부미, AI 도입의 핵심 단계로 ‘데이터 활성화’를 제시

2026년 기업용 AI의 주요 실패 요인은 많은 이들이 예상하는 것과는 다릅니다. 부정확한 모델이나 제한된 에이전트 추론 능력, 과대 광고 때문이 아닙니다. 진정한 장애물은 이러한 시스템을 구동하는 데이터 그 자체입니다. 데이터는 파편화되어 있고, 라벨링이 일관되지 않으며, 맥락을 공유하도록 설계되지 않은 수십 개의 애플리케이션에 갇혀 있습니다.

Boomi는 이를 '에이전트형 AI 데이터 활성화 문제'라고 부릅니다. Boomi는 자사 고객 기반 전반에서 가동 중인 75,000개의 AI 에이전트를 추적한 결과, 이 근본적인 문제를 해결하는 것이 그 어떤 것보다 우선시되어야 한다고 밝혔습니다. 이 데이터는 지난 2월 Boomi가 사상 최대의 성장세를 기록했을 때 나온 것으로, 당시 전 세계 30,000여 개 고객사, 75,000개의 가동 중인 AI 에이전트, 그리고 포춘 500대 기업의 4분의 1 이상을 포함한 고객 명단을 보고한 바 있습니다.

부미(Boomi)의 회장 겸 CEO인 스티브 루카스(Steve Lucas)에 따르면, 이러한 배포 사례 전반에 걸쳐 나타나는 일관된 패턴은 데이터 문제가 해결되어야만 AI의 가치가 드러난다는 점입니다. 루카스는 지난 3월 9일 회사가 최신 플랫폼 기능을 발표했을 때 "데이터가 먼저 적절하게 활성화되고, 신뢰할 수 있으며, 관리될 때만 AI는 가치를 창출한다"고 밝혔습니다.

데이터 분산 문제

기업 데이터가 부족한 것은 아닙니다. 수십 년에 걸쳐 축적된 ERP 시스템, CRM, 데이터 레이크, SaaS 플랫폼, 레거시 애플리케이션에 걸쳐 풍부하게 존재합니다. 부족한 것은 AI 에이전트가 한 시스템의 데이터를 다른 시스템의 데이터와 호환되는 것으로 신뢰할 수 있게 처리할 수 있게 해주는 공유된 맥락입니다.

CRM에서 고객 기록을, ERP에서 가격 데이터를 가져오는 에이전트는 '고객'이나 '제품'을 정의하는 데 있어 상충되는 기준을 적용할 수 있습니다. 이 경우 산출물의 일관성은 전적으로 기반이 되는 데이터 표준에 달려 있습니다.

Boomi의 솔루션은 3월 9일 플랫폼 업데이트를 통해 도입된 중앙 기록 시스템인 '메타 허브(Meta Hub)'입니다. 이 시스템은 전사적으로 비즈니스 정의를 표준화하고, 이러한 일관된 맥락을 모든 AI 에이전트에 확장하도록 설계되었습니다. 목표는 에이전트가 서로 연결되지 않은 시스템에서 나온 단편적인 해석에 기반해 결과를 생성하는 대신, 통합된 비즈니스 로직에 대한 이해를 바탕으로 추론하도록 보장하는 것입니다.

동일한 업데이트를 통해 변경 데이터 캡처(CDC)를 통한 실시간 SAP 데이터 추출 기능도 도입되었습니다. 이는 대규모 기업에서 발생하는 주요 통합 병목 현상을 해결합니다. 이러한 환경에서는 느리고 수동적인 내보내기 프로세스로 인해 SAP 데이터가 사실상 잠겨 있어, 실시간 AI 워크플로우에 활용할 수 없는 경우가 많았습니다.

Boomi의 Agent Control Tower 내 Snowflake Cortex 에이전트를 위한 새로운 거버넌스 기능에는 감사 추적 및 세션 로그가 추가되었습니다. 이는 AI 에이전트가 블랙박스처럼 작동하여 가시적인 추론 과정 없이 조치를 취한다는 점에 대한 기업의 증가하는 우려를 해소합니다.

애널리스트들의 인정이 시사하는 바

3월에 발표된 두 건의 독립적인 평가 결과는 Boomi의 전략에 대한 외부적 검증을 제공했습니다. 3월 16일, 가트너(Gartner)는 '2026년 통합 플랫폼 서비스(IaaS) 매직 쿼드런트' 보고서에서 Boomi를 리더(Leader)로 선정했으며(12년 연속), '실행 능력(Ability to Execute)' 부문에서 최고 순위를 부여했습니다.

3월 31일, IDC의 '전 세계 API 관리(API Management) 마켓스케이프(MarketScape)' 보고서에서도 부미를 '리더(Leader)'로 선정하며, 특히 API를 AI 워크로드의 연료이자 제어 평면으로 모두 취급하는 AI 중심 전략을 높이 평가했습니다. 가트너의 평가 내용은 특히 주목할 만합니다.

이 보고서는 AI 준비형 통합이 아키텍처, 통합, 거버넌스를 조화시켜 AI 에이전트가 기업 데이터에 효과적으로 접근하고 비즈니스 프로세스 내에서 작동할 수 있도록 하는 전략적 역량이라고 명시했습니다. 이는 부미가 해결하고자 하는 핵심 문제를 입증하며, iPaaS 플랫폼이 이제 단순한 기존 통합 기능이 아닌 AI 준비 상태를 기준으로 평가받고 있음을 시사합니다.

더 넓은 흐름

기업 AI 분야에서 파일럿 단계에서 생산 환경으로의 전환이 예상 가능한 지점에서 정체되고 있음이 이제 분명해졌습니다. 조직들은 모델과 에이전트를 보유하고 있습니다. 그러나 많은 조직이 부족한 것은 실제 비즈니스 프로세스에 맡길 수 있을 만큼 에이전트의 신뢰성을 높여줄 데이터 인프라입니다.

데이터 활성화—즉, 데이터를 정적 저장소에서 에이전트가 실제로 추론할 수 있는, 실시간으로 관리되고 맥락이 풍부한 흐름으로 이동시키는 것—은 그 부족한 계층에 대한 하나의 비전을 제시합니다. 이러한 개념이 업계 표준이 될지, 아니면 더 광범위한 범주에 흡수될지는 2026년이 답을 찾기 시작할 질문입니다.

의문의 여지가 없는 사실은, 에이전트 기반 AI에서 투자 수익률(ROI)을 실현하는 기업들은 바로 데이터 계층 문제를 먼저 해결한 기업들뿐이라는 점입니다.

Boomi는 2026년 5월 18일부터 19일까지 산호세 맥에너리 컨벤션 센터에서 열리는 TechEx North America의 AI & Big Data Expo에 참가할 예정입니다.

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