ThoughtSpot, 최신 분석 솔루션 제공을 위해 AI 에이전트 도입

데이터 및 분석 분야의 리더들에게 에이전틱 AI는 전례 없는 속도로 변화를 주도하고 있습니다. 하지만 행동의 필요성을 이해하는 것과 정확히 무엇을 해야 할지 아는 것은 별개의 과제입니다. 다행히 ThoughtSpot과 같은 기업들은 도움을 줄 준비가 되어 있습니다. 이들은 스스로를 “분석과 BI를 근본부터 재구상하는 것”에 전념하고 있다고 말합니다.

“에이전틱 시스템은 우리를 진정으로 새로운 영역으로 이끌고 있습니다,”라고 ThoughtSpot의 현장 최고 데이터 및 AI 책임자인 제인 스미스는 말합니다. “우리는 수동적인 보고에서 능동적인 의사 결정으로 전환하고 있습니다.”

“기존의 BI는 사용자가 인사이트를 발견하기를 기다립니다,”라고 제인은 말을 이었습니다. “반면 에이전틱 시스템은 24시간 내내 여러 데이터 소스를 모니터링합니다. 시스템은 변화가 발생하는 원인을 진단하고 자동으로 다음 단계를 실행합니다.”

“점점 더 ‘행동’에 중점을 두고 있습니다.”

수동적에서 능동적인 방식으로의 전환 외에도, 제인은 BI의 두 가지 다른 변화를 강조합니다. 바로 데이터의 진정한 민주화와 시맨틱 레이어에 대한 재조명입니다. “제가 설명한 대로 에이전트가 행동을 취하려면 비즈니스 맥락을 완전히 이해해야만 합니다,”라고 그녀는 지적합니다. “복잡한 AI에 질서를 부여하기 위해서는 견고한 시맨틱 레이어가 필수적입니다.”

ThoughtSpot은 고객에게 의미 있는 성과를 창출하도록 설계된 다양한 에이전트를 제공합니다. 지난 12월, 이 회사는 현대적인 분석 기능을 제공하기 위해 팀으로 협업하도록 구축된 4가지 새로운 BI 에이전트를 선보였습니다.

2024년 말에 처음 출시된 에이전트의 최신 버전인 '스포터 3(Spotter 3)'이 특히 눈에 띕니다. 이 에이전트는 슬랙(Slack)이나 세일즈포스(Salesforce)와 같은 플랫폼과 연동되어 질문에 답할 뿐만 아니라, 응답의 품질을 평가하고 정확한 답변을 얻을 때까지 이를 개선합니다.

“모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol)을 활용하는 Spotter 3을 통해 조직의 구조화된 데이터—행, 열, 테이블에 담긴 모든 정보—를 쿼리하는 동시에 비정형 데이터도 통합할 수 있습니다,”라고 제인은 설명합니다. “이는 저희 에이전트를 통해, 혹은 원하신다면 자체 LLM을 통해 맥락에 충실한 답변을 얻을 수 있음을 의미합니다.”

이러한 기능에는 책임이 따릅니다. ThoughtSpot이 최근 발간한 2026년 데이터 및 AI 트렌드 전자책에서 강조했듯이, 경영진은 인간이든 AI든 모든 의사결정이 설명 가능하고, 개선될 수 있으며, 신뢰받을 수 있는 시스템을 설계해야 합니다.

ThoughtSpot은 이러한 새로운 프레임워크를 ‘의사결정 인텔리전스(DI)’라고 부릅니다. “제가 ‘의사결정 공급망’이라고 부르는 개념이 더욱 보편화될 것입니다,”라고 제인은 말합니다. “일회성 인사이트보다는 데이터 분석, 시뮬레이션, 실행, 피드백이라는 반복 가능한 단계를 거쳐 의사결정이 이루어지는 모습을 보게 될 것입니다. 이러한 인간과 기계 간의 상호작용은 우리가 ‘의사결정 기록 시스템’이라고 부르는 곳에 기록될 것입니다.”

실제로는 어떤 모습일까요? 제인은 제약 임상 시험을 예로 들었습니다. “시스템은 환자 선정 방식, 의료 기록을 통한 후보자 식별 과정, 결정이 임상 시험 프로토콜과 일치하는지 여부, 매칭 과정, 그리고 의사가 최종적으로 환자를 추천하는 방식 등 모든 단계를 기록하고 버전 관리를 할 것입니다,”라고 그녀는 설명합니다.

“이러한 프로세스는 향후 임상시험을 위해 감사하고 개선할 수 있습니다. 공급망처럼 의사결정 흐름의 각 요소를 꼼꼼히 기록함으로써, 우리는 명확하고 추적 가능한 프레임워크를 구축합니다.”

ThoughtSpot은 2월 4일부터 5일까지 런던에서 열리는 ‘AI & Big Data Expo Global’에 참가합니다. 아래에서 제인 스미스와의 전체 인터뷰를 시청하세요:

사진: 스티브 존슨(Unsplash)