기업용 AI의 활용 방식이 ‘답변 생성’에서 ‘업무 실행’으로 이동하고 있다. 데이터 분석과 보고서 작성 등 일련의 작업을 AI가 스스로 수행하는 흐름이 본격화되는 가운데, 스노우플레이크가 이를 겨냥한 데스크톱 기반 AI 어시스턴트를 선보였다.
스노우플레이크는 19일 자율형 엔터프라이즈 AI 플랫폼 ‘프로젝트 스노우워크(Project SnowWork)’를 리서치 프리뷰 형태로 공개했다. 이번 플랫폼은 기업 내 다양한 직무의 사용자가 자연어로 업무를 요청하면, 여러 단계를 거치는 복합적인 워크플로우를 자동으로 수행하는 것이 핵심이다.
단순 질의 응답 넘어 ‘업무 실행’까지 확장
‘프로젝트 스노우워크’는 기존 AI 도구와 달리 단순한 정보 제공을 넘어 실제 업무 결과물 생성까지 이어지는 점이 특징이다. 예를 들어 경영진 보고용 자료 작성이나 고객 이탈 위험 분석, 공급망 병목 진단 등 다양한 작업을 하나의 흐름 안에서 처리할 수 있다.
사용자는 자연어 기반 프롬프트만 입력하면 되고, 이후 데이터 조회부터 분석, 인사이트 도출, 결과물 생성까지의 과정이 자동으로 연결된다. 복잡한 분석 작업도 별도의 도구를 오가거나 수작업을 반복할 필요 없이 단일 인터페이스에서 수행된다.
이 같은 구조는 AI가 ‘보조 도구’에서 ‘실행 주체’로 전환되는 흐름을 반영한다. 기업 내부 데이터와 애플리케이션, 업무 맥락을 통합해 실제 비즈니스 결과로 이어지도록 설계된 점이 핵심이다.
직무별 맞춤형 AI…업무 맥락 이해 강화
이번 플랫폼에는 직무 기반 ‘페르소나형 AI 기능’도 포함됐다. 재무, 영업, 마케팅, 운영 등 각 직군에 맞춰 사전 정의된 프로필이 제공되며, 해당 직무에서 사용하는 용어와 KPI, 업무 흐름을 이해한 상태에서 작업을 수행한다.
이를 통해 사용자는 별도의 설정 없이도 자신의 업무 환경에 맞는 결과를 얻을 수 있다. 단순히 데이터를 분석하는 수준을 넘어, 실제 의사결정에 필요한 실행 방안까지 제시하는 것이 특징이다.
또한 여러 단계의 업무를 계획하고 실행하는 ‘멀티스텝 자동화’ 기능이 적용돼, 데이터 분석 이후 후속 작업까지 연계된다. 보고서 작성, 발표자료 생성 등 반복적이면서도 시간이 많이 소요되는 업무를 크게 단축할 수 있다는 설명이다.
보안·거버넌스 기반…엔터프라이즈 환경 최적화
스노우플레이크는 기업 환경에서의 활용을 고려해 데이터 거버넌스와 보안 기능을 플랫폼 전반에 적용했다. 역할 기반 접근 제어(RBAC), 데이터 마스킹, 감사 로그 등 기존 데이터 관리 정책이 AI 작업에도 동일하게 적용된다.
또한 단일 데이터 소스를 기반으로 운영돼 조직 내 데이터 정의와 지표가 일관되게 유지된다. 크로스 클라우드 환경에서도 상호운용이 가능하도록 설계된 점 역시 기업 환경에 최적화된 요소로 꼽힌다.
이는 AI 활용 과정에서 발생할 수 있는 데이터 신뢰성 문제와 보안 리스크를 최소화하기 위한 접근으로 해석된다.
“AI는 이제 실행 레이어”…업무 방식 전환 가속
스노우플레이크는 이번 플랫폼을 통해 기업 AI의 역할이 근본적으로 변화하고 있다고 강조했다. AI가 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어, 의사결정과 실행을 직접 이끄는 단계로 진입하고 있다는 설명이다.
특히 기존에는 데이터 분석 결과를 실제 업무에 반영하는 마지막 단계에서 많은 수작업이 필요했지만, 이를 AI가 자동화하면서 생산성과 효율성이 동시에 개선될 수 있다는 점을 강조했다.
결과적으로 ‘프로젝트 스노우워크’는 데이터 기반 인사이트를 실제 비즈니스 실행으로 연결하는 ‘마지막 단계’를 자동화하는 데 초점을 맞춘 플랫폼이다. AI를 통해 기업 업무 전반을 재구성하려는 시도가 본격화되고 있는 가운데, 이번 발표는 엔터프라이즈 AI의 진화 방향을 보여주는 사례로 평가된다.
