지니 원, 실시간 컨텍스트 레이어 지니 온톨로지 기반으로 보다 빠르고 정확한 답변 구현
데이터브릭스(Databricks)가 정형·비정형, 분석·운영, 데이터브릭스 내·외부를 막론하고 모든 데이터를 기반으로 비즈니스 팀이 업무를 자동화하고 조율할 수 있도록 돕는 완전히 새로운 에이전트 지니 원(Genie One)을 발표했다. 지니 원은 비즈니스 데이터를 신뢰할 수 있는 답변과 행동으로 변환하는 데이터브릭스의 AI 제품군인 ‘지니(Genie)’의 일부라고 업체 측은 전했다.
업체 측에 따르면, 지니 제품군의 중심에는 데이터, 문서, 태그, 콘텐츠, 앱 및 사람 등 조직 내 모든 구성원과 요소로부터 도출된 모든 지식의 네트워크인 지니 온톨로지(Genie Ontology)가 있다. 이는 기업용 AI의 가장 어려운 과제 중 하나인 ‘데이터를 통해 비즈니스를 완전히 이해함으로써 AI를 더 스마트하고 효과적으로 만드는 것’을 해결하는 새로운 자체 개선형 컨텍스트 레이어다.
지니 온톨로지는 데이터브릭스 환경 내의 데이터뿐만 아니라 파일, 티켓, 채팅, 회의와 같은 연동된 다양한 업무용 앱 및 AI 도구 전체에서 비지니스 지식을 자동으로 추출하고 지속적으로 업데이트한다. 이러한 실제 데이터(ground truth)를 바탕으로, 지니는 불완전한 맥락을 기반으로 추측하는 대신, 거버넌스가 확보된 데이터에서 문맥을 기반으로 실제 답변을 검색하고 그에 맞는 후속 조치를 실행할 수 있다는 것이다. 그 결과 정확도는 향상되고 지연 시간과 비용은 줄어든다.
또한 사용자들은 지니 에이전트(Genie Agents)와 지니 앱 빌더(Genie App Builder)를 통해 재사용 가능한 에이전트와 앱을 생성할 수 있으며, 이 모든 것은 데이터와 연결된 액세스 제어, 권한 설정 및 비용 거버넌스 체계 내에서 안전하게 운영된다는 설명이다.
초기 기업용 AI의 한계
AI는 소프트웨어 엔지니어링을 혁신할 수 있었던 이유는 개발에 필요한 소스 코드가 한 곳에 구조화되어 모여 있어 AI 에이전트가 읽기 쉬웠기 때문이다. 반면 일반적인 비즈니스 영역에서는 업무 맥락이 서로 다른 여러 시스템에 흩어져 있고 중요한 정보가 개인의 머릿속에만 있는 경우가 많아 동일한 혁신을 이루지 못했다.
비즈니스 팀은 회사 운영에 대한 간단한 질문을 던지고 결과에 따라 행동하기를 원하지만, 정보가 파편화되어 있고 문서화되어 있지 않으면 AI는 추측에 의존하게 된다. 특히 재무, 운영, 영업 분야에서 확신에 찬 오답은 답이 없는 것보다 더 위험하다고 업체 측은 전했다.
AI 맥락 격차의 해소
지니는 문서나 임베딩이 아닌, 거버넌스가 확보된 기업 데이터를 ‘진실의 근간’으로 삼아 AI 맥락 격차를 해결한다. 지니 온톨로지는 데이터브릭스 및 연동된 시스템 전반에서 비즈니스 맥락을 지속적으로 추출하고 업데이트하므로, 지니 원은 흩어진 문서를 통해 추론하는 대신 SQL을 통해 큐레이션된 권장 데이터에서 실제 정답을 찾아낼 수 있다. 이를 통해 마진 변화의 이유를 설명하거나 영업 파이프라인에서 업셀링 기회를 포착하고, 재무팀의 결산을 도울 수 있는 데이터 스마트 AI 에이전트가 탄생한다.
데이터브릭스 공동창립자 겸 CEO 알리 고드시(Ali Ghodsi)는 “오늘날 대부분의 기업용 AI는 근거 없는 확신으로 추측성 답변을 내놓고 있을 뿐이며, 이는 비즈니스 환경을 만족시키기엔 턱없이 부족하다”라며, “최고재무책임자(CFO)에게 마진 변동 원인을 설명하지 못하거나, 영업 책임자에게 다음 업셀링 기회를 찾아주지 못한다면 이는 AI 기술 자체의 문제가 아니라 맥락의 문제”라고 지적했다. 이어서 그는 “지니 온톨로지는 모든 곳의 데이터에서 맥락을 지속적으로 학습하여 더 정확하고 빠른 답변을 제공하며, 이것이 단순한 AI 챗봇과 비즈니스를 속속들이 아는 AI 에이전트의 차이”라고 강조했다.
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