기업들이 인공지능(AI) 에이전트 도입을 확대하고 있지만 절반 이상은 관련 비용을 제대로 통제하지 못하는 것으로 나타났다. AI 운영 상태를 감시하는 모니터링 비용마저 부담으로 작용하고 있다.
시스코는 세계 10개국 IT 운영·엔지니어링 전문가 2050명을 대상으로 조사한 '2026 스플렁크 옵저버빌리티 현황 보고서'를 21일 발표했다.
조사 결과 응답자의 55%는 AI 사용량 증가로 향후 이용 규모를 예측하기 어려워 비용을 정확하게 통제하지 못한다고 답했다. 60%는 높은 기본 운영비보다 예상치 못한 비용 급증이 더 큰 부담이라고 응답했다.
특히 57%는 AI 등 시스템의 운영 상태를 파악하기 위한 텔레메트리 데이터 수집·관리 비용이 모니터링 대상 인프라 비용을 초과했다고 답했다. 텔레메트리는 시스템에서 발생하는 로그와 성능 지표, 요청 처리 경로 등을 수집해 운영 상태를 파악하는 데 활용하는 데이터다.
AI 에이전트의 품질 관리도 과제로 나타났다. 응답자의 87%는 AI 모니터링을 우선순위로 꼽았지만, 54%는 명확한 사업 성과 목표를 수립하지 못했다. AI 모델의 응답 품질을 측정하는 데 어려움을 겪는다는 응답도 56%였다.
시스코는 해결책으로 옵저버빌리티(관측 가능성) 강화를 제시했다. 옵저버빌리티는 로그·성능 지표·요청 추적 정보 등을 종합 분석해 시스템 내부의 동작과 문제 발생 원인을 파악하는 기술이다.
실제로 옵저버빌리티 선도 기업의 91%는 AI 에이전트와 모델별 비용을 정확하게 파악한다고 답했다. 비선도 기업은 69%에 그쳤다.
카말 하티 스플렁크 수석부사장은 “옵저버빌리티는 에이전틱 AI 시대에 예측 가능성과 신뢰를 회복하는 데 필수적인 역할을 한다”고 말했다.
박진형 기자 jin@etnews.com
