AI 에이전트 경쟁이 새로운 국면에 접어들고 있다. 지금까지는 얼마나 똑똑하게 답변하는지가 중요했다면, 이제는 기업의 데이터를 얼마나 정확하게 이해하고 실제 업무까지 수행할 수 있는지가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. 기업용 AI 시장에서도 단순 챗봇을 넘어 조직의 업무 맥락을 이해하는 ‘실행형 에이전트’에 대한 관심이 빠르게 커지는 이유다.
데이터 및 AI 기업 데이터브릭스가 이러한 흐름에 맞춰 기업용 AI 에이전트 플랫폼을 한 단계 확장했다. 데이터브릭스는 기업 내 다양한 데이터를 기반으로 업무를 자동화하고 조율할 수 있는 신규 AI 에이전트 ‘지니 원(Genie One)’을 출시했다고 밝혔다. 이번에 공개된 지니 원은 데이터브릭스의 기업용 AI 제품군인 ‘지니(Genie)’의 핵심 서비스로, 정형·비정형 데이터를 통합해 실제 비즈니스 의사결정을 지원하는 데 초점을 맞췄다.
지니 원, 지니 온톨로지, 지니 에이전트 로고 (자료 제공: 지니 원)
기업 AI의 한계였던 ‘맥락 부족’ 해결 나서
생성형 AI가 빠르게 보급됐지만 많은 기업은 여전히 실무 적용 과정에서 한계를 경험하고 있다. AI가 데이터를 충분히 이해하지 못한 채 추론에 의존하면서 부정확한 답변을 내놓거나 실제 업무 프로세스와 연결되지 못하는 경우가 많기 때문이다.
데이터브릭스는 이러한 문제를 ‘컨텍스트(맥락)의 부재’에서 찾고 있다. 기업의 핵심 정보가 데이터베이스뿐 아니라 문서, 채팅, 회의록, 티켓 시스템 등 여러 곳에 흩어져 있어 AI가 조직 전체를 이해하기 어렵다는 설명이다. 이를 해결하기 위해 데이터브릭스는 새로운 컨텍스트 레이어인 ‘지니 온톨로지(Genie Ontology)’를 선보였다. 지니 온톨로지는 데이터와 문서, 애플리케이션, 조직 내 지식을 연결해 기업의 업무 맥락을 지속적으로 학습하고 업데이트하는 구조다.
특히 데이터브릭스 내부 데이터뿐 아니라 구글 드라이브, 슬랙, 지라, 컨플루언스, 쉐어포인트 등 주요 업무 도구와 연동해 비즈니스 지식을 통합적으로 활용할 수 있도록 설계됐다. 이를 기반으로 지니 원은 단순 질의응답을 넘어 영업 기회 발굴, 마진 변화 분석, 재무 결산 지원 등 실제 업무에 필요한 인사이트를 제공할 수 있다는 설명이다. 또한 SQL 기반 검증 데이터를 활용해 정확도를 높이고 응답 속도와 운영 비용을 줄이는 데 집중했다.
이번 발표에서는 지니 원과 함께 다양한 신규 기능도 공개됐다.
‘지니 에이전트(Genie Agents)’는 사용자가 만든 AI 워크플로우를 재사용 가능한 에이전트 형태로 저장하고 조직 전체가 공유할 수 있도록 지원한다. 반복 업무를 표준화하고 팀 단위 활용성을 높이는 것이 특징이다.
‘지니 앱 빌더(Genie App Builder)’는 기업 데이터를 기반으로 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 환경을 제공한다. 데이터 거버넌스 체계인 유니티 카탈로그(Unity Catalog)와 연동돼 권한과 보안을 유지한 상태에서 애플리케이션을 구축할 수 있다.
또한 데이터 엔지니어링과 머신러닝 업무를 지원하는 ‘지니 코드(Genie Code)’, 데이터 파이프라인과 AI 자산을 자동으로 모니터링하는 ‘지니 제로옵스(Genie ZeroOps)’도 함께 공개됐다.
업계에서는 AI 에이전트 시장이 단순 대화형 AI에서 기업 운영 전반을 지원하는 방향으로 빠르게 진화하고 있다고 평가한다. 특히 데이터 거버넌스와 보안, 업무 프로세스 연계가 중요한 엔터프라이즈 시장에서는 조직의 맥락을 얼마나 정확히 이해하느냐가 경쟁력을 좌우할 것으로 전망된다.
알리 고드시 데이터브릭스 공동창업자 겸 CEO는 “많은 기업용 AI가 여전히 충분한 근거 없이 추측성 답변을 내놓고 있다”며 “지니 온톨로지는 조직 전반의 데이터를 통해 지속적으로 맥락을 학습하며 더 정확하고 실질적인 답변을 제공한다”고 말했다. 이어 “단순한 챗봇과 비즈니스를 이해하는 AI 에이전트의 차이는 결국 맥락에 있다”고 덧붙였다.
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