스노우플레이크의 진화 ‘AI 에이전트 기업’

스노우플레이크가 데이터 플랫폼에서 엔터프라이즈 비즈니스 AI 에이전트 기업으로 진화하기 위한 조심스러운 첫발을 내디뎠다. 데이터 기반에 기업 내 현업 부서별 업무를 정의하는 스킬을 더함으로써 업무용 AI 에이전트를 만드는 실험을 시작한 것이다. 아직 데이터 기반 업무를 수행하는 에이전트에 한정되지만, 실험에 성공하면 향후 다양한 비즈니스 업무용 AI 에이전트를 만들 수 있게 될 것으로 전망된다.

스노우플레이크는 비즈니스 사용자의 업무 생산성 향상을 돕는 자율형 엔터프라이즈 AI 플랫폼 ‘프로젝트 스노우워크(Project SnowWork)’를 리서치 프리뷰(Research Preview) 버전으로 출시한다고 19일 밝혔다.

‘프로젝트 스노우워크’는 다양한 부서의 현업 직원들이 자연어 기반 대화형 프롬프트로 필요한 업무를 요청하기만 하면 여러 단계의 업무를 안전하게 수행할 수 있도록 지원하는 기업용 AI 파트너 역할을 수행한다. 일례로 이사회 보고용 전망 슬라이드, 이탈 위험 식별 스프레드시트, 유지 전략 제안서 등의 보고서 작성은 물론, 공급망 병목 지점 파악까지 단순한 작업부터 복잡한 워크플로우까지 엔드투엔드로 자율 실행해 실질적인 비즈니스 성과 창출을 지원한다.

슈리다 라마스워미 스노우플레이크 최고경영자(CEO)는 “지금은 에이전틱 엔터프라이즈 시대에 진입하는 단계로, 이는 근본적으로 새로워진 업무 방식의 시작을 의미한다”며 “이 변화는 단순한 기술 혁신을 넘어 기업 운영 전반에 인텔리전스를 내재화해 새로운 수준으로 생산성과 효율성을 달성하는 데 있다”고 말했다.

그는 “기업들은 고객 지원, 재무, 영업 및 운영 전반에 걸쳐 AI 에이전트를 도입하고 있지만, 도입 증가에 따라 한 가지 문제가 대두되고 있다”며 “이러한 에이전트들은 공유된 맥락, 거버넌스 또는 조정 없이 작동해 파편화되고 신뢰하기 어렵다는 것”이라고 지적했다.

그는 “이 과제를 해결하는 것이 다음 단계인 에이전트 기반 엔터프라이즈의 방향을 결정할 것”이라며 “‘프로젝트 스노우워크’는 모든 데스크톱에 데이터 기반의 AI 에이전트를 안전하게 제공해 비즈니스 리더 및 운영 담당자가 질문에서 실행까지의 모든 단계를 이어갈 수 있도록 한다”고 설명했다.

그는 “AI는 실험 단계에서 엔터프라이즈급 자율 실행 단계로 확장되고, ‘프로젝트 스노우워크’는 AI 시대에 기업이 업무를 수행하는 방식을 뒷받침하는 안전한 기반이 될 것”이라고 강조했다.

에이전틱 엔터프라이즈의 부상은 AI로 질문에 답하는 것을 의미하기보단 AI를 활용해 의사결정과 실행을 이끄는 방향으로 전환하는 데 있다. 이를 위해 기업은 인텔리전스, 애플리케이션, 엔터프라이즈 데이터와 컨텍스트의 유기적인 결합으로 거버넌스가 적용된 기반을 구축하고, 대규모 실행을 지속적으로 조율할 수 있어야 한다. ‘프로젝트 스노우워크’는 결과 중심의 간단한 데스크톱 경험을 통해 스노우플레이크의 엔터프라이즈 데이터 플랫폼과 AI 역량을 비즈니스 사용자에게 직접 제공하며 이러한 전환을 가능하게 한다.

‘프로젝트 스노우워크’는 단순 생산성 에이전트를 넘어 다양한 업무 수행을 지원한다. 거버넌스가 적용된 스노우플레이크 데이터를 기반으로 질문에 대한 단순 답변뿐 아니라 복잡한 업무까지 여러 단계의 워크플로우를 계획하고 자율적으로 실행해 영업 지역 재조정, 경영진 보고용 발표자료 등 완성된 결과물을 생성할 수 있다. 또한 권장 실행 방안을 포함한 분석을 생성해 인사이트를 각 직무에 맞는 우선순위 기반의 다음 단계 실행으로 전환한다.

범용 AI 어시스턴트와 달리 ‘프로젝트 스노우워크’는 거버넌스가 적용된 지표, 공유된 비즈니스 정의, 크로스 클라우드 상호운용성, 보안 및 감사 기능을 갖춘 단일 엔터프라이즈 데이터 소스(single enterprise-wide source of truth)를 바탕으로 구축됐다.

현업 사용자의 데이터 기반 업무 수행을 지원하는 다양한 핵심 기능도 포함하고 있다. 먼저, ‘사전 구축된 역할 기반 기능(Pre-Built, Persona-Specific Skills)’은 재무, 영업, 마케팅, 운영 등 다양한 직무에 맞춰 사전 구성된 AI ‘프로필’을 제공해 주요 업무 흐름과 용어, KPI를 이해하고 빠르게 활용할 수 있도록 했다.

‘다중 단계 업무 수행(Multi-Step Task Completion)’ 기능을 통해 복잡한 워크플로우를 자율적으로 계획 및 실행할 수 있다. 데이터 조회, 분석 적용, 인사이트 도출, 구조화된 결과물 생성, 후속 작업 준비까지 단일 상호작용에서 수행 가능해 보고 주기를 단축하고 시스템 간 수작업 조정을 최소화한다. 또한 ‘빌트인 보안 및 접근 제어(Built-In Security and Access Controls)’ 기능은 스노우플레이크의 역할 기반 접근 제어(RBAC), 데이터 마스킹 정책, 감사 로그, 데이터 거버넌스 규칙을 자동 적용해 AI 작업이 기업 데이터와 동일한 신뢰 기반 보안 경계 내에서 수행되도록 보장한다.

슈리다 라마스워미 CEO는 “에이전틱 AI는 기업 데이터 및 운영 시스템과 상호 작용하는 방식에 대한 새로운 아키텍처를 도입할 것이고, 에이전트 기반 기업은 4가지 핵심 구성 요소 위에 구축될 것”이라고 밝혔다.

그가 제시한 핵심 구성 요소의 첫번째는 엔터프라이즈 데이터 및 컨텍스트다. 기업 데이터, 운영 컨텍스트 및 정책 가이드라인의 관리 기반을 제공해 AI 의사 결정이 비즈니스에 대한 공유되고 신뢰할 수 있는 이해를 바탕으로 이뤄지게 하는 부분이다.

다음의 AI 모델은 분석, 예측 및 권장 사항을 생성하는 추론 엔진이다. 모델이 발전함에 따라 그 가치는 기업 환경과 얼마나 효과적으로 연결되는지에 점점 더 달려 있게 된다. 그리고, SaaS 및 애플리케이션은 업무가 실행되고 운영 활동이 이루어지는 기업 시스템으로, ERP 및 CRM 시스템부터 공급망 및 협업 플랫폼에 이르기까지 이러한 시스템은 작동하지만 결정을 내리지는 않게 된다. 마지막은 컨트롤 플레인이다. 인텔리전스를 승인된 기업 활동으로 전환하는 조정 및 관리 계층이다.

라마스워미 CEO는 “많은 기업에게 있어 스노우플레이크는 이미 비즈니스의 핵심 데이터 및 컨텍스트 구성 요소 역할을 하고 있다”며 “기업의 가장 중요한 운영 및 분석 데이터가 스노우플레이크에 저장되어 있으므로, 기업 데이터, AI 모델, 그리고 실제 업무가 이루어지는 시스템을 연결하는 데 가장 적합한 플랫폼”이라고 설명했다.

그는 이어 “동시에 스노우플레이크는 선도적인 AI 모델 제공업체와 협력해 생태계가 발전함에 따라 최상의 인텔리전스를 활용할 수 있도록 지원한다”며 “기업에서 사용하는 엔터프라이즈 애플리케이션과 긴밀한 통합을 통해 승인된 작업이 업무가 이루어지는 시스템으로 직접 전달될 수 있도록 하는 등의 이러한 조건이 기업 전반에 걸쳐 정보 활동 방식을 조율하는 통제 평면을 위한 완벽한 환경을 조성한다”고 밝혔다.

그는 에이전트 기능이 데이터를 기반으로 구축, 운영될 때 진정한 업무 흐름의 변화를 낼 수 있다고 강조했다.

그는 “프로젝트 스노우워크의  에이전트 기반 환경을 통해 비즈니스 사용자는 각자의 역할에 맞는 내장 기능을 활용할 수 있다”며 “투자자 관계팀은 자연어로 연구 보고서를 분석하고, 지원팀은 다양한 페르소나에 맞는 자료를 즉시 제작하며, 영업팀은 맞춤형 고객 응대를 자동화한다”고 했다.

그는 “이러한 변화는 에이전트 기반 기능을 일상 업무 흐름에 직접적으로 통합한다”고 덧붙였다.

기업들은 그동안 최신 데이터 플랫폼과 AI 도구에 대규모 투자를 진행해 왔지만, 대부분의 비즈니스 사용자는 여전히 기본적인 데이터 질문에도 분석가, 정적인 대시보드, 분산된 시스템에만 의존하고 있다. AI 도구는 높은 기술적 이해도를 필요로 하는 경우가 많고, 신뢰할 수 있고 실행 가능한 결과를 도출하기 위한 엔터프라이즈 데이터 기반이 충분히 갖춰지지 않은 경우가 많다.

그만큼 AI 역량과 실제 경험할 수 있는 비즈니스 성과 간의 격차가 점차 커지고 있다. ‘프로젝트 스노우워크’는 이러한 격차를 해소하기 위해 AI를 실제 업무 수행 과정에 직접적이고 안전하게 통합한다. 모든 직원이 과거 데이터 전문가에게만 요구되던 속도와 정확성, 인사이트를 바탕으로 업무를 수행할 수 있도록 지원하는 것이다.

이를 통해 비즈니스 사용자는 데이터팀에 별도 요청하거나 정적인 대시보드를 찾아보지 않아도 의도, 실행, 결과에 대한 인사이트를 즉각 확인할 수 있다. 예를 들어 영업 운영팀은 반복적인 보고 업무를 자동화하고 코딩 없이 여러 데이터 소스를 활용해 작업할 수 있으며, 수일이 소요되던 프레젠테이션을 수분 이내로 줄일 수 있다.

스노우플레이크는 조직이 인텔리전스를 바탕으로 비즈니스 전반에서 데이터 기반의 실행을 수행하는 에이전틱 엔터프라이즈의 안전한 구현을 돕는다.

스노우플레이크 인텔리전스는 비즈니스 사용자가 조직 내 모든 지식을 신뢰할 수 있는 비즈니스 의사결정으로 전환하도록 설계된 엔터프라이즈 인텔리전스 에이전트다. 이를 통해 모든 직원이 복잡한 질문도 자연어로 제기하고 단순히 ‘무엇(what)’이 문제인지 파악하는 수준을 넘어 그 이면의 핵심 ‘원인(why)’까지 이해할 수 있도록 지원한다. 거버넌스가 적용된 엔터프라이즈 데이터와 공유된 컨텍스트를 기반으로 스노우플레이크의 보안 환경 내에서 투명하고 검증 가능한 답변을 제공한다. ‘프로젝트 스노우워크’는 이를 기반으로 팀이 인사이트를 실제 업무에 활용하고 신뢰할 수 있는 스노우플레이크 데이터를 기반으로 여러 단계의 워크플로우를 직접 실행할 수 있도록 한다.

한편 데이터 엔지니어링, 분석, 머신러닝, AI 에이전트 구축과 같은 복잡한 작업을 보다 간단하고 직관적인 방식으로 수행하고자 하는 개발자를 위해 코텍스 코드가 제공된다. 코텍스 코드는 데이터 네이티브 AI 코딩 에이전트로 엔터프라이즈 개발 전 과정을 자동화 및 가속화한다. 또한 운영 환경에서 바로 사용 가능한 코드 생성, 워크플로우 조정, 모범 사례 자동 적용으로 조직이 프로토타입 단계에서 실제 배포까지 빠르고 안정적으로 전환할 수 있도록 지원한다.

크리스티안 클레이너만 스노우플레이크 제품 총괄부사장(EVP)은 19일 우리나라에서 열린 기자간담회에서 “스노우워크는 비기술직과 기술직 간의 격차를 줄이는 데 기여할 것”이라며 “미래 일자리에 대한 연구에서 더욱 많은 통찰력을 갖게 돼 우리 제품 포트폴리오 구성에 큰 시사점을 줄 것으로 예상한다”고 설명했다.

공개된 데모에서 영업 운영팀의 직원은 ‘지역별 주간 파이프라인 변동 사항, 주요 동인 및 위험 거래 요약’을 스노우워크에 요청한다. 스노우워크는 근본 원인 진단, 우선순위 지정된 위험 요소, 후속 질문 초안을 포함한 의사 결정에 필요한 요약 보고서를 생성해, 대시보드를 일일이 확인하고 수동으로 집계하는 데 소요되는 시간을 몇 분으로 단축했다. 또 다른 예시에서 재무 담당자는 ‘예측 대비 차이를 설명하고 경영진을 위한 결산 요약 보고서를 작성해 주시오’란 요청을 한다. 스노우워크는 차이 발생 원인 분석, 이상 징후 지적, 핵심성과지표(KPI)를 기반으로 한 세련된 경영진 보고서를 생성했다. 마케팅 책임자는 ‘지난 4주간 채널별 고객 획득 비용(CAC), 전환율 및 파이프라인 영향력을 기반으로 예산 조정 방안을 제안하라’고 요청한다. 스노우워크는 이를 뒷받침하는 지표와 이해관계자에게 바로 전달할 수 있는 메모를 포함한 예산 재배정 계획을 제공했다.

글. 바이라인네트워크
<김우용 기자>yong2@byline.network