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[IT뉴스]“같은 데이터엔 같은 답”…스노우플레이크, ‘기업 맥락·통제력’으로 에이전트 시장 정조준

온카뱅크관리자

2026-11-04 00:07:26

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 [디지털데일리 이안나기자] 기업용 인공지능(AI) 에이전트 시장 경쟁이 치열해지는 가운데 스노우플레이크가 기업 데이터에 대한 이해와 실행 통제력을 차별화 전략으로 내세웠다. AI가 사람 대신 업무를 수행하는 데 그치지 않고 기업이 승인한 정보를 바탕으로 판단하고 정해진 권한 안에서 움직여야 한다는 것이다.
 스노우플레이크는 3일 ‘스노우플레이크 엑스페디션 2026’에서 데이터 엔지니어용 AI 에이전트 ‘코코(CoCo)’와 일반 업무 담당자용 ‘코워크(CoWork)’ 기능 확대를 발표했다. 기업의 업무 맥락을 통일하는 ‘비즈니스 온톨로지’, 에이전트 실행을 통제하는 ‘코텍스 AI 게이트웨이’, 데이터 관리 작업을 자동화하는 ‘자율형 데이터 엔지니어링’도 공개했다.
 발라 카시비스와나탄 스노우플레이크 AI 및 개발자 경험 담당 부사장은 “코코와 코워크의 차별점은 에이전트가 작동하는 비즈니스 맥락과 거버넌스에 있다”고 밝혔다.
 ◆ 같은 질문에 같은 답…기업 데이터 이해가 차별점
 코코는 데이터 엔지니어와 개발자가 데이터 파이프라인을 구축하거나 코드를 작성하고 오류를 해결하도록 돕는 AI 에이전트다. 코워크는 영업·재무·마케팅 등 일반 직원이 자연어로 기업 데이터를 분석하고 보고서나 대시보드를 만드는 업무를 지원한다.
 새롭게 선보인 ‘코코·코워크 봇’은 이용자가 로그오프한 상태에서도 업무를 수행한다. 고객 미팅 자료를 준비하거나 데이터 파이프라인 상태를 점검하는 식이다. 중요한 의사결정이나 최종 승인이 필요할 때만 사람에게 확인을 요청한다.
 다만 자율적으로 업무를 수행하는 AI 에이전트는 이미 마이크로소프트(MS), 서비스나우 등 여러 기업이 제공하고 있다. 스노우플레이크는 에이전트가 활용하는 기업 데이터의 신뢰성과 업무 맥락에 대한 이해를 강점으로 내세웠다.
 크리스티안 클라이너만 스노우플레이크 제품 부문 수석부사장은 “추측에 기반한 에이전트와 정확한 정보를 바탕으로 작동하는 에이전트 간의 차이를 가르는 것은 결국 데이터”라며 “스노우플레이크는 이미 기업 운영의 기반이 되는 데이터와 비즈니스 맥락, 거버넌스를 갖추고 있다”고 강조했다.
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 예를 들어 같은 ‘순매출’이라도 어떤 항목을 제외하고 계산하는지에 따라 수치가 달라진다. 부서마다 다른 기준을 사용한다면 AI 에이전트 역시 동일한 질문에 서로 다른 답변을 내놓을 수 있다.
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 스노우플레이크가 내놓은 해법은 ‘비즈니스 온톨로지(Business Ontology)’다. 기업이 공식 용어와 지표 정의를 승인하면 여러 AI 에이전트와 분석 도구가 이를 공통으로 활용한다.
 카시비스와나탄 부사장은 “기업은 비즈니스 온톨로지에서 ‘순매출’ 같은 용어를 한 번만 정의하면 되고, 에이전트는 승인된 정의만 활용한다”며 “정의가 바뀔 때마다 모든 변경 이력이 기록된다”고 설명했다. 이어 “호라이즌 컨텍스트(Horizon Context)와 코텍스 센스(Cortex Sense)가 이 맥락을 항상 최신 상태로 유지해 개발자든 현업 사용자든 같은 질문을 하면 같은 답을 얻을 수 있다”고 강조했다.
 기존 ‘시맨틱 뷰(Semantic View)’가 정의된 기준에 따라 수치를 계산한다면 코텍스 센스는 메타데이터와 과거 질의 이력 등을 활용해 명확하게 정의되지 않은 업무 맥락을 보완한다. AI의 추론 결과가 공식 정의와 충돌하면 기업이 승인한 정의가 우선한다.
 스노우플레이크는 비즈니스 온톨로지가 기존 시맨틱 뷰를 대체하지 않고 이를 보완한다고 설명했다. 부서마다 시맨틱 뷰를 별도로 구축하면서 같은 개념을 반복해서 정의하던 문제를 줄이기 위해 기업 전체가 공유하는 상위 수준의 업무 정의를 제공하는 방식이다.
 클라이너만 수석부사장은 사전 미디어 브리핑에서 오픈AI와 앤트로픽 등 AI 기업의 엔터프라이즈 시장 진출에 대해서도 기업 데이터의 중요성을 강조했다.
 그는 “AI 기업들은 모델을 보유하고 있지만 AI가 기업 환경에서 제대로 작동하려면 기업 데이터와 업무 맥락이 핵심”이라며 “하나의 모델 기업이 시장을 지배하게 될 것으로 생각하지 않는다. 다양한 AI 모델과 기업 데이터를 실제 업무 흐름에 통합해 제공하는 기업이 경쟁력을 갖게 될 것”이라고 말했다.
 ◆ AI 자율 실행에도 승인 기준은 기업이 결정
 AI 에이전트가 업무를 직접 수행하려면 보안과 통도 뒷받침돼야 한다. 기업 데이터를 조회하는 것과 고객 정보를 수정하거나 외부 시스템에서 작업을 실행하는 것은 위험 수준이 다르기 때문이다.
 스노우플레이크는 기존 데이터 거버넌스를 AI 에이전트에도 적용한다. 사람이 업무 시스템에 접근할 때 적용받는 권한과 보안 정책을 AI에도 그대로 적용하는 방식이다. 직원별로 조회할 수 있는 데이터 범위를 제한하거나 개인정보 등 민감한 정보를 가리는 정책도 동일하게 작동한다.
 카시비스와나탄 부사장은 “코텍스 AI 게이트웨이는 모든 에이전트 연결에 하나의 정책 체계를 적용하고 도구 호출이 실행되기 전에 권한 정책에 부합하는지 먼저 확인한다”고 설명했다. AI가 외부 시스템에서 작업을 수행하기 전 허용된 행동인지 확인하고 실행 내역과 사용 비용도 관리할 수 있다는 의미다.
 코코·코워크 봇의 자율 실행 범위 역시 기업 관리자가 결정한다. AI가 단독으로 처리해도 되는 작업과 사람의 승인이 필요한 작업, 실행 자체가 금지된 작업을 사전에 구분하는 방식이다.
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 카시비스와나탄 부사장은 “기준은 고객이 정한다. 에이전트가 스스로 승인 기준을 정하지 않는다”며 “에이전트는 사용자의 기존 역할과 데이터 정책 범위 안에서 작동하기 때문에, 해당 사용자가 가진 것보다 더 많은 권한을 스스로 부여할 수 없다”고 강조했다.
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 다만 정해진 일정에 따라 실행되는 예약 자동화는 작업 도중 사용자에게 승인을 요청하는 대화형 기능이 비활성화된다. 기업이 자동화를 만들 때 승인 규칙을 미리 설정해야 하는 이유다.
 스노우플레이크는 데이터 관리 영역에도 AI를 확대 적용했다. ‘자율형 데이터 엔지니어링’은 코코가 데이터 파이프라인 상태를 점검하고 오류 원인을 분석해 수정안을 제시하는 기술이다.
 클라이너만 수석부사장은 사전 브리핑에서 데이터 파이프라인처럼 중요한 운영 시스템은 현 단계에서 AI가 사람의 개입 없이 변경하는 것이 바람직하지 않다는 입장을 밝혔다. 문제 분석과 반복 업무는 자동화하되 실제 운영 환경에 변경 사항을 적용할 때는 엔지니어의 검토가 필요하다는 것이다.
 고객 사례로 시스코는 스노우플레이크 기반 AI 에이전트로 고객에게 제안할 제품과 계약을 파악하고 있다. 국내에서는 넥슨이 스노우플레이크 기반 AI 분석 도입 이후 의사결정 속도가 65% 빨라졌다고 밝혔다.
 현재 코코는 9100개 이상, 코워크는 5800개 이상의 계정에서 사용되고 있다. 이번에 공개한 코코·코워크 봇은 아직 프라이빗 프리뷰 단계이며, 반복 업무를 예약 실행하는 코코 오토메이션은 정식 출시됐다. 신규 기능이 실제 기업 환경에서 어느 정도 성과를 낼지는 향후 확인이 필요하다.
 클라이너만 수석부사장은 “지난 수십 년간 거버넌스는 기업의 업무 속도를 늦추는 제동 장치로 여겨졌지만 에이전트 시대에는 오히려 혁신을 가속하는 강력한 동력이 된다”고 말했다. 이어 “앞으로 성공할 기업은 단순히 가장 많은 에이전트를 보유한 기업이 아니다”라며 “모든 데이터를 연결해 비즈니스 맥락을 정확히 이해하고 수행한 모든 작업을 추적하고 설명할 수 있는 AI 에이전트를 갖춘 기업이 될 것”이라고 내다봤다.
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