[인터뷰] “AI, 활용과 통제의 조화” 스노우플레이크가 연 데이터 인사이트 시대

자연어 질의 기반 분석과 자동화로 데이터 의사결정 가능
거버넌스·보안 기반 스노우플레이크 인텔리전스 전략 주목
“목표 중심 개발과 협업형 인사이트로 조직의 생산성 혁신”

기업의 가장 큰 고민은 여전히 ‘데이터’다. 데이터는 넘쳐나는데 정작 필요한 답은 얻기 어렵다. 대시보드를 열어봐도 숫자만 나열돼 있을 뿐, “왜 이 지표가 움직이는가” “매출이 증가한 진짜 이유는 뭔가” 같은 구체적 질문엔 답이 없다. 데이터 분석팀에 요청하면 며칠을 기다려야 하고, 그새 비즈니스 기회는 날아간다. 이른바 ‘데이터 리치, 인사이트 푸어(Data Rich, Insight Poor)’ 현상이다. 데이터는 많은데 인사이트는 부족한 역설적 상황. 하지만 이제 변화가 시작됐다. AI 에이전트가 등장하면서다. 자연어로 질문하면 데이터를 분석해 답을 내놓고, 필요하면 코드를 짜고 차트를 그린다. 웹을 검색하고 내부 시스템까지 연결한다. 데이터 전문가가 아니어도 누구나 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있는 시대가 온 것이다. 

◇ AI 에이전트, 데이터 분석의 패러다임을 바꾸다

스노우플레이크는 이런 흐름의 선두에 서 있다. 최근 스노우플레이크는 ‘스노우플레이크 인텔리전스’를 발표함으로써 데이터 접근성을 혁신하고 있다고 밝혔다. 제프 홀란(Jeff Hollan) 코텍스 AI 에이전트 및 애플리케이션 총괄은 “조직 내 모두가 필요한 데이터에 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것이 우리의 미션”이라며 “일주일 전 입사한 신입사원부터 CEO까지, 누구나 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있는 환경을 만들고 있다”고 강조했다. 

스노우플레이크가 제시하는 AI 에이전트의 핵심 가치는 ‘데이터 민주화’다. 기존 BI 도구가 정적이고 범용적인 대시보드를 제공했다면, 스노우플레이크 인텔리전스는 개인 맞춤형 답변과 지속적 학습 능력을 갖췄다. 제프 홀란 총괄은 “전통적인 BI 대시보드는 일반적인 정보만 제공했지만, 스노우플레이크 인텔리전스는 사용자별로 특화한 질문에 답한다”며 “지속적으로 학습하고 적응하는 능력이 가장 큰 차별점”이라고 설명했다. 이 시스템은 정형 데이터는 물론 채팅, 메시지 등 비정형 데이터까지 통합 분석한다. 모든 유형의 데이터를 아우르면서도 안정된 보안과 거버넌스 체계 안에서 작동한다는 점이 특징이다. 

제프 홀란 총괄은 “모든 에이전트가 스노우플레이크의 거버넌스 경계 내에서 실행되기에 보안이 보장된다”고 말했다. 단순히 자연어 인터페이스를 추가한 수준을 넘어선다. AI 에이전트는 복잡한 비즈니스 질문을 분석하고, SQL 쿼리를 실행하며, 문서를 분석하고, 웹을 검색하며, 코드를 작성 및 실행하고, 데이터 시각화 차트를 생성하며, 내부 시스템과 통합되는 등 다층적 작업을 수행한다. 이 모든 과정이 적절한 데이터 권한과 정책 하에 이뤄진다는 점에서 엔터프라이즈 환경에 최적화했다.

스노우플레이크는 최근 앤스로픽과의 협업을 공식 발표하며 AI 에이전트 기술력을 한층 강화했다. 하지만 단순히 범용 대형언어모델(LLM)을 데이터에 연결하는 것과는 근본적으로 다른 접근법을 취한다. 제프 홀란 총괄은 두 가지 핵심 차별점을 제시했다. 첫 번째는 거버넌스와 보안이다. 그는 “스노우플레이크 인텔리전스는 클로드 같은 강력한 모델을 사용하지만, 데이터 보안을 완벽하게 확보한다”며 “AI를 데이터로 가져오는 방식이지, 데이터를 AI로 보내는 것이 아니다”라고 설명했다. 민감한 고객 정보나 기업 데이터에 대한 접근 제어를 철저히 시행하면서 AI를 적용한다는 의미다. 두 번째는 엔터프라이즈 데이터에 특화한 최적화다. 범용 AI와 달리 스노우플레이크는 수개월간의 AI 연구를 통해 엔터프라이즈 맥락과 데이터를 이해하는 데 특화한 모델을 구축했다. 

제프 홀란 총괄은 패턴 매칭, 데이터 트렌드 분석, 답변 품질 자체 평가 능력을 갖췄으며, 범용 모델을 스노우플레이크 데이터에 단순 적용하는 것보다 높은 품질의 결과를 제공한다고 강조했다. 실제로 고객은 스노우플레이크를 범용 모델, 타 데이터 플랫폼, 자연어 솔루션과 비교했을 때 더 높은 품질의 답변과 복잡한 질문 처리 능력을 경험하고 있다고 평가했다. 이러한 접근법은 AI의 추론 능력을 의도적으로 방향 지정함으로써 정확도를 높이는 전략이다. 모든 질문에 무조건 답하는 것이 아니라, 데이터에 기반한 고품질 답변만 제공하도록 신중한 가이드라인을 제공한다는 것이다. 

◇ 개발자 경험 혁신 ‘목표 중심 개발로 전환’

스노우플레이크의 AI 전략은 최종 사용자뿐 아니라 개발자 경험 개선에도 초점을 맞춘다. 코텍스 AI는 에이전트 기반 개발 방식을 통해 전통적인 앱 개발 프로세스를 근본적으로 변화시킨다. 제프 홀란 총괄은 “가장 큰 차이는 에이전트와 함께 결과 중심적으로 작업할 수 있다는 점”이라며 자신도 코텍스 AI 도구를 직접 사용하고 있다고 밝혔다.

과거 개발자는 데이터 파이프라인을 수동으로 구축하고, 필요한 코드를 직접 작성해야 했다. 하지만 코텍스 AI를 활용하면, 작업 의지와 설정 목표를 에이전트와 공유하는 것만으로 처음부터 목표 지향적으로 작업을 진행할 수 있다. 시간 단축의 이점도 크지만, 더 중요한 가치는 비즈니스 결과와 일상 업무 사이의 간극을 좁힌다는 점이다. “처음부터 결과를 염두에 두고 과정을 시작한다는 것이 가장 큰 차이”라고 제프 홀란 총괄은 말했다. 

안전장치도 철저하다. 스노우플레이크는 여러 층위의 가드레일을 구축해 AI 에이전트가 데이터에 완벽히 기반한 답변만 제공하도록 한다. 일반적으로 통제되지 않는 개방 데이터를 사용하는 모델들은 환각 현상이 쉽게 발생하지만, 코텍스 AI는 거버넌스가 갖춰진 엔터프라이즈 데이터 내에서만 답을 찾도록 설계됐다. 최근 발표된 ‘에이전트 GPA(Goal-Plan-Action)’ 평가 프레임워크는 전통적 평가 방식보다 에이전트 이탈 방지에 5배 더 효과적이라는 연구 결과도 공개했다. 

스노우플레이크 인텔리전스의 실효성은 이미 다양한 고객 사례를 통해 입증되고 있다. 제프 홀란 총괄이 가장 선호하는 사례 중 하나로 꼽은 것은 금융 서비스 제공 기업인 TS 이매진(TS Imagine)이었다. TS 이매진은 스노우플레이크와 수개월간 협업해 ‘타이아(TAIA)’라는 이름의 AI 에이전트를 개발했다. 이 에이전트는 과거 3명의 정규직 직원이 처리하던 고객 서비스 문의 업무를 대체한다. 이를 통해 연간 6만 건의 고객 서비스 문의를 처리하며, 단순 분류부터 실제 응대까지 자동화하는 데 성공했다. 

직원들은 반복적인 업무에서 벗어나 더 전략적이고 고부가가치 업무에 집중하게 됐다. 생산성 향상은 물론 업무 만족도도 개선됐다는 평가다. 이 같은 성과는 스노우플레이크 인텔리전스가 단순히 질의응답을 넘어 실질적인 업무 자동화를 구현함을 보여준다. 스노우플레이크는 내부에서도 이 기술을 적극 활용 중이다. 영업팀을 위한 에이전트를 구축해 각 계정의 활동 상황을 파악하도록 했는데, 미국 영업 담당자는 한국 계정 정보를 볼 수 없도록 하는 등 거버넌스가 자동으로 적용된다. 이와 동시에 추가 작업 없이 기존 데이터 거버넌스와 보안을 그대로 상속받아 에이전트에 적용할 수 있다는 점 또한 흥미로운 요소다. 

◇ 한국 시장 전략과 2026년 로드맵

스노우플레이크는 한국 시장을 전략적 핵심 시장으로 인식하고 있다. 제프 홀란 총괄은 인터뷰 중 한국 시장에 대한 애정을 표현하며 “한국은 세계에서 가장 선도적이고 야심찬 디지털 경제국가”라며 “우리에게는 대단히 전략적인 시장”이라고 강조했다. 한국 기업이 데이터 기반 구축 현대화와 AI 도입에 적극적이라는 점을 높이 평가했다. 제프 홀란 총괄은 “한국은 실험 단계를 넘어 핵심 비즈니스로 AI를 활용하고 있다”며 “이는 AI를 쉽고 연결성 있게 만들고자 하는 우리의 목표와 완벽히 일치한다”고 설명했다. 특히 한국에 주요 글로벌 기업이 분포돼 있다는 점이 장기적 성장 동력이 될 것이라는 전망이다. 

특히 국내 시장의 특성상 데이터 보안과 거버넌스에 대한 요구가 높은데, 이는 스노우플레이크의 강점과 부합한다. 역할별, 조직별로 다른 데이터 접근 권한을 자동으로 관리하는 거버넌스 체계는 한국 기업의 엄격한 보안 요구사항을 충족시킨다. 다만 모든 기업이 즉시 AI 에이전트를 도입할 준비가 된 것은 아니라는 현실도 인정했다. 제프 홀란 총괄은 데이터 품질 문제 등으로 망설이는 기업에 대해 “작게 시작하라”고 조언했다. 그는 “모든 데이터가 준비되지 않아도 일부 영역에서 AI의 이점을 누릴 수 있다”며 “AI 준비가 된 데이터로 시작하면서 도구 사용에 익숙해지고 이점을 경험하는 것이 무엇보다 중요하다”고 강조했다. 

스노우플레이크의 AI 전략은 명확한 방향성을 갖고 있다. 제프 홀란 총괄은 “스노우플레이크 인텔리전스와 코텍스 AI의 용이성, 연결성, 신뢰도를 거대한 규모로 확장해 조직 내 모든 직원이 활용하도록 만드는 것”이라고 차기 목표를 제시했다. 구체적인 로드맵도 공개됐다. 모바일 앱 출시가 예정돼 있으며, 팀 차원에서 인사이트를 공유하고 협업하는 기능이 강화한다. 제프 홀란 총괄은 “하나의 인사이트를 기반으로 동일한 루프 내에서 함께 작업하도록 하는 역량을 구축할 계획”이라고 밝혔다. 

또 하나의 목표는 에이전트 개발과 배포 프로세스의 혁신이다. 그는 “고품질의 광범위한 데이터를 기반으로 한 에이전트를 하루 만에 개발해 조직 내에서 활용하도록 만들겠다”는 비전을 제시했다. AI를 모든 개발 프로세스에 깊이 침투시켜 누구나 쉽게 에이전트를 만드는 환경을 조성한다는 전략이다. 이는 단순히 기술적 혁신을 넘어 비즈니스 모델의 변화를 의미한다. 데이터 접근성을 민주화하면 의사결정 속도가 빨라지고, 조직 전체의 데이터 리터러시가 향상된다. 일주일 전 입사한 신입사원도 CEO와 동일한 수준의 데이터 인사이트를 얻을 수 있다면, 조직의 수평적 소통과 협업 문화도 자연스럽게 형성될 것이라는 기대다. 

스노우플레이크가 제시하는 미래는 규모와 보안성, 비용 효과성을 갖춘 플랫폼을 통해 고객이 데이터를 최대한 활용하고 직원 생산성을 향상시키는 것이다. 제프 홀란 총괄은 “우리의 노력은 스노우플레이크를 엔터프라이즈가 데이터를 활용하는 데 있어 가장 확장 가능하고 안전하며 비용 효율적인 플랫폼으로 만드는 목표와 직결된다”고 강조했다. AI 에이전트 시장이 본격적으로 확대되는 2026년, 스노우플레이크는 데이터 클라우드 인프라와 AI 기술의 결합을 통해 엔터프라이즈 AI 시장의 주도권을 확보하겠다는 전략이다. 특히 한국을 포함한 아시아 시장에서의 성장 가능성에 주목하며, 현지 기업의 디지털 전환과 AI 도입을 적극 지원할 계획이다.