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AI 에이전트·툴 유즈

AI 모델만으론 부족…스노우플레이크, 기업 데이터로 승부

ZDNet Korea·2026-11-03

요약

스노우플레이크가 오픈AI·앤트로픽 모델을 활용하면서도 기업 데이터와 업무 맥락을 연결하는 역량으로 차별화를 꾀한다. '엑스페디션 2026'에서 목표만 정해주면 스스로 작업을 수행하는 '코코·코워크 봇'을 프라이빗 프리뷰로 공개했고, 부서마다 다른 용어 정의를 통일하는 '비즈니스 온톨로지'도 퍼블릭 프리뷰로 선보였다. 에이전트의 작업 기록과 권한을 통제하는 '코텍스 AI 게이트웨이'로 비용 집계와 모델 선택 기능도 추가했다. 핵심 데이터 시스템 변경은 사람이 검토·승인하는 절차를 유지한다는 방침도 밝혔다.

큐레이터 노트

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모델 자체보다 기업 내부 데이터 접근권한·용어 통일·실행 통제가 AI 에이전트 도입의 실질적 과제로 부각되는 흐름을 보여준다.

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이 일이 어디서 왔나

같은 날 바이라인네트워크와 블로터도 스노우플레이크의 '엑스페디션 2026' 발표를 다뤘는데, 두 매체 모두 스노우플레이크가 모델을 직접 만드는 오픈AI·앤트로픽과 달리 기업 데이터 통제·보안 역할로 포지셔닝한다는 점을 공통으로 짚었다. 블로터 보도에 따르면 스노우플레이크는 2026년 9월 기준 전 세계 고객사 1만4500곳 이상을 두고 있으며 국내에서는 KB국민은행, 넥슨 등이 솔루션을 쓰고 있다. 같은 날 IT조선 보도에서 어라이즈 측이 에이전트의 실제 접근 권한 제한과 행동 기록이 필요하다고 지적한 것과도 맞물리는 흐름이다.

짚어야 할 점

  • 핵심 데이터 시스템 변경을 사람이 검토·승인하도록 한다는 방침이, 어라이즈가 강조한 '접근 권한 제한과 행동 기록' 요구와 같은 방향의 통제 장치로 읽힌다.
  • '비즈니스 온톨로지'가 부서별 용어 정의를 통일하겠다는 구상인데, 이는 모델 성능보다 기업 내부 데이터 정합성이 에이전트 도입의 실질적 장벽이라는 점을 보여준다.
  • 코코·코워크 봇과 온톨로지가 각각 프라이빗·퍼블릭 '프리뷰' 단계라는 점에서, 이번 발표는 아직 상용화 전 구상 공개 수준이다.
  • 오픈AI·앤트로픽 모델을 그대로 쓰면서 데이터 계층으로 차별화한다는 전략은, 모델 자체의 경쟁이 아니라 그 위에 얹는 통제·맥락 계층의 경쟁으로 무게가 옮겨가고 있음을 시사한다.

아직 확인되지 않은 것

  • 코코·코워크 봇이 실제로 어떤 작업을 어느 수준까지 자율 수행하는지, 구체적 성능이나 도입 사례는 공개되지 않았다.
  • 코텍스 AI 게이트웨이의 비용 집계 기능이 실제로 토큰 비용을 얼마나 줄이는지에 대한 수치는 나오지 않았다.
  • 핵심 데이터 시스템 변경에 대한 '사람의 검토·승인' 절차가 구체적으로 어떤 기준과 범위로 이뤄지는지는 확인되지 않았다.

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