AI 에이전트 개발 경쟁 시대, 데이터 확보 전략의 중요성: 스크래핑 vs 통합
AI 에이전트 개발 경쟁이 본격화되면서, 기업들은 효율적인 데이터 확보 전략 수립에 고심하고 있습니다. PwC 조사에 따르면 2025년에는 전 세계 기업의 약 80%가 AI 에이전트를 도입할 것으로 예상되며, 이들 에이전트는 끊임없이 데이터를 필요로 합니다. 트레이닷에이아이 연구에 따르면 기업의 42%가 AI 에이전트 배포를 위해 최소 8개 이상의 데이터 소스에 접근해야 한다고 응답했습니다. 브라이트 데이터 CEO 오르 렌크너는 AI 에이전트가 필요한 데이터를 효율적으로 가져올 수 있는 인터페이스 구축의 중요성을 강조합니다.
AI 에이전트, 왜 외부 데이터가 필요할까?
AI 에이전트는 특정 작업을 수행하기 위해 데이터 접근이 필수적입니다. 내부 지식베이스가 조직의 맥락 정보를 제공할 수 있지만, 진정한 가치를 창출하기 위해서는 외부 데이터가 필수적입니다. 브라이트 데이터의 렌크너는 "실시간 외부 데이터가 없는 에이전트는 학습 시점에 멈춰버린 상태와 같다"라고 설명하며, 오늘의 가격, 재고, 정책, 연구 결과, 최신 이슈 등을 이해할 수 없다고 지적합니다. 유용한 외부 데이터에는 상품 및 재고 정보, 배송 상태, 고객 행동 이력, 채용 공고, 학술 논문, 뉴스와 여론, 경쟁사 분석, 업계 동향, 규제 준수 관련 업데이트 등이 포함될 수 있습니다.
데이터 확보 방식 1: 웹 스크래핑
웹 스크래핑은 소셜 미디어 피드나 상품 카탈로그처럼 공개된 웹 소스에서 데이터를 추출하는 방법입니다. 스크래핑 도구, 브라우저 자동화, 프록시 네트워크 등을 활용하여 웹사이트 HTML에서 데이터를 추출합니다. 스크래핑의 장점은 넓은 범위, 최신성 유지, 특정 업체에 종속되지 않는 독립성입니다. 실시간 웹에 연결된 에이전트는 동적 사이트를 탐색하고, 자바스크립트를 렌더링하며, 복잡한 작업도 인간처럼 수행할 수 있습니다. 또한 파트너십 계약이나 API 승인 절차 없이 신속하게 데이터를 확보할 수 있습니다.
웹 스크래핑의 한계와 위험성
스크래핑은 데이터 품질 문제, 법적 문제, 기술적 문제 등 다양한 단점을 내포하고 있습니다. 스크래핑한 데이터를 전처리하는 과정은 혼란스럽고 부정확하기 쉽습니다. 웹사이트 레이아웃 변경으로 스크래퍼가 무력화될 수 있으며, 서비스 약관 위반 시 법적 문제에 휘말릴 위험도 존재합니다. 요청 제한과 CAPTCHA는 끊임없는 기술적 대응을 요구합니다. 스키마, 맥락, 데이터 검증 부족은 AI 에이전트가 잘못된 데이터를 수집할 위험을 높이고, 불필요한 엔지니어링 자원 낭비로 이어질 수 있습니다. 또한 파생 저작물 형태로 법적 책임을 떠안을 가능성도 배제할 수 없습니다.
데이터 확보 방식 2: 공식 API 통합
AI 에이전트가 공식 API를 통해 외부 데이터를 가져오는 방법은 스크래핑보다 초기 설정이 복잡하지만, 일반적으로 더 높은 품질의 데이터를 제공하며 법적 문제를 피할 수 있습니다. API는 명세를 기반으로 동작하고, 서비스 수준 협약에 의해 보장되며, 버전 관리를 통해 시스템 변경에 따른 오류를 최소화합니다. 공식 통합 방식은 안정적인 API 계약을 기반으로 깨끗하고 구조화된 예측 가능한 고품질 데이터를 제공합니다. 또한 명확한 이용 약관 하에서 운영되기 때문에 법적 명확성과 리스크 완화 측면에서도 유리합니다.
API 통합의 한계와 제약
API 통합은 플랫폼 소유자의 제약, 시간 소요, 비용 문제 등 한계를 가지고 있습니다. 플랫폼 소유자가 데이터 모델이나 호출 규칙을 제한하여 API 접근을 제약할 수 있습니다. 심층적인 파트너 통합의 경우 협상 과정에 많은 시간이 소요될 수 있습니다. 또한 인스타그램, 슬랙, 세일즈포스 등 여러 플랫폼에서 API 접근 제한이나 서비스 종료 사례가 발생해왔습니다. 비용 역시 주요한 문제로, 고품질 데이터는 높은 가격을 요구하며, API별 맞춤 개발과 유지보수, 인증 및 권한 부여 설정 등 추가적인 구성이 필요합니다.
상황에 맞는 데이터 확보 전략 선택
AI 에이전트 활용 범위가 넓어짐에 따라 모든 시나리오에 들어맞는 단일 데이터 전략을 정의하기는 어렵습니다. 파트너 생태계 안에서 운영하거나 비공개 데이터를 다루는 경우, 금융 혹은 헬스케어 관련 정보를 처리하는 경우에는 공식 통합 방식이 적합합니다. 반면 최신 뉴스, 시장 동향, 소셜 미디어 데이터를 수집해야 하는 스타트업에게는 스크래핑이 더 유용할 수 있습니다. 오류가 금전적 손실, 평판 훼손, 규제 위반으로 이어질 가능성이 있다면 공식 채널을 사용해야 하며, 보조 데이터를 활용하는 수준이라면 스크래핑으로도 충분할 수 있습니다.
하이브리드 접근 방식과 장기적인 데이터 전략
최근에는 스크래핑과 API 통합을 병행 관리하기 위한 하이브리드 접근법과 미들웨어도 등장하고 있습니다. 문맥에 따라 스크래핑과 통합 방식을 동적으로 전환하는 에이전트 계층을 구축하여 가시성을 확보하고 내부 동기화를 유지하는 방식입니다. 중요한 것은 비즈니스 목표, 운영 현실, 규제 요구사항과 데이터 전략을 일치시키는 것입니다. 공식 통합 방식은 엔터프라이즈 환경을 위해 설계되었으며, 거버넌스, 감사, 정책 집행 측면에서 더 나은 지원을 제공합니다. 구조화된 접근 방식은 스크래핑보다 훨씬 탄탄한 토대를 제공합니다.
결론
AI 에이전트 개발 경쟁 시대에 데이터 확보 전략은 매우 중요합니다. 스크래핑과 API 통합은 각각 장단점을 가지고 있으며, 상황에 맞는 전략을 선택해야 합니다. 장기적인 관점에서 안정적이고 신뢰할 수 있는 데이터 확보 전략을 구축하여 AI 에이전트의 성공적인 활용을 지원해야 합니다.
