QueryStory, AI 생성 콘텐츠에 대한 주의 당부

2009년, 샤포르 나기브자데는 구글의 시스템 운영 엔지니어로 근무하던 중 설득력 있는 스토리텔링의 힘을 깨달았습니다. ‘오로라 작전’ 당시, 국가가 후원하는 해커들이 이 거대 기술 기업을 표적으로 삼았을 때, 그는 서버 활동을 파악하기 위해 위기 대응실로 소환되었고, 분산된 네트워크 전반에 걸쳐 사이버 공격을 추적하는 데 검증된 지식이 필수적이라는 사실을 직접 체험했습니다. 그는 이 과정이 비용이 많이 들고 느리다는 점도 깨달았습니다. 그는 대규모 언어 모델이 다양한 데이터베이스 전반에 걸쳐 이러한 검증 능력을 훨씬 짧은 시간 내에 재현할 수 있다고 믿습니다.

이후 6년 동안 나기브자데는 데이터와 사이버보안을 융합하는 데 주력하며, 구글의 인프라를 활용해 보안 분석가들이 복잡한 데이터 세트를 조회할 수 있는 도구를 개발했습니다. 2016년에는 이러한 기능을 외부 기업으로 확대하기 위해 구글 X 랩(X Labs) 산하 스타트업인 크로니클(Chronicle)을 공동 창업했습니다.

작년, 데이터 분석에서 대규모 언어 모델의 역할이 커지고 있음을 인식한 나기브자데는 자신의 사이버 보안 기술을 더 광범위한 분석 애플리케이션에 적용할 기회를 포착했습니다. 그는 전 구글 동료이자 에볼루션아이큐(EvolutionIQ)의 수석 엔지니어였던 스탠리 양(Stanley Yang) CTO, 그리고 액센츄어(Accenture) 출신인 데이비드 글루식(David Glusic) CPO와 함께 쿼리스토리(QueryStory)를 공동 창업했으며, 오늘부터 공식적으로 서비스를 시작했다.

“조사에는 일정한 패턴이 있습니다. 데이터에 일련의 질문을 던진 다음, 그 답변들을 종합하여 일관된 서사를 만들어내는 것이죠,”라고 나기브자데는 설명했습니다. “이 개념에서 ‘쿼리스토리(QueryStory)’라는 이름이 유래했습니다. 이는 사실에 기반한, 데이터 중심의 서사를 구축하는 것을 의미합니다.”

쿼리스토리는 2025년 말 브라이트마인드 벤처스(Brightmind Ventures)와 뉴욕 라이프 벤처스(New York Life Ventures)로부터 600만 달러 규모의 시드 투자를 유치하며 기업 가치를 6,000만 달러로 평가받았습니다. 이 기간 동안 이 스타트업은 고객 대상 시범 운영을 통해 제품을 개선해 왔습니다. 방대한 자체 데이터베이스를 보유한 대기업을 타깃으로 하는 쿼리스토리는 데이터 분석 및 검토를 위한 통합 플랫폼 역할을 하며, 영업 및 운영 팀 등을 지원한다.

“우리는 기업에 실행 가능하고 신뢰할 수 있는 해답을 제공함으로써 AI에 대한 신뢰의 격차를 해소합니다,”라고 나기브자데는 밝혔다. “인간의 판단에 의존하거나 수많은 엔지니어를 투입하는 대신, 우리는 그 전문성을 제품화했습니다.”

뉴욕 라이프 벤처스(New York Life Ventures)의 파트너인 팀 델 벨로(Tim Del Bello)는 이 회사에 투자했으며, 이미 이 플랫폼을 활용해 수동 보고 프로세스를 대체하고, 분기별 비즈니스 검토를 실시간 대시보드로 전환하는 것을 목표로 하고 있다.

그는 테크크런치와의 인터뷰에서 “이 제품은 복잡하고 분산된 데이터 소스에서 정확한 정보를 필요로 하지만, 특히 규제가 엄격한 산업 분야에서 전담 데이터 과학 또는 BI 팀이 부족한 의사결정권자들을 위해 설계되었습니다”라고 말했습니다.

취약한 AI 시스템의 문제 해결

저는 스페이스X(SpaceX)와 같은 기업들의 궤도 운영을 이해하는 데 도움이 되도록 우주 활동을 추적하는 데이터베이스를 공유했습니다. 쿼리스토리(QueryStory)는 이 데이터의 시각화를 단 몇 시간 만에 생성해 냈는데, 이는 이전에는 개발자 한 명과 수 주일이 소요되던 작업이었습니다. 이 플랫폼은 정교한 대시보드를 생성했으며, 특히 AI 에이전트가 해당 분석을 정확하다고 판단한 이유를 설명하는 신뢰도 지표도 포함시켰습니다.

지구 궤도를 도는 위성들의 시각화. 이미지 출처: QueryStory / QueryStory

우주 데이터에서 도출된 일련의 쿼리. 이미지 출처: QueryStory / QueryStory

QueryStory 화면. 이미지 출처: QueryStory / QueryStory

QueryStory의 신뢰도 지표. 이미지 출처: QueryStory / QueryStory

프론티어 랩(Frontier Labs)은 협업 도구를 제공하지만, 이러한 도구들은 사용자 경험 측면에서 의도적으로 제한되어 있습니다. 쿼리스토리의 전략은 기업 사용자들이 AI를 업무 흐름에 통합할 때 더 높은 투명성, 신뢰성, 그리고 제어력을 요구한다는 점을 전제로 합니다.

예를 들어, 한 기술 분야 임원은 최근 Claude Cowork를 사용하여 회사 데이터베이스를 쿼리한 후, 생성된 SQL 쿼리를 수동으로 검증한 뒤 데이터 분석가에게 검토를 의뢰했다고 설명했다. QueryStory에서는 이러한 SQL 쿼리가 자동으로 표시되며, 사용자는 분석 결과를 수동 검토 대상으로 표시할 수 있고, 모든 피드백은 플랫폼에 직접 기록된다.

브라이트마인드 파트너스(Brightmind Partners)의 파트너인 테일러 시퍼리(Tayler Sipperly)는 테크크런치(TechCrunch)와의 인터뷰에서 “대규모 기업이 의존하는 견고한 시스템을 구축할 때, AI는 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 취약하다”고 말했다.

나기브자데는 기업 데이터를 LLM(대규모 언어 모델)의 채팅 인터페이스에 연결하면 종종 수백 명에서 수천 명의 직원이 질문을 쏟아내며, 서로 상충되는 정보들이 생성되고, 중앙 집중식 기록 소스가 없는 관리하기 힘든 스프레드시트가 만들어지는 결과를 초래한다고 지적합니다.

경제적 요인도 한몫합니다. 쿼리스토리(QueryStory)는 특정 모델에 구애받지 않으며 현재 프론티어 랩(Frontier Labs)의 최신 모델을 활용하고 있지만, 나기브자데는 고객들이 AI 자원 소비를 극대화하도록 유도되는 서비스 제공업체보다는 그렇지 않은 업체를 선호한다고 믿습니다.

“우리는 컴퓨팅, 스토리지, 토큰 소비를 중심으로 비즈니스를 구축하지 않는다는 점에서 뚜렷한 이점을 가지고 있습니다,”라고 나기브자데는 말했다. 그는 쿼리스토리(QueryStory)와 같은 전용 도구가 맥락을 보존함으로써 범용 에이전트보다 더 높은 효율성과 정확성을 달성할 수 있다고 주장한다.

“우리가 판매하는 것은 답변에 대한 신뢰입니다,”라고 그는 말했다. “CFO들이 이러한 솔루션이 정확히 얼마의 비용이 들지 정확히 이해할 수 있도록 지원함으로써 비즈니스 가치를 제공합니다.”