AI 에이전트가 조용히 만들어내는 혼돈공학 실패, 기업들은 아직 추적하지 못하고 있다

이 글은 운영 환경의 자율형 AI 에이전트가 맥락이 부족한 상태에서 기술적으로는 맞지만 위험한 조치를 내려 더 큰 장애를 유발할 수 있다고 경고한다.

예를 들어 시스템이 이미 스트레스를 받는 상황에서 서비스를 재시작하면, 공유 연결 풀이나 데이터베이스 같은 의존성을 통해 연쇄 장애가 번질 수 있다.

기업들의 AI 에이전트 도입은 빠르게 늘고 있지만, 현재의 거버넌스와 장애 회고 체계는 이런 에이전트 유발 사고를 제대로 포착하지 못한다.

이러한 실패는 혼돈공학 결과와 비슷해 보이지만, 실제 혼돈 실험에 있는 사람의 판단, 영향 범위 통제, 위험 점검이 빠져 있다는 점이 핵심이다.