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[SW키트] 데이터이쿠, 에이전트 개발 '시각화' 전략 제시…"비용·리스크 통제"

데이터이쿠가 인공지능(AI) 에이전트 개발 과정을 시각적하는 전략으로 사업을 강화하고 있다. AI가 어떤 데이터·과정을 거쳐 결과를 도출하는지 시각적으로 보여줌으로써 기업이 에이전트 개발 과정을 더 투명하게 통제할 수 있게 돕는 방식이다. 26일 IT 업계에 따르면 데이터이쿠는 지난 18일 공개한 코딩 에이전트 '데이터이쿠 코빌드' 시각화 기능을 앞세워 고객사 공략에 나섰다. 코빌드는 현업 사용자가 자연어로 입력한 비즈니스 목표를 운영 가능한 AI 프로젝트로 자동 전환하는 플랫폼이다. 데이터이쿠는 AI 에이전트 개발 과정 시각화를 코빌드 차별점으로 내세우고 있다. 사용자가 단순히 AI가 내놓은 결과만 확인하는 것이 아니라, 에이전트가 어떤 데이터에 접근하고, 어떤 과정을 거쳐 결과를 도출했는지 작업 흐름 전체를 눈으로 확인할 수 있도록 한 것이다. 일반적인 생성형 AI 도구는 사용자가 데이터를 넣고 질문하면 답변을 제시한다. 이 과정에서 답변은 수천 줄 코드나 블랙박스 형태로 남는 경우가 많다. 현업 사용자는 AI가 어떤 데이터를 활용했는지, 해당 데이터가 적절했는지, 결과가 의도한 방식으로 만들어졌는지 파악하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 코빌드는 AI 에이전트 작업 과정을 비주얼 플로 형태로 보여준다. 사용자는 에이전트가 어떤 입력 소스에 접근했는지, 어떤 데이터를 가져왔는지, 그 데이터를 어떤 방식으로 처리했는지 단계별로 확인할 수 있다. 결과물뿐 아니라 결과가 만들어지는 과정까지 검증할 수 있는 구조인 셈이다. 이 같은 방식은 비기술 전문가의 AI 활용 문턱을 낮춘다. 현업 사용자는 복잡한 코드를 직접 해석하지 않아도 데이터 흐름과 모델 작동 방식을 이해할 수 있다. 필요할 경우 코드 수준의 세부 내용도 확인할 수 있지만, 기본적으로는 시각화된 흐름을 통해 AI 에이전트가 제대로 작동하는지 점검할 수 있다. 현재 코빌드는 전문가에게도 높은 선호도를 받는 것으로 전해졌다. 기업 안에서는 많은 모델과 데이터 프로젝트가 만들어지지만, 담당자가 바뀌거나 시간이 지나면 해당 모델이 어떤 데이터와 절차를 거쳐 만들어졌는지 추적하기 어려워진다. 이때 코빌드는 코드와 프로젝트를 플랫폼 안에서 관리하고, 데이터 흐름과 개발 이력을 시각적으로 남길 수 있도록 해 유지보수 부담을 줄인다. 코빌드는 AI 에이전트를 빠르게 만드는 데 그치지 않는다. 기업이 만든 AI 에이전트를 실제 업무에 적용한 뒤에도 그 작동 과정을 추적하고, 문제가 생겼을 때 원인을 확인하며, 이후에도 관리할 수 있는 기반을 제공한다. "AI·데이터 활용 전 과정 통제 필요" 데이터이쿠는 기업이 AI와 데이터를 활용하는 전 과정을 직접 관리·통제할 수 있는 거버넌스 체계를 코빌드에 제공한다고 밝혔다. AI 에이전트가 업무 현장에 빠르게 확산하면서, 기업이 데이터 출처와 활용 과정을 추적할 수 있는 관리 기반이 중요해졌다는 설명이다. 장기욤 아페르 데이터이쿠 제품관리 부문 이사는 지난 24일 열린 간담회에서 "기업이 데이터와 AI 시스템 활용 과정을 관리하도록 돕는 것이 우리 목표"라며 "데이터가 어떤 경로로 들어왔는지, 어떤 파이프라인을 거쳐 처리됐는지, 어떤 모델이나 AI 에이전트에 사용됐는지를 확인할 수 있도록 지원한다"고 설명했다. 그러면서 "사람은 데이터 파이프라인과 AI 에이전트 작업 과정을 검토·수정할 수 있다"며 "기업은 이 구조를 통해 AI 에이전트가 잘못된 데이터에 접근하거나 의도와 다르게 작동하는 문제를 줄일 수 있다"고 덧붙였다. 데이터이쿠는 승인과 책임 관리 기능도 거버넌스 핵심으로 보고 있다. 현재 코빌드에 리스크 평가 프레임워크와 승인 절차 기능을 지원한다. 이를 통해 법무, 컴플라이언스, 보안, 리스크 관리 부서는 AI 프로젝트 검토 과정에 참여할 수 있다. AI 프로젝트 책임 소재를 문서화하고 관리할 수 있는 기능도 제공하고 있다. 아페르 이사는 "기업이 특정 데이터나 모델을 사용할 때 내부 승인 절차를 적용할 수 있다"며 "승인 과정과 검토 내용을 기록해 향후 감사나 규제 대응에 활용할 수 있다"고 설명했다. 이 같은 거버넌스 구조는 AI 에이전트가 대량으로 만들어지는 기업 환경에서 중요성이 커지고 있다. 기업이 에이전트 수를 늘리는 데만 집중하면 각 에이전트가 어떤 데이터를 사용하고 어떤 판단 과정을 거쳐 결과를 내는지 관리하기 어려워질 수 있다. 데이터 흐름과 책임 소재가 불분명하면 AI 에이전트를 실제 업무에 안정적으로 적용하기도 어렵다. 데이터이쿠는 AI 에이전트의 개발, 운영, 검증, 유지보수를 하나의 관리 체계 안에서 수행할 수 있도록 지원한다. 기업은 데이터 흐름을 추적하고, 작업 과정을 시각적으로 확인하며, 필요한 경우 법무·보안·리스크 부서의 승인 절차를 붙일 수 있다. 이를 통해 기업은 유럽연합(EU) AI법, 유럽 일반개인정보보호법(GDPR), 캘리포니아 소비자 개인정보보호법(CCPA) 등 강화되는 글로벌 규제 환경에 대응할 수 있는 기반을 마련할 수 있다. 페르 이사는 "코빌드는 기업이 AI와 데이터를 책임 있게 활용하도록 돕는 운영·검증 플랫폼 역할을 할 수 있다"며 "기업은 코빌드로 AI 에이전트를 더 많이 만드는 데서 나아가, 해당 에이전트를 어떻게 관리하고 신뢰할 수 있게 운영할지에 대한 기반까지 갖출 수 있을 것"이라고 강조했다.

2026.06.26 09:21김미정 기자

[현장] 데이터이쿠 "AI 에이전트, 검증·통제 속에서 탄생해야…'코빌드'로 지원"

"인공지능(AI) 에이전트는 검증·통제 가능한 환경서 만들어져야 합니다. 이에 발맞춰 우리는 '데이터이쿠 코빌드'를 출시했습니다. 코빌드는 자연어로 입력한 업무 목표를 AI 프로젝트로 만들고, 그 과정을 시각적으로 확인할 수 있도록 지원합니다." 장기욤 아페르 데이터이쿠 제품관리 부문 이사는 24일 서울 서초구 에피소드 강남 262에서 '데이터이쿠 서밋 서울 2026' 기자간담회를 열고 AI 에이전트 구축 과정에 검증·통제 환경이 필수라며 이같이 밝혔다. 데이터이쿠 서밋은 파리, 도쿄, 런던 등 세계 주요 도시에서 개최되는 글로벌 플래그십 행사다. 오는 25일 서울 웨스틴 파르나스 하모니 볼룸에서 진행된다. 이날 데이터이쿠를 활용한 확장 가능한 인공지능(AI) 환경 구축 방안 등이 공유된다. 아페르 이사는 지난 18일 출시된 코딩 에이전트 코빌드를 소개했다. 코빌드는 현업 사용자가 자연어로 입력한 비즈니스 목표를 운영 가능한 AI 프로젝트로 자동 전환하는 플랫폼 기능이다. 사용자가 목표를 설명하면 코빌드는 관련 데이터를 식별하고 워크플로를 설계한 뒤 데이터 파이프라인, 머신러닝(ML) 모델, 에이전트, 애플리케이션 등을 코드 작성 없이 생성한다. 생성된 결과물은 시각적 흐름 형태로 제공돼 현업과 IT 부서가 함께 검토·수정·승인할 수 있다. 아페르 이사는 코빌드 핵심으로 에이전트 품질 검증 검증과 통제 가능성을 꼽았다. 코빌드는 AI 프로젝트 기획 단계부터 거버넌스를 내재화해 무분별한 프로토타입 생성, AI 백로그 증가, 기술 부채 누적 문제를 줄이는 데 초점을 맞췄다. 그는 "기존 AI가 결과만 보여준다면, 코빌드는 결과가 만들어지는 과정까지 시각적으로 보여준다"며 "현업 사용자도 직접 검증하고 통제할 수 있게 돕는다"고 강조했다. 또 스노우플레이크, 오픈AI, 앤트로픽, 아마존 베드록, 구글 제미나이 등 여러 거대언어모델(LLM) 환경을 지원한다. 이를 통해 기업이 기존 AI·데이터 인프라와 연계해 활용할 수 있도록 돕는다. "에이전트 구축에 모델 성능만큼 중요한 건 운영 체계·거버넌스" 데이터이쿠는 AI 에이전트 구축 과정 필수 요소를 운영 체계와 거버넌스로 꼽았다. AI 모델만큼 에이전트 신뢰성과 정확도가 중요하다는 이유에서다. 이에 발맞춰 데이터이쿠는 사내 비즈니스 전문가 지식과 판단 기준을 AI 에이전트 추론 로직으로 전환하는 '엑스퍼트-투-에이전트(E2A)' 기술을 공개했다. 이 기술은 기업이 보유한 업무 전문성을 구조화된 에이전트 형태로 활용할 수 있도록 지원한다. 이날 '에이전트 매니지먼트' 기능도 소개됐다. 해당 기능은 데이터이쿠뿐 아니라 다른 플랫폼에서 개발된 에이전트까지 단일 화면에서 통합 관리하고 성능과 리스크를 모니터링할 수 있도록 구축됐다. 또 산업과 업무 영역별 특화 에이전트를 활용해 의사결정을 지원하는 '리즈닝 시스템'도 공개됐다. 기업은 이를 활용해 업무 프로세스를 분석하고 에이전트를 적용할 수 있는 영역을 발굴할 수 있다. 데이터이쿠는 AI 활용이 확대될수록 개별 모델 성능 만큼 운영 체계와 거버넌스 중요성도 커질 것으로 전망했다. 이에 사람과 오케스트레이션, 거버넌스를 결합한 운영 모델을 통해 기업 AI 확산을 지원한다는 방침이다. 앤드류 보이드 데이터이쿠 아시아태평양·일본 총괄 수석 부사장은 "AI 가치는 기술 자체가 아니라 실제 조직 안에서 작동할 때 드러난다"며 "AI가 제대로 내재화되기 위해서는 비즈니스 사용자가 쉽게 이해할 수 있어야 하고 리스크 관리 조직이 이를 통제할 수 있어야 하며 IT 부서는 안정적으로 운영할 수 있어야 한다"고 강조했다. 김종덕 데이터이쿠코리아 지사장은 "에이전틱 AI 시대에는 개별 모델 성능보다 이를 안전하게 확장하고 통제할 수 있는 체계가 중요하다"며 "국내 고객사들이 AI를 단발성 실험이 아닌 전사적 운영 체계로 발전시킬 수 있도록 지속적으로 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.06.24 13:27김미정 기자

AI 책임경영 압박 커진다…한국 CEO 93% "성과 못내면 직무 위태"

한국 기업 경영진 사이에서 인공지능(AI) 성과가 단순 기술 투자를 넘어 경영 책임과 직결되는 핵심 과제로 부상하고 있다는 조사가 나왔다. 국내 최고경영자(CEO) 대다수가 AI 성과 부진 시 직무 안정성까지 위협받을 수 있다고 인식하는 가운데, 실제 AI 의사결정에 대한 신뢰와 통제 체계는 여전히 미흡한 것으로 나타났다. 28일 데이터이쿠가 발표한 '글로벌 AI 실태 보고서'에 따르면 전 세계 CEO 87%는 AI 성과에 대해 전적인 책임을 지고 있다고 답했다. 또 78%는 올해 말까지 AI를 통한 가시적 성과를 내지 못할 경우 자신의 직무 안정성이 위협받을 수 있다고 응답했으며 74%는 AI 전략 실패가 경영진 교체로 이어질 수 있다고 전망했다. 이번 조사는 글로벌 시장조사기관 해리스 폴과 함께 미국·영국·프랑스·독일·아랍에미리트·일본·한국·싱가포르 CEO 900명을 대상으로 진행됐다. 조사 결과 CEO 62%는 이사회로부터 측정 가능한 AI 성과를 요구받고 있다고 답해 AI가 단순 전략적 투자 단계를 넘어 실질적인 경영 성과 과제로 자리 잡고 있는 것으로 분석됐다. AI는 이미 경영진 의사결정 과정 전반에 깊숙이 관여하고 있는 것으로 나타났다. 전 세계 CEO들은 매년 40건 이상의 핵심 의사결정에서 AI 영향을 받고 있다고 답했다. 다만 신뢰 문제는 여전했다. CEO 80%는 AI 결과물을 직접 검증하거나 이의를 제기한다고 답했으며 51%는 핵심 비즈니스 결정 과정에서 인간 승인이 여전히 필요하다고 응답했다. AI 에이전트 도입 확대 흐름도 확인됐다. 전 세계 CEO 83%는 올해까지 AI 에이전트를 실제 업무 환경에 도입할 계획이라고 답했다. 반면 AI 에이전트 대규모 도입에 대한 신뢰도는 1년 전 41%에서 올해 31%로 하락했다. 벤더 종속에 대한 우려도 커지는 분위기다. CEO 65%는 AI 투자 확대보다 특정 벤더에 대한 과잉 투자를 더 우려한다고 답했으며 76%는 이미 소수 AI 공급업체에 지나치게 의존하고 있다고 응답했다. 또 67%는 지난 1년 동안 최고정보책임자(CIO) 등 조직 구성원이 내린 AI 플랫폼·공급업체 관련 결정에 이의를 제기한 경험이 있다고 밝혔다. AI 거버넌스와 규제 리스크 역시 주요 과제로 지목됐다. 전 세계 CEO 96%는 승인되지 않은 생성형 AI 도구 사용인 이른바 '섀도우 AI' 문제가 존재한다고 답했다. 79%는 AI 에이전트 관련 법적 리스크를 우려했으며 57%는 설명 가능성 부족이 기업 신뢰 위기로 이어질 수 있다고 응답했다. 아울러 글로벌 CEO 51%는 규제 불확실성 때문에 AI 관련 사업 추진을 지연한 경험이 있다고 답했다. 이에 맞춰 AI 성공을 위한 핵심 요소로 거버넌스 중요성이 부각됐다. 조사에서 CEO들은 인재 및 인력 준비(34%)나 오케스트레이션(28%)보다 거버넌스(39%)를 가장 중요한 요소로 꼽았다. 데이터이쿠는 AI 활용이 확대될수록 통제력과 설명 가능성이 기업 경쟁력 핵심 요소로 부상하고 있다고 분석했다. 조직 내부 인식 차이도 두드러졌다. CEO 94%는 AI가 전략적 의사결정에 영향을 미친 사실을 이사회에 공유하는 데 부담이 없다고 답했지만, 데이터 책임자 가운데 AI 에이전트가 기본적인 의사결정 감사를 통과할 수 있을 것이라고 확신한 비율은 34%에 그쳤다. 또 CEO 83%가 AI 에이전트 운영 확대를 예상한 반면 이를 실시간 모니터링할 수 있다고 답한 CIO 비율은 25%에 불과했다. 한국 시장에선 AI 책임경영 흐름이 더욱 강하게 나타났다. 한국 CEO 95%는 AI 에이전트가 현재 경영진보다 더 나은 전략적 계획을 수립할 수 있다고 답해 글로벌 평균(80%)을 크게 웃돌았다. 이에 더해 한국 CEO 93%는 올해 말까지 가시적인 AI 비즈니스 성과를 내지 못할 경우 자신의 직무가 위태로울 수 있다고 답해 미국(81%)과 글로벌 평균(80%)보다 높은 수준을 기록했다. 아울러 한국 CEO 95%는 AI 성과에 대해 전적인 책임을 지고 있다고 답했으며 이는 글로벌 평균(87%)을 상회했다. 또 58%는 이사회로부터 측정 가능한 AI 성과 달성에 대한 직접적인 압박을 받고 있다고 답했다. 한국 CEO 79%는 지난 1년간 AI 관련 의사결정 과정에서 본인의 참여도가 높아졌다고 응답해 경영진 차원의 AI 전략 관여 확대 흐름도 확인됐다. 플로리앙 두에토 데이터이쿠 CEO 겸 공동창업자는 "기업 간 차별화 요소는 AI 성능 자체보다 이를 신뢰 가능한 비즈니스 의사결정으로 연결할 수 있는 역량에 있다"며 "오늘날 전 세계 경영진은 AI 성과에 큰 책임을 지고 있지만 AI 결과값 검증과 통제 측면에선 여전히 과제를 안고 있어 이 간극을 해소하는 기업이 책임 있는 AI 체계를 구축하게 될 것"이라고 말했다.

2026.05.28 13:03한정호 기자

CIO 74% "AI 성과 못 내면 직무 위기"…투자수익·책임 압박 심화

전 세계 최고정보책임자(CIO) 10명 중 7명이 인공지능(AI) 성과를 단기간 내 입증하지 못할 경우 직무 위기에 직면할 수 있다고 인식한 것으로 나타났다. AI 도입 확산과 함께 성과 검증과 책임 요구가 동시에 강화되는 '책임의 시대'에 진입했다는 분석이 나온다. 18일 데이터이쿠가 발표한 '2026년 CIO의 커리어를 좌우할 7가지 AI 의사결정' 보고서에 따르면 전 세계 CIO의 71%가 올해 상반기까지 AI 성과를 입증하지 못할 경우 관련 예산이 삭감되거나 동결될 가능성이 높다고 답했다. 이번 조사는 글로벌 시장조사기관 해리스 폴과 함께 전 세계 9개국 CIO 600명을 대상으로 진행됐다. 보고서는 AI가 기업 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡으면서 CIO의 역할이 기술 도입을 넘어 성과 책임까지 확대되고 있다고 분석했다. 이번 조사 결과 CIO의 74%는 향후 2년 내 AI를 통해 측정 가능한 성과를 창출하지 못할 경우 자신의 직무가 위험해질 수 있다고 응답했다. 또 90%는 자신의 커리어가 AI 성과에 의해 좌우될 것이라고 인식하고 있었다. 이미 CIO의 95%는 이사회에 AI 성과를 보고하고 있으며 이 가운데 46%는 최소 월 1회 이상 관련 내용을 보고하는 것으로 나타났다. CIO의 85%는 자신의 보상이 AI 성과와 직접 연동될 것이라고 예상했으며 81%는 최고경영자(CEO) 역시 같은 기준이 적용될 것으로 전망했다. AI 도입 과정에서의 부담과 불확실성도 크게 나타났다. CIO의 74%는 최근 18개월 동안 선택한 AI 벤더나 플랫폼 결정에 대해 최소 한 번 이상 후회한 경험이 있다고 답했다. 62%는 CEO로부터 해당 결정에 대해 직접적인 질문이나 도전을 받은 경험이 있다고 밝혔다. 또 29%는 AI 성과를 충분히 설명하지 못해 반복적으로 정당성을 요구받은 경험이 있다고 응답했다. AI 투자에 대한 조직 내 인내심도 빠르게 줄어드는 것으로 조사됐다. CIO의 70%는 향후 12개월 내 AI 감사나 설명 가능성 관련 새로운 요구 사항이 등장할 것으로 예상했다. 85%는 설명 가능성 부족 등으로 인해 AI 프로젝트가 실제 운영 단계에서 지연되거나 중단된 경험이 있다고 답했다. 보고서는 "현재의 병목은 AI를 구축하는 데 있는 것이 아니라 이를 신뢰하고 관리하며 방어할 수 있음을 입증하는 데 있다"고 분석했다. 거버넌스 공백도 주요 위험 요인으로 지목됐다. CIO의 54%는 조직 내에서 승인되지 않은 '섀도 AI' 사용을 발견한 경험이 있다고 답했으며 82%는 직원들이 IT 부서의 통제 속도보다 빠르게 AI 애플리케이션을 개발하고 있다고 우려했다. 아울러 89%는 통제되지 않은 AI 접근이 심각한 기술 부채를 초래할 수 있다고 답했다. AI 에이전트 활용이 확대되는 가운데 관리 체계는 여전히 부족한 것으로 나타났다. CIO의 87%는 이미 AI 에이전트를 핵심 업무에 활용하고 있다고 답했지만, 전체 운영 상황을 실시간으로 파악할 수 있다고 응답한 비율은 25%에 그쳤다. AI 시장 변동성에 대한 우려도 제기됐다. CIO의 73%는 이른바 'AI 거품'이 붕괴될 경우 기업에 큰 혼란이 발생할 것으로 예상했으며 57%는 기업 생존 자체가 위협받을 수 있다고 답했다. 보고서는 올해를 AI가 경영 리더십을 시험하는 분기점으로 규정하고 설명 가능성, AI 에이전트 책임성, 기술 스택 유연성, 멀티 모델 거버넌스, 투자수익률(ROI) 증명 등 7가지 핵심 의사결정이 기업 경쟁력을 좌우할 것이라고 제시했다. 플로리앙 두에토 데이터이쿠 최고경영자(CEO) 겸 공동창업자는 "대부분의 조직이 예상했던 것보다 훨씬 빠른 속도로 실험 단계에서 책임 단계로 이동하고 있다"며 "압박은 현실적이고 시간은 촉박하지만 설명 가능하고 거버넌스가 가능한 AI 시스템을 구축하는 CIO에게 성공의 기회가 있다"고 말했다. 이어 "책임이 외부에서 강제되기 전에 스스로 설명하고 통제할 수 있는 AI 체계를 구축하는 것이 중요하다"고 강조했다.

2026.03.18 15:24한정호 기자

데이터이쿠, AI 통합 운영 플랫폼 출시…"구축·배포 한 번에"

데이터이쿠가 인공지능(AI) 운영 체계 플랫폼을 출시해 기업 고객 확장에 나섰다. 데이터이쿠에 기업용 AI 구축과 배포, 거버넌스를 통합 관리하는 'AI 성공을 위한 플랫폼'을 11일 공식 발표했다. 이 플랫폼은 데이터 플랫폼과 기업 시스템, 파운데이션 모델, 외부 에이전트 프레임워크를 한 관리 환경으로 연결하는 독립형 오케스트레이션 구조로 이뤄졌다. 이번 플랫폼은 기업이 AI 시스템을 구축, 검증, 배포, 모니터링 관리까지 단일 환경에서 운영할 수 있도록 설계됐다. 특정 기술에 종속되지 않는 구조를 채택해 다양한 벤더 환경에서도 AI 성능을 중앙에서 통합 관리할 수 있도록 지원한다. 이날 데이터이쿠는 AI 에이전트 운영 기능을 강화한 신제품 3종도 공개했다. 교차 플랫폼 환경에서 에이전트 거버넌스와 비즈니스 영향을 검증하는 '에이전트 매니지먼트' , 시각적 인터페이스 기반 에이전트 구축 도구 '코빌드', 산업 특화 의사결정 지원 기능 '리즈닝 시스템즈'로 구성됐다. 에이전트 매니지먼트는 에이전트 상태 모니터링을 넘어 비즈니스 핵심성과지표(KPI) 기반 성능과 비용을 평가하는 관리 기능을 제공한다. 문제 발생 가능성을 사전에 감지해 기업이 AI 운영 리스크 관리를 돕는다. 리즈닝 시스템즈는 데이터, 모델, 에이전트 비즈니스 규칙, 인간이 정의한 로직을 한 운영 환경으로 통합한다. 이를 통해 조직 운영 방식이 반영된 거버넌스 기반 의사결정 시스템 구축을 지원한다. 코빌드는 자연어로 비즈니스 목표를 설명하면 파이프라인과 모델, 에이전트 등 프로젝트 전반을 자동 생성하는 기능을 제공한다. 단계별 검토와 가설 검증이 가능한 시각적 흐름을 제공해 개발 과정 투명성과 통제력을 높이는 것이 특징이다. 데이터이쿠는 이번 플랫폼을 미국 올랜도에서 열린 '가트너 데이터 앤 애널리틱스 서밋'에서 공개했다. 행사 현장에서 기업들이 기술 실증을 넘어 책임성과 성과 중심의 전사적 AI 체계를 구축해야 한다는 전략도 제시했다. 클레망 스테낙 데이터이쿠 공동창립자 겸 최고기술책임자(CTO)는 "프롬프트 엔지니어링은 구조화된 오케스트레이션을 대체할 수 없다"며 "AI 성공을 위한 플랫폼은 데이터 모델 에이전트 비즈니스 규칙과 사람의 감독을 조율하는 계층을 제공해 AI 기반 의사결정을 지원한다"고 밝혔다.데이터이쿠, 기업 AI 운영 통합 플랫폼 출시…에이전트 관리·의사결정 시스템 공개 플로리앙 두에토 데이터이쿠 최고경영자(CEO)는 "기업이 AI 혁신을 추진할 때 모든 구성원의 참여와 기술 조율이 필요하다"며 "우리는 AI 성공을 위한 플랫폼을 통해 기업이 개념 검증을 넘어 실제 성과를 창출하도록 지원할 것"이라고 말했다.

2026.03.11 12:41김미정 기자

[현장] 佛 AI 기업 데이터이쿠 "에이전틱 AI 시대, 생성보다 '통제' 신경 써야"

"그동안 기업은 인공지능(AI)을 생성 수단으로만 생각했습니다. 멀티 에이전트 시대에는 이를 통제할 수 있는 기술과 거버넌스를 더 필요로 할 것입니다." 인클레망 스테낙 데이터이쿠 공동 창립자이자 최고기술책임자(CTO)는 3일 서울 잠실 소피텔호텔에서 기자간담회를 열고 AI 시대 핵심 경쟁력을 이같이 밝혔다. 데이터이쿠는 모든 환경에서 데이터 수집부터 AI 모델 개발, 운영, 배포에 이르는 전 과정을 자동화된 프로세스와 체계적인 거버넌스로 관리할 수 있도록 설계된 AI 플랫폼을 운영하고 있다. 국내 주요 고객사는 LG화학과 포스코, 네패스가 있다. 스테낙 CTO는 "그동안 AI는 생성 중심에 머물러 있었다"며 "이제 기업이 업무 환경에 AI를 도입하려면 생성부터 배포, 운영, 통제 전 과정을 아우를 수 있는 기술과 거버넌스 체계를 갖춰야한다"고 주장했다. 에이전트를 단순히 구축할 수 있는 역량을 넘어서 에이전트 간 통제와 관리를 잘할 수 있는 것이 관건이라는 설명이다. 현재 데이터이쿠는 멀티 에이전트 관리를 위한 도구를 플랫폼에 통합했다. 사용자는 별도 고딩 없이 비주얼 사용자 인터페이스(UI)에서 에이전트를 생성할 수 있으며 랭체인 기반 코드 에이전트를 활용해 복잡한 로직 구현이 가능하다. 특히 여러 에이전트를 한곳에서 호출·통합할 수 있는 '에이전트 커넥트', 각 언어 모델 요청을 중앙에서 제어하는 '거대언어모델(LLM) 메쉬' 등을 운영하고 있다. 특히 에이전트 실행 경로를 시각화해 디버깅할 수 있는 '트레이스 익스플로러', 모델 품질·비용을 제어하는 '퀄리티 앤 코스트 가드' 등도 갖췄다. 스테낙 CTO는 "해당 도구는 기업이 에이전트를 운영하며 겪는 위험 요소를 줄이는 데 도움 줄 수 있다"며 "AI 기술을 도입하고 싶어도 윤리적 기준과 거버넌스 문제로 망설이는 기업에 실질적 대안이 될 것"이라고 강조했다. 이날 제드 도허티 플랫폼 전략 부사장은 실제 사례로 글로벌 제약사 로슈를 언급했다. 로슈는 약 4만 건에 달하는 특허 판례 데이터를 분석해 법률 리스크를 관리해야 하는 과제를 안고 있었다. 기존에는 수십 명의 변호사들이 수작업으로 자료를 정리해야 했다. 로슈는 데이터이쿠 플랫폼으로 구축한 AI 에이전트를 적용한 후 자연어 질문만으로 관련 판례를 요약·분석할 수 있게 됐다. 로슈는 이 프로젝트를 통해 연간 10만~25만 달러(약 1억3천만~3억4천만원) 규모 인건비를 절감한 것으로 전해졌다. 도허티 부사장은 "이는 단순히 에이전트를 구축해서 얻은 결과물이 아니다"며 "에이전트 작동에 대한 통제 기능을 촘촘히 적용한 결과물"이라고 강조했다. 그는 "AI는 인터넷과 클라우드에 이어 차세대 산업혁명을 주도할 핵심 기술"이라며 "우리는 한국 기업이 AI를 안전하고 투명하게 도입해 조직 전반에 확산할 수 있도록 도울 것"이라고 덧붙였다.

2025.07.03 17:04김미정 기자

데이터이쿠, 대규모 AI 에이전트 통합 관리 플랫폼 출시

데이터이쿠가 대규모 인공지능(AI) 에이전트 구축과 운영을 돕는 솔루션을 출시해 안전한 AI 애플리케이션 운영 환경을 구축했다. 데이터이쿠는 AI에이전트 구축·운영을 위한 '데이터이쿠 AI 에이전트'를 출시했다고 28일 밝혔다. 데이터이쿠 AI 에이전트는 분석과 예측 모델을 통합한 AI 에이전트 기반 애플리케이션이다. 기업의 에이전트 대량 생성과 제어를 지원한다. 최근 1년 사이 생성형 AI와 AI 에이전트 활용이 빠르게 확산하고 있다. 실제 데이터이쿠 고객 20% 이상이 생성형 AI를 비즈니스와 데이터 워크플로에 통합한 것으로 나타났다. 고객당 1천건 넘는 활성 활용 사례를 가진 프로젝트도 다수 있다는 분석도 나왔다. 그러나 기업들의 급격한 도입 과정에서 통제되지 않은 에이전트 운영과 비효율적 아키텍처 문제가 발생하고 있다. 데이터이쿠는 이를 해결하기 위해 엔터프라이즈 환경에 맞춘 통합 제어와 관리 기능을 제공할 방침이다. 데이터이쿠 AI 에이전트는 신뢰할 수 있는 데이터 기반으로 작동하며 기존 운영 워크플로우와 유기적으로 통합된다. 다양한 AI 입력을 수용하고 기업 자산 수준으로 안전하게 관리할 수 있도록 설계됐다. 데이터이쿠는 비기술적 사용자를 위한 노코드 '비주얼 에이전트'와 개발자를 위한 풀코드 '코드 에이전트'를 동일 플랫폼 내에 제공한다. 이를 통해 생성 방식과 관계없이 중앙 통제 기능을 지원한다. 또 에이전트 툴을 중앙 검증하는 '관리형 에이전트 툴', 활용 사례를 통합 관리하는 '생성형 AI 레지스트리', 배포 전 리스크 점검을 위한 '위험 모니터링 승인' 기능도 제공한다. 데이터이쿠는 대규모 에이전트 오케스트레이션을 위해 '데이터이쿠 거대언어모델(LLM) 메시' 아키텍처도 구축했다. 이를 통해 고객사는 오픈AI, 앤트로픽, 미스트랄뿐 아니라 아마존 베드록, 마이크로소프트 애저, 구글 제미나이 같은 클라우드 서비스와 라마, 딥시크 같은 오픈소스 모델까지 통합 관리할 수 있다. 사용 기업은 '세이프가드'를 통해 보안 정책을 유연하게 설정할 수 있으며 '에이전트 커넥트'를 활용해 에이전트 접근과 요청 분배를 통합 관리할 수 있다. 데이터이쿠는 운영 중인 에이전트의 지속적인 최적화를 위해 '트레이스 익스플로러'로 의사결정과 입출력 흐름을 추적해 디버깅할 수 있게 했다. '퀄리티 가드'로 성능 검증과 테스트를 수행하고 '코스트 가드'를 통해 사용량과 예산을 관리할 수 있도록 지원한다. 데이터이쿠는 스노우플레이크와 데이터브릭스, 마이크로소프트, 아마존웹서비스, 구글 등 주요 데이터와 클라우드 플랫폼과도 연동해 AI 에이전트가 다양한 데이터 환경에서 원활히 작동하도록 했다. 플로리안 두에토 데이터이쿠 최고경영자(CEO)는 "AI는 원초적 기술이며 이제 기업들이 AI를 주도적으로 통제해야 할 때"라며 "우리는 분석과 모델, 에이전트를 통합 지원하는 유일한 플랫폼"이라고 밝혔다. 그러면서 "기업들은 에이전트를 탐색하는 초기 단계를 넘어 실제 운영 단계에 진입하고 있으며 이 과정에서 통합 거버넌스와 최적화의 중요성을 깨닫게 될 것"이라고 덧붙였다.

2025.04.28 15:27김미정 기자