스노우플레이크는 AI(인공지능) 에이전트가 기업 데이터 분석을 넘어 실제 업무까지 수행하는 '에이전틱 엔터프라이즈' 전략을 전면에 내세웠다. 흩어진 데이터를 통합하고 보안·권한·비즈니스 맥락을 일관되게 관리하는 데이터 기반이 AI 에이전트 확산의 전제라는 판단이다.
발라 카시비스와나탄 스노우플레이크 제품 관리담당 부사장은 27일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '스노우플레이크 월드 투어 서울' 기조연설에서 "데이터 전략 없이는 AI 전략을 가질 수 없다"며 "신뢰할 수 있고 거버넌스가 적용된 데이터 플랫폼이 없다면 AI 에이전트가 안정적으로 작동할 수 없다"고 말했다.
스노우플레이크가 제시한 에이전틱 엔터프라이즈의 핵심은 △기업 데이터와 비즈니스 맥락 △AI 모델 선택권 △기존 소프트웨어·애플리케이션과의 연결 △여러 AI 에이전트를 한곳에서 관리·통제하는 체계 등 4가지다. 특정 AI 모델이나 공급자에 종속되지 않고 업무에 따라 적합한 모델을 선택하도록 하는 것도 핵심이다.
이수현 스노우플레이크 테크 에반젤리스트는 현장 시연을 통해 이를 실제 업무에 적용하는 과정을 공개했다. 매출·비용·실시간 이용자 데이터와 영상 등 서로 다른 데이터를 하나로 통합한 뒤 AI가 개인정보와 급여정보 등 민감정보를 찾아 자동으로 마스킹 정책을 생성·적용했다.
이 에반젤리스트는 "비즈니스 컨텍스트는 에이전틱 AI 시대에 굉장히 중요한 요소"라며 "같은 매출이라는 단어도 영업팀과 재무팀의 정의가 다를 수 있다"고 설명했다. 기업 내부의 용어와 계산 기준을 AI가 이해하도록 해야 같은 질문에 서로 다른 답을 내놓는 문제를 막을 수 있다는 것이다.
데이터 기반을 갖추자 AI는 자연어 지시만으로 업무를 수행했다. 여러 데이터 소스를 동시에 분석하도록 하자 4개의 서브 에이전트가 데이터를 병렬 분석해 매출 증가 원인과 후속 조치를 제시했다. 이 에반젤리스트는 "보통 애널리스트가 몇 시간 걸리던 작업을 불과 몇 분 만에도 할 수 있다"고 밝혔다. 분석 결과를 슬랙이나 이메일로 전달하는 작업도 자연어 명령으로 처리했다.
카시비스와나탄 부사장은 AI 에이전트가 늘어날수록 보안과 비용 통제가 중요해진다고 강조했다. 스노우플레이크는 에이전트별 신원과 행동을 추적하고 데이터 유출을 통제하는 한편 사람·팀·에이전트별 AI 사용 예산도 설정할 수 있도록 했다. 기업 고객 데이터를 자체 AI 모델이나 외부 프런티어 모델 학습에 사용하지 않는다는 원칙도 재확인했다.
카시비스와나탄 부사장은 "AI 혁명의 속도는 이전의 기술 전환과 비교하기 어려울 정도"라며 "모든 직원이 AI 에이전트를 활용해 새로운 일을 할 수 있는 기회가 열리고 있다"고 말했다. AI 경쟁의 무게중심이 모델 성능을 넘어 기업 데이터를 얼마나 안전하게 연결해 실제 업무로 이어가느냐로 이동하고 있다는 의미다.