빠르게 변하는 비즈니스 세계에서, 정확한 답을 빠르게 얻는 것은 기회를 잡을지 놓칠지를 결정짓는 중요한 요소입니다. 최근 생성형 AI(GenAI)를 활용해 챗봇을 만들고, 고객 지원을 간소화하며, 사실 기반 질문에 몇 초 만에 답하는 사례가 급증하고 있습니다. 하지만 기술이 성숙해지면서 새로운 과제가 나타나고 있습니다. 단순히 ‘무슨 일이 일어났는지’를 아는 것이 아니라, ‘왜 그런 일이 일어났는지’를 이해하는 것이 더 중요해졌습니다. 오늘 저희는 GenAI가 단순한 답이 아니라 깊은 이해를 제공할 수 있도록 도와주는 중요한 혁신, Denodo DeepQuery를 소개합니다.
DeepQuery란 무엇이고, 왜 지금 필요한가요?
Deep Research는 새로운 종류의 AI 기능을 말합니다. 이 기능은 단순한 정보 전달이 아니라 이유를 분석하고 설명할 수 있는 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 합니다. 기존 AI 모델은 사실을 찾아서 요약하는 데 그쳤다면, 이 추론형 모델은 훨씬 더 발전된 일을 해냅니다. 복잡한 질문을 분석하고, 여러 시스템과 데이터를 살펴본 다음, 구조적이고 설명 가능한 답변을 제공합니다.
이 개념은 예전부터 연구되어 왔지만, 최근 모델 구조와 검색 증강 생성(RAG) 기술의 발전으로 인해 실제 기업에서도 실용적으로 사용할 수 있게 되었습니다. 이것이 바로 기업용 AI의 다음 단계라고 저희는 믿습니다.
Deep Research는 기존 LLM과 어떻게 다를까요?
요즘 기업에서 사용하는 대부분의 생성형 AI는 전통적인 LLM과 RAG를 결합한 형태입니다. 예를 들어 “지난 분기 매출이 얼마였지?”나 “이 제품은 언제 출시했어?” 같은 질문에는 아주 빠르게 답할 수 있습니다.
하지만 Deep Research는 여기서 한 단계 더 나아갑니다.
Deep Research는 다음과 같은 방식으로 작동합니다:
- 복잡한 질문을 여러 개의 더 쉬운 질문으로 나눕니다
- 판매, 재무, 인사, 고객센터 기록 등 다양한 데이터를 참고합니다
- 여러 데이터와 문서를 함께 분석하여 통합된 인사이트를 도출합니다
- 출처와 분석 과정을 명확하게 보여주며 결론을 설명합니다
즉, 단순히 ‘무슨 일이 있었는지’만 알려주는 것이 아니라, 왜 그런 일이 일어났는지, 무슨 요인이 영향을 줬는지, 어떤 패턴이 숨어 있는지까지 밝혀줍니다. 이런 분석은 보통 숙련된 분석가가 며칠 동안 해야 했던 일입니다. 하지만 Deep Research는 몇 분 안에 가능합니다.
왜 전통적인 LLM과 Deep Research 둘 다 필요한가요?
이 질문이 나올 수 있습니다. “Deep Research가 그렇게 뛰어나다면, 다 그것만 쓰면 되는 거 아닌가요?” 좋은 질문입니다. 하지만 모든 기술이 그렇듯, 용도에 맞게 사용하는 것이 중요합니다.
전통적인 LLM은 다음과 같은 상황에 적합합니다:
- 빠른 답변이나 요약이 필요할 때
- 문서 초안을 작성할 때
- 대화형 비즈니스 인텔리전스를 사용할 때
- 반복적인 작업을 많이 처리할 때
반면, Deep Research는 이런 상황에 더 적합합니다:
- 문제의 원인을 파악하고 패턴을 찾을 때
- 여러 부서의 데이터를 종합해서 분석할 때
- 열린 질문, 분석이 필요한 질문을 할 때
- 시간이 좀 걸려도 복잡한 질문에 정확히 답하고 싶을 때
전통적인 LLM은 빠른 검색 도우미 또는 친절한 비서 같다면, Deep Research는 경험 많은 분석가처럼 데이터를 연결하고, 사실을 검증하며, 의사결정에 필요한 이야기형 인사이트를 제공합니다.
지금 사용할 수 있는 DeepQuery – Denodo 플랫폼에서 제공됩니다
DeepQuery는 Denodo AI SDK의 일부로 제공됩니다. 이미 Denodo의 Query RAG 기능을 사용하고 있다면, 이제 훨씬 더 강력한 도구가 추가된 것입니다. 아직 Denodo 플랫폼에서 GenAI를 사용하지 않았다면 걱정 마세요. 빠르고 쉽게 시작할 수 있습니다.
기존의 GenAI가 “이 계좌 잔액이 얼마야?”나 “동북부 지역의 이탈률은 얼마야?” 같은 질문에 잘 답했다면, DeepQuery는 이런 질문에 답할 수 있습니다:
“왜 동북부 지역의 고객 이탈이 증가하고 있지?
고객 행동, 서비스 응답 시간, 경쟁사의 영향 중 어떤 것이 원인일까?”
이렇게 복잡하고 중요한 질문에 답하려면, 정적인 문서나 분리된 데이터만으로는 부족합니다. 실시간이면서 통제된 데이터에 폭넓게 접근할 수 있어야 합니다. 이 부분에서 Denodo 플랫폼이 강점을 보입니다. DeepQuery는 기존 시스템에 직접 연결되어 데이터를 복사하거나 새 파이프라인을 만들지 않아도 됩니다.
결과는 더 풍부한 인사이트, 더 정확한 결론, 더 빠른 실행 가능성입니다. AI가 데이터 저장 위치에 얽매이지 않고, 마치 경험 많은 분석가처럼 전체 비즈니스를 관통하는 사고를 할 수 있기 때문입니다.
이것이 바로 단순히 무슨 일이 일어났는지 아는 것을 넘어 왜 그런 일이 생겼는지를 이해하는 것의 차이입니다. 그리고 그 이해는 명확하고 자신감 있는 행동으로 이어집니다.
챗봇을 넘어서, AI로 비즈니스 가치를 높이세요
AI 프로젝트가 단순한 챗봇이나 기본 Q&A에만 머물고 있다면, GenAI가 줄 수 있는 더 깊고 전략적인 가치를 놓치고 있는 것입니다.
DeepQuery로 할 수 있는 일:
- 복잡한 질문에 대해 설명 가능한 인사이트를 몇 분 만에 제공
- 분석가 병목을 줄이고, 각 팀이 스스로 질문에 답할 수 있도록 지원
- 복잡한 데이터 파이프라인 없이도 실시간 데이터 위에서 바로 분석
- 출처와 분석 경로를 명확히 하여 AI 결과에 대한 신뢰 형성
- 경쟁 정보, 정책 위험 분석, 고객 여정 분석 등 고급 활용 사례 지원
이것이 바로 단순한 챗봇이 아니라, 전략적 조언자로서의 GenAI입니다. 질문에서 인사이트, 실행까지의 시간을 획기적으로 줄여줍니다.
DeepQuery를 사용해보고 싶으신가요?
Denodo DeepQuery는 현재 AI Accelerator Program의 일부로 사전 공개(private preview) 중입니다. GenAI를 기본적인 수준을 넘어서 활용하고 싶고, 기업 데이터를 통해 더 깊고 설명 가능한 인사이트를 얻고자 한다면, 저희와 함께 해 주세요.
이제 단순히 '무슨 일'을 넘어서, '왜 그 일이 일어났는지'를 함께 알아볼 수 있습니다.
