크리스티안 클레이너만 스노우플레이크 제품 담당 수석부사장은 지난달 28일 열린 온라인 미디어·애널리스트 라운드테이블에서 오는 4일 열리는 ‘스노우플레이크 엑스페디션 2026’의 주요 발표 내용을 소개했다.
스노우플레이크 데이터팀용 코딩 AI 에이전트 ‘코코’ 화면 (사진=스노우플레이크)
스노우플레이크는 고객이 맡긴 데이터를 기반으로 경쟁력을 높이면서 두 회사의 AI 모델을 자사 보안 체계 안에서 활용하도록 협력하고 있다.
새롭게 선보이는 ‘비즈니스 온톨로지’는 AI가 참고할 회사의 공통 업무 사전과 같은 역할을 한다. 매출이나 직원 이탈처럼 업무에서 사용하는 주요 개념의 뜻을 정하고 관련 데이터와 연결한다. 여러 부서의 AI가 같은 기준으로 데이터를 해석하도록 돕는 기능이다.
간담회에서는 기업이 인사·재무·제품 분석용 에이전트를 각각 만들면서 같은 용어를 다르게 정의하는 문제가 소개됐다. 실제로 직원 이탈의 기준이 팀마다 달랐던 사례도 나왔다. 이런 차이를 그대로 두면 AI가 같은 질문에도 서로 다른 답을 내놓을 수 있다.
온톨로지는 회사 차원에서 승인한 정의를 각 부서의 에이전트가 함께 쓰도록 한다. 기존에 데이터의 의미와 계산 방식을 정해놓은 ‘시맨틱 뷰’를 보완하는 구조여서 이미 구축한 시맨틱 뷰를 새 체계로 옮길 필요는 없다는 설명이다.
스노우플레이크 코코·코워크 봇 (사진=스노우플레이크)
사용자가 고객 미팅에 필요한 자료 준비 같은 목표를 주면 봇이 작업을 계획하고 수행한다. 자리를 비워도 업무를 이어가며 중요한 판단이나 최종 승인이 필요하면 확인을 요청한다. 사용자가 접근할 수 있는 데이터와 허용된 권한 안에서 작동하도록 설계했다.
반복 업무를 예약 실행하는 ‘코코 오토메이션’도 정식 출시한다. 슬랙·스프레드시트 연동과 이전 업무의 맥락을 기억하는 기능을 프리뷰 형태로 선보인다. 사용자가 평소 쓰는 도구에서 AI에 일을 맡기고 같은 내용을 다시 설명하는 부담을 줄이도록 했다.
데이터팀의 반복 업무도 AI가 돕는다. ‘자율형 데이터 엔지니어링’은 데이터를 수집·가공·전달하는 ‘데이터 파이프라인’을 만들고 관리하는 기능이다. 문제가 생기면 AI가 원인을 찾아 수정안을 제시한다. ‘코코 클라우드 에이전트’는 분리된 클라우드 환경에서 작업한다.
다만 중요한 변경은 사람이 검토해야 한다. 클레이너만 수석부사장은 현재 단계에서 AI가 사람의 개입 없이 중요한 데이터 파이프라인을 바꾸는 것은 바람직하지 않다고 설명했다.
AI의 활동과 비용을 관리하는 ‘코텍스 AI 게이트웨이’도 강화한다. AI가 모델이나 외부 업무 도구를 사용할 때 회사의 접근 권한과 보안 규칙을 적용한다. 사용한 모델과 도구를 기록하고 사용자·팀·에이전트별 비용을 확인할 수 있도록 한다.
스노우플레이크 코코·코워크 최신 기능 (사진=스노우플레이크)
기존 고객의 활용 성과도 제시했다. 넥슨 측은 스노우플레이크 기반 AI 분석을 도입한 이후 의사결정 속도가 65% 빨라졌다고 밝혔다. 시스코는 AI 에이전트로 고객에게 제안할 제품과 계약을 파악해 추가 판매와 계약 갱신에 활용한다고 설명했다. 코코는 기존 코드를 변환하고 데이터 파이프라인을 구축하는 데 쓰고 있다.
클레이너만 수석부사장은 AI에 맡길 업무를 구체적으로 정하고 작은 단위부터 도입해야 한다고 강조했다. 한 제약사는 24시간 워크숍을 통해 코워크 기반 업무 프로세스를 구현하고 3주 뒤 실제 운영에 들어갔다고 소개했다.
그는 “비즈니스 프로세스나 워크플로우를 구체적으로 정의하고 에이전트화해 실제 운영에 적용하는 것이 중요하다”며 “그다음 업무를 하고 또 다음 업무를 하는 식으로 작게 시작해서 여러 번 반복하는 것”이라고 말했다.
