AI 데이터 레이어 솔루션 기업 디노도(Denodo)가 시장 조사 기관인 벡터8(Veqtor8)이 수행한 연구 보고서를 발표했다. ‘에이전틱 AI를 위한 AI 데이터 레이어의 투자수익률(The ROI of an AI Data Layer for Agentic AI)’ 보고서에 따르면 기업이 거버넌스가 적용된 AI 데이터 레이어를 도입할 경우 3년간 290%의 ROI를 달성하고 에이전트 배포 속도를 3배 높이면서 AI 운영 비용은 68% 절감할 수 있는 것으로 나타났다.
기업들이 생성형 AI의 시범 운영을 넘어 실제 운영 환경에서 자율형 및 반자율형 에이전트를 대규모로 운영하는 단계로 접어들면서 거버넌스와 시맨틱 일관성을 갖춘 실시간 기업 데이터에 안정적으로 접근하는 일이 핵심 이슈로 떠올랐다.
이번 연구를 위해 벡터8은 글로벌 은행, 통신사, 화학 제조 기업, 물류 선도 기업의 실무자와 하이퍼스케일러 기업 및 기술 파트너를 대상으로 심층 인터뷰를 진행했다. 이를 바탕으로 파편화된 데이터 아키텍처 대비 디노도의 AI 데이터 레이어를 도입했을 때 얻을 수 있는 경제적·운영 이점을 정량적으로 분석했다.
주요 연구 결과 및 경제적 효과
이번 연구에서는 인터뷰에 참여한 모든 기업의 평균 규모를 반영해 종합 기업 재무 모델을 구축했다. 해당 모델은 100개의 분산된 데이터 소스를 보유한 기업이 AI 에이전트 도입 첫해에 이를 100개에서 3년차에 900개까지 확대하는 시나리오를 설정해 AI 데이터 레이어 도입에 따른 3년간의 주요 정량적 성과를 도출했다.
· AI 이니셔티브를 통한 비즈니스 가치 창출 2.9배 증가: 순비용 회피(net cost avoidance)와 추가 창출된 총 비즈니스 가치를 모두 포함한 수치
· 에이전트 배포 속도 3배 향상: 에이전트를 배포할 때마다 연동 작업을 매번 수행하는 대신 사전에 미리 구축된 재사용할 수 있는 데이터 제품을 활용해 에이전트를 3배 더 빠르게 배포 가능
· AI 운영 비용 68% 절감: AI 데이터 레이어에 쿼리를 위임하고, 데이터를 모델에 입력하기 전에 필터링함으로써 작업당 컨텍스트 페이로드(context payload)가 약 1만8000토큰에서 약 5760토큰으로 감소했으며, 이에 따라 컴퓨팅 비용도 비슷한 수준으로 절감
· 통합 및 거버넌스 비용 75% 이상 절감: 커넥터의 무분별한 증가와 모델 컨텍스트 MCP(Model Context Protocol) 서버 난립을 방지해 유지보수 비용을 79%, 정책 관리 업무 부담을 76% 절감
과도한 MCP 서버 난립 문제 해결
통합 AI 데이터 레이어가 없으면 기업의 AI 에이전트는 데이터 소스마다 MCP 서버, RAG 파이프라인, 에이전트별 보안 제어 체계를 각각 구축해야 한다. 특히 규제가 엄격한 산업군에서는 하나의 에이전트가 클라우드부터 SaaS, 레거시 및 운영 시스템까지 30개에서 50개에 달하는 다수의 이기종 시스템에 접근해야 한다. 이러한 방식은 심각한 통합 지연과 거버넌스의 취약성을 초래한다.
이번 보고서의 저자인 앤드류 밀로이(Andrew Milroy) 벡터8 수석 애널리스트는 “에이전트의 성능은 에이전트가 접근할 수 있는 데이터의 수준에 달려 있다. 개별 시스템 하나를 연결하는 것은 어렵지 않지만, 수십 개의 시스템을 일관된 보안 정책 아래 유기적이고 신뢰할 수 있는 워크플로로 조율하는 일은 매우 복잡하다”며 “디노도의 AI 데이터 레이어는 이러한 복잡성을 대신 처리해 기업이 데이터를 한 번 프로파일링하면 해당 데이터에 접근 권한이 있는 모든 에이전트가 거버넌스가 적용된 데이터 제품을 재사용할 수 있도록 지원한다”고 말했다.
알베르토 팬(Alberto Pan) 디노도 최고기술책임자(CTO)는 “기업은 AI 도입을 확대할 때 속도, 거버넌스, 비용 효율성 중 어느 하나도 포기할 수 없다”며 “디노도 플랫폼은 대규모 데이터 이전 없이도 분산된 데이터 자산 전반의 접근성, 의미 체계, 중앙 집중식 정책 적용을 통합해 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈용 AI 에이전트를 위한 필수 기반을 제공한다”고 밝혔다.
이번 보고서의 전문은 디노도 홈페이지에서 다운로드할 수 있다.
◆ 한눈에 보기
· 발행 기관 : 디노도코리아
· 분류 : 인공지능, 인터넷, 디노도코리아
· 배포 : 2026년 10월 26일 오전 9시 38분
출처 : 디노도코리아 보도자료(뉴스와이어)
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