2027년까지 모든 비즈니스 결정의 절반이 AI 에이전트에 의해 실행되거나 강화될 것입니다. 이는 가트너의 예측이며, 단순한 미래 전망이 아닙니다. 그러나 이미 ChatGPT를 사용해 본 경험으로 비추어 볼 때, LLM이 소네트 작성이나 PDF 요약은 가능할지라도, 실시간 엔터프라이즈 데이터 기반의 복잡한 다단계 의사 결정에는 한계가 있음을 알고 계실 겁니다.
이러한 병목 현상의 진정한 원인은 무엇일까요? AI 에이전트는 지능만으로는 부족합니다. 에이전트에게 필요한 것은 바로 데이터, 즉 올바른 맥락과 거버넌스가 확보된 엔터프라이즈 데이터입니다.
여기서 Denodo의 역할이 중요해집니다. 다른 기업들이 더 큰 모델이나 특화된 코파일럿 구축에 주력할 때, Denodo는 필수적인 기반 작업에 집중하고 있습니다. 이는 AI 에이전트가 데이터 사일로, 지연, 컴플라이언스 위험에 구애받지 않고 엔터프라이즈급 데이터 기반으로 추론, 계획, 그리고 행동할 수 있도록 지원하는 것입니다.
챗봇에서 에이전트로: 자율적인 의사 결정 지능의 등장
깊이 있는 설명을 위해 AI 에이전트와 에이전트형 AI의 정의를 명확히 하겠습니다.
AI 에이전트는 사용자의 목표를 기반으로 스스로 결정하고, 행동을 취하며, 환경과 상호 작용하는 자율적인 소프트웨어 시스템입니다. 일반적인 챗봇이나 자동화와 달리, 이 에이전트는 장기간 독립적으로 작동하며 실시간으로 계획을 세우고 적응하며 추론할 수 있습니다.
에이전트형 AI(Agentic AI)는 복잡한 작업을 나누고, 적절한 도구를 선택하며, 불확실성을 헤쳐나가며 여러 단계를 실행하는 지능형 시스템을 총칭합니다. 이러한 시스템은 효과적인 운영을 위해 맥락이 풍부하고, 통제되며, 접근 가능한 데이터, 즉 Denodo가 제공하는 견고한 데이터 기반이 필수적입니다.
단순히 AI 모델에게 문서를 요약하게 하는 것은 쉽습니다. 하지만, 수십 년간의 관광 데이터를 분석하여 가치가 높은 방문객을 늘릴 방법을 추천하라는 요청은 언어 이해를 넘어 깊은 추론, 데이터 접근성, 상황 인식이 필요해 한계에 부딪힙니다.
Denodo는 단순히 텍스트를 응답하는 것을 넘어서는 새로운 어시스턴트 시스템을 제공합니다. 이는 복잡한 질문을 이해하고, 답변 계획을 수립하며, 다중 소스의 실시간 데이터를 쿼리하고, 비즈니스 로직을 적용하여, 정확할 뿐 아니라 설명 가능한 결론을 제시합니다.
Denodo DeepQuery: 복잡한 분석을 위한 AI 에이전트
현재 프라이빗 프리뷰로 제공되는 Denodo DeepQuery는 복잡한 다단계 분석 작업을 처리하기 위해 구축된 AI 에이전트입니다. 사용자의 질문을 여러 단계로 분해하고, 실행 계획을 작성하며, 하위 작업을 적절한 데이터 서비스나 마이크로 에이전트로 지능적으로 라우팅합니다. DeepQuery는 과정 내내 맥락을 유지하여, 목표를 달성할 때까지 결과를 동적으로 재평가하고 합성합니다. 이는 플래너-실행자(planner-executor) 아키텍처를 따르며, 중간 결과에 기반하여 도구를 선택하고 전략을 유동적으로 조정합니다.
DeepQuery의 핵심은 Denodo Platform의 시맨틱 레이어입니다. 비즈니스 친화적인 추상화 계층은 정의, 관계, 그리고 메타데이터를 제공하여 맥락을 확보합니다. 시맨틱 레이어는 데이터를 단순한 테이블이 아닌 비즈니스 용어로 이해하도록 돕습니다. 시맨틱 레이어는 에이전트를 위한 데이터 레지스트리 역할을 하며, 데이터의 의미, 위치, 사용 정책을 통합적으로 제공합니다.
DeepQuery 개방적이고 확장 가능한 Denodo AI SDK에 의해 구동됩니다. SDK는 하이브리드 데이터 환경 전반에서 AI 에이전트를 신속하게 구축, 테스트, 배포하기 위한 개발 도구와 API를 제공합니다. 여기에는 워크플로우를 오케스트레이션하고, 시맨틱 메타데이터를 LLM 프롬프트에 통합하며, DeepQuery 기능을 프로그램으로 호출하는 모듈이 포함됩니다. SDK는 OpenAI, DeepSeek 등 원하는 언어 모델 및 벡터 데이터베이스와의 통합을 단순화합니다. Denodo Platform은 모델에 독립적이며 미래 지향적인 아키텍처를 통해 종속성 없는 유연성을 보장합니다.
분석가에게 며칠이 걸릴 수 있는 깊고 다단계적인 분석 프로세스를 몇 분 안에 자동화할 수 있습니다.
AI 실무 적용: 실제 사례를 통한 증명
여러 산업 분야의 기업들이 Denodo와 함께 이미 에이전트형 기반을 구축하고 있습니다.
Festo는 Denodo의 논리적 데이터 패브릭과 AI SDK를 활용하여 GenAI의 신뢰도와 제공 속도를 크게 개선했습니다. 분산된 데이터에 대한 접근을 통합하고 RAG에 시맨틱 메타데이터를 적용함으로써, Festo는 환각을 줄이고, GenAI 사용 사례 개발을 가속화하며, 안전하고 역할 기반의 데이터 접근을 구현했습니다. 이들은 고객 응대 직원을 위한 FestoGPT 애플리케이션과, 텍스트-음성 변환 등 다양한 AI 도구를 제공하는 Festo Skillground를 개발했습니다.
Perkins Coie LLP는 Denodo AI SDK와 통합된 맞춤형 AI 기반 챗봇 덕분에 혜택을 받고 있습니다. PC Chat이라는 이 솔루션은 직원들이 법률 및 재무 질문을 일반적인 언어로 질문하고 즉각적인 맞춤 답변을 받을 수 있도록 했습니다. 그 결과, 고객 응답 시간이 획기적으로 향상되었습니다.
Alexforbes는 데이터 환경 현대화와 GenAI 서비스 지원을 위해 Denodo Platform과 AI SDK를 도입했습니다. 이를 통해 파편화된 시스템에 대한 통합 접근이 가능해졌고, Power BI 통합이 개선되었으며, 자연어 쿼리를 통한 안전하고 실시간적인 인사이트가 확보되었습니다. 맞춤형 Power BI 위젯과 메타데이터 기반 인덱싱은 모든 역할과 지역에서 데이터 접근을 용이하게 하여, 재무 계산과 전반적인 회원 경험을 개선했습니다.
최신 AI 스택에서 Denodo의 이점
데이터 레이크하우스와 같은 최신 데이터 플랫폼들은 확장성과 빠른 컴퓨팅의 강점을 가집니다. 그러나, 대부분은 AI 에이전트의 효과적인 서비스를 위해 추가 계층이 필요합니다. Denodo는 데이터 복제 없이 실시간 통합, 시맨틱 컨텍스트, 그리고 거버넌스를 추가하여 이러한 환경을 보완합니다.
Denodo는 에이전트가 SQL 시스템, 파일 저장소, API, 스트리밍 데이터 등 모든 종류의 데이터 소스를 쿼리할 수 있게 하며, 동시에 보안 및 접근 정책을 일관되게 적용합니다. 이 하이브리드 데이터 오케스트레이션 기능은 AI 에이전트에게 라이브 상태이며 통제되는 데이터 기반을 제공합니다.
기업들은 데이터 마이그레이션이나 로직 재구축 없이 Denodo Platform을 사용하여 모든 시스템에 걸쳐 일관되고 통제된 인터페이스를 제공할 수 있습니다. 이는 에이전트가 비즈니스의 포괄적인 라이브 뷰를 기반으로 작동하게 하며, 이는 의사 결정 지능에 필수적입니다.
코파일럿이나 지능형 에이전트를 구축할 때, 중요한 질문은 어떤 모델을 선택하느냐가 아니라, 귀하의 데이터 기반이 준비되었느냐입니다. Denodo를 사용하면, 준비가 완료됩니다.
