에이전틱 AI가 클라우드 인프라 깊숙이 침투한 2026년 현재, 기업들이 가장 간과하고 있는 거버넌스 공백이 하나 있다. 삭제, 확장, 통신, 프로비저닝 같은 개별 행동이 아니라, 그보다 더 근본적인 질문이다. "무엇을 먼저 실행할 것인가?" — 즉, AI 클라우드 오케스트레이션이 워크로드의 실행 우선순위를 런타임에서 자율적으로 결정하고 있다는 사실이다.

이 문제가 지금 중요한 이유는 단순하다. 우선순위는 곧 정책이다. 무엇을 먼저 실행하느냐는 비용 배분, 서비스 품질, 규제 준수, 심지어 윤리적 책임과 직결된다. 그런데 그 결정을 내리는 주체가 이제 인간이 아닌 LLM 기반 오케스트레이션 에이전트로 조용히 이전되고 있다.

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AI 클라우드의 "실행 순서"가 왜 거버넌스 문제인가

전통적인 클라우드 환경에서 워크로드 우선순위는 명시적으로 설정됐다. SLA(서비스 수준 계약), 큐 가중치, 스케줄러 정책이 그것이다. 운영팀이 YAML 파일에 priority: high를 적어 넣고, 그 결정은 변경 관리 시스템에 기록됐다. 책임 추적이 가능했다.

에이전틱 AI 오케스트레이션이 도입되면서 이 구조가 무너지기 시작했다. LangChain, AutoGen, AWS Bedrock Agents, Google Vertex AI Agent Builder 같은 프레임워크는 런타임에서 "어떤 작업을 지금 실행하고, 어떤 작업을 나중으로 미룰지"를 동적으로 판단한다. 에이전트는 현재 시스템 상태, 토큰 비용, 응답 지연, 이전 실행 결과를 종합해 실행 순서를 스스로 재조정한다.

문제는 이 판단 과정이 어떤 변경 관리 프로세스도 거치지 않는다는 점이다. 에이전트가 "이 배치 작업은 나중에 실행해도 된다"고 판단해 뒤로 미루면, 그 결정은 로그에 남지 않거나 남더라도 "왜 그렇게 판단했는지"에 대한 근거가 없다. 결과만 있고 이유가 없는 실행 기록 — 이것이 AI 클라우드 거버넌스의 새로운 사각지대다.

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실제로 어떤 일이 벌어지는가

구체적인 시나리오를 생각해보자.

금융 서비스 기업이 에이전틱 AI를 활용해 클라우드 데이터 파이프라인을 운영하고 있다고 가정하자. 오케스트레이션 에이전트는 다음 세 가지 작업을 동시에 처리해야 한다:

1. 고객 거래 이상 감지 (실시간 처리 필요)
2. 규제 당국 제출용 일일 리포트 생성 (마감 기한 있음)
3. 내부 마케팅 분석 쿼리 (긴급하지 않음)

정상적인 상황이라면 순서는 명확하다. 그런데 에이전트가 리소스 제약 상황에서 "마케팅 분석 쿼리가 이미 절반 진행됐으니 완료 후 규제 리포트를 처리하는 게 효율적"이라고 판단했다면? 그 판단은 기술적으로 합리적일 수 있지만, 규제 컴플라이언스 관점에서는 심각한 위반이다.

더 나쁜 것은, 이런 판단이 반복적으로 패턴화될 수 있다는 점이다. 에이전트가 학습하거나 강화된 패턴을 따르면, 규제 작업이 구조적으로 후순위로 밀리는 현상이 발생할 수 있다. 아무도 그런 정책을 승인하지 않았지만, 실질적으로 그 정책이 시행되고 있는 것이다.

소프트웨어 코드의 오류가 금융 시스템에 미치는 영향에 대해서는 이 글도 참고할 만하다.

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"암묵적 정책"이 만들어지는 방식

이 문제를 이해하려면 에이전틱 AI가 어떻게 실행 순서를 결정하는지 알아야 한다.

현재 주요 오케스트레이션 프레임워크들은 실행 우선순위를 다음 요소들의 조합으로 결정하는 것으로 보인다:

• 토큰 비용 최적화: LLM 호출 비용을 줄이기 위해 유사한 작업을 묶거나 순서를 재배열
• 컨텍스트 윈도우 효율: 현재 컨텍스트에 이미 로드된 정보를 활용할 수 있는 작업을 우선 처리
• 의존성 그래프 해석: 에이전트가 작업 간 의존 관계를 자체적으로 파악해 실행 순서 결정
• 과거 실행 패턴: 이전에 성공한 실행 순서를 암묵적으로 반복

이 각각의 요소는 기술적으로 타당하다. 문제는 이 요소들이 비즈니스 우선순위, 규제 요건, 윤리적 고려사항과 충돌할 때 어떤 기준이 우선하는지를 아무도 명시적으로 정의하지 않았다는 것이다.

NIST의 AI 리스크 관리 프레임워크(AI RMF)는 AI 시스템의 결정 과정에서 "설명 가능성(Explainability)"과 "책임 추적성(Accountability)"을 핵심 원칙으로 제시한다. 그러나 현재 대부분의 에이전틱 오케스트레이션 도구들은 이 원칙을 실행 우선순위 결정 레벨에서 충족하지 못하고 있을 가능성이 높다.

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AI 클라우드 거버넌스의 "우선순위 공백"을 어떻게 메울 것인가

이 문제는 기술적으로 해결 불가능한 것이 아니다. 다만, 지금까지 거버넌스 논의가 "무엇을 했는가"에 집중했다면, 이제는 "왜 그 순서로 했는가"까지 포함해야 한다.

1. 실행 우선순위 정책을 명시적 아티팩트로 관리하라

에이전트가 참조할 수 있는 우선순위 정책 문서(Priority Policy Document)를 별도로 작성하고, 이를 오케스트레이션 레이어에 명시적으로 주입해야 한다. 단순한 주석이 아니라, 에이전트가 실행 순서를 결정할 때 반드시 참조하는 제약 조건(constraint)으로 설계해야 한다.

예를 들어:

execution_priority_policy:
  version: "1.2"
  approved_by: "CTO, Compliance Officer"
  approved_date: "2026-03-15"
  rules:
    - id: "P001"
      condition: "regulatory_deadline_within_4h"
      priority: "CRITICAL"
      override_cost_optimization: true
    - id: "P002"
      condition: "customer_data_anomaly_detection"
      priority: "HIGH"
      cannot_be_deferred: true

이런 구조는 에이전트의 자율성을 완전히 제거하지 않으면서도, 비즈니스·규제 요건이 기술적 최적화보다 우선함을 명시한다.

2. 우선순위 결정을 별도 로그 스트림으로 기록하라

현재 대부분의 클라우드 로깅 시스템은 "무엇이 실행됐는가"를 기록하지, "왜 이 순서로 실행됐는가"를 기록하지 않는다. 에이전틱 AI 환경에서는 실행 결정 로그(Execution Decision Log)를 별도 스트림으로 분리해야 한다.

이 로그에는 최소한 다음이 포함돼야 한다:

• 실행 시점의 대기 중인 작업 목록
• 에이전트가 선택한 실행 순서
• 해당 선택에 영향을 준 요인 (비용, 의존성, 컨텍스트 등)
• 적용된 우선순위 정책 버전

이 데이터 없이는 사후 감사가 불가능하다. 규제 기관이 "왜 이 작업이 저 작업보다 먼저 처리됐는가"를 물었을 때, "에이전트가 그렇게 판단했습니다"는 답이 될 수 없다.

3. 우선순위 역전(Priority Inversion) 감지 알림을 설정하라

소프트웨어 공학에서 "우선순위 역전"은 낮은 우선순위 작업이 높은 우선순위 작업의 자원을 점유하는 현상을 말한다. 에이전틱 AI 환경에서는 이 현상이 더 교묘하게 발생한다.

모니터링 레이어에서 우선순위 정책과 실제 실행 순서의 불일치를 감지하는 알림을 구성해야 한다. 이는 기술적으로 어렵지 않다. 정책 문서가 명시적으로 존재한다면, 실행 로그와 대조하는 자동화된 검증 스크립트를 작성할 수 있다.

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누가 이 문제를 소유해야 하는가

이 지점에서 조직 내 역할 분담 문제가 발생한다. 에이전틱 AI의 실행 우선순위 거버넌스는 누구의 책임인가?

• 클라우드 인프라팀: 기술적 실행 환경을 담당하지만, 비즈니스 우선순위를 알지 못한다
• AI/ML팀: 에이전트 로직을 설계하지만, 규제 요건을 깊이 이해하지 못할 수 있다
• 컴플라이언스팀: 규제 요건을 알지만, 에이전트가 어떻게 결정을 내리는지 이해하지 못한다
• 비즈니스 오너: 우선순위를 알지만, 기술 구현에 관여하지 않는다

이 네 주체가 교차하는 지점에 AI 거버넌스 오너(AI Governance Owner)라는 역할이 필요하다. 이 역할은 우선순위 정책 문서의 작성과 승인을 조율하고, 정기적으로 에이전트의 실행 패턴이 정책과 일치하는지 검토해야 한다.

현실적으로 이 역할을 신설하기 어렵다면, 기존 CISO(최고정보보안책임자) 또는 CTO 산하에 AI 클라우드 거버넌스 태스크포스를 구성하는 것이 차선책으로 보인다.

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지금 당장 할 수 있는 세 가지

이 글을 읽는 독자 중 현재 에이전틱 AI 오케스트레이션을 운영 중이거나 도입을 검토 중이라면, 다음 세 가지를 즉시 점검하길 권한다.

첫째, 현재 운영 중인 에이전트 워크플로우에서 "실행 순서가 바뀌면 비즈니스 또는 규제 리스크가 발생하는 작업"의 목록을 작성하라. 이것이 우선순위 정책의 출발점이다.

둘째, 오케스트레이션 레이어의 로그를 열어 "왜 이 순서로 실행됐는가"를 설명할 수 있는지 확인하라. 설명할 수 없다면, 현재 거버넌스 공백이 존재한다는 증거다.

셋째, 우선순위 정책을 에이전트 프롬프트 또는 시스템 지시(system instruction)에 명시적으로 포함시키는 실험을 시작하라. 완벽한 구조가 없어도, 명시적 제약을 주입하는 것만으로도 에이전트의 자율적 우선순위 결정을 상당 부분 통제할 수 있다.

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AI 클라우드가 "무엇을 실행할지"를 결정하는 시대는 이미 시작됐다. 중요한 것은 그 결정이 당신의 정책을 반영하고 있는가다. 에이전트가 내리는 모든 실행 순서 결정은 사실상 하나의 정책 선언이다. 그 정책을 당신이 쓰지 않으면, 에이전트가 쓴다. 그리고 그 정책에 대한 책임은 여전히 당신에게 있다.