![더 똑똑한 AI의 시작: DeepQuery가 GenAI 발전의  다음 단계인 이유](/sites/default/files/Smarter-AI-Starts-Here-Why-DeepQuery-Is-the-Next-Step-in-GenAI-Maturity.png)



 

  July 7, 2025  

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 **DeepQuery**를 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 SDK](https://www.denodo.com/kr/solutions/by-capability/ai-software-development-kit)의 일부로 제공됩니다. 이미 Denodo의 [Query RAG](https://www.denodo.com/en/glossary/query-rag-definition-importance-benefits?utm_source=DV-Blog&utm_medium=Denodo) 기능을 사용하고 있다면, 이제 훨씬 더 강력한 도구가 추가된 것입니다. 아직 [Denodo 플랫폼](https://www.denodo.com/kr/denodo-platform/denodo-platform)에서 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 Program](https://pages.denodo.com/DenodoAIAcceleratorProgram_LP-Registration.html?utm_source=DV-Blog&utm_medium=Denodo)의 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.



 

 

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##### Kevin Bohan

Director of Product Marketing

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