검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'데이터 에이전트'통합검색 결과 입니다. (85건)

태그
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

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 기자

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 기자

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 기자

[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 기자

"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 기자