데이터브릭스 "에이전틱 AI 시대 데이터 간소화·개방성 필수"

"인공지능(AI) 에이전트는 기업 데이터·질문 맥락을 스스로 인식할 수 있어야 합니다. 과거 쿼리 기록과 마지막 프롬프트까지 참고해 연속적이고 일관성 있게 응답해야 합니다. 이를 구현하려면 데이터 복잡성을 줄이고, 사용자가 데이터를 직접 통제할 수 있는 개방적 환경이 필수입니다." 데이터브릭스 닉 에어스 아시아·태평양 지역 필드 엔지니어링 담당 부사장은 29일 그랜드 인터컨티넨탈 파르나스 서울에서 열린 '데이터 인텔리전스 데이' 기조연설에서 에이전틱 AI 시대 사업 전략을 이같이 밝혔다. 에어스 부사장은 데이터브릭스의 AI 에이전트 개발 환경 차별점을 고객 환경 중심 인텔리전스 구축으로 꼽았다. 기업 고객이 데이터 기반 인텔리전스와 에이전트형 애플리케이션 구축에 나설 수 있도록 지원한다는 설명이다. 에어스 부사장은 "AI 에이전트를 고객 구독 환경 내 데이터 위에 직접 구축해 운영하는 방식을 돕고 있다"며 "여기서 에이전트는 쿼리 실행부터 메타데이터 조회, 시각화 탐색 등 사용자의 모든 데이터 상호작용을 학습할 수 있다"고 설명했다. 그러면서 "AI 에이전트는 데이터를 단순히 저장하고 조회하는 것을 넘어 데이터 문맥을 파악하고 질문 맥락까지 인식할 수 있다"며 "사용자가 자연어로 질문하면 과거 쿼리 기록과 마지막 프롬프트까지 반영해 연속적이고 일관성 있는 응답을 제공한다"고 강조했다. 데이터브릭스는 에이전틱 AI 시대 준비를 위해 기업 인수와 파트너십도 지속 추진해 왔다고 밝혔다. 특히 2023년 AI 애플리케이션 개발 체계 강화를 위해 모자이크AI를 인수했다. 모자이크AI는 모델 훈련과 서빙, 추론, 파인튜닝 전 과정을 지원하는 기술을 갖고 있다. 현재 양사 기술을 결합해 도메인 특화된 에이전트형 애플리케이션 구축 환경을 조성하고 있다. 최근 SAP과 팔란티어와 손잡고 기업 데이터 활용과 AI 에이전트 구축 환경 개선에도 나섰다. 에어스 부사장은 에이전트 배포 시 가장 어려운 과제로 상호작용 및 응답 권한 관리를 꼽았다. 데이터브릭스는 이 문제를 해결하기 위해 '유니티 카탈로그'를 사용자에 공급하고 있다. 유니티 카탈로그는 데이터뿐 아니라 모델 에이전트 도구 체인 전체를 하나의 거버넌스 체계로 통합 관리할 수 있는 기능을 제공한다. 그는 "유니티 카탈로그는 접근 제어 정책을 테이블 기능 모델뿐 아니라 AI 에이전트와 워크플로 단위까지 확장해 적용한다"며 "데이터 유출 위험을 최소화하면서도 기업의 복잡한 데이터 환경을 통합 관리할 수 있다"고 강조했다. "AI 에이전트 핵심 '데이터' 복잡성 줄여야" 에어스 부사장은 에이전틱 AI 시대에 데이터 복잡성 해소·간소화가 필수 과제라고 강조했다. 그는 "기업 내부에는 레거시 데이터베이스부터 분산 시스템, 정부 보안 관리를 위한 시스템, 데이터 시각화 시스템까지 다양한 데이터가 얽혀 있다"며 "이로 인해 데이터 복잡성이 심화됐다"고 지적했다. 이어 "서로 다른 시스템 간 데이터 상태와 이동 경로를 파악하는 것이 갈수록 어려워지고 있다"며 "아무리 뛰어난 AI 애플리케이션을 도입하더라도 데이터 복잡성을 해소하지 못하면 기대한 효과를 얻기 어렵다"고 덧붙였다. 데이터브릭스는 이런 데이터 복잡성 문제를 해결하는 데 집중하고 있다고 밝혔다. 플랫폼 전체 스택을 단순화해 여러 분산 데이터 시스템을 효율적으로 관리할 수 있도록 지원하는 방식이다. 에어스 부사장은 "고객이 직접 데이터를 소유하고 통제할 수 있어야 한다"며 "이를 위해 데이터는 반드시 개방형 포맷으로 관리돼야 한다"고 강조했다. 그는 "데이터 개방성을 확보해야 다양한 시스템 간 상호운용이 가능하고, 데이터의 안전한 이동성도 보장할 수 있다"며 "데이터를 개방형 포맷으로 저장해 이동성과 상호운용성에 대한 선택권을 확보할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.