이 업계에 35년 동안 몸담으면서 지금과 같은 시기는 한 번도 본 적이 없습니다. 모든 산업군이 동시에 움직이고 있으며 어느 한 곳이 아니라 판 전체에 베팅하고 있습니다.

올해 초, 좁은 범위의 에이전트 워크플로 하나를 검증하기 위해 서로 다른 벤더 14곳을 엮어 놓은 고객과 함께한 적이 있습니다. 그는 꽤 자랑스러워했습니다. 이를 실제 운영 환경에 어떻게 적용할 계획인지 조심스럽게 물었습니다. 그런 질문은 떠올려 본 적도 없다는 표정으로 저를 보더니 “아직 그 부분까지는 미처 손대지 못했습니다”라고 답하더군요. 그래서 이미 그 단계를 거쳐 8주 만에 프로덕션에 올린 경쟁사 사례를 보여주었습니다. 그는 말을 잃었습니다.

그 사소하고도 사적인 순간이 제가 생각하는 2026년 에이전틱 AI의 결정적 순간입니다. 똑똑한 팀이 비즈니스로 전환할 수 없는 아름다운 데모 버전을 만들었다는 사실을 깨닫는 순간 말입니다.

기억에 남은 이야기로 글을 맺으려고 합니다. 그의 팀이 서비스를 라이브로 전환하던 날 어느 대형 유통 기업의 CTO는 우리가 함께 구축한 프로젝트가 이제 구식이 되었다고 말했습니다. 저는 잠시 낙담했습니다. 그러자 이렇게 설명하더군요. “보리스, 이게 구식이 된 건 실제로 운영되고 있기 때문입니다. 하지만 그 데이터를 담아 둔 건 MongoDB였습니다. 그게 제 기반이죠. LLM과 모델을 언제든지 교체할 수 있습니다. 그 위에 있는 프레임워크도 교체할 수 있습니다. 데이터는 제 것이니까요.”

이러한 큰 변화를 통해 우리가 배운 것은 지금 내리는 아키텍처 선택이 그 선택을 하게 만든 AI 도구보다 더 오래 살아남는다는 점입니다. 결국 바로 그 이유 때문에 데이터 계층에 대한 결정을 올바르게 내리는 것이 중요합니다.