시스코 자회사 스플렁크는 20일(현지시간) 발표한 ‘2026 관측 가능성 현황’ 보고서에서, 자율적으로 움직이는 AI 에이전트가 늘면서 기존 IT 운영 방식의 한계가 커지고 있다고 밝혔다. 과거에는 장애가 나면 로그, 설정, 코드 변경, 외부 의존성을 거슬러 올라가 원인을 좁히는 방식이 통했다. 하지만 분산 시스템은 인프라가 짧게 생성됐다 사라지고 배포도 잦아 추적이 복잡해졌고, 여기에 AI 에이전트가 목표에 따라 작업 순서와 도구를 스스로 바꾸면서 같은 목표도 매번 다른 경로로 실행될 수 있게 됐다.

보고서는 10개국 16개 산업의 ITOps·엔지니어링 전문가 2,050명 조사 결과를 바탕으로, 운영팀이 이제 인프라 상태뿐 아니라 AI의 판단과 행동이 시스템에 미치는 영향까지 봐야 한다고 정리했다. 응답자의 83%는 AI 에이전트가 의도하지 않은 결과를 낼 가능성을 우려했다. 이에 따라 관측 가능성의 범위도 로그·지표·추적 데이터를 넘어 행동 과정, 모델 품질, 사용량, 비용, 보안, 개인정보 보호까지 넓혀야 한다는 것이다. 또 관측 비용의 큰 원인으로는 AI 인프라보다 과도한 로그 수집 관행이 지목됐다.