SAS, 에이전트 전략 핵심에 ‘AI 거버넌스’ 전면 배치

기업들은 AI 실험 단계를 빠르게 넘어 실제 운영으로 전환하고 있다. 그러나 에이전틱 AI가 더 많은 의사결정을 수행하고 다양한 도구를 호출하며 분산된 데이터 환경 전반에서 작동하기 시작하면, 가시성과 거버넌스, 신뢰가 약화될 수 있다.

SAS는 연례 행사 ‘SAS 이노베이트(SAS Innovate)’에서 이러한 문제에 대한 해법을 제시했다. 코파일럿, 에이전트 프레임워크, MCP(Model Context Protocol) 플러그인, 관리 도구 등 새로운 제품군을 공개하며, 기업이 통제력을 유지한 채 AI를 운영할 수 있도록 지원하겠다고 밝혔다.

SAS 글로벌 AI 및 생성형 AI 시장 전략 총괄 마리넬라 프로피는 해당 행사에서 “지금은 형태를 만드는 AI에서 실제로 행동하는 AI로 전환되는 시점”이라며 “이는 신뢰, 거버넌스, 책임성 측면에서 새로운 요구사항을 만들어내는 중요한 도약”이라고 말했다.

에이전트와 보다 직관적으로 상호작용

SAS는 먼저 바이야(Viya) 플랫폼에 내장된 대화형 AI 어시스턴트 ‘SAS 바이야 코파일럿’을 공개했다. 이 도구는 인간의 통제를 기반으로 작동하며, 마이크로소프트 파운드리(Microsoft Foundry)와 통합돼 분석 워크플로우 내에서 자연어를 활용해 데이터 분석, 모델 구축, 의사결정을 수행할 수 있도록 지원한다.

프로피는 “전문가 수준의 어시스턴트를 통해 사용자는 작업을 실행하고 질문을 던지며 전체 분석 라이프사이클을 보다 쉽게 탐색할 수 있다”고 설명했다.

바이야 코파일럿은 핵심 애플리케이션 전반에 걸친 질의응답, 설명 가능하고 문서화된 AI 코드 생성, 모델 파이프라인 가이드(추천 및 다음 단계 제시), 대화형 대시보드, AI 기반 검색과 알림 내러티브를 활용한 시각적 분석 기능 등을 제공한다. SAS에 따르면 향후 데이터 관리, 모델 관리, AI 인프라 영역까지 기능이 확장될 예정이다.

초기에는 두 가지 코파일럿이 먼저 제공된다. 자산·부채 관리(ALM)는 시나리오 개발과 금융 리스크 워크플로우 실행 및 해석, 자연어 입력을 분석 모델로 변환하는 기능을 지원한다. 헬스케어 임상 데이터 디스커버리는 데이터 분석, 코호트 생성, 연구 논문 및 의료 문서 탐색 기능을 제공한다.

SAS는 올해 말까지 은행, 제조 등 다양한 산업으로 바이야 코파일럿 적용 범위를 확대할 계획이다.

임베디드 AI 어시스턴트를 넘어, SAS는 내부 및 외부 에이전트를 연결하고 통제할 수 있는 도구와 인프라도 함께 제공한다. 새롭게 공개된 SAS 바이야 MCP 서버는 연결 방식을 표준화해, 클로드(Claude), GPT, 제미나이(Gemini) 등 다양한 대형언어모델(LLM)이나 인터페이스를 활용하는 외부 에이전트가 별도의 맞춤형 통합 없이도 SAS의 도구, 데이터, 모델에 안전하게 접근할 수 있도록 지원한다.

프로피는 “코파일럿은 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 바이야 전반의 기능을 보다 구조화된 방식으로 호출할 수 있다”고 말했다.

또한 SAS는 ‘에이전틱 AI 액셀러레이터’를 통해 코드, 인터페이스, 구성 요소, 모범 사례를 제공한다. 이를 통해 개발자뿐 아니라 로우코드·노코드 사용자까지 다양한 수준의 팀이 SAS 바이야 환경에서 에이전트를 설계하고 구축, 배포, 관리할 수 있다.

현재 바이야 사용자는 MCP 서버와 AI 액셀러레이터를 모두 깃허브를 통해 이용할 수 있다.

인간 판단 유지 위한 거버넌스 강화

SAS는 감독 체계와 신뢰 가능한 AI, 인간 개입 기반 통제의 중요성을 지속적으로 강조하고 있다. 이러한 전략의 일환으로 SaaS 기반 도구 ‘SAS AI 내비게이터’를 새롭게 공개했다.

이 도구는 기업이 보유한 AI 모델을 체계적으로 파악하고, 거버넌스를 적용하며, 정책을 일관되게 관리할 수 있도록 지원한다. 2026년 3분기 마이크로소프트 애저 마켓플레이스(Microsoft Azure Marketplace)를 통해 제공될 예정이며, 자체 개발 모델과 외부 모델을 포함해 기업 내 모든 AI 모델과 도구를 한눈에 파악할 수 있는 엔드투엔드 가시성을 제공한다. 이를 통해 기업은 내부 정책은 물론 외부 규제와 프레임워크까지 AI 활용 전반에 적용할 수 있다.

SAS 데이터 거버넌스 및 윤리 부문 부사장 레지 타운젠드는 “이 도구는 AI 자산에 대한 가시성을 제공할 뿐 아니라 ‘우리가 얼마나 잘하고 있는가’라는 근본적인 질문에도 답을 제시한다”고 말했다.

타운젠드는 기업이 평판, 효율성, 비용 등 다양한 요소를 동시에 고려하는 만큼, 이를 한눈에 파악할 수 있는 충분한 데이터가 필요하다고 강조했다. 이어 “신뢰는 이제 새로운 비즈니스 차별화 요소이자 일종의 통화로 인식되고 있다”고 덧붙였다.

그는 “책임 있는 AI를 자연스럽게 받아들이도록 만드는 것이 핵심”이라며, 기술 발전 속도와 조직의 적응 능력 간 격차를 의미하는 ‘기술 비대칭(tech asymmetry)’ 상황에서도 인간의 판단을 유지하기 위해 AI 거버넌스가 중요한 역할을 한다고 설명했다.

또한 “기술 역량은 충분하지만, 기업은 이를 대규모로 빠르게 적용하는 데 어려움을 겪고 있다”며 “이러한 역량을 지속 가능한 비즈니스 경쟁력으로 전환하는 것이 필요하다”고 강조했다.

AI 기능과 서비스가 빠르게 확장되는 상황에서, 타운젠드는 사용자들에게 충분한 이해도를 갖추고 호기심을 기반으로 AI를 접근하며, 기술이 비즈니스와 개인의 삶에 어떻게 적용될 수 있을지 비판적으로 사고할 것을 주문했다.

그는 “이처럼 빠르게 변화하는 환경에서는 확신을 잠시 내려놓을 필요가 있다”며 “확신은 경직성을 낳고, 이는 지금 필요한 섬세한 판단을 가로막을 수 있다”고 말했다. 이어 “AI의 다음 단계는 이러한 판단을 확장하고, 빠른 속도로 거버넌스를 적용하며, 신뢰를 경쟁력으로 전환하는 데 있다”고 강조했다.

신뢰 가능한 데이터 확보가 AI 성패 좌우

SAS는 기업 데이터 환경의 복잡성과 신뢰 문제도 주요 과제로 지목했다. SAS 산업 시장 총괄 앨리사 패럴은 온프레미스, 레거시 인프라, 프라이빗·퍼블릭 클라우드 등 다양한 환경에 데이터가 분산돼 있으며, 데이터 자체에 대한 신뢰 부족이 의사결정 신뢰 저하로 이어지고 있다고 설명했다. 또한 성능 제약 역시 AI 도입을 저해하는 요인으로 작용하고 있다고 지적했다.

이 문제를 해결하기 위해 SAS는 바이야 기반 클라우드 네이티브 데이터 관리 포트폴리오 ‘SAS 데이터 매니지먼트’를 개편했다. AI 활용을 고려한 데이터 관리, 설계 단계부터 적용되는 거버넌스, 에이전틱 AI 및 코파일럿 기능, 클라우드 기반 분석 가속 기능 등을 새롭게 추가하거나 강화했다.

패럴은 “이 플랫폼은 데이터가 접근되고 준비되며 활용되는 전체 워크플로우 내에서 데이터 계보, 투명성, 통제 기능을 제공한다”고 설명했다.

그는 “에이전트와 AI는 그 어느 때보다 더 많은 데이터를 필요로 한다”며 “특히 의사결정 자동화를 도입하는 경우, 초기 단계부터 데이터 관리 체계를 제대로 구축하는 것이 매우 중요하다”고 강조했다.

재설계된 플랫폼은 신뢰 가능한 데이터를 기반으로 AI를 구동하며, 원시 데이터를 AI 활용이 가능한 형태로 전환한다. 특히 클라우드 네이티브 분석 데이터 플랫폼 ‘스피디스토어(SpeedyStore)’를 통해 데이터를 이동하지 않고도 분석과 AI 처리를 수행할 수 있도록 했다. 이를 통해 대규모 데이터 이동 없이도 효율적인 처리가 가능해진다.

기업은 여전히 데이터 주권을 유지하면서 다양한 데이터 저장소 전반에 걸쳐 워크플로우를 통제할 수 있다.

패럴은 “고객이 현재 상황에 대응하는 데 필요한 모든 요소를 제공하고, 데이터를 활용하고 관리하며 가치를 창출할 수 있는 도구를 지원하고 있다”며 “이를 통해 기업은 자신 있게 AI를 대규모로 운영할 수 있다”고 말했다.
dl-ciokorea@foundryco.com