[지디넷코리아]스노우플레이크가 기업 데이터와 업무 시스템을 연결하는 역량으로 인공지능(AI) 에이전트 시장에서 승부를 건다. 오픈AI, 앤트로픽 모델을 활용하면서 AI가 회사 내부 정보를 이해하고 실제 업무를 처리하도록 만드는 플랫폼으로 차별화한다.스노우플레이크는 3일(현지시간) 개막하는 '엑스페디션 2026'에 맞춰 기업 데이터를 기반으로 업무를 수행하는 '코코·코워크 봇'과 AI 실행을 관리하는 새 기능을 공개했다. 회사 업무를 이해하는 데 필요한 정보부터 작업 수행과 통제까지 자사 플랫폼에서 지원하겠다는 구상이다. 엑스페디션 2026은 스노우플레이크가 데이터·AI 분야 신기술과 제품을 소개하는 온라인 행사로 3일(현지시간)부터 사흘간 열린다.크리스티안 클레이너만 스노우플레이크 제품 담당 수석부사장은 지난달 28일 열린 사전 미디어 간담회에서 오픈AI, 앤트로픽과 차별점을 묻는 질문에 기업 데이터와 업무 맥락을 강조했다. 강력한 모델을 확보해도 회사 내부 정보와 운영 방식을 모르면 정확한 업무 처리가 어렵다는 설명이다.스노우플레이크가 내세운 강점은 고객 데이터를 관리해 온 기반이다. AI 모델에 필요한 정보를 연결하면서 기존 데이터 접근 권한과 보안 규칙도 적용할 수 있다. 클레이너만 수석부사장은 오픈AI·앤트로픽과 협력해 두 회사가 개발한 모델을 스노우플레이크 보안 체계 안에서 제공하고 있다고 밝혔다.기업 데이터를 AI에 연결하더라도 해석 기준이 다르면 답변은 엇갈릴 수 있다. 클레이너만 수석부사장은 간담회에서 부서마다 '직원 이탈'을 다르게 정의한 사례를 소개했다. 인사·재무 등 각 부서가 별도로 AI를 구축하면서 같은 용어를 서로 다른 의미로 사용하는 문제가 나타났다는 설명이다.스노우플레이크는 '비즈니스 온톨로지'로 이런 혼선을 줄일 계획이다. 매출이나 직원 이탈처럼 여러 부서가 사용하는 용어를 담당자 승인 아래 회사 공통 기준으로 정리한다. 이를 관련 데이터에 연결해 AI가 같은 기준으로 답변하도록 돕는다.부서별 데이터 해석 체계인 '시맨틱 뷰'를 새로 만들 필요는 없다. 기존 체계를 유지하면서 회사 전체가 함께 쓰는 용어와 관계를 더하는 방식이다. 비즈니스 온톨로지는 공개 시험 서비스인 퍼블릭 프리뷰로 제공할 예정이다.회사 업무를 이해한 AI에 실제 작업을 맡기는 역할은 코코와 코워크가 담당한다. 코코는 코드 작성과 데이터 관리를 돕는 개발자용 에이전트다. 코워크는 일반 직원이 자료를 분석하고 업무를 처리할 때 활용한다.이번에 공개한 '코코·코워크 봇'은 사용자가 목표를 정해주면 스스로 작업을 계획하고 사용자가 자리를 비워도 업무를 이어가는 봇이다. 고객 미팅 자료 준비나 데이터 처리 상태 점검 등을 맡길 수 있다. 중요한 판단이나 승인이 필요할 때는 사용자를 호출한다.봇은 일부 고객에게 먼저 제공하는 프라이빗 프리뷰 단계다. 기존 코코와 코워크는 각각 9100개 이상, 5800개 이상 계정에서 사용되고 있다.스노우플레이크는 AI에 더 많은 업무를 맡기기 위한 조건으로 실행 과정에 대한 통제도 강조했다. '코텍스 AI 게이트웨이'는 에이전트가 어떤 도구를 호출하고 어떤 작업을 수행했는지 기록하고, 권한을 벗어난 실행을 막는 기능을 제공한다.사용 비용은 사용자와 팀, 에이전트별로 집계한다. 사용 한도를 적용해 예산 초과를 막고 작업 난도에 따라 AI 모델을 선택하는 기능도 추가한다. 단순 반복 업무에 비싼 고성능 모델을 사용하는 낭비를 줄이려는 목적이다.데이터 관리 업무에서는 AI가 오류를 찾고 수정안을 제안하되 실제 반영은 사람이 결정하도록 했다. AI가 데이터를 수집·가공·전달하는 과정에 문제가 없는지 점검하고 장애가 발생하면 원인을 추적한다. 엔지니어는 제안받은 수정안을 검토해 운영 시스템에 반영할지 판단한다.클레이너만 수석부사장은 핵심 데이터 시스템을 AI가 사람 개입 없이 바꾸는 방식은 현 단계에서 바람직하지 않다고 설명했다. 반복 작업을 줄이더라도 변경 계획을 승인하고 결과를 검증하는 절차는 필요하다는 입장이다.기업이 AI 도입을 시작하는 방식으로는 범위가 좁은 업무부터 적용하고 확장하는 접근을 권했다. 처음부터 대규모 전략과 전사 배포를 추진하기보다 특정 업무를 정해 에이전트로 구현하고, 실제 운영을 거쳐 다음 업무로 넓혀야 한다는 설명이다.클레이너만 수석부사장은 "AI가 기업 환경에서 제대로 작동하려면 기업 데이터가 핵심"이라며 "기업 업무 맥락이 반드시 있어야 결과를 담보할 수 있다"고 밝혔다.
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