Xebia의 글로벌 CTO 닐스 자일메이커는 "데이터 카탈로그 설명이 잘못되어 있으면 에이전트는 제대로 작동하지 못한다"고 말해요

AI 에이전트를 도입해도 성과가 안 나온다면, 문제는 에이전트가 아니라 데이터 기반일 수 있어요.

Xebia의 글로벌 CTO 닐스 자일메이커는 "데이터 카탈로그 설명이 잘못되어 있으면 에이전트는 제대로 작동하지 못한다"고 말해요. 사람은 동료에게 전화해서 확인할 수 있지만, 에이전트에겐 그런 우회로가 없거든요. 문서에 쓰인 대로만 판단하죠.

Xebia는 이를 해결하기 위해 'Agentic Data Foundation(ADF)'이라는 접근법을 제시해요. 데이터 플랫폼을 에이전트 호스팅까지 확장하고, 고객 대면·내부 업무 양쪽에 활용하는 구조예요. 이 방식으로 12~24개월짜리 전환 일정을 고정가·마일스톤 계약으로 압축한다고 해요.

AI 도입 전에 데이터 품질과 문서화를 먼저 점검해야 한다는 교훈이에요.