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AI 에이전트 운영비 68% 줄일 열쇠는 '데이터 통합'…디노도, 연구 결과 공개

기업이 인공지능(AI) 에이전트에 필요한 데이터를 통합 관리하면 운영비를 68% 줄이고 배포 속도도 3배 높일 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 27일 AI 데이터 관리 기업 디노도의 '에이전틱 AI를 위한 AI 데이터 레이어 투자수익률' 보고서에 따르면 데이터 통합 관리로 AI 시스템 연결과 유지보수 비용은 79%, 위험 관리 비용은 76% 줄어들 것으로 추산됐다. 보고서는 3년간 투자 대비 편익을 290%로 제시했다. 이번 연구를 수행한 시장조사업체 벡터8은 글로벌 금융·통신·제조기업 등 7곳을 인터뷰한 뒤 가상 기업을 설정해 경제성을 분석했다. 실제 기업 성과를 평균 낸 수치가 아니라 기업 인터뷰를 토대로 계산한 추정치다. 연구진은 100개 데이터 시스템을 보유한 기업이 AI 에이전트를 첫해 100개에서 3년 차 900개로 확대하는 상황을 가정했다. 에이전트마다 연간 10만건의 작업을 수행하도록 설정하고 데이터 관리 방식에 따른 비용 차이를 비교했다. 비용 차이는 AI 에이전트가 기업 데이터를 가져오는 과정에서 발생한다. 가령 고객 문의에 답하려면 고객 정보와 주문 내역, 배송 현황 등을 각각 다른 시스템에서 확인해야 한다. 에이전트가 늘어나면 데이터 연결과 보안 설정을 반복하는 부담도 커진다. 디노도가 제공하는 'AI 데이터 레이어'는 여러 시스템에 흩어진 데이터 접근 경로를 통합한다. 원본 데이터를 모두 옮기지 않고 필요한 정보를 조회하며 한번 구축한 연결과 보안 규칙을 여러 에이전트가 함께 사용하도록 지원한다. AI가 처리할 데이터 양도 줄어든다. 연구진은 기존 환경에서 작업당 약 1만 8000토큰이 필요하지만 데이터 레이어를 적용하면 5760토큰으로 감소한다고 계산했다. 토큰은 AI가 글과 정보를 처리하는 단위다. 일례로 AI가 월별 매출을 분석할 때 주문 내역 전체를 읽는 대신 데이터 레이어가 계산한 결과만 전달받는다. 연구진은 이러한 처리 방식과 컴퓨팅 비용을 반영해 AI 운영비가 68% 감소한다고 추산했다. 보고서는 3년간 총편익을 약 1913만 달러(약 253억원)로 예상했다. 시스템 관리와 AI 운영에서 절감하는 비용은 약 1050만 달러(139억원), 업무 효율 개선으로 창출하는 사업 가치는 약 863만 달러다. 투자 대비 편익은 290%로 제시했다. 실제 기업 사례도 소개됐다. 한 글로벌 제조기업은 디노도를 활용해 재무 업무용 AI 에이전트를 구축했다. 회사에 따르면 4시간 넘게 걸리던 보고 업무가 5분 이내로 줄었으며 자연어 질문을 데이터베이스 검색 명령으로 변환하는 정확도는 95%를 기록했다. 다만 보고서에 제시된 68% 비용 절감과 290% 투자 대비 편익은 실제 기업 7곳에서 측정한 평균 성과가 아니다. 인터뷰를 바탕으로 만든 가상 기업 분석 결과다. 연구진은 데이터가 여러 시스템에 흩어진 기업일수록 절감 효과가 크지만 이미 데이터를 통합한 기업은 추가 절감 폭이 작을 수 있다고 밝혔다. 앤드류 밀로이 벡터8 수석 애널리스트는 "에이전트의 성능은 에이전트가 접근할 수 있는 데이터의 수준에 달려 있다"며 "개별 시스템 하나를 연결하는 것은 어렵지 않지만 수십 개의 시스템을 일관된 보안 정책 아래 유기적이고 신뢰할 수 있는 워크플로우로 조율하는 일은 매우 복잡하다"고 말했다.

2026.10.27 14:38김동원 기자

[카드뉴스] AI, 전기세가 모자라요!

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 요즘 AI들, 사실 밥값(전기값)이 모자라서 고민이 많다고 해요. 똑똑할수록 더 많이 먹는 게 문제인데요, 가장 똑똑한 AI는 보통 AI보다 밥값이 무려 6배나 비싸다고 합니다. 등급별로 살펴보면 차이가 더 확 와닿는데요, 최고등급 AI는 15달러, 중간등급은 2.5달러, 저렴한 등급은 0.15달러로, 최고등급과 저렴등급 사이 격차가 자그마치 100배에 달해요. 게다가 해마다 요금표까지 계속 바뀌고 있어서 AI 친구들 밥값 관리가 만만치 않은 상황이랍니다. 그럼 부족한 돈은 어떻게 채울까요? 빅테크 기업들은 단순히 요금만 올리는 게 아니라, 고객 반발을 신경 쓰면서도 마켓플레이스를 새로 열거나 수수료를 걷는 등 요금표 밖에서 은근슬쩍 돈을 모으고 있다고 해요. 즉, 우리가 내는 이용료 말고도 다양한 방식으로 비용을 충당하고 있다는 얘기죠. 이런 흐름 속에서 우리가 할 수 있는 똑똑한 대비책은 바로 '한 AI만 믿지 않기'인데요, 여러 AI를 함께 사용하면서 비용과 리스크를 분산시키는 게 좋은 전략이 될 수 있어요. AI 요금, 오늘부터 똑똑하게 나눠 써보세요! 더 자세한 내용은 AI의눈 보고서에서 확인해보세요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/dab4bb38.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.18 20:13AMEET

블록장난감 '레고'는 왜 디지털전환에 빠졌나

덴마크의 장난감 제조업체 레고그룹이 공장 노동자가 부족한 문제를 해결하기 위해 디지털전환에 집중하고 있다는 소식이다. 모바일월드라이브 보도에 따르면 레고의 운영 담당 부사장인 예스퍼 투볼은 네덜란드에서 열린 한 컨퍼런스에서 “우리는 일손 부족 문제에 직면해 있다”며 “사람들은 제조업에서 일하기 원치 않고, 우리가 공장을 세운 지역에서 직원을 채용하는 게 큰 문제”라고 했다. 노동력 문제를 해소하기 위해 회사의 업무 프로세스 개선에 나섰고 자체적으로 라이트 아웃(Lights Out) 전략을 펴게 됐다는 것이다. 제조 업무 인력을 채용하기 어려운 점과 함께 회사의 운영 비용이 증가하는 점도 디지털전환을 피할 수 없게 된 이유로 꼽았다. 예스퍼 투볼 부사장은 “우리의 비전은 공정에 대한 완벽한 통제”라며 “공장에 필요한 운영 인력을 최소화하고, 근무 시간이 끝나면 공장은 거의 불을 끈 상태가 될 수 있도록 하려고 한다”고 설명했다. 레고 공장 내에서 이뤄지는 주요 디지털전환 기술은 센서를 통한 센싱, AI를 활용한 유지보수 시스템 개선, 제품 포장 최적화 등이 대표적인 사례다. 투볼 부사장은 “과거에는 공장설비의 유지보수 과잉이 문제였다”며 “설비 측면에서 보면 오히려 해가 갈 정도로 너무 많은 정비를 하고 있었는데, 보다 스마트하게 관리해 더 오래 사용하는 게 목표”라고 말했다. 이어, “소리 감지 센서와 AI 모델을 도입해 유지보수 주기를 최적화했다”며 “이 과정에서 설비의 수명이 연장되고, 유지보수에 필요한 인력 수도 조정하게 됐다”고 밝혔다. 그는 또 “AI 기술을 화룡ㅇ한 포장 자동화를 통해 제품 박스 내부에 필요한 비닐봉지 수를 최적화했다”며 “봉지 수를 줄이고 일부 제품은 박스 크기를 줄이는 결과까지 얻었다”고 했다. 그러면서 “이는 재무적인 이익뿐만 아니라 환경적인 측면에서 이점도 얻게 됐다”고 덧붙였다.

2025.09.27 16:59박수형 기자