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"기업 AI 도입, 쉽지 않네"…'데이터 플랫폼 강자' 클라우데라가 제시한 해결책은?

[싱가포르=장유미 기자] 전 세계 하이브리드 데이터 플랫폼 시장을 선도하고 있는 클라우데라가 인공지능(AI) 에이전트 시대를 맞아 기업들의 대응력을 높일 수 있는 새로운 해법 제시에 나선다. AI를 도입하기 위해선 데이터 분석이 기업의 필수 요소가 된 만큼 이번 일로 클라우데라의 존재감도 더 커질 전망이다. 클라우데라는 7일(현지시간) 싱가포르 마리나 베이 샌즈 컨벤션 센터에서 '이볼브 25 싱가포르(Evolve25 Singapore)' 행사를 열고 온프레미스, 클라우드 등 다양한 환경에서 AI를 쉽게 도입할 수 있는 방안을 제시했다. 최근 생성형 AI가 업무 방식에 근본적 변화를 일으키고 있지만 아직 기업들이 이를 도입하는데 어려움을 겪고 있다는 판단에서다. 실제 클라우데라가 진행한 조사에 따르면 전 세계 IT 및 데이터 담당 임원 중 96%는 올해 AI 에이전트의 활용을 확대할 계획인 것으로 나타났다. 하지만 기업들은 AI 에이전트 도입 시 데이터 프라이버시 문제(53%), 시스템 통합 장벽(40%), 높은 구현 비용(39%) 등의 이유로 제대로 활용하기 어려워했다. 가트너 역시 오는 2027년까지 AI 에이전트 프로젝트의 40% 이상이 투자수익률(ROI) 저조와 복잡성 증가로 중단될 것이라 예측한 바 있다. 이에 클라우데라는 이날 행사에서 '어디서든 AI와 함께하는 데이터 혁신(Bringing AI to Your Data – Anywhere)'을 주제로 기업들이 어떤 환경에서도 쉽게 AI를 구축할 수 있는 서비스를 새롭게 선보였다. 클라우드뿐 아니라 온프레미스에서도 프라이빗 AI를 구축할 수 있게 한 것으로, 방화벽 내부에서 그래픽처리장치(GPU) 기반의 생성형 AI 기능을 안전하게 사용할 수 있는 것이 특징이다. 또 내재된 거버넌스 기능과 하이브리드 이동성을 기반으로 자체 데이터센터 내에 소버린 클라우드의 구축·확장을 지원한다. 이 같은 서비스는 클라우데라가 퍼블릭 클라우드, 온프레미스 모두에서 동일한 클라우드 네이티브 서비스를 통해 데이터 라이프사이클 전반을 제공하는 유일한 기업이기에 가능했다. 클라우데라는 경쟁사들과 달리 검증된 오픈소스를 기반으로 어떤 환경에서든 일관된 클라우드 경험을 제공한다. 또 기업이 AI를 적용하고 모든 형태의 데이터를 100% 제어할 수 있도록 지원해 보안, 거버넌스, 실시간 및 예측적 인사이트도 향상시킨다는 평가를 받는다. 찰스 샌즈버리 클라우데라 최고경영자(CEO)는 "좋은 AI는 안전성, 신뢰성, 좋은 품질을 가진 데이터가 뒷받침돼야 한다"며 "우리는 기업들이 클라우드, 온프레미스 등 다양한 환경에서 데이터를 관리하고 접근할 수 있도록 도와주는 도구와 기능을 제공하고 있다"고 설명했다. 이어 "공공 데이터뿐 아니라 프라이빗 데이터를 포함한 전체 정보를 기반으로 고객이 더 나은 결정을 내리고 실질적인 결과를 만들어 낼 수 있게 도와주고 있다"며 "고객 상당수가 헬스케어, 금융, 정부 기관 등 규제가 엄격한 산업군에 속해있다는 점을 감안한 것"이라고 덧붙였다. 또 클라우데라는 이번 행사에서 온프레미스 고객을 위한 데이터 서비스 개선 사항도 발표한다. 여기에는 ▲클라우데라 AI 인퍼런스 ▲향상된 인증서 관리 ▲AI 워크벤치 성능 향상 ▲향상된 데이터 엔지니어링 접근 제어 ▲하이브 쿼리 기록 ▲일반적인 취약 및 노출 지점 대폭 감소 등이 포함된다. 더불어 클라우데라는 전 세계에서 가장 혁신적이고 영향력 있는 데이터 및 AI 이니셔티브를 선정하는 '2025 데이터 임팩트 어워드' 시상식을 이번에 함께 진행한다. 또 지난 6일에는 연례 파트너 프리뷰 행사를 통해 지역 전반에 걸쳐 데이터 및 AI 성과를 가속화하는 데 기여를 한 주요 파트너 시상식을 진행했다. 이번에 수상한 곳은 ▲IBM 컨설팅 ▲KPMG ▲캡제미니 ▲AWS 등이다. 리무스 림 클라우데라 APAC 및 일본 지역 수석 부사장은 "데이터를 안전하고 책임감 있게 실시간으로 활용하는 기업이 미래 산업을 이끌 것"이라며 "이는 AI를 구축하는 것을 넘어 모든 AI 기반 결정에 신뢰, 영향력, 회복탄력성을 부여하는 것을 의미한다"고 말했다. 클라우데라는 '이볼브25' 행사에서 '행동 가속, 혁신 가속(Accelerate Action, Accelerate Innovation)'을 주제로 '테크 업계 여성 리더' 세션도 개최한다. 또 글로벌 스폰서인 아마존웹서비스(AWS), 델, 엔비디아를 비롯해 테크데이터 등 지역 스폰서, OCBC, 알리안츠, 보다폰 아이디어 등 주요 고객사와 파트너, 업계 리더들이 한 자리에 모여 다양한 혁신 사례를 논의하는 자리도 마련된다. 특히 금융, 통신, 석유, 리테일 산업의 주요 고객은 개별 세션과 워크숍을 진행한다. 샌즈버리 CEO는 "AI와 데이터 분석이 기업의 필수 요소가 되면서 성공 사례를 선보이고 기술의 이점을 이해하기 위한 실습 교육이 중요해졌다"며 "'이볼브25'는 세계에서 가장 포괄적인 데이터, AI 행사 중 하나로, 고객, 파트너, 산업 혁신 리더들이 협력, 교류하며 데이터 관리, 분석, AI의 다음 단계를 모색할 수 있는 기회를 제공한다"고 말했다.

2025.08.07 10:00장유미

남성필 AB180 대표 "모든 SaaS는 AI 에이전트로 진화"

남성필 에이비일팔공(AB180) 대표는 AI 기술이 단순 자동화를 넘어 결과 중심의 에이전트 형태로 진화하고 있다고 진단했다. 남 대표는 5일 서울 코엑스에서 개최된 '모던 그로스 스택 2025'(MGS2025)에서 AI 에이전트를 주제로 한 기조 연설을 통해 서비스형 소프트웨어(SaaS) 시장이 도구 중심에서 에이전트 중심으로 재편되고 있다고 밝혔다. 남 대표는 올해 MGS의 38개 세션 중 절반 이상이 AI를 직접적으로 다뤘다는 점을 언급하며 “그로스 마케팅 분야의 화두가 '개인정보 보호'에서 'AI 활용'으로 빠르게 이동하고 있다”고 했다. 이어 “마테크, 애드테크 전반에서 AI 기술이 핵심 구성 요소로 통합되고 있으며, 기존 SaaS는 AI 에이전트화를 통해 구조적 재설계를 요구받고 있다”고 말했다. AI 에이전트는 단순 자동화된 알고리즘이 아니라, 조직과 사용자의 목표를 이해하고 맥락에 따라 능동적으로 움직이는 시스템을 의미한다. 기존 SaaS 솔루션은 정형화된 프로세스를 기반으로 작동하며, 결과 도출까지 많은 수작업이 필요했다. 반면, AI 에이전트 기반 시스템은 데이터 기반 맥락을 스스로 해석하고, 결과 중심의 최적화 경로를 자동으로 실행한다. 그는 이 같은 구조 전환이 A/B 테스트, 실험 설계, 콘텐츠 추천, 캠페인 실행 등 마케팅 자동화 전반에서 실질적인 성능 차이를 만들어낼 것이라고 전망했다. 남 대표는 세 가지 솔루션을 소개하며, 이 기능들이 이러한 전환 흐름을 반영하고 있다고 설명했다. 첫 번째는 에이비일팔공이 만든 게임사 대상 AI 솔루션인 '에어플럭스'다. 이 솔루션은 강화학습을 통해 자동으로 광고 수익을 향상시켜준다. 광고 타이밍, 빈도 등을 자동으로 조정해 일부 고객사에서는 최대 54%의 LTV(고객 생애 가치) 향상 효과를 기록했다. 그 다음으로는 데이터 분석 플랫폼 '앰플리튜드'가 언급됐다. 이 솔루션은 사용자의 목표 정의만으로 실험 설계를 제안하고, 검증을 거쳐 자동 실행하는 루프를 갖춘 것이 특징이다. 고객 관계 관리(CRM)분야에서도 AI 에이전트 적용이 진행되고 있다. 남 대표는 브레이즈의 새로운 기능을 언급하며 “A/B 테스트를 구성할 때, 어떤 아이템을 추천하고 어떤 오퍼를 제안할지 등 다양한 변수의 최적 조합을 AI가 자동으로 도출할 수 있다”면서 "이런 점에서 AI 에이전트의 속성을 가지고 있다고 말할 수 있다"고 설명했다. 마지막으로 남 대표는 “모든 SaaS는 에이전트화될 것”이라며 “AI 에이전트는 단순 자동화 수준을 넘어서, 비즈니스 전략을 실행하고 성과를 도출하는 핵심 엔진이 될 것”이라고 강조했다. 이어 “AB180 역시 마테크·애드테크 전문 기업으로서 AI 기반 풀스택 솔루션을 통해 고객의 데이터 기반 성장을 지속 지원해 나가겠다”고 밝혔다.

2025.08.05 11:24안희정

SAP "BDC 경쟁력, 데이터·AI·앱 선순환에 있다"

"다수 기업의 데이터 플랫폼은 '빈 그릇(empty vessels)'에 가깝습니다. 고객이 플랫폼에 데이터를 직접 채워야 하기 때문입니다. 반면 우리는 전사적자원관리(ERP), 인사(HR), 재무 등 실제 업무에서 나온 고품질 데이터를 애플리케이션에 이미 채웠습니다. 이 데이터를 즉시 인공지능(AI)에 활용할 수 있어 높은 경쟁력을 갖춘 셈입니다." 이르판 칸 SAP 데이터 및 애널리틱스 사장 겸 최고제품책임자(CPO)는 15일 인터컨티넨탈 서울 코엑스에서 열린 'SAP 나우 AI 투어 코리아' 기자간담회에서 'SAP 비즈니스 데이터 클라우드(BDC)' 특장점을 이같이 밝혔다. BDC는 전사적자원관리(ERP)를 비롯한 인사(HR)관리, 공급망 등 SAP 전반에서 생성되는 데이터를 하나로 통합하는 플랫폼이다. 지난 2월 출시됐으며 이달 말한국에 정식 배포된다. 칸 CPO는 "BDC는 데이터를 단순 저장하는 것이 아니라 AI가 데이터를 바로 활용할 수 있도록 의미론적으로 가공한다"고 강조했다. 이어 그는 "이런 데이터는 AI 학습에 활용되고, BDC 성능을 높이는 선순환 구조를 만든다"고 덧붙였다. 그는 BDC 특장점을 일관성 있는 데이터 통합 방식으로 꼽았다. 데이터 의미를 유지하면서도 정합성까지 높일 수 있는 셈이다. 예를 들어 고객사 시스템마다 다르게 정의된 '고객' 같은 개념도 통합뷰를 보여주는 식이다. 그는 "BDC는 SAP와 비 SAP 데이터를 통합해 일관된 방식으로 서비스한다"며 "여러 시스템에 흩어진 데이터를 조화롭게 연결해 정확한 인사이트를 확보할 수 있게 지원한다"고 강조했다. 그는 이런 기능이 다수 기업의 데이터 플랫폼 전략과 차별화됐다고 강조했다. 그는 "스노우플레이크나 데이터브릭스 등 경쟁사 데이터 플랫폼은 빈 그릇에 가깝다"며 "이들은 훌륭한 머신러닝(ML) 라이브러리와 데이터 처리 기능을 제공하지만 그 자체로 내재된 데이터는 없기 때문"이라고 말했다. "자체 데이터에 에이전트 연결…프론트·백오피스 모두 커버" 칸 CPO는 AI 기술이 비즈니스 플랫폼 내부에 직접 통합된 것도 특장점이라고 강조했다. 현재 SAP의 비즈니스 AI 기능을 사용하는 고객사는 전 세계 3만 4천 곳이다. 특히 직원 수 2만 명 이상인 조직에서는 에이전틱 AI와 통합형 AI로 최대 1억5천5백만 달러(약 2천140억원) 비용 절감 효과를 얻은 사례가 있는 것으로 나타났다. SAP는 자체 데이터를 업무형 AI 에이전트에 연결할 수도 있다. 이를 통해 미수금 부서의 분쟁 해결용 에이전트가 송장 관련 이슈를 자동으로 처리하거나, 창고·물류·배송 에이전트와 연동해 단일 워크플로 내에서 유기적으로 작동하도록 지원할 수 있다. SAP는 해당 방식으로 올 연말까지 에이전트 40개를 추가 제공할 예정이다. 칸 CPO는 "우리 데이터 기반에서 완성되는 엔드 투 엔드 통합 워크플로는 독보적인 경쟁력"이라며 "프런트오피스에 강한 세일즈포스나 백오피스 중심의 서비스나우와 달리 전체 비즈니스 영역을 포괄하기 때문"이라고 강조했다. 그러면서 "BDC와 비즈니스 AI가 고부가가치 데이터를 생성하고, 그 데이터는 신뢰할 수 있는 AI를 구동하는 데 활용되고 있다"며 "해당 AI가 다시 우리 앱을 강화하는 긍정적 선순환 고리를 만들도록 지원할 것"이라고 덧붙였다.

2025.07.15 15:11김미정

[유미's 픽] 알리바바 큐원 탑재한 SKT '에이닷엑스 4.0'…藥일까 毒일까

"2023년 12월 획득한 국내 정보보호 관리체계 인증(ISMS) 정책에도 한국 데이터를 외부로 반출하지 않는다는 게 필수입니다. 한국 데이터는 해외로 유출되지 않습니다." 지난 달 19일 기자간담회를 통해 이처럼 강조했던 알리바바 클라우드가 자사 인공지능(AI) 모델 '큐원'을 앞세워 SK텔레콤을 등에 업고 국내 시장 공략에 본격 나섰다. 올 초 오픈AI를 긴장하게 만든 딥시크에 이어 알리바바 '큐원'까지 영역 확장에 속도를 높이고 있지만, 중국 기업의 데이터 유출 우려 때문에 국내 시장에 제대로 안착할 수 있을지 주목된다. 6일 업계에 따르면 SK텔레콤이 지난 3일 공개한 AI 모델 '에이닷엑스 4.0'에는 알리바바의 오픈소스 거대언어모델(LLM)인 '큐원 2.5'가 적용된 것으로 파악됐다. 한국어에 맞게 SKT가 개량한 '에이닷엑스 4.0'은 특정 산업에 최적화된 '버티컬 AI 서비스'를 만든다는 목표로 만들어진 LLM으로, 오픈소스 커뮤니티 허깅페이스를 통해 A.X 4.0의 표준 모델과 경량 모델 2종이 공개됐다. 표준 모델은 720억개(72B), 경량 모델은 70억개(7B)의 매개변수를 갖추고 있다. 하지만 중국 기업의 AI 모델을 활용했다는 점에서 국외 정보 유출에 대한 의구심도 나오고 있다. SKT가 개인정보보호정책에 ▲이용자의 메시지나 답변은 저장하지 않는다 ▲이용자의 쿠키를 수집·저장하지 않는다 ▲기술적 보안과 프라이버시 보호를 위해 노력하겠다 등의 문구를 삽입하며 대응에 나섰지만, 우려를 불식시키기엔 미흡한 조치라는 평가가 나오고 있다. 특히 SKT를 활용하는 이용자들 사이에서 볼멘 소리가 나오고 있다. 누리꾼들은 "소식을 접하고 '에이닷' 어플을 바로 삭제했다", "중국산 AI 모델에 한국어를 학습시켰다고?", "중국 묻은 SKT, 빨리 탈출해야겠다" 등의 부정적인 반응을 내놓으며 실망감을 감추지 않았다. 업계 관계자는 "SKT가 유심 해킹 사건으로 고객들의 많은 신뢰를 잃은 상황에서 굳이 이미지가 좋지 않은 중국 AI 모델을 기반으로 파인튜닝 했다는 사실을 적극 알리는 것이 과연 득이 될 지 모르겠다"며 "한국어를 자체 데이터로 학습해 잘한다는 점을 내세우고 있지만 현 시점에서 이를 내놓은 것이 도움될 것 같진 않다"고 지적했다. 하지만 SKT는 'A.X 4.0'을 온프레미스(내부 구축형) 방식으로 제공하는 만큼, 기업 내부 서버에 직접 설치해 사용할 수 있어 데이터 보안에서 강점을 지녔다는 점을 적극 강조했다. 알리바바 클라우드 역시 지난 달 기자 간담회를 통해 중국계 기업에 대한 우려를 의식한 듯 보안과 컴플라이언스를 핵심 가치로 내세우며 '신뢰 받는 글로벌 파트너'로의 입지를 국내에서도 강화하겠다고 강조했다. 또 국내 투자 계획을 밝히며 사업 확장에 대한 의지도 내비쳤다. 알리바바 클라우드는 지난 2016년 국내 시장에 진출한 후 2022년 3월 국내 첫 데이터센터를 구축하고, 지난 달 서울에 또 다른 데이터센터를 가동한 상태다. 임종진 알리바바 클라우드 인텔리전스 수석 솔루션 아키텍트는 "중국의 데이터 보호법에 대해 구체적으로 말하긴 어렵지만, 글로벌 컴플라이언스 기준 150개 이상을 만족시키고 있다"며 "잠재 고객도 안전하게 운영할 수 있을 것이라고 자신 있게 말할 수 있다"고 말했다. 이를 기반으로 알리바바는 고객사들이 '큐원' 중심의 AI 오픈소스 생태계를 활성화하길 원했다. 또 SKT 외에도 자사 AI 모델을 활용한 사례를 공개하며 협업 확대에 대한 의지를 다졌다. 대표적인 곳이 AI 솔루션 기업 유니바다. 이곳은 알리바바 클라우드의 큐원 모델을 활용해 비용은 30% 절감하면서 한국어 처리 정확도를 45%에서 95%까지 끌어올린 에이전트 AI를 공개했다. 네이버 '스노우'는 알리바바 클라우드의 비디오 생성 모델 '완(Wan)'을 기반으로 중국 시장에서 개인화된 이미지 스타일링 기능을 제공 중이다. 라라스테이션은 알리바바 클라우드와 손잡고 글로벌 라이브 스트리밍 플랫폼을 개발해 동남아 시장으로 비즈니스를 확장하는 데 성공했다. 또 국내 시장 확대를 위해 메가존소프트·이테크시스템과도 협력 중이다. 윤용준 알리바바 클라우드 인텔리전스 한국 총괄 지사장은 "메가존소프트와 이테크시스템 외에 공개할 수는 없지만 대기업군 SI(시스템통합) 업체들도 파트너 에코에 이미 합류해 있다"고 밝혔다. 업계에선 '큐원'이 페이스북 모기업인 메타플랫폼의 '라마(LLaMA)'와 중국 딥시크 'R1' 모델을 제치고 사실상 전 세계 LLM 생태계에서 가장 빠르게 영향력을 키우고 있다는 점에서 SKT와 알리바바의 협업을 부정적으로만 봐선 안된다는 평가도 있다. 실제 '큐원' 모델은 현재 전 세계적으로 3억 건 이상 다운로드됐고 13만 개 이상의 파생 모델이 생성된 것으로 알려졌다. 특히 최신 모델 '큐원3-8B'의 지난 달 다운로드 수는 메타의 '라마-3.1-8B'를 거의 2배 앞섰다는 점에서 주목 받았다. 딥시크의 'R1' 시리즈 중 가장 인기 있는 최신 모델 '딥시크-R1-0528'에 비해서는 약 10배 많았다. 업계 관계자는 "큐원은 한국어 처리 능력과 온프레미스 버전에서 최적화가 가능해 산업별 맞춤형으로 튜닝을 거쳐 기업 차원으로 빠르게 확산되며 국내에서 존재감을 키우고 있다"며 "민간 데이터를 다루는 공공·금융에서도 온프레미스로 튜닝해 개발하거나 중소기업과 스타트업에서도 다양하게 튜닝하고 있다"고 말했다. 그러면서 "딥시크에 이어 큐원까지 중국 AI가 국내 산업 기반을 빠르게 장악할 것으로 예상된다"며 "향후 국내 기업 기술 완성도가 높아지더라도 기존 기술 장벽과 가격 등에서 후순위로 밀려날 가능성이 높다는 점에서 중국 AI 생태계에 종속될 것이란 우려도 높아지고 있다"고 덧붙였다.

2025.07.06 09:00장유미

[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

AI 시대, '데이터 활용 역량' 기업 생존 좌우한다

AI 시대가 본격화되면서 '데이터'가 기업 생존의 핵심 요소로 재평가 받고 있다. 특히, AI 기술과 결합된 데이터 분석은 기업 의사결정에 혁신적인 변화를 가져오고 있다. AI는 고객 행동 패턴 분석, 시장 트렌드 예측, 데이터 수집 및 분석, 보고서 작성 시간까지 획기적으로 단축시키고, 기업의 효율적인 의사결정과 실질적인 성과 창출까지 이어지고 있다. 이에 기업들은 단순히 데이터를 보유하는 것을 넘어, 전략적으로 활용할 수 있는 기반을 구축하는데 적극 나서고 있다. 전사적으로 데이터 거버넌스를 확립하고, 실무진이 데이터에 쉽게 접근하고 활용할 수 있는 환경을 조성하는 등 '데이터 중심 조직 혁신'을 선보이고 있다. 글로벌 기업의 데이터 활용 트렌드 AI 시대 이전에도 글로벌 기업들은 이미 데이터를 핵심 경쟁력으로 인식하고 전략적으로 활용해왔다. 아마존은 고객 검색 기록, 구매 내역, 장바구니 담기, 클릭 등 다양한 행동 데이터를 수집·분석한다. 방대한 데이터를 기반으로 개인 맞춤형 상품 추천 시스템 구축, 실시간 수요 예측 및 재고 최적화 등 고객 경험을 혁신적으로 향상시키고 있다. 넷플릭스는 데이터 기반 의사결정의 대표적인 성공 사례다. 시청자의 콘텐츠 소비 패턴, 선호도, 시청 시간 등을 종합적으로 분석해 개인 맞춤형 추천 서비스를 제공, 시청자 유지율과 참여도를 크게 향상시켰다. 이런 데이터 기반 접근법은 넷플릭스가 글로벌 OTT 시장에서 선두주자로 자리매김하는 데 결정적 역할을 했다. 기업의 데이터 활용을 돕는 '오픈서베이' AI 기술이 본격 도입되며 더욱 많은 기업들이 데이터를 효율적으로 활용할 수 있게 됐다. 예를 들어, 전문가 노하우를 학습한 AI를 활용해 누구나 쉽고 빠르게 리서치를 진행할 수 있으며, 내부 비용도 크게 줄일 수 있게 됐다. 이 같은 흐름에 맞춰 기업의 효율적인 데이터 활용을 돕는 솔루션이 주목받고 있다. 오픈서베이의 리서치 및 경험분석 플랫폼 '데이터스페이스'는 기업이 빠르게 소비자와의 상호작용을 파악하고, 비즈니스 인사이트로 활용할 수 있도록 지원한다. 데이터스페이스에는 10년 이상 축적된 기술과 노하우가 집약됐다. 리서치 전문가가 아니더라도 데이터가 필요한 실무자가 직접 리서치 전 과정을 손쉽게 진행할 수 있으며, 나아가서는 조직 전체의 데이터 역량 강화에 도움을 준다. 고도화된 AI 기술 기반으로 빠르고 정확하게 고객 데이터를 분석할 수 있다는 강점도 있다. AI 텍스트 분석, AI 오시스턴트, AI 리포트 등 데이터 활용에 필요한 AI 기능을 올인원으로 제공해 더욱 편리하게 이용할 수 있다. 데이터스페이스는 B2B SaaS 형태로 선보여 기업 내부에서도 빠르고 정확한 리서치가 가능하도록 돕는다. 특히 ISMS-P(정보보호 및 개인정보보호 관리체계) 인증을 획득해 보안과 신뢰성을 갖췄다. 최근에는 데이터스페이스 무료 버전을 출시해 실무자들의 데이터 활용 접근성을 더욱 높였다. 기업의 데이터 활용을 돕는 '세일즈포스' 글로벌 고객관계관리(CRM) 기업 세일즈포스는 AI 기반 플랫폼 '에이전트포스'를 중심으로 기업의 데이터 기반 의사결정을 돕는다. 에이전트포스는 단일 플랫폼에서 데이터 통합, 에이전트 생성, 안전한 배포까지 모든 단계를 처리하는 구조다. 특히 정형·비정형 데이터를 넘나드는 연결성과 슬랙 등 협업 도구와의 통합을 기반으로, 기업 내부의 실무자가 직접 에이전트를 운영할 수 있다. 영업, 고객 서비스, 엔지니어링 등 기업 내 다양한 부서에서 활용되며 생산성을 높여준다. 단순 반복 업무를 학습하고 자동화하며 고객 데이터를 바탕으로 상황에 맞는 의사결정을 지원한다. 기업의 데이터 활용을 돕는 '몰로코' 글로벌 애드테크 기업 몰로코는 AI 기술을 바탕으로 앱, 커머스, OTT 등 다양한 기업이 데이터를 활용해 수익을 창출할 수 있도록 광고 자동화 솔루션을 제공한다. '몰로코 애즈'는 고객 구매 이력, 앱 사용 패턴, 웹사이트 행동 등 기업 내부 데이터를 실시간으로 학습하고, 각 사용자에게 최적화된 광고를 노출시켜 광고 효율을 극대화한다. 몰로코는 미래 커머스 진화 방향으로 기존 추천 시스템과 AI 에이전트 융합을 제시하고 있다. 이에 맞춰 각 산업 전문성과 광고 기술을 접목한 커머스 설계를 진행 중이며, 단순한 광고 노출을 넘어 브랜드별 인사이트 기반 맞춤형 경험 제공에 주력하고 있다. 황희영 오픈서베이 대표는 "기존에는 외부에 맡기던 데이터 및 리서치 관련 업무를 기업 내부에서 직접 진행하려는 움직임이 가속화되고 있다"며 "이미 일부 기업들은 데이터 업무의 내재화를 예전부터 추진해왔고, AI 기술 발전으로 이러한 변화가 본격화되면서 데이터를 실제 액션으로 연결하고, 나아가 데이터 자산화가 가능해졌다"고 설명했다. 이어 "다만, 외부 시스템 도입 시에는 보안과 전문성을 함께 고려해야 한다"고 덧붙였다.

2025.07.03 16:35백봉삼

어도비, 마케팅 운영 돕는 AI 에이전트 공개

어도비가 마케팅·고객 경험(CX) 조직 운영 효율성과 문제 해결 속도를 높이기 위한 인공지능(AI) 에이전트를 내놨다. 어도비는 AI 에이전트 '프로덕트 서포트 에이전트'를 공개했다고 24일 밝혔다. 프로덕트 서포트 에이전트는 어도비 익스피리언스 플랫폼 에이전트 오케스트레이터 기반으로 작동한다. 반복적인 문제 해결 업무와 복잡한 케이스 관리 자동화를 지원한다. 이를 통해 마케팅과 CX 조직이 전략적 업무에 집중할 수 있도록 돕는다. 이 에이전트는 시스템 오류나 워크플로 이슈, 설정 관련 질문 등을 실시간으로 처리할 수 있다. 어도비 공식 자료 기반으로 수 초 내 실행 가능한 가이드를 제공해 사용자가 스스로 문제를 해결할 수 있도록 돕는다. 또 사용자 세션 정보와 로그, 메타 데이터 등을 수집해 맥락 있는 지원 케이스를 자동 생성한다. 별도 포털 이동 없이 실시간으로 상태를 확인할 수 있는 기능도 갖췄다. 이날 어도비는 '데이터 인사이트 에이전트'도 정식 출시했다. 해당 에이전트는 어도비 익스피리언스 플랫폼 에이전트 오케스트레이터 기반 첫 AI 에이전트다. 자연어 질문에 시각화된 분석 결과를 제공하는 기능을 갖췄다. 예를 들어 사용자가 "지난 주 가장 전환율이 높은 채널은 무엇인가"라고 질문하면, 어도비 커스터머 저니 애널리틱스 분석 워크스페이스를 통해 실시간 시각화 결과가 제공된다. 어도비는 이같은 AI 에이전트를 통해 고객이 더 빠르고 효율적으로 업무를 도울 방침이다. 마케팅과 크리에이티브 전문가들이 창의적인 작업에 집중할 수 있는 환경을 조성하는 것이 목표다. 웨그먼스 션 케겔만 푸드 마켓 디지털 마케팅 디렉터는 "프로덕트 서포트 에이전트 덕분에 신규 사용자의 시스템 온보딩부터 어도비 애플리케이션의 최신 기능 도입까지 운영 시간이 한층 단축됐다"며 "고객에게 더 나은 온라인 쇼핑 경험을 제공하는 데 더 많은 에너지를 집중할 수 있게 됐다"고 말했다.

2025.06.24 14:47김미정

네이버 "AI 시대에도 검색의 종말 없다...진화할 뿐"

네이버가 생성형 AI 시대에도 '검색의 종말'은 없을 것이라며, 검색 고유의 가치를 유지하면서도 AI 기반의 통합 에이전트로 진화해 나가겠다는 전략을 밝혔다. 12일 오전 서울 서초동 네이버 D2SF에서 열린 기자간담회에서 김상범 네이버 검색플랫폼 리더는 “생성형 AI가 기존 검색을 위협하고 있다는 담론이 존재하지만, 실제 데이터와 사용자 행동을 보면 검색은 여전히 유효하며 진화하고 있다”고 말했다. 김 리더는 챗GPT와 퍼플렉시티 등 생성형 AI 기반 서비스의 월간 방문자 수(MAU) 데이터를 제시하며 “생성형 AI가 주목받고는 있지만 일상적인 정보 탐색 수단으로서의 검색은 여전히 강력하다”고 강조했다. 검색의 본질 "정답을 빠르게" 김 리더는 네이버 검색의 역사를 되짚으며, '정답을 주는 검색'이 강점이라고 설명했다. 그는 “1999년부터 네이버는 정답형 검색을 지향해왔다”며 “블로그·카페·지식인이라는 플랫폼을 통해 방대한 사용자 생성 콘텐츠(UGC)를 확보했고, 이는 네이버만이 구축한 독보적인 데이터 자산”이라고 자신했다. 또 그는 “구글이 2000년대 중반부터 정답형 검색을 도입했고, 유튜브 인수로 UGC 경쟁에 뛰어든 것도 네이버의 전략과 유사하다”며 “한국에서 네이버가 검색 플랫폼으로 살아남을 수 있었던 이유는 이런 데이터 중심 전략 때문”이라고 말했다. 네이버는 이 같은 콘텐츠 생태계를 바탕으로 각종 쇼핑, 로컬, 금융 등 버티컬 서비스를 연계하며 통합 검색 경험을 강화해왔다. 김 리더는 “네이버는 지도, 쇼핑, 예약, 결제까지 자체 서비스를 보유하고 있어 향후 AI 에이전트 구조와도 가장 잘 맞는 구조”라고 강조했다. “에이전트 시대로의 전환…네이버에 유리한 지형” 김재엽 검색플랫폼 리더는 이어진 발표에서 “네이버는 AI 기반 요약형 검색 서비스인 'AI 브리핑'을 시작으로, 각 영역별 특화 기능을 수행하는 '버티컬 에이전트'를 구축하고 있으며, 이를 통합한 '통합 에이전트' 구조로 진화하고 있다”고 소개했다. AI 브리핑은 지식 정보, 쇼트 콘텐츠, 장소 추천, 쇼핑 등 네 가지 유형으로 시작해, 건강·공공 정책 등으로 확장 중이다. 김 리더는 “지자체 정책, 질병 정보 등 공신력 있는 콘텐츠를 빠르게 수집·요약해 제공하고 있으며, 이 과정에서 네이버만의 신뢰도 높은 콘텐츠 활용력이 돋보인다”고 말했다. 특히 AI 브리핑 이용자의 콘텐츠 클릭률이 기존 정답형 검색보다 8%포인트 이상 높고, 상단 체류 시간은 평균 22% 이상 증가한 것으로 나타났다. 사용자의 절반 이상이 '더 보기' 버튼을 클릭해 정보를 탐색하고, 이어 관련 질문으로 확장하는 행태도 다수 포착됐다. 네이버는 향후 검색 내에서 'AI 탭'을 통해 풍부한 맥락의 답변을 제공하고, 각종 예약·구매로 이어지는 과업 수행까지 가능하도록 사용자 경험(UX)을 설계 중이다. 예컨대 실업급여 요건을 묻는 질문에 대해 사용자의 조건을 고려해 자격 여부, 제출 서류, 절차 등을 안내할 수 있다. 창작자와의 상생, 콘텐츠 품질이 경쟁력 네이버는 생성형 AI 검색이 창작자 콘텐츠를 기반으로 이뤄지는 만큼, 창작자에게 실질적인 보상 체계를 구축하겠다는 계획도 밝혔다. 김재엽 리더는 “AI 브리핑에서 일정 횟수 이상 인용되는 콘텐츠에 'AI 픽' 배지를 부여하고, 해당 창작자의 콘텐츠는 더 많은 노출을 받을 수 있도록 설계하고 있다”면서 “이를 통해 창작자의 신뢰도를 인정하고 트래픽을 유입하는 구조를 만든다”고 설명했다. 또 향후 프리미엄 콘텐츠와 연계해 구독 기반 콘텐츠 추천으로 이어지게 하는 방안도 고려 중이다. 김 리더는 “궁극적으로 AI 검색의 신뢰성과 차별화는 기술이 아니라 콘텐츠에서 나온다”며, “네이버만의 플랫폼에서 생산된 고유 콘텐츠가 핵심 자산이 될 것”이라고 말했다. 네이버는 연내 AI 브리핑 노출 비중을 20%까지 확대하고, 2026년 상반기까지 AI 탭을 본격적으로 출시해 통합 에이전트 전략을 완성할 계획이다. 김상범 리더는 “검색 시장은 기술 중심에서 사용자 맥락 중심으로 진화하고 있으며, 네이버는 기술과 콘텐츠, 플랫폼 삼박자를 갖춘 몇 안 되는 기업”이라며 “한국에서 검증된 모델을 바탕으로 글로벌 확장도 모색하겠다”고 밝혔다.

2025.06.12 20:01안희정

"AI 에이전트 자동 구축"…데이터브릭스, '에이전트 브릭스' 공개

데이터브릭스가 인공지능(AI) 에이전트 구축을 자동화하는 신규 솔루션을 공개해 개발 품질·효율을 높였다. 데이터브릭스 비즈니스 맞춤형 AI 에이전트를 자동 생성할 수 있는 '에이전트 브릭스'를 공개했다고 12일 밝혔다. 사용자는 작업 설명과 기업 데이터를 에이전트 브릭스에 연동하기만 하면 에이전트가 모든 과정을 자동으로 완료할 수 있다. 에이전트 브릭스는 정보 추출부터 지식 탐색, 텍스트 생성, 다중 에이전트 오케스트레이션 등 다양한 업무 목적에 특화된 기능을 지원한다. 비용 대비 품질을 자동으로 조율하는 기법을 통해 시행착오를 최소화할 수 있다. 이를 통해 도입 초기부터 운영 수준의 성능을 확보할 수 있다. 해당 솔루션은 모자이크 AI 리서치 기술이 적용돼 작업 인지형 벤치마크와 합성 데이터를 자동 생성할 수 있다. 사용자는 수작업 튜닝 없이도 반복 가능하고 정량적인 성능 측정을 할 수 있다. 에이전트 브릭스는 사용자가 설정한 작업 기준에 따라 평가 모델을 구성할 수도 있다. 고객 데이터 특성에 맞는 학습 데이터를 생성해 성능을 높인다. 최적화 알고리즘을 적용해 품질과 비용의 균형점까지 찾아낼 수 있다. 사용자는 원하는 수준의 AI 에이전트를 빠르게 선택할 수 있다. 데이터브릭스는 에이전트 브릭스의 각 산업별 활용 사례도 소개했다. 우선 정보 추출 에이전트는 비정형 문서에서 구조화 데이터를 자동 추출할 수 있다. 지식 탐색 에이전트는 정확한 인용 기반 응답을 제공한다. 다중 에이전트 관리 기능과 맞춤형 거대언어모델(LLM) 에이전트도 탑재돼 다양한 분야에서 활용 가능하다. 데이터브릭스는 서버리스 그래픽처리장치(GPU) 지원 기능도 공개했다. 별도 인프라 관리 없이 고성능 GPU 자원을 온디맨드 방식으로 사용할 수 있어 AI 실험과 모델 파인튜닝 작업이 한층 수월해진다고 밝혔다. 오픈소스 기반의 머신러닝(ML)플로우 3.0도 이번에 정식 출시됐다. 생성형 AI 환경에 맞춘 프롬프트 관리, 품질 지표, LLM 평가 기능이 포함됐다. 이를 통해 전 과정의 성능을 통합 관리하고 디버깅할 수 있다. 운영 데이터 레이크하우스와의 연동도 지원된다. 알리 고드시 데이터브릭스 최고경영자(CEO)는 "에이전트 브릭스는 데이터 기반의 AI를 운영 수준으로 빠르게 구현할 수 있게 해준다"며 "품질과 비용을 직접 조정할 수 있는 자동화된 체계를 통해 강력한 거버넌스를 유지하면서도 손쉬운 AI 에이전트 도입이 가능하다"고 밝혔다.

2025.06.12 14:14김미정

[인터뷰] 브로드컴도 탐냈던 SAS, AI 덧입고 기업 가치 ↑…디팍 부사장 "내년엔 상장"

"2026년에는 상장할 겁니다." 한 때 브로드컴 매각설이 돌던 미국 데이터 분석 소프트웨어(SW) 기업 SAS가 창립 50주년을 맞는 내년에 반드시 상장의 꿈을 이루겠다는 의지를 드러냈다. 2021년부터 꾸준히 상장 계획을 드러냈으나, 오랜 기간 동안 비상장기업으로 운영됐던 탓에 회계 및 재무 시스템 정비, 내부 통제 시스템 구축 등에 많은 시간이 소요되자 상장 시기를 그간 차일피일 미뤄 왔다. 하지만 최근 들어 SAS는 신사업 확장을 통해 기업 가치를 끌어 올려 덩치를 키우겠다는 야심을 내비치기 시작했다. 소프트웨어 산업 내 최대 규모 비상장 기업으로 주목 받고 있지만, 생성형 인공지능(AI) 시대 도래로 기업의 생존을 위해선 변화가 필요해졌기 때문이다. 디팍 라마나단 SAS 글로벌 기술 프랙티스 부문 부사장은 10일 서울 여의도 페어몬트 앰배서더 호텔에서 개최된 'SAS 이노베이트 온 투어 서울 2025'에 참석한 후 기자와 만나 "50년간 사기업으로 운영됐던 기업 입장에선 상장을 준비하기 위해 많은 준비가 필요했다"며 "현재도 관련 작업이 진행 중으로 내년쯤에는 마무리 되지 않을까 싶다"고 말했다. 1976년 설립된 SAS는 데이터 분석 분야의 전통 강자이자 대표적 비상장 소프트웨어 기업으로, 포천 500대 기업의 상위 50곳 중 92%를 고객사로 확보하고 있다. 또 대표 솔루션인 데이터 플랫폼 'SAS 바이야(Viya)'를 통해 데이터 분석과 시각화, AI 기능 등을 제공하고 있다. 앞서 SAS는 지난 2021년 브로드컴에 150억~200억 달러(약 17조~23조원)의 가치를 인정 받아 인수될 뻔 했으나, SAS 공동창업자인 짐 굿나잇과 존 샐의 변심으로 거래가 무산됐다. 이후 보름여 만에 SAS는 IPO 추진 발표를 내놨으나, 미국 증권거래위원회(SEC)가 정한 회계 기준을 충족하기 위한 준비 작업에 다소 어려움을 겪으면서 상장에 계속 나서지 못했다. 하지만 기업 가치를 끌어 올리기 위한 사업 확장 움직임에는 거침 없었다. 최신 기술 트렌드에 발 맞춰 새로운 솔루션을 꾸준히 선보였던 상태로, AI 기능과 고급 분석 소프트웨어(SW)·솔루션에 대한 상당 규모 투자를 이어가며 변화해 왔다. 2019년과 2023년에는 데이터 분석과 의사결정을 고도화 할 수 있는 기술을 개발하기 위해 AI에 대한 10억 달러(약 1조4천억원)의 투자계획을 각각 발표해 주목 받기도 했다. 그 결과 매년 연매출은 30억 달러(약 3조4천500억원)를 상회하며 꾸준한 성장세를 보이고 있다. 또 설립 이후 적자를 기록한 적이 없는 건실한 기업으로도 유명세를 떨치고 있다. 특히 올해부터는 '에이전틱 AI'와 '디지털 트윈', '퀀텀 AI' 분야에 역량을 집중하며 신규 사업 준비에 박차를 가하는 분위기다. 또 최근 각광 받고 있는 '합성 데이터'에도 높은 관심을 보이고 있는 상태로, 이 사업을 강화하기 위해 지난해 4분기에는 영국 합성 데이터 솔루션 기업 '헤이지'를 인수하기도 했다. 디팍 부사장은 "최근 인수한 회사와 연계해 우리가 가진 강력한 통계 분석 플랫폼 위에 합성 데이터를 쉽게 응용할 수 있도록 한 'SAS 데이터 메이커'를 조만간 출시할 것"이라며 "합성 데이터가 공공, 금융뿐 아니라 최근에는 디지털 트윈을 도입하려는 제조 산업에서도 각광 받고 있는 만큼 향후 성장성이 크다고 본다"고 말했다. 그러면서 "실제 합성 데이터를 이용하면 기존 데이터보다 머신러닝(ML) 모델의 정확도를 28%나 높여주는 사례가 나올 정도로 생산 효율성도 높여준다"며 "개인 정보 등 민감 데이터를 개발자에게 쉽게 전달하기 어려운 산업, 기업, 기관 등이 합성 데이터를 적용해 좀 더 정확도 높은 AI 시스템을 구축하려는 모습을 보이고 있다"고 설명했다. 또 SAS는 올 들어 인간과 AI가 상호작용하며 투명한 의사 결정을 할 수 있도록 돕는 'AI 에이전트' 구축에도 역량을 집중시키고 있다. 'SAS 바이야'에서 구동되는 'SAS 인텔리전트 디시저닝(SAS Intelligent Decisioning)'에서 AI 에이전트를 설계, 배포, 확장할 수 있도록 지원하고 있는 상태로, 인간 개입이 없이 AI만으로 작동시키려고 하는 다른 기업들의 AI 에이전트와는 운영 원리가 다소 다르다. 디팍 부사장은 "생성형 AI를 기업들이 사용하려고 하지만 결론을 내리는 과정에서 AI가 어떤 판단을 내렸는지 전혀 알 수 없는 '블랙박스' 상태일 때가 많다"며 "우리가 지향하는 AI 에이전틱은 자율적인 의사결정과 윤리적 거버넌스 간 중요한 균형을 맞추는 것"이라고 밝혔다. 이에 SAS는 각 업무 때마다 어떤 기준으로 의사 결정을 내렸는지 한 눈에 알아볼 수 있게 알아볼 수 있는 '쇼 리니지(Show Lineage)' 기능을 AI 에이전트를 통해 지원해주고 있다. 이는 다른 기업 제품에서는 찾아 볼 수 없는 SAS만의 차별화된 요소다. 디팍 부사장은 "이를 통해 각 과정에서 해당 AI 모델의 알고리즘, 바이어스, 적용 기법 등 모든 정보를 투명하게 제공하는 '모델 카드'를 확인해 볼 수 있다는 점에서 사용자는 의사 결정에 반영된 로직을 단계별로 검토할 수 있게 된다"며 "이 기능을 활용하며 규제 당국의 감사 대응에도 투명하게 대응할 수 있다는 것이 강점"이라고 강조했다. 그러면서 "필요 시에는 다른 팀에서 사용한 워크 플로우를 끌어와 재활용하거나, 새롭게 추가함으로써 워크 플로우를 확장할 수도 있다"며 "백지에서 시작하는 것이 아닌 검증된 의사결정 로직을 유연하게 조합할 수 있다는 점에서 매력 요소가 될 것"이라고 자신했다. 이 외에도 SAS는 최근 '포트나이트' 게임으로 유명한 에픽게임즈와 손잡고 언리얼타임 3차원 창작툴인 '언리얼 엔진'을 활용해 디지털 트윈 사업에도 뛰어 들었다. 제조업체들이 점차 시뮬레이션된 가상 환경에서 새로운 전략을 실험하고 효과적인 방식을 실제 공정에 적용하기 위해 디지털 트윈 기술을 많이 활용하기 시작한 만큼, 성장성이 있다고 판단한 것이다. 특히 미국 종합 제지 조지아-퍼시픽은 SAS 기술이 적용된 디지털 트윈을 활용해 무인운송차량(AGV) 운용을 포함한 기타 생산 프로세스를 최적화하기 위해 나섰다. 그 결과 조지아-퍼시픽은 비용을 절감하고 제품 품질을 크게 향상시킬 수 있었다. 이는 SAS의 AI 및 고급 분석 기술이 잘 적용됐기 때문으로 분석됐다. 또 SAS는 최근 많은 기업들이 주목하고 있는 퀀텀 AI에도 승부수를 띄웠다. SAS가 최근 실시한 자체 글로벌 설문조사에 따르면 전체 응답자의 60% 이상이 퀀텀 AI에 적극 투자 중이거나 도입을 검토 중인 것으로 나타났다. 이에 SAS는 ▲양자 어닐링 시스템을 개발하는 '디웨이브 퀀텀' ▲초전도 기반 양자 컴퓨팅을 선도하는 'IBM' ▲중성 원자 기반 컴퓨팅 기술을 보유한 '큐에라 컴퓨팅'과 손 잡고 퀀텀 AI 기술 고도화에 나섰다. 또 지난 달 미국 플로리다주 올랜도에서 열린 'SAS 이노베이트 2025' 행사에선 짐 굿나잇 SAS 최고경영자(CEO)와 사티아 나델라 마이크로소프트(MS) CEO가 화상으로 퀀텀 AI와 관련해 대담을 펼쳐 눈길을 끌었다. MS와는 개발자, 데이터 과학자 등을 겨냥해 'SAS 바이야' 플랫폼에 내장된 AI 기반 대화형 어시스턴트인 'SAS 바이야 코파일럿' 출시도 올해 3분기 안에 진행할 예정이다. 굿나잇 CEO는 "MS와 SAS는 양자 AI(quantum AI)에 있어 같은 비전을 공유하고 있다"며 "양자컴퓨팅을 다른 AI 기술에 접목할 경우 엄청난 잠재력이 있다"고 강조했다. 디팍 부사장은 "최근 미국 대형 고객사와의 협업을 통해 복잡한 최적화 문제를 퀀텀 AI로 해결했다"며 "기존 대비 300% 성능이 향상됐고 시간이 97%나 단축됐다"고 밝혔다. 이어 "많은 고객사들과도 최적화된 프로그램들을 해결해 나가기 위해 최근 퀀텀 AI 기술을 많이 활용하고 있다"며 "퀀텀 AI 기술에 대해 내부적으로 많은 기대를 가지고 있다"고 덧붙였다.

2025.06.10 16:50장유미

"에이전틱 AI 시대 준비 완료"…스노우플레이크, DB 전략 강화 나서

스노우플레이크가 인공지능(AI) 에이전트·애플리케이션 구축 환경을 개선하기 위해 데이터베이스(DB) 전략을 강화한다. 4일 IT 업계에 따르면 스노우플레이크는 크런치데이터 인수 계획을 발표한 것으로 전해졌다. 자체 AI 데이터 클라우드에 오픈소스 포스트그레SQL 기술 접목이 목표다. 이는 데이터브릭스가 지난달 네온을 인수해 서버리스 포스트그레SQL 경쟁력을 강화한 데 이은 맞대응이다. 포스트그레SQL은 은행, 웹 서비스, 애플리케이션 등 다양한 산업에서 정보를 저장하고 불러오는 데 활용되는 오픈소스 관계형 DB 시스템이다. 기업은 이 시스템에 기능을 추가하거나 수정해서 클라우드에서 무료로 이용할 수 있다. 플랫폼에 저장된 데이터로 AI 에이전트를 구축할 때 기본 DB로 사용할 수도 있다. 크런치데이터는 포스트그레SQL에 특화된 솔루션과 서비스를 제공하는 기업이다. 정부 기관과 대기업 대상으로 보안·규제 준수형 클라우드 서비스와 고가용성 백업·모니터링 제품 등을 제공해 왔다. 스노우플레이크는 인수 후 '스노우플레이크 포스트그레SQL' DB 제품도 새로 출시할 방침이다. 이 솔루션은 오픈소스 포스트그레SQL 유연성과 보안, 규정 준수, 운영 안정성을 제공하는 것을 목표로 한다. 특히 기업의 AI 에이전트·애플리케이션 개발과 배포, 확장을 간소화를 돕는다. 앞서 경쟁사인 데이터브릭스도 에이전틱 AI 시장 경쟁력 확보를 위해 서버리스 포스트그레SQL 스타트업 네온을 10억 달러(약 1초3천800억원)에 인수했다고 발표했다. 네온 인수를 통해 고객사 에이전틱 AI 워크플로에 서버리스 포스트그레SQL를 제공할 방침이다. 이에 업계는 스노우플레이크도 포스트그레SQL 제품 출시를 통해 DB 경쟁력을 확보할 것으로 보고 있다. 스노우플레이크 비벡 라구나단 엔지니어링 수석 부사장은 "우리는 3천5백억 달러(약 483조원) 규모의 시장 기회와 고객들이 포스트그레SQL을 스노우플레이크 AI 데이터 클라우드에 도입할 필요성을 해결하고자 한다"고 밝혔다. 폴 로런스 크런치데이터 공동 창립자는 "이미 포스트그레SQL을 신뢰하는 고객들이 스노우플레이크 플랫폼에서 더 높은 신뢰성과 보안으로 규제 업무를 처리할 수 있도록 지원하게 돼 매우 기쁘다"고 말했다.

2025.06.04 13:50김미정

MS, 빌드 2025서 '코파일럿 스튜디오' 에이전트 발표…"문서·영업 업무, AI로 돌린다"

마이크로소프트(MS)가 코파일럿 스튜디오 내 지능형 에이전트 개발을 위한 기반 기술을 대폭 확장했다. 기업용 데이터베이스에 새로운 도구와 프로토콜을 추가해 에이전트들이 사람처럼 판단하고 행동할 수 있는 기반을 마련한 것이다. 21일 MS 공식 블로그에 따르면 이 회사는 지난 20일부터 나흘간 미국 시애틀에서 열리는 '빌드 2025' 행사에서 '코파일럿 스튜디오'와 연계된 테이터버스 기능 업그레이드를 대거 발표했다. 이번 발표에는 다중 에이전트 운영에 필요한 구조화 데이터 통합, 지식 접근성 강화, 인공지능(AI) 추론 기능 내장 등 총체적인 기술 변화가 포함됐다. 핵심은 데이터버스를 단순 저장소가 아닌 인간-에이전트 협업을 위한 '행동 가능한 플랫폼'으로 탈바꿈시키는 것이다. 프롬프트 열(Prompt Column) 기능을 활용하면 리뷰 텍스트에 대한 감성 판단처럼 비정형 데이터를 구조화하고 추론까지 반영할 수 있다. 이를 통해 에이전트가 상황에 따라 업무 로직을 동적으로 수행할 수 있는 기반이 만들어진다. 또 에이전트들이 구조화된 데이터를 실시간으로 조회하고 활용할 수 있도록 '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)' 서버도 공개됐다. 이 서버는 데이터 질의, 지식 검색, 레코드 생성·수정, 프롬프트 기반 생성 작업까지 지원하며 코파일럿 스튜디오 내 자연어 기반 업무 처리의 실질적 기반이 된다. 지식 통합 기능도 대폭 강화됐다. 기존 다이나믹스365, 파워앱스 뿐 아니라 세일즈포스, 서비스나우, 컨플루언스, 원드라이브, 셰어포인트 등 다양한 서비스형 소프트웨어(SaaS) 서비스와 연결해 비정형 문서와 멀티라인 텍스트까지 지식원으로 쓸 수 있게 됐다. 기업 분석을 위한 데이터 웨어하우징도 실시간에 가까워졌다. 데이터버스의 모든 항목은 자동 인덱싱돼 마이크로소프트 패브릭 내 '데이터 에이전트'와 연동된다. 다음달 공개될 '미러링 데이터버스' 기능은 별도 설정 없이 패브릭 내에서 데이터버스를 그대로 재현해 즉시 분석할 수 있게 한다. 에이전트 자동화를 위한 '도구(Tools)' 허브도 코파일럿 스튜디오 내에 신설됐다. 사용자 맞춤 프롬프트, 외부 응용 프로그램 인터페이스(API) 연결, 웹 및 데스크탑 앱 조작, 정형 업무 자동화 등 여섯 가지 유형의 도구를 생성하고 재사용할 수 있다. 이 기능은 반복적 업무를 에이전트에게 할당하고 관리자가 논리 흐름을 직접 설계할 수 있게 해준다. 업무에 바로 투입 가능한 에이전트 템플릿도 함께 공개됐다. 문서 프로세서, 고객 브리핑, 리드 관리자 등 세 가지 자동화 에이전트가 프리뷰로 제공된다. 특히 문서 프로세서는 이메일에 첨부된 문서를 실시간 처리하고 검토자 승인까지 유기적으로 연결한다. 팀즈, 아웃룩과 연동해 전송 및 승인도 자동화된다. 이러한 에이전트는 별도 모델 학습 없이 프롬프트만으로 작동한다. 사용자 인터페이스 설계도 최소화돼 빠른 도입이 가능하다. 이로써 기업은 리드 관리, 클라이언트 대응, 내부 문서 처리 등 반복적이고 구조화된 업무에서 사람의 개입을 최소화할 수 있게 된다. MS 공식 블로그는 "'코파일럿 스튜디오'는 이제 단순 챗봇 제작 도구가 아니라 조직 내 실제 운영 업무를 자동화할 수 있는 에이전트 중심 플랫폼으로 진화했다"며 "이번 업그레이드는 기업용 AI 도입의 난제를 실질적으로 해결하는 데 초점을 맞췄다"고 밝혔다.

2025.05.21 13:11조이환

"AI 에이전트 시대 선도"…SAS, 신기술·사업 전략 발표

SAS가 인공지능(AI) 에이전트 시대 사업 전략을 공개하며 기업의 디지털 전환과 데이터 기반 의사결정 가속화를 본격화했다. SAS는 미국 플로리다주 올랜도에서 개최된 'SAS 이노베이트 2025'에서 AI 에이전트를 비롯한 산업별 맞춤형 AI 모델, 디지털 트윈, 양자 AI 전략을 중심으로 신기술을 발표했다고 8일 밝혔다. 이날 행사에선 AI 에이전트 설계와 배포를 지원하는 'SAS 인텔리전트 디시저닝'이 공개됐다. 이 플랫폼은 의사결정 정확성과 인간과 AI 간 균형, 거버넌스를 세 가지 핵심 축으로 설정해 자율성과 투명성을 동시에 확보할 수 있도록 설계됐다. SAS는 AI가 독자적으로 판단을 내리는 자율적 운영부터 복잡한 리스크 상황에서 인간의 개입을 유도하는 방식까지 업무 성격에 따라 AI 역할을 조정할 수 있는 유연성을 강조했다. 'SAS 바이야'가 이런 설계를 바탕으로 분석, 감시, 규제 대응까지 포함한 AI 전 과정을 관리할 수 있도록 한다고 설명했다. 이날 산업별 특화 모델도 공개됐다. SAS는 의료, 금융, 제조, 공공 분야에 즉시 적용 가능한 맞춤형 AI 모델 포트폴리오를 소개했다. 향후 데이터레이크 정교화와 모델 운영을 위한 AI 에이전트도 추가로 제공할 예정이라고 밝혔다. SAS는 게임 엔진 언리얼과 분석 기술을 결합한 디지털 트윈도 소개했다. 미국 포장재 기업 조지아-퍼시픽의 실제 공장을 포토리얼로 만들어 시뮬레이션을 통해 무인운송차량 운영 등 생산 공정을 최적화하고 있다고 강조했다. 차세대 기술로 주목받는 양자 AI에 대한 전략도 제시됐다. SAS 조사에 따르면 응답 기업의 60% 이상이 양자 AI를 도입했거나 계획 중인 것으로 나타났다. 이에 SAS는 디웨이브, IBM, 큐에라컴퓨팅 등과 협력해 기업의 양자 기술 도입을 지원하고 있다고 발표했다. 대표 솔루션 'SAS 바이야' 신기능도 공개됐다. 합성 데이터 생성기 'SAS 데이터 메이커'와 중소기업을 위한 관리형 클라우드 패키지 'SAS 바이야 에센셜즈'는 올해 3분기 출시 예정이다. 대화형 AI 어시스턴트 'SAS 바이야 코파일럿'과 개발자 도구 'SAS 바이야 워크벤치'도 확장되고 있다. SAS 마리넬라 프로피 S글로벌 AI 시장 전략 리드는 "SAS 바이야는 단순히 행동하는 에이전트를 넘어, 목적성 있는 의사결정을 내리는 통합 프레임워크"라며 "AI 에이전트가 기업의 핵심 차별화 요소로 자리 잡을 것"이라고 강조했다.

2025.05.08 17:02김미정

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

[기고] '지브리 프사'로 보는 AI 에이전트와 개인정보 보호

지난달 25일에 추가된 챗GPT의 이미지 생성 기능은 '지브리 프사' 유행을 만들어내며 선풍적인 인기를 끌고 있다. 너도나도 지브리 프사를 위해 사진을 챗GPT에 업로드하고 있는 가운데 일각에서는 사진 속 얼굴 정보가 데이터로 활용됨에 따라 저작권과 개인정보 보호 문제가 생길 것이라는 의견을 제기하고 있다. AI 기술에 대한 개인정보 보호의 복잡성과 중요성은 점점 더 커지고 있다. 생성형 AI의 다음 단계로 여겨지는 AI 에이전트도 마찬가지다. AI 에이전트는 사람의 개입 없이 특정 작업을 자율적으로 실행하도록 설계된 자율 지능형 시스템이다. AI 에이전트는 이미 광범위하게 사용되고 있다. 금융부문에서는 시장 동향을 자율적으로 감시하고, 거래 신호를 해독하며, 전략을 조정하는 등 즉각적으로 위험을 감지하고 대응한다. 공공부문에서는 보조금 자격 평가와 같은 업무를 간소화하고 개인 맞춤형 공공 서비스를 제공해 효율성을 향상시키고 있다. AI 에이전트는 강력한 기능과 다양한 이점을 제공하고 있지만, 개인 식별이 가능한 방대한 양의 데이터에 의존하기에 개인정보 보호 문제가 발생할 수 있다. 이는 기업의 개인정보 관리 방식에 대한 소비자의 불신을 심화시킬 수 있다. 개인정보 보호가 매우 중요한 의료·금융 서비스 분야에서는 더욱 심각한 문제를 일으킬 수 있다. 클라우데라가 국내 IT 리더를 대상으로 실시한 설문조사에 따르면 응답자의 82%는 자신의 기업에서 AI 에이전트를 사용하고 있으며, 95%는 AI 에이전트를 위한 투자의 중요성에 공감하는 등 관심이 높은 것으로 나타났다. 반면 개인정보 보호 리스크는 AI 에이전트 도입의 가장 큰 걸림돌로 작용하는 것으로 나타났다. 응답자의 42%가 데이터 프라이버시 문제를 가장 우려한다고 답했으며, 82%는 AI 에이전트가 보다 강력한 데이터 프라이버시 및 보안 기능을 갖추길 바란다고 답했다. 개인정보 보호 리스크를 해소하기 위해서는 여러 가지 단계가 필요하다. 첫 단계는 중요 개인 식별 정보(PII)를 차별화하고 보호하는 것이다. AI 에이전트는 적절한 매개변수가 설정되지 않으면 어떤 데이터든 가리지 않고 사용한다. 민감 정보 사용을 사전에 방지하려면 포괄적인 암호화·토큰화 전략을 사용하는 데이터 플랫폼 도입이 필수다. 높은 안전성을 갖춘 데이터 플랫폼은 온프레미스와 클라우드 등 모든 데이터 환경에 일관되게 적용되며 악의적 행위자에 대한 강력한 방어를 구축해 AI의 안전한 도입을 지원하는 동시에 데이터를 안전하게 보관할 수 있다. 두 번째 단계는 복잡한 데이터 거버넌스와 보안 의무를 이행하는 것이다. 전 세계적으로 개인정보 보호 규정이 강화되면서 각 지역의 시장 규제와 데이터 주권법 준수가 까다로워지고 있다. AI 에이전트가 효과적으로 작동하려면 과거 데이터와 국경 간 데이터에 대한 접근이 필요하고, 이는 규정 준수의 어려움을 한 층 더 높인다. 이를 대비하기 위해서는 모든 사용자의 접근 권한을 매번 검증하는 '제로 트러스트' 보안 모델을 권장한다. 제로 트러스트 모델에는 특정 고객 데이터가 있는 위치를 정확하게 식별하고 적절한 통제를 행사하며 세부적인 감사 보고가 수반된다. 소비자의 기대에 부응하고 규제를 준수하기 위해 기록을 삭제하거나 익명화하는 메커니즘도 구현해야 한다. 클라우데라 SDX와 같은 솔루션은 통합된 보안과 거버넌스를 제공하는 동시에 필요한 사람만이 적절한 이유로 적절한 시기에 해당 정보에 접근할 수 있도록 보장한다. 세 번째 단계는 모든 사업부문에 개인정보 보호와 신뢰를 확립하는 것이다. 신뢰와 투명성을 바탕으로 한 기업 문화 구축은 AI 에이전트 도입에 따른 데이터 사용에 대한 기대와 혁신의 윤리적 한계를 관리하는 데 필수적이다. 데이터 처리의 모든 단계에서 투명성을 최우선으로 고려한다면 신뢰 구축과 기업 평판 보호를 넘어 장기적으로 비즈니스 리스크를 완화할 수 있을 것이다. 다가오는 AI 에이전트 시대에서의 성공은 혁신과 책임의 균형을 맞추는 능력에 달려 있다. 개인정보 보호는 혁신을 지속 가능하게 만들 수 있는 주춧돌이다. 데이터 개인정보 보호 정책과 거버넌스 구축은 더 이상 미룰 수 없는 과제다.

2025.04.28 08:00최승철

스노우플레이크 "AI 에이전트 핵심은 개방적 데이터 관리"

"인공지능(AI) 에이전트 핵심은 데이터입니다. 다양한 형태의 데이터와 AI를 통합 처리할 수 있는 플랫폼이 받쳐줘야 합니다. 이를 통해 기업은 AI 에이전트로 정확한 답변을 받을 수 있고, 내부 정보 보안·활용까지 높일 수 있습니다." 베누아 다쥬빌 스노우플레이크 공동창립자 겸 제품 부문 사장은 25일 서울 광화문 포시즌스 호텔에서 기자간담회를 열고 스노우플레이크 AI 사업 전략을 이같이 밝혔다. 이날 티에리 크루아네스 스노우플레이크 공동창립자 겸 전 최고기술책임자(CTO)와 최기영 스노우플레이크코리아 지사장도 자리했다. 다쥬빌 사장과 크루아네스 전 CTO는 오라클에서 근무하다 퇴사 후 2012년 스노우플레이크 아키텍처를 구상하기 시작했다. 이후 2013년 기업을 공식 출범해 현재까지 운영하고 있다. 이들은 이번 기자간담회에서 AI 시대 스노우플레이크 사업 전략과 비즈니스 모델에 대해 논의했다. 다쥬빌 사장은 이전부터 AI 기술과 데이터를 한 플랫폼에 통합 제공하는 것을 목표로 뒀다고 밝혔다. 이를 통해 누구나 데이터를 한 플랫폼에서 간단하고 편리하게 활용할 수 있도록 지원하기 위해서다. 이런 전략으로 출시했던 초기 제품은 '코텍스'와 '도큐먼트AI'다. 코텍스는 문서 기반 정보 추출, 검색, 자연어 인터페이스를 통합 제공한다. 도큐먼트AI는 비정형 문서에서 사용자가 지정한 데이터만 추출하거나, 특정 업무 목적에 맞춰 문서를 학습시키는 데 특화된 솔루션이다. 그는 AI 에이전트 시대에도 AI와 데이터 연결관계를 더 강화하겠다고 밝혔다. 이를 위해 지난해 '코텍스 서치'를 출시했다. 스노우플레이크가 인수한 니바 기술로 작동하는 데이터 검색 엔진이다. 코텍스 서치는 구글 서치, 마이크로소프트 코파일럿과 유사한 검색 방식으로 작동한다. 사용자가 자연어로 질문하면, 코텍스 서치는 벡터 기반으로 연관된 문서를 찾거나 요약할 수 있다. 다쥬빌 사장은 "이 제품은 비정형 데이터에서 기업 인사이트를 찾는 데 특화됐다"고 강조했다. 그는 '코텍스 인텔리전스'와 '코텍스 에이전트'도 이같은 전략의 일환이라고 설명했다. 두 서비스는 사용자 질의를 분석해 쿼리를 자동 변환하거나, 관련 데이터를 찾아 제시할 수 있다. 사용자들은 데이터 언어를 몰라도 플랫폼과 대화하듯 데이터에 접근할 수 있다. 현재 스노우플레이크는 오픈AI를 비롯한 앤트로픽, 메타, 미스트랄AI 등 LLM을 플랫폼에 탑재했다. 고객은 자신 업무에 맞는 LLM을 선택할 수 있다. 스노우플레이크 자체 모델 '아틱'도 제공되고 있다. 아틱은 특정 비정형 데이터 추출 등 업무 목적에 맞춰 사전 훈련된 모델이다. 다쥬빌 사장은 제품 보안성에 대해서도 언급했다. 그는 "모든 솔루션은 고객 데이터가 있는 플랫폼 내부에서 LLM을 직접 실행한다"며 "보안성과 통합 효율을 동시에 확보하는 구조"라고 강조했다. "AI 에이전트 중심에 '아이스버그' 있어야"…사용량 기반 모델 채택 스노우플레이크는 AI 에이전트 시대에도 개방적인 데이터 저장·관리하는 방식을 채택할 것이라고 밝혔다. 고객이 데이터를 특정 플랫폼에 묶어두지 않고 자유롭게 활용하도록 돕기 위함이다. 이에 '아이스버그'를 통해 데이터 락인을 피하고 상호운용성을 극대화하는 전략을 추진 중이다. 아이스버그는 대용량 데이터 분석 환경에 최적화된 오픈 테이블 포맷이다. 분석 도구나 플랫폼 간 호환성을 높일 수 있는 구조다. 고객은 아이스버그에서 자신에게 맞는 워크로드 환경과 도구를 선택할 수 있다. 다쥬빌 사장은 "테이블 포맷이 분산되면 데이터 관리 복잡성과 성능 저하가 발생할 수 있다"며 "이를 방지하고자 아이스버그에 집중 투자했다"고 밝혔다. 다쥬빌 사장은 이같은 데이터 관리 전략이 생성형 AI 전략과도 맞닿았다고 설명했다. 비정형 데이터를 처리하는 도큐먼트AI나 코텍스 서치, 코텍스 에이전트가 제대로 작동하려면 이 기반이 되는 데이터 포맷부터 유연하고 표준화돼 있어야 한다는 이유에서다. 그는 "AI가 업무에 맞는 데이터를 찾아오게 하려면, 그 데이터가 묶여 있지 않아야 한다"며 "아이스버그는 AI 전략 출발점이자 고객 중심 플랫폼 핵심"이라고 말했다. 스노우플레이크는 구독형 모델대신 사용량 기반 모델을 채택했다. 사용량 기반 모델은 실제 사용한 만큼만 비용을 지불하는 방식이다. 구독형 모델은 고정 요금을 정기적으로 지불하며 서비스를 이용하는 방식이다. 크루아네스 전 CTO는 "고객이 플랫폼을 실제로 사용하지 않으면 자체 수익을 낼 수 없는 구조"라며 "사용자 만족과 신뢰, 성능 개선이 기업 철학"이라고 밝혔다.

2025.03.25 15:02김미정

SAP "내달 국내 데이터센터 용량↑...'쥴' 한국어 추가"

SAP가 국내 데이터센터 용량을 증설해 인공지능(AI) 에이전트 '쥴' 한국어 버전과 'SAP 비즈니스 데이터 클라우드(BDC)' 서비스를 내달 출시한다. 크리스찬 클라인 SAP 최고경영자(CEO)는 20일 신라호텔 마로니에룸에서 'SAP 비즈니스 언리시드' 기자간담회를 열고 한국 사업 공략에 대해 이같이 밝혔다. SAP의 새 서비스 BDC와 AI 에이전트 '쥴' 한국어 버전을 현지 데이터센터에서 공급하기 위한 목표다. 클라인 CEO는 업그레이드된 쥴에 대해 언급했다. 쥴은 SAP의 AI 에이전트다. 여러 에이전트를 통합한 '슈퍼 오케스트레이터' 형태로 작동한다. 지금까지 영어로만 서비스를 제공했지만, 내달 1일부터는 한국어 지원도 가능하다. 그는 "고객은 쥴을 통해 거래부터 문서 처리, 분석 요청 등을 모두 자동화할 것"이라며 "공급업체의 준법 감시와 문서 검토, 수요 예측, 재고 관리 등도 AI 기반으로 처리할 수 있을 것"이라고 전망했다. 그러면서 "이를 통해 기업은 사무 업무 생산성을 기존보다 30~40%까지 올릴 수 있을 것"이라고 자신했다. 그는 데이터브릭스와 협력해 이달 출시했던 BDC 성과도 공유했다. BDC도 내달 1일부터 한국 리전을 통해 제공된다. 클라인 CEO는 BDC가 타사 솔루션 대비 우수성 갖춘 이유로 데이터 품질 괄리를 꼽았다. 그는 "많은 기업이 거대언어모델(LLM)을 비즈니스에 사용하고 있지만, 비즈니스 데이터와 LLM을 어떻게 결합될 수 있는지에 대한 고민이 여전하다"고 지적했다. 그러면서 "BDC는 바로 이 부분에서 강력한 솔루션을 제공한다"며 "BDC는 LLM 활용뿐 아니라 고객사 비즈니스 데이터까지 처리해 이를 실제 비즈니스 프로세스에 적용한다"고 강조했다. 이어 "단순히 LLM만 사용하는 것이 아니라 고객사 데이터와 외부 데이터를 결합해 100%에 가까운 결과물을 생성할 수 있는 이유"라고 강조했다. SAP은 BDC 출시 후 몇 주 만에 6억 달러(약 8천억원) 규모 고객 파이프라인을 구축했다. 현재 독일의 보쉬를 비롯한 도이치 텔레콤 등 글로벌 기업들이 데이터 기반 비즈니스 모델을 구축하는 데 BDC를 활용 중이다. 클라인 CEO는 "앞으로 2년 내 SAP 제품 최종 사용자는 데이터를 직접 입력할 필요가 없어질 것"이라며 "SAP의 AI 기반 업무 혁신이 가능할 것"이라고 강조했다. SAP은 BDC와 쥴 현지 공급을 위해 국내 데이터센터 용량을 증설할 예정이다. 두 서비스를 국내 리전을 통해 제공하기 위해서다. 현재 SAP 데이터센터는 서울에 위치했다. 그는 "현재 40만개 넘는 고객 데이터를 활용해 AI를 훈련하고 있다"며 "많은 기업들이 AI를 자사 비즈니스에 통합할 수 있도록 도울 것"이라고 강조했다.

2025.03.20 17:46김미정

데이터브릭스, AI 에이전트 활용도 높이는 도구 발표

데이터브릭스가 인공지능(AI) 에이전트를 대규모 운영 환경에 도입할 수 있는 도구를 발표해 AI 활용성을 높였다. 데이터브릭스는 기업들이 AI 에이전트를 고부가가치 활용 사례에서 신뢰할 수 있는 도구를 출시했다고 18일 밝혔다. 현재 전 세계 기업의 85%가 생성형 AI를 사용하고 있지만, 가장 발전된 모델도 기업별 데이터에 대한 이해 부족으로 인해 비즈니스에 특화된 체계적인 결과를 제공하는 데 어려움을 겪고 있다. 이번에 발표된 신규 도구는 기업이 AI 에이전트를 비즈니스에 필수적인 고부가가치 애플리케이션에 도입할 수 있도록 지원하며, 정확성과 거버넌스를 보장하고 사용 편의성을 높이는 데 초점을 맞추고 있다. 이 도구는 모든 AI 모델을 한 곳에서 관리할 수 있도록 지원한다. 모자이크 AI 게이트웨이를 통해 맞춤형 거대언어모델(LLM) 공급자를 활용도 가능하다. 이를 통해 모델 전반에 걸쳐 일관된 거버넌스, 모니터링과 통합 기능을 제공한다. 사용자는 해당 도구를 기존 애플리케이션 워크플로우와 통합할 수 있다. 개발자가 자연어 기반 챗봇을 맞춤형 애플리케이션이나 마이크로소프트 팀즈, 쉐어포인트, 슬랙 등 생산성 도구에 직접 통합할 수 있다. 지니 API를 통해 사용자는 프로그래밍 방식으로 프롬프트를 제출하고, 지니 UI(사용자 인터페이스)에서와 동일한 인사이트를 얻을 수 있다. 대화 스레드 내에서 여러 후속 질문에 걸쳐 대화의 문맥을 유지할 수 있다. 데이터브릭스는 해당 도구의 휴먼 인 더 루프(인간개입) 워크플로우를 간소화했다고 밝혔다. 업그레이드된 에이전트 평가 리뷰 앱은 도메인 전문가가 AI 에이전트의 성능을 보다 손쉽게 평가하고, 맞춤형 피드백을 제공하며, 라벨링을 위해 추적을 보내고, 평가 기준을 사용자 맞춤화 할 수 있도록 지원한다. 전문가는 엑셀 스프레드시트나 별도의 맞춤형 애플리케이션 없이도 체계적인 피드백을 효율적으로 수집할 수 있다. 이를 통해 AI 성능을 지속적으로 개선하고 정확도를 체계적으로 올릴 수 있다. 해당 도구는 프로비저닝 없는 배치 추론 기능도 제공한다. 고품질 AI 에이전트를 구축하기 위해서는 모델 선택, 거버넌스, 평가가 필수적이다. 기술을 원활하게 확산하기 위해서는 사용 경험을 단순화하는 것도 중요하다. 이번에 새롭게 추가된 기능을 통해 모자이크 AI에서 단일 쿼리만으로 배치 추론을 실행할 수 있다. 별도 인프라 설정없이도 비정형 데이터를 원활하게 통합할 수 있다. 데이터브릭스 크레이그 와일리 AI/ML 제품 담당 수석 디렉터는 "여전히 많은 기업이 AI 에이전트를 고부가가치 활용 사례에 도입하는 데 어려움을 겪고 있다"며 "이는 정확성, 거버넌스, 보안에 대한 우려 때문"이라고 지적했다. 그러면서 "새롭게 발표된 도구들은 해당 문제를 정면돌파함으로써, 기업이 시범 단계를 넘어 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 본격적인 운영 환경에 도입할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다.

2025.03.18 15:18김미정

[현장] 이경일 솔트룩스 대표 "초거대 AI 대신 에이전트로 돌파구 찾아야"

"한국이 초거대 AI 모델 경쟁에서 살아남기 위해서는 소형 모델 최적화와 데이터 활용 전략이 필수적입니다. 단순한 거대 모델 구축이 아니라 에이전트 AI와 같은 차별화된 기술을 통해 비용을 절감하고 성능을 극대화해야 합니다. 당장 이 변화를 준비하지 않으면 글로벌 AI 시장에서 도태될 것입니다." 이경일 솔트룩스 대표는 14일 강남 해성빌딩에서 열린 '한국데이터산업협회(KODIA) 정기총회'에서 '생성형 AI와 데이터 산업의 미래'를 주제로 특별 강연을 진행하며 이같이 말했다. 이날 행사는 국내 데이터 산업의 발전 방향을 모색하고 업계 관계자들이 최신 AI 트렌드를 공유하기 위해 KODIA가 마련했다. 이 대표는 행사에서 거대언어모델(LLM) 중심의 경쟁이 아닌 에이전트 AI를 기반으로 한 차별화 전략이 필요하다는 점을 강조했다. 글로벌 기업들과 정면 승부하기보다는 데이터 활용 최적화와 협업형 AI 모델로 새로운 시장 기회를 모색해야 한다는 주장이다. 지난 2022년 '챗GPT' 출시 이후 AI 산업은 PC·인터넷·스마트폰 시대를 거쳐 또 한 번의 변곡점을 맞았다. 기술 패러다임이 변화할 때마다 기존 강자들이 몰락하거나 새로운 기업들이 부상했는데 생성형 AI는 이 흐름을 이어받아 새로운 혁신을 이끌고 있다. 지난 1980년대 유닉스 기반 기업들의 쇠퇴, 1990년대 인터넷 기업의 등장, 2010년대 스마트폰 혁명이 대표적인 사례다. 현재 생성형 AI는 지난 2022년 이후 급격한 성장세를 보이며 또 하나의 기술 혁신 시점을 맞고 있다. 이 대표는 "단순히 오픈AI '챗GPT' 같은 거대 모델을 구축하는 방식은 비용과 인프라 측면에서 한계가 크기 때문에 국내 기업들은 소형 모델 최적화 및 데이터 기반 전략으로 경쟁력을 확보해야 한다"고 주장했다. 이어 "트랜스포머(Transformer) 모델의 발전과 초거대 모델의 등장으로 AI 성능이 폭발적으로 증가하고 있지만 그에 따른 문제점도 함께 발생하고 있다"고 지적했다. 그는 ▲환각(Hallucination) ▲최신 정보 부족 ▲보안 문제를 생성형 AI의 주요 한계점으로 꼽았다. 생성형 AI가 확률 통계적으로 답변을 생성하는 방식 때문에 존재하지 않는 사실을 말하는 문제가 빈번히 발생하며 이는 AI 신뢰성을 저하시킨다. 이를 해결하기 위해 검색증강생성(RAG)이 기본적으로 적용되고 있으며 솔트룩스도 이를 기반으로 한 에이전트 AI 개발에 집중하고 있다고 밝혔다. 이 대표는 국내에서 초거대 모델을 구축하기에는 비용과 인프라 측면에서 현실적인 한계가 있다며 대안으로 ▲믹스오브엑스퍼드(MoE) ▲지식 증류(Knowledge Distillation) ▲양자화(Quantization) 등의 기술을 활용한 비용 절감 및 성능 최적화 전략이 필요하다는 점을 강조했다. MoE는 거대 모델 하나에 모든 기능을 몰아넣기보다 여러 개의 소형 특화 모델을 협업하게 만드는 방식이다. 이를 통해 비용을 절감하면서도 고성능 AI 서비스를 제공할 수 있다. 지식 증류는 이미 학습된 대형 모델에서 중요한 지식만을 추출해 더 작은 모델에 적용하는 기술로, 연산량을 줄이면서도 학습된 정보의 핵심을 유지할 수 있는 방식이다. 이를 통해 경량 모델이 대형 모델 수준의 성능을 갖추도록 만들 수 있다. 양자화는 AI 모델이 사용하는 수치 연산을 더 작은 비트(bit)로 변환해 메모리 사용량을 줄이고 연산 속도를 향상시키는 기법이다. AI 시스템의 전력 소모를 줄이는 동시에 제한된 컴퓨팅 자원에서도 보다 효율적인 추론이 가능해진다. 에이전트 AI가 차세대 기술로 부상하는 이유에 대해 그는 "단순 질의응답이 아닌 다단계 추론과 문제 해결이 가능한 AI가 필요하기 때문"이라고 설명했다. 기존 LLM 기반 서비스가 사용자의 질문에 바로 답하는 방식이었다면 에이전트 AI는 검색·추론·결정 과정을 거쳐 최적의 솔루션을 제공하는 구조다. 이에 따라 마이크로소프트(MS), 구글, 오픈소스 커뮤니티 등이 에이전트 AI 개발을 가속화하고 있다. 솔트룩스 역시 '구버(Guber)'라는 에이전트 AI 서비스를 개발하고 있다. 이 대표에 따르면 '구버'는 사용자의 질문을 받아 분석한 후 검색증강생성(RAG)과 다단계 추론을 거쳐 최적의 답변을 제공하는 시스템으로, 회사는 이를 챗봇을 넘어 전문적인 데이터 활용이 가능한 AI로 발전시킬 계획을 세우고 있다. AI 생태계에서 데이터의 중요성도 강조됐다. 이 대표는 "AI는 결국 데이터 산업"이라며 "모델은 알고리즘을 통과한 숫자 데이터 덩어리일 뿐으로, 이는 결국 데이터가 곧 AI 경쟁력을 좌우함을 의미한다"고 강조했다. 행사를 마치며 그는 한국 AI 산업이 글로벌 시장에서 생존하기 위한 조건으로 ▲GPU 인프라 확충 ▲도메인 특화 AI 사례 확보 ▲공공 부문 AI 국산화 가속화 ▲글로벌 AI 스타트업 지원 ▲AI 투자 환경 개선 등을 제안했다. 이 대표는 "AI 산업이 변화하는 속도가 매우 빠르다"며 "신속히 에이전트 AI 기반 서비스 및 데이터 최적화 전략을 도입하지 않으면 글로벌 경쟁에서 뒤처질 것"이라고 말했다.

2025.03.14 16:55조이환

"이제 AI가 고객을 더 잘 안다"…세일즈포스, 데이터 클라우드로 시장 '리더' 등극

세일즈포스가 고객 데이터 플랫폼(CDP) 시장에서 데이터 통합 및 인공지능(AI) 시너지 역량을 입증해 AI 전환을 가속화할 수 있게 됐다. 세일즈포스는 자사 데이터 클라우드가 'IDC 마켓스케이프 보고서'에서 B2B와 B2C 부문 모두 리더로 선정됐다고 12일 밝혔다. 보고서에 따르면 세일즈포스 데이터 클라우드는 기업이 분산된 고객 데이터를 실시간으로 수집하고 분석할 수 있는 통합 플랫폼으로, 데이터 사일로 문제를 해결하는 '제로 카피 통합' 기술과 '통합 메타데이터 레이어'가 강점이다. IDC는 세일즈포스의 데이터 클라우드가 ▲시장 성장 가능성 ▲AI 및 데이터 거버넌스 ▲플랫폼 연결성 ▲예측 및 생성AI 기술 ▲데이터 보안 및 암호화 역량에서 경쟁력을 갖췄다고 분석했다. B2B와 B2C 시장에서 요구하는 데이터 활용 요건을 모두 충족하고 있다는 점도 높이 평가했다. B2B 부문에서는 고객관계관리(CRM) 및 마케팅 솔루션과의 유기적 연결성이 강점으로 꼽혔다. AI 기반 고객 데이터 분석과 세분화 기능이 체계적이라는 점에서 차별화된 경쟁력을 확보했다는 평가다. B2C 부문에서는 실시간 데이터 통합과 AI 분석 기술이 핵심 경쟁력으로 인정받았다. 이를 통해 마케팅·영업·서비스·커머스 전반에서 일관된 고객 경험을 제공하는 점이 긍정적으로 평가됐다. IDC는 세일즈포스의 AI 에이전트 플랫폼 '에이전트포스'와 데이터 클라우드의 연계성도 주목했다. 데이터 클라우드가 실시간 고객 데이터를 제공해 AI 에이전트가 맞춤형 업무를 수행할 수 있도록 지원하면서 기업이 데이터 관리 비용을 절감하고 신속한 AI 도입이 가능하다는 점이 강점으로 꼽혔다. 손부한 세일즈포스 코리아 대표는 "데이터 클라우드가 기업의 자율형 AI 에이전트 구현을 위한 핵심 역할을 수행하고 있다는 점을 인정받았다"며 "앞으로도 데이터의 가치를 극대화하고 AI 기반 혁신을 지원할 것"이라고 말했다.

2025.02.12 18:04조이환

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