낮은 비용으로 얻을 수 있는 모델을 제안하며 실제 모델 교체 여부는 고객이 결정할 수 있다. 토크노믹스는 오는 12월 비공개 프리뷰를 시작해 내년 초 AWS 마켓플레이스에서 정식 출시될 예정이다. 시스코는 이를 '시스코 클라우드 컨트롤' 애플리케이션으로 제공하며 AWS 외 다른 클라우드에서 실행되는 AI 에이전트도 분석할 수 있도록 지원할 계획이다. 무코파디아이 부사장은 "AI 에이전트가 대규모로 운영되는 환경에서는 실제로 얼마나 많은 사업적 가치를 창출하는지 파악하는 것이 중요하다"며 "기업이 직접 설정한 핵심성과지표를 통해 에이전트의 업무 성과를 측정하고 투자 효과를 확인할 수 있도록 지원할 것"이라고 강조했다. AI 평가 비용 최대 98% 절감…실시간 안전장치 적용 시스코는 이번 행사에서 AI 에이전트의 응답 품질을 검증하는 자체 평가 모델 '이밸(eval)-G1'도 공개했다. 에이전트의 실행 기록과 전문가 피드백을 활용해 기업별 업무 특성에 맞는 평가 모델을 구축하고 운영 과정에서 발생하는 오류를 점검하는 기술이다. 시스코에 따르면 이밸-G1은 상용 대규모언어모델(LLM) 대비 평가 비용을 최대 98% 줄일 수 있다. 차세대 모델은 기존 LLM보다 평가 응답 속도를 2.5배 높여 대규모 AI 에이전트 환경에서도 신속한 품질 검증을 지원한다. 함께 공개한 '이밸류에이션 튜너(evaluation Tuner)'는 AI 에이전트의 실행 기록과 분야별 전문가의 피드백을 바탕으로 평가 모델을 미세 조정하는 기능이다. 평가 결과를 실시간 안전장치인 가드레일로 연결해 기업이 정한 업무 기준을 벗어나는 행동을 제한하도록 지원한다. 시스코는 두 기술을 결합해 AI 에이전트의 품질 평가에 드는 비용과 시간을 줄이는 동시에 운영 과정의 안전성을 높일 계획이다. 이밸-G1과 이밸류에이션 튜너는 이달부터 정식 제공된다. 시스코 IQ·스플렁크 연계…AI 운영 넘어 보안 대응 강화 시스코는 AI 운영 관리와 함께 기업 인프라의 보안 대응 기능도 확대한다. '시스코 IQ'가 보유한 취약점과 장비 구성, 수명주기 데이터를 스플렁크 플랫폼 기반 시스코 데이터 패브릭에 연결해 보안 위협과 실제 인프라의 위험 노출 현황을 함께 분석하는 방식이다. 시스코 IQ는 현재 1만 6000개 이상의 고객사와 약 2000만 대의 디바이스를 아우르고 있다. 시스코는 이 데이터를 스플렁크 엔터프라이즈 시큐리티와 연계해 보안 담당자가 위협을 조사하면서 관련 장비의 취약점과 대응 우선순위를 확인하도록 지원한다. 또 시스코는 기업이 발견한 보안 취약점을 신속하게 해결할 수 있도록 서비스나우와의 연계도 강화했다. 시스코 IQ에서 확인한 취약점 정보를 서비스나우의 문제 관리 기록으로 자동 전환해 보안 담당자의 수작업을 줄이고, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 AI 에이전트에도 관련 인프라 정보를 제공한다.리즈 센토니 시스코 부회장 겸 최고고객경험책임자(CCXO)는 "AI로 인해 기업이 보안 위협에 대응할 수 있는 시간이 점점 짧아지고 있어 취약점을 파악하는 것만으로는 충분하지 않다"며 "시스코 IQ의 취약점 정보를 스플렁크 플랫폼과 연계하면 보안 분석가가 위협을 조사하면서 관련 인프라의 위험을 확인하고 실제 대응 조치까지 결정할 수 있다"고 밝혔다. 시스코의 이번 발표로 기업용 옵저버빌리티 시장에서도 AI 에이전트의 비용과 업무 성과, 안전성을 통합 관리하는 기술 경쟁이 확대될 것으로 예상된다. AI 에이전트가 기업의 핵심 업무에 투입되면서 기존 IT 시스템의 성능과 장애 분석을 넘어 AI 투자 효과를 검증하려는 수요가 늘어나고 있어서다.무코파디아이 부사장은 "기업의 IT 보안 조직은 AI 에이전트가 올바른 작업을 수행하는지 확인해야 하고 엔지니어링 조직은 비용과 정확도를 관리해야 한다"며 "시스코와 스플렁크의 기술을 결합해 기업들이 이러한 변화를 효과적으로 관리하도록 지원할 것"이라고 말했다.
