a16z: 에이전트가 더 이상 인터페이스를 필요로 하지 않게 되면, 소프트웨어 기업은 왜 여전히 수백억 달러의 가치를 지니는가?
저자: 시마 앰블(Seema Amble)
번역·편집: TechFlow
TechFlow 서론: 세일즈포스(Salesforce)는 ‘헤드리스 제품(headless product)’ 출시를 발표했다. 본질적으로 이는 기존 API를 단순히 재패키징한 것이다. 그러나 이 발표는 더 날카로운 질문을 제기한다. 에이전트가 더 이상 UI를 거치지 않고 직접 API를 호출할 때, 전통적인 SaaS 기업이 남기는 것은 단지 데이터베이스와 일련의 비즈니스 로직뿐인데, 그런 기업들이 여전히 수백억 달러의 가치를 지닌 이유는 무엇인가? a16z는 AI 시대에 시스템 오브 레코드(SoR) 소프트웨어의 경쟁 우위(모든 것을 보호하는 성채)가 어떻게 재구성되는지를 분석했다. UI에 의한 사용자 유착은 사라지고, 근육 기억(muscle memory)도 무의미해졌지만, 규정 준수성(compliance), 타 시스템과의 연계성, 그리고 문서화되지 않은 운영 로직이 오히려 더욱 중요해졌다.
소프트웨어가 점차 ‘머리’를 잃고 있는가?
지난달 세일즈포스는 API를 공개하고 헤드리스 제품을 출시한다고 발표했다. 이는 사실상 ‘에이전트 시대에는 세일즈포스의 가치가 UI가 아니라 데이터 계층에 있다’는 전략적 베팅이다. 매우 현명한 재정비다. (단, 기술적으로는 별다른 변화가 없다는 점에 주목할 필요가 있다. 즉, 지금 세일즈포스가 ‘헤드리스 제품’이라는 이름으로 마케팅하는 API는 이미 수년간 존재해 왔다. 말하자면, 이는 전형적인 세일즈포스식 마케팅 발표다.) 이 신제품의 핵심 아이디어는, 인간을 위해 설계된 UI를 거치지 않고도 에이전트가 시스템 오브 레코드 내 데이터에 직접 접근할 수 있다는 것이다.
이 발표는 더 흥미로운 질문을 촉발한다. 만약 UI를 제거하고 데이터베이스만 노출시킨다면, 실제로 남는 것은 무엇인가? 이는 단지 Postgres 데이터베이스 하나, 정교하게 설계된 데이터 스키마 하나, 그리고 하나의 API만 있으면 되는 것과 어떤 차이가 있는가? 시스템 오브 레코드 소프트웨어의 내구성을 오랫동안 유지시켜온 고전적 요소들은 여전히 유효한가, 아니면 새로운 기준이 등장했는가? SaaS 시대에는 시스템 오브 레코드가 방어력을 갖춘 이유가 바로 인간이 인터페이스 안에서 살아가기 때문이었다. 그러나 에이전트 시대에는 이 장점이 약화된다. 이제 방어력은 하향적으로 데이터 모델, 권한 관리, 워크플로우 로직 및 규정 준수성으로 이동하고, 상향적으로 네트워크, 독점적 데이터 생성, 현실 세계에서의 실행 능력으로 이동한다.
소프트웨어가 ‘머리’를 잃을 때, 방어력은 어디로 옮겨가는가?
UI가 곧 제품이었다
시스템 오브 레코드는 특정 비즈니스 데이터 영역에 대한 최고 권위의 진실 원천이다. 고객 관계, 직원 기록, 재무 거래 등에 대한 공식 버전이 저장되는 장소이며, 다른 도구들이 읽고 쓰는 시스템이다. CRM은 수익에 대한 시스템 오브 레코드다. HRIS는 인사 관리에 대한 시스템 오브 레코드다. ERP는 자금에 대한 시스템 오브 레코드다. 이들 시스템을 강력하게 만드는 것은 단순한 데이터 저장이 아니라, 조직 전체의 운영 근간이 되는 공유된 현실을 형성한다는 점이다.
지난 20년간 세일즈포스는 영업 관리자가 팀을 관리하는 방식을 팔았다. 대시보드, 파이프라인 보기, 예측 도구, 활동 피드 등이 사람들이 실제로 구매하는 핵심 요소였다. 그들의 비즈니스 모델은 사용자에게 ‘좌석(seat)’을 판매하고, 이러한 기능에 대한 접근 권한을 제공하는 데 기반을 두고 있었다. 기반이 되는 데이터베이스는 필수적이었지만, 단지 부수적인 존재에 불과했다.
이는 UI가 유착을 창출한다는 것을 의미한다. UI는 데이터 표준을 강제 실행한다. ‘리드(lead)’, ‘영업 기회(opportunity)’, ‘고객(customer)’ 같은 공유 어휘를 만들어낸다. 수천 명의 영업 담당자들이 본래 입력하지 않았을 데이터를 입력하도록 유도한다. UI는 데이터의 일관성을 유지하는 메커니즘이었다. 이 제품은 너무나 유착성이 강해, 많은 영업 관리자들이 새 직장으로 이직할 때도 세일즈포스를 그대로 가져갔다. UI가 편리해서가 아니라, 이미 근육 기억이 되어버렸기 때문이다.
에이전트는 이런 패턴을 뒤엎기 시작했다. 에이전트는 UI를 통하지 않고도 하위 데이터를 직접 읽고 쓸 수 있으며, 이는 UI를 완전히 우회하는 새로운 도구들과 변칙적 해결책의 물결을 촉발시켰다. (세일즈포스만의 사례는 아니다. 우리는 최근 SAP 주변에서 AI 친화적인 생태계가 어떻게 성장하고 있는지를 다룬 바 있다.) 컴퓨터 사용형 에이전트는 선호도, 교육, 기록되지 않은 맥락 등 인간 중심의 요소들을 시간이 지남에 따라 무용지물로 만들고 있다. 즉, 지속 가능한 시스템 오브 레코드가 되기 위한 조건 자체가 진화하고 있는 것이다.
역사적 평가 척도
에이전트 시대가 무엇을 바꿀지 묻기 전에, 우선 시스템 오브 레코드의 유착성을 초기부터 결정했던 요소들을 정확히 파악해볼 필요가 있다. 앞선 몇 가지 요소는 인간이 소프트웨어와 어떻게 상호작용하고 어떤 선호를 갖는지에 초점을 맞추고 있다. 소프트웨어의 유착성은 크게 UI, 습관, 인간 중심 워크플로우, 내재된 프로세스에 의해 좌우되었다.
접근 빈도는 얼마나 높은가? CRM은 GTM(Go-to-Market) 팀 및 기타 여러 부서가 매일 사용한다. 이러한 빈도는 이를 핵심 인프라로 만들며, 그 위에 쌓인 인간 중심의 계층—예컨대 의례, 근육 기억, 수년간 형성된 관리 리듬—은 이전보다 이전하기 가장 어렵다. 왜냐하면 이 모든 것이 ‘이전해야 할 대상’으로조차 인식되지 않기 때문이다.
읽기 전용인지, 읽기-쓰기 전용인지? 유착성이 강한 시스템 오브 레코드는 반드시 읽기-쓰기 시스템 오브 레코드여야 한다. 예를 들어 CRM은 단순히 아카이브만 하는 시스템이 아니다; 그것은 계속해서 읽힌다. 전화 한 통, 단계 업데이트 하나, 작업 생성 하나하나가 누군가에 의해 입력된다(그 사람은 자신이 수행하는 작업에 관심을 가진다). 이러한 양방향 흐름은, 어떤 대체제라도 실시간 운영 데이터를 처리해야 함을 의미하며, 단순한 과거 데이터 내보내기만으로는 부족하다. 안전한 전환 시점이 없으므로, 기업은 일단 도입하면 해당 공급업체를 계속 사용하려는 경향이 있다. 반면, 지원자 추적 시스템(Applicant Tracking System, ATS)은 일반적으로 읽기-쓰기 중에서도 쓰기 중심이며, 채용이 완료되면 데이터에 다시 접근할 이유가 거의 없다.
내부 또는 외부 종속성은 어느 정도인가? 핵심 질문은 이 시스템 오브 레코드에 얼마나 많은 내부 시스템, 팀 프로세스, 혹은 외부 이해관계자들이 의존하고 있는가이다. 내부 연결성은 하류(downstream)에 위치한 다른 소프트웨어나 워크플로우를 의미한다. 외부 연결성은 감사인, 회계사, 규제 기관처럼 데이터에 직접 접근해야 하는 외부 당사자(예: ERP)를 의미한다. 어느 차원에서든 연결성이 높을수록, 이전 과정에서 해체해야 할 요소가 더 많아진다.
규정 준수 측면에서 데이터는 얼마나 중요한가? 여기서 핵심 질문은 단순하다. 이 시스템이 규정 준수에 필수적인가? 급여, ERP, 인사 데이터와 같은 규정 준수 핵심 시스템은 법적으로 입증 가능한 진실 원천, 엄격한 관리자 접근 제어, 그리고 이전 과정에 감사인 및 규제 기관이 직접 참여해야 한다. 이는 이들 시스템의 유착성을 현격히 높인다. 반면, 영업 데이터나 제енд스크(Zendesk)와 같은 고객 지원 도구는 연속성과 맥락을 중시하지만, 데이터 이전이나 접근권 부여 시 규제 위험이 발생하지 않는다.
모든 시스템 오브 레코드가 동일한 전환 비용을 갖지는 않는다. CRM과 ATS를 동일한 차원에서 평가해 보면, 그 격차는 명확하다. ATS는 채용이라는 한정된 프로세스를 위한 워크플로우 도구다. 후보자가 채용되거나 탈락하면, 해당 기록은 사실상 ‘한 번만 쓰는(one-time write)’ 성격을 띤다. 통합 범위도 좁고, 사용자 집단도 작고 집중적이다.
ERP는 정반대 극단에 있다. 장부 자체가 감사 추적 기록이며, 회계사, 감사인, 규제 기관이 이전 과정의 직접적인 이해관계자가 된다. ATS를 교체하는 것은 고통스럽지만 감당 가능하다. CRM을 교체하는 것은 개흉 수술과 같다. ERP를 교체하는 것은 환자가 마라톤을 뛰는 도중에 개흉 수술을 시행하는 것과 같다.
전통적으로 시스템 오브 레코드는 독점적 데이터나 네트워크 효과와 같은 경쟁 우위 창출 요소를 활용하지 않았다. 워크플로우 자체가 충분한 경쟁 우위를 창출해 왔다. 오히려 소비자 서비스 기업들은 도구와 네트워크를 결합해 왔으며, 역사적으로 시스템 오브 레코드 소프트웨어는 그렇게 하지 않았다.
독점적 데이터 — 많은 시스템 오브 레코드가 고객 데이터를 수집하지만, 이 데이터를 실제로 많이 처리하지는 않는다(계약상으로도 종종 처리할 수 없다). 따라서 CRM은 풍부한 데이터셋을 보유하고 있어 고객 간 집계를 통해 크로스-고객 인사이트를 생성할 수 있지만, 이를 실제로 의미 있게 활용한 적은 거의 없다(세일즈포스의 아인슈타인(Einstein) 같은 일부 시도는 있었으나).
네트워크 효과 — 네트워크 효과는 성배였다. CRM은 소프트웨어 판매자가 구매자를 찾을 수 있도록 하여 더 큰 가치를 지닌다. 데이터와 마찬가지로, 네트워크 효과는 역사적으로 시스템 오브 레코드에서는 최대한 약한 수준이었다.
그렇다면 UI가 사라지고 — 에이전트가 등장하면 — 남는 것은 무엇인가?
에이전트는 브라우저를 필요로 하지 않는다. 필요한 것은 API, 맥락, 지시사항, 그리고 행동 능력이다. 이 모든 것을 규모 있게 가능하게 만드는 두 가지 요소가 있다. 첫째, LLM이 추론 능력 면에서 충분히 강력해졌다. 따라서 현재 에이전트는 맥락을 읽고, 계획을 수립하며, 도구를 선택하고, 작업을 수행하며, 출력물을 검토할 수 있다. 대부분의 작업은 인간의 개입 없이 수행 가능하다. 둘째, MCP(Multi-Component Protocol)가 도구 접근을 표준화하여, 에이전트가 외부 기능을 호출할 수 있는 일반 인터페이스를 제공한다. MCP 접근 권한을 갖춘 에이전트는 브라우저 없이도 인간 사용자의 작업을 밀리초 단위로 대규모로 수행할 수 있다. 적절한 맥락을 갖춘 컴퓨터 사용형 에이전트는 API 없이도 기존 소프트웨어 인터페이스를 탐색할 수 있다.
요약하자면, 소프트웨어 구매자는 현재 세 가지 경로를 선택할 수 있다:
1) 기존 시스템 + 에이전트. 기존 공급업체의 CLI 및 API를 활용한다 — 공급업체의 원생 에이전트 제품(세일즈포스의 에이전트포스(Agentforce), SAP의 쥴(Joule))을 사용하거나, 이를 기반으로 자체 에이전트를 구축한다. (API가 완전히 제공되는지, 헤드리스화 작업이 외견상만큼 간단하지 않은지 등은 잠시 제쳐두자.)
2) 완전한 DIY 시스템 오브 레코드. 자체 데이터 모델, 운영 로직, 권한 관리, 감사 추적, 통합 등을 처음부터 구축하고, 자체 에이전트(제3자 에이전트 구축 및 데이터베이스 도구 활용 가능)도 함께 개발한다.
3) AI 네이티브 대체제 구매. 에이전트 시대를 위해 처음부터 설계된 차세대 소프트웨어를 구매한다. 이는 기계가 읽을 수 있도록 설계되었고, 에이전트 오케스트레이션을 부가 기능이 아니라 핵심 기능으로 삼는다. 이 제품 역시 헤드리스일 수 있다.
그렇다면 기존 평가 척도에는 무엇이 남았는가? 인간의 행동과 선호에 기반한 요소 — 예컨대 접근 빈도나 읽기 vs 읽기-쓰기 등 — 는 인간의 근육 기억과 관련되어 있으므로 사라진다. 에이전트는 근육 기억을 경쟁 우위로 삼는 것을 종식시킬 수 있지만, 운영 로직과 맥락을 경쟁 우위로 삼는 것을 종식시키지는 못한다. 오히려 에이전트는 명확한 규칙, 권한, 프로세스 정의를 안전하게 작동시키기 위해 이 로직을 더욱 중요하게 만든다.
문서화되지 않은 표준 운영 절차(SOP)는 단기적으로 여전히 중요하다. 당신의 워크플로우 규칙에 코딩된 조직 내 로직이 바로 에이전트가 당신을 대신해 올바르게 작동하기 위해 필요한 것이다. 또한 이는 재구축하기 가장 어려운 요소이기도 하다. 특히 프로세스 일부가 여전히 인간의 개입을 요구할 경우, 깔끔하게 내보내기조차 어렵다. 그러나 맥락을 포착하는 것은 점점 쉬워지고 있으며, 에이전트가 더 많은 노동을 대체함에 따라 이는 점차 덜 중요해질 것이다.
연결성은 여전히 해체하기 어렵고, 오히려 더 광범위해졌다. 연결성 요소 자체가 변화했다. 이제는 인간의 속도를 따라잡는 것보다, 전통적으로 고립된 기능과 소프트웨어 간의 연결성을 유지하는 것이 더 중요해졌다. CRM 에이전트는 영업, 청구, 고객 성공 데이터 및 맥락을 모두 통합해야 한다. 플랫폼이 여러 외부 조직(구매자, 판매자, 파트너)의 에이전트가 거래하는 노드이기도 하다면, 종속성은 더욱 심화된다. 기존 공급업체의 에이전트는 다양한 하위 소프트웨어의 기본 구성 요소(primitive)를 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있고, DIY 데이터베이스와 에이전트 집합도 마찬가지다.
규정 준수 핵심 데이터는 여전히 중요하다. 규제 기관을 위해 사용되거나 규제/법적 리스크를 수반하는 데이터는 단일 신뢰 가능한 데이터 원천이 필요하다. 고객이 기존 제품을 신뢰한다면, 전환할 가능성은 낮아진다. 예를 들어 급여 및 회계 데이터 — 에이전트가 이 데이터에 접근하려고 할 수는 있지만, 내부에서 직접 구축하고 유지관리할 가능성은 낮다. 완전히 에이전트 중심의 세상에서 해결하기 가장 어려운 문제 중 하나는 ‘어떤 에이전트가 누구를 대신해 어떤 작업을 수행할 수 있는가?’라는 권한 부여와, 그 작업이 어떤 방식으로 감사 가능한가에 관한 것이다. 에이전트 간 상호작용을 위한 신원 및 권한 계층을 제공하는 시스템 오브 레코드는, 단순히 보유한 데이터가 아니라 실행하는 신뢰 아키텍처 때문에 진정으로 대체하기 어려운 구조적 역할을 수행한다.
앞으로, AI 네이티브 스타트업의 방어력을 강화하는 데 점차 더 중요한 요소들이 나타날 것이다:
시스템 오브 레코드를 재구축하는 데 드는 어려움은 얼마나 되는가? — 데이터는 여러 방식으로 더 중요해질 것이다. 첫째, 단기적으로는 시스템 오브 레코드의 하위 데이터를 추출하고 재구축하는 용이성이다. AI는 이를 쉽게 만드는 다양한 도구를 제공하고 있다. 단기적으로 기존 공급업체는 API를 고통스럽게 만들거나, 제한하거나, 불완전하게 만들거나, 경제적으로 매력적이지 않게 만들 수 있다(또는 아예 API를 제공하지 않을 수도 있다). 그러나 추출 도구가 개선되고, 특히 컴퓨터 사용형 에이전트가 발전함에 따라, 이 작업은 점점 더 쉬워질 것이다. 동시에, 신생 기업들은 이메일, 전화, 음성 에이전트 및 내부 문서를 통해 보다 풍부한 데이터셋을 재구축하고 있다. AI는 시스템 오브 레코드 재구축 비용의 상위 80%를 감소시킨다. 나머지 20%, 즉 예외 상황, 승인 절차, 규정 준수 요구사항, 엣지 케이스 워크플로우는 유용한 ‘쐐기(wedge)’ 제품과 진정한 대체제를 구분짓는 핵심 요소다.
의미 있는 독점적 데이터가 있는가?
둘째, 데이터 자체가 더욱 흥미로워진다. 방어 가능한 데이터란 단순히 당신이 가져온 데이터가 아니라, 당신의 제품이 독자적으로 창출하게 만든 데이터다. 우리는 데이터의 ‘담장 있는 정원(fenced garden)’ — 즉, 독점적이고, 규제 대상이며, 지속적인 업데이트가 필요한 데이터 — 에 대해 이야기한다. 권위 있고 완전한 데이터를 수집하는 데 투자하는 소프트웨어 공급업체는 일반적인 공급업체나 그러한 데이터를 보유하지 못한 경쟁자에 비해 우위를 가진다. 데이터의 또 다른 차원은 데이터가 내부에서 생성된 행동에 의존할 때이다. 최고의 비즈니스는 단지 다른 곳에서 입력된 데이터를 저장하는 것이 아니라, 프로세스 참여를 통해 새로운 데이터 부산물을 생성한다. 여기에는 관찰된 행동, 응답률, 시간 패턴, 프로세스 결과, 벤치마크, 이상 패턴, 에이전트 성능 궤적 등이 포함된다. 핵심은 이제 데이터가 곧 맥락이라는 점이다.
행동 계층(action layer)을 갖추고 있는가?
구시대에는 단순히 기록을 저장하는 것만으로도 충분했다. 그러나 신시대에는 에이전트가 행동을 취하므로, 방어성은 폐쇄 루프(closed loop) 내에서 작동할 수 있는 제품으로 이동할 것이다 — 즉, 행동을 취하고, 결과를 포착하며, 피드백을 활용해 미래 의사결정을 개선하는 것이다. ERP의 경우, 이는 지출 승인, 급여 실행, 송장 정산, 알림 발송 등을 포함할 수 있다. 폐쇄 루프를 완성하는 제품은 단순히 관찰하는 것이 아니라 실행 내부에 위치하기 때문에 더 강한 방어력을 갖춘다. 이 제품들은 고유한 데이터를 생성하며, 사용함에 따라 개선되며, 워크플로우를 파괴하지 않고는 제거하기가 더 어려워진다. 여기서의 가치는 수집되는 맥락이 증가하고 처리되는 엣지 케이스가 많아질수록 당연히 커진다.
현실 세계에서의 실행 요소가 있는가?
비즈니스 모델이 완전히 자동화되지 않는 현실 세계 운영과 연결되어 있다. 대표적인 사례는 도어대시(DoorDash)와 같이 운영 네트워크를 구축한 기업들이다. 이들은 역사적으로 기록 시스템이 아니었지만, 현재는 매우 시사하는 사례다. 더 넓은 관점에서, 서비스, 이행, 물류, 현장 운영, 결제 등으로 확장되는 소프트웨어 사업은 순수 SaaS와는 다른 방어력을 갖춘다. 이 기업들은 단지 기록을 저장하거나 행동을 제안하는 것이 아니라, 사람을 파견하고, 화물을 운송하며, 서비스를 완료한다.
개발자들에게는 이는 소프트웨어가 점점 더 많은 의사결정을 하고, 에이전트가 점점 더 많은 조율을 수행하지만, 마지막 1마일은 여전히 현실 세계에서 실행되어야 하는 시장에 기회가 있음을 의미한다. 예를 들어 현장 서비스와 관련된 수직적 소프트웨어가 그러하다.
네트워크 효과가 있는가?
역사적으로 대부분의 기록 시스템은 소프트웨어가 주로 내부에서 사용되기 때문에 네트워크 효과가 약했다. 그러나 에이전트 시대에는 시스템이 다자간 워크플로우에 내장될 경우, 네트워크 효과가 더욱 중요해질 수 있다. 시스템이 매수자와 매도자, 고용주와 근로자, 기업과 감사인, 공급자와 고객, 지불자와 제공자 간 반복적인 상호작용을 조정한다면, 각 추가 참가자가 다음 참가자에게 네트워크를 더욱 유용하게 만들 수 있다.
첫 번째 방식은 공유 워크플로우 조정을 통한 것이다. 제품이 거래, 맥락 교환, 예외 해결을 위한 양측의 장소가 된다. 두 번째 방식은 벤치마킹 및 지능을 통한 것이다. 시스템은 네트워크 내에서 관찰된 패턴을 기반으로 표준, 이상 징후, 제안을 제시할 수 있으며, 이는 앞서 언급한 데이터 포인트와 연계된다. 세 번째 방식은 신뢰 및 표준화를 통한 것이다. 거래 상대방이 승인, 인계, 규정 준수, 결제 등의 동일한 트랙을 신뢰하기 시작하면, 제품은 단순한 데이터베이스가 아니라 시장 자체의 조정 인프라의 일부가 되기 때문에 교체하기가 더욱 어려워진다.
구매자의 기술 역량은 어느 정도인가?
이론적으로 누구나 자신의 에이전트를 구축할 수 있는 세상에서, 실제 구축 역량의 격차는 여전히 크다. 특히 수직 시장 및 내부 엔지니어링 자원이 부족했던 기능별 구매자들 사이에서는, 자체 데이터베이스, 워크플로우 로직, 에이전트 스택, 거버넌스 계층을 구축·유지·지속적으로 개선할 가능성은 여전히 낮다. 비용 역시 중요하다. 이론적으로 DIY는 소프트웨어 라이선스 비용을 줄일 수 있지만, 일반적으로는 구현, 유지보수, 내부 복잡성으로 인한 비용으로 전환된다. 이는 운영이 복잡하되 기술 서비스가 부족한 분야 — 제조업, 건설 백오피스, 산업 및 현장 서비스 워크플로우, 회계 등 — 에서 진정한 기회가 있음을 의미한다.
기타 중요한 요소들도 소프트웨어의 기본 요구사항이 될 것이다. 예를 들어, 본체론(ontology)이 달라져야 한다. 많은 ‘DIY 데이터베이스’ 사고방식은 객체 모델 자체가 지닌 가치를 과소평가한다. 기존 소프트웨어는 대시보드, 보고서, 인간을 위해 설계되었고, 워크플로우를 포착한다. 여기에는 영업 기회, 티켓, 후보자 등이 포함된다. 그러나 에이전트 모델은 추론, 행동, 상태 추적, 예외 처리, 위임, 타 시스템 간 조율을 포착해야 한다. 원생 객체 모델은 작업(task), 의도(intent), 스레드(thread), 전략(policy), 결과(result) 등으로 진화할 수 있다.
마찬가지로, 권한 관리는 인간뿐만 아니라 에이전트도 관리할 수 있도록 업데이트되어야 한다. 여기에는 누가 어떤 에이전트를 통해 무엇을 할 수 있는지, 어떤 정책 하에 수행되는지, 어떤 승인이 필요한지, 어떤 감사 추적이 이루어지는지, 어떤 롤백/예외 처리가 가능한지 등이 포함된다.
물론, 모든 이 요소는 비용의 맥락(예: 에이전트/데이터베이스 구축 및 유지보수 비용, API 접근 비용)에서 고려되어야 하며, 이는 다시 데이터 재구축의 난이도 및 종속 항목 수와 같은 문제로 돌아간다.
그렇다면 우리는 지금 어디에 있는가?
기존 기업들이 헤드리스화를 추구함에 따라, 그들은 암묵적으로 데이터 계층이 계속해서 가치의 원천이 될 것이라고 베팅하고 있다. 금융 서비스와 같이 규정 준수가 특히 엄격한 분야에서는 이 베팅이 일정 기간 동안 유효할 수 있으며, 헤드리스화는 아직 먼 미래일 수도 있다. 소프트웨어 개발자들에게는, 기존 기업들이 헤드리스화를 추구할 때 이들과 경쟁하고 지속 가능한 소프트웨어를 구축할 기회가 변화하고 있다. 차세대 시스템 오브 레코드는 이미 다르게 보이기 시작했다. 단순히 인간의 작업을 기록하기 위한 데이터 저장소가 아니라, 맥락을 포착하고, 작업을 시작하며, 데이터 부산물을 기록하는 ‘에이전트성(agentive)’을 갖춘 시스템이다. 또한, 가장 흥미로운 비즈니스는 현실 세계의 실행까지 확장될 것이며, 현장 근로자, 물류 제공업체, 서비스 팀, 물리적 자산을 조율하거나, 다자간의 중재자 역할을 수행할 것이다. 이들은 구시대의 비즈니스 모델을 혼합할 것이며, 전통적인 기록 시스템의 핵심 — 데이터 — 는 배경 속으로 사라질 것이다.
이 주제에 대한 사고 협업에 @astrange에게 진심으로 감사드립니다!
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