오픈AI, 회사 데이터 묻는 에이전트 내놨다

회사 안에서만 통하는 말을 어떻게 알아듣느냐가 이런 도구의 승부처예요. 오픈AI는 조직의 업무 용어와 지표 정의, 맞춤 계산식, 데이터 사이의 관계를 읽어 해석한다고 밝혔어요. 그 맥락은 Databricks Genie Ontology와 dbt, GitHub, Snowflake Horizon, BI 대시보드 같은 곳에 이미 쌓여 있는 의미 계층에서 가져와요. 활성 고객이라는 말이 회사마다 다른 뜻인데, 그 정의를 새로 받아 적는 대신 이미 정해 둔 곳을 읽는 방식이에요.

권한은 새로 만들지 않고 있는 것을 그대로 따라요. 기업 관리자가 어떤 데이터 연결을 열어 둘지, 어떤 역할이 그걸 쓸 수 있는지 고르고, 질의는 연결된 계정에 이미 걸린 권한을 그대로 적용해요. 테이블 단위뿐 아니라 행과 열 단위 제한까지 지켜져요. 볼 수 없던 숫자가 대화창을 거쳤다고 보이지는 않는다는 뜻이에요.

데이터 창고를 만드는 회사들이 한꺼번에 지지 발언을 내놨다는 점도 이번 발표의 특징이에요. 몽고DB의 AI·신제품 부문 최고제품책임자 파블로 스턴은 "고객의 가장 중요한 데이터는 Atlas 안에서 사업이 돌아가는 대로 실시간으로 갱신됩니다. 이제 어제 숫자로 만든 보고서를 기다리는 대신, 누구나 평이한 언어로 물어 지금 벌어지는 일에 근거한 답을 받을 수 있습니다"라고 말했어요. 태블로의 수석부사장 겸 최고제품책임자 사우서드 존스는 "직원들이 이미 일하는 자리에 신뢰할 수 있는 업무 의미 체계를 가져오기 때문에, 그들이 받는 답은 팀이 의존하는 것과 같은 데이터 모델에 근거합니다"라고 설명했어요.

먼저 써 본 회사들이 든 사례는 대시보드를 누가 만드느냐에 몰려 있어요. NTT DATA 그룹의 글로벌 AI 오피스 총괄 유지 쇼노는 "NTT DATA에서는 라이선스 비용과 품, 기술 전문성 때문에 조직 전체로 대시보드 사용을 넓히기가 어려웠습니다"라며 이제는 영업과 관리 부문의 비엔지니어 다수가 평이한 언어로 자기 대시보드를 만들고 갱신하고 있다고 말했어요. 서비스타이탄의 에이전트 OS·응용 AI 엔지니어링 부사장 앤커 바트는 자사 AI 조수 Atlas를 쓰는 사용자가 쓰지 않는 사용자보다 캠페인을 약 3배 자주 시작했다는 사실을 이 도구로 만든 대시보드에서 확인했고, 그 발견이 온보딩을 단순하게 만드는 근거가 됐다고 밝혔어요.

오픈AI는 자기 회사에서 먼저 굴렸다고 했어요. 제품 조직은 거의 전원이, 영업과 마케팅을 묶은 GTM 조직은 3분의 2 넘는 인원이 데이터 에이전트로 회사 데이터를 직접 분석한다고 밝혔어요. 다만 그게 저절로 된 건 아니에요. 회사는 데이터 팀이 공통 업무 정의를 만들고 접근 규칙을 정하고 민감한 데이터에 안전장치를 걸어 둔 덕분이라고 적었어요. 도구를 켜기 전에 정리해야 할 것이 따로 있다는 이야기예요.

발표문에서 사례로 실린 회사 열한 곳은 모두 알파 단계 참가사이거나 평가 파트너예요. micro1의 전략 프로젝트 총괄 카를로스 아로요는 스스로를 오픈AI 평가 파트너라고 밝히면서 운영 팀이 30분 만에 성과 추적 대시보드를 다시 만들었고 그 과정에서 원래 대시보드의 오류를 잡아냈다고 말했어요. 쿡유니티는 결과를 내부 보고서와 대조했다고 적었어요. 메탈이 확인한 문서에는 오류를 잡아 준 사례와 대조가 필요했다는 사실이 나란히 실려 있어요.

발표 전체를 놓고 보면 이건 새 모델 이야기가 아니라 자리싸움 이야기예요. 데이터 창고와 BI 도구를 만드는 회사들이 챗GPT 대화창을 자기 제품의 새 앞단으로 받아들였고, 오픈AI는 그 대가로 각 회사가 이미 만들어 둔 의미 계층과 권한 체계를 빌려 쓰기로 했어요. 어느 쪽도 상대를 대체하지 않는 교환이에요. 메탈은 챗GPT가 에픽 EHR을 비롯한 의료 데이터 9종과 연결된 일을 보도한 바 있으며, 이번 발표는 그 연결 목록이 업무용 데이터 창고 쪽으로 한 칸 더 간 결과예요.

쓰는 방법은 단순해요. ChatGPT Work의 플러그인 목록에 Data라는 이름으로 올라와 있고, 관리자가 워크스페이스 설정에서 설치하거나 팀에 열어 줘요. Databricks나 Snowflake 같은 데이터 소스 플러그인도 같은 자리에서 켜고 누가 쓸지 정해요. 계정 연결을 마치면 대화창에서 Data를 부르고 업무 질문을 던지면 돼요. 분석을 누가 하느냐는 질문의 답이, 분석할 줄 아는 사람에서 질문할 것이 있는 사람으로 옮겨 가고 있어요.