[디지털투데이 황치규 기자]클라우드 데이터 플랫폼 스노우플레이크가 데이터 인프라를 넘어 기업 사용자를 겨냥한 AI 서비스로 영토 확장에 속도를 내고 있다.
스노우플레이크는 지난해 기업내 비 개발 현업 담당자들을 겨냥한 스노우플레이크 인텔리전스를 선보였고 19일에는 데스크톱용 AI 어시스턴트 ‘프로젝트 스노우워크’를 리서치 프리뷰로 내놨다.
스노우플레이크 인텔리전스는 사용자가 기업 데이터에 대해 질문을 던지고 비즈니스에 대한 통찰력(insights)을 얻을 수 있도록 지원하는 AI 챗봇 인터페이스고 스노우워크는 업무 성과에 초점이 맞춰진 솔루션이다.
스노우플레이크 인텔리전스와 스노우워크를 통해 스노우플레이크는 기업 사용자들이 AI를 쓸때 마주하는 첫 인터페이스를 놓고 AI판 유력 테크 기업들을 상대로 지분 확대를 노리는 모습이다.
그동안 기업에서 개발자나 데이터 담당자가 아닌 현업 사용자들은 스노우플레이크 플랫폼을 직접 쓸 기회는 많지 않았다. BI툴들을 통해 간접적으로 소비하는 경우가 많았다. 하지만 스노우플레이크 인텔리전스와 스노우워크를 통해 스노우플레이크는 개발자가 아닌 현업 사용자들도 스노우플레이크 플랫폼을 쓸 수 있는 환경을 확장했다. 백엔드 플랫폼에서 프론트엔드 생산성 툴로 역할을 키웠다는 얘기다.
회사 측에 따르면 ‘프로젝트 스노우워크’는 다양한 부서 현업 직원들이 자연어 기반 대화형 프롬프트로 필요한 업무를 요청하기만 하면 여러 단계 업무를 안전하게 수행할 수 있도록 지원한다.예를 들어 이사회 보고용 전망 슬라이드, 이탈 위험 식별 스프레드시트, 유지 전략 제안서 등의 보고서 작성은 물론, 공급망 병목 지점 파악까지 단순한 작업부터 복잡한 워크플로우까지 엔드투엔드로 자율적으로 실행한다.
스노우플레이크는 프로젝트 스노우워크 관련해 스노우플레이크 플랫폼 내에 직접 내장돼 관리되는 기업 데이터와 맥락을 기반으로 하다는 점을 차별화 포인트로 내걸었다.
거버넌스가 적용된 지표, 공유된 비즈니스 정의, 크로스 클라우드(cross-cloud) 상호운용성, 보안 및 감사 기능을 갖춘 단일 엔터프라이즈 데이터 소스(single enterprise-wide source of truth)를 바탕으로 구축 단순 생산성 향상을 넘어 비즈니스 성과를 지원할 수 있다는게 회사측 설명이다.
크리스티안 클레이너만 스노우플레이크 제품 부문 수석부사장. [사진: 스노우플레이크]
크리스티안 클레이너만 스노우플레이크 제품 부문 수석부사장은 19일 스노우플레이크코리아가 진행한 기자간담회에서 '프로젝트 스노우워크'에 대해 프로젝트 매니저, 세일즈, 재무 등, 엔터프라이즈 현장에 맞게 스킬(Skill)들을 정의했다"면서 "에이전틱 AI가 가져오는 일의 미래를 보여주는 좋은 사례"라고 강조했다.
스노우플레이크 AI 전략은 개발자와 현업 담당자 모두를 아우른다. 제품 포트폴리오도 그렇게 돼 있다. 코텍스AI와 코텍스코드는 개발자를 포함한 기술 전문가, 스노우플레이크 인텔리전스와 프로젝트 스노우워크는 비 개발 분야 기업 사용자를 겨냥하고 있다.
코텍스AI는 스노우플레이크 AI 제품들 기반 역할을 하는 인프라로 코딩 AI 서비스인 코텍스 코드 역시 코텍스AI 기반으로 개발됐다. 스노우플레이크 인텔리전스는 기업 현업 사용자들이 스노우플레이크 플랫폼을 지원하는 데이터들에 질문을 던지고 인사이트를 얻을 수 있도록 지원한다. 스노우워크는 기업 내 다양한 역할과 맥락을 반영했고 스노우플레이크 인텔리전스와 코텍스 코드 장점만 결합했다는게 클레이너만 부사장 설명이다.
스노우플레이크는 이날 간담회에서 스노우워크 외에 에이전틱 AI 시대를 겨냥한 전체적인 전략도 공개했다. 최기영 스노우플레이크코리아 지사장은 에이전틱 AI 주요 이슈로 지배적인 AI 프로토콜 등장, 오픈소스 파운데이션 모델 고도화, 마이크로 에이전트들의 부상, 핵심 기술 고도화 등을 꼽았다.
최기영 스노우플레이크코리아 지사장.
최기영 지사장은 '큰 거 한방' 보다는 작게라도 먼저 AI에이전트 구축을 시작해보고, 계속 확장해 가면서 다양한 AI에이전트들을 연결해 나가는 것이 엔터프라이즈 시장에서 중요하다는 점도 부각했다. 이렇게 할 수 있는 환경이 이미 마련돼 있다고도 강조했다.
스노우플레이크는 AI 도입 과정에서 기업들이 겪는 현실적 문제도 지적했다 레거시 프로세스와 도구들에 얽매이다 보니 AI 이니셔티브 95%가 실패한다는 MIT 조사 결과와 AI 프로젝트 30%가 부족한 맥락과 환각 현상으로 중단된다고 분석한 딜로이트 자료를 인용했다. 스노우플레이크는 이를 해결하기 위해 통합 데이터 파운데이션, 비즈니스 로직·맥락 이해, 워크플로우 전반 AI 통합을 핵심 요소로 제시했다.
황치규 기자
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