‘스노우플레이크 서밋 26’이 보여준 '에이전틱AI × 데이터'의 파괴력

한 줄 핵심

스노우플레이크 서밋 26은 기업 데이터를 AI 에이전트와 안전하게 연결해, 누구나 실시간으로 질문하고 분석하며 행동까지 실행하는 ‘에이전틱 AI × 데이터’ 플랫폼으로의 전환을 보여준 행사다.

시간별 요약

1. 0:01
   퍼스널 워크 에이전트는 고객 미팅 전 필요한 내부·외부 데이터를 밤새 찾아 보고서와 행동 제안까지 자동으로 만든다. 데이터 사일로를 넘나드는 분석과 실행이 결합되면 사람이 사흘 걸리던 준비를 PDF 한 장으로 압축할 수 있다.
2. 1:00
   이번 스노우플레이크 서밋 26은 데이터를 분석하는 플랫폼에서 데이터를 기반으로 AI가 생각하고 기억하고 행동하는 플랫폼으로의 변신을 선언했다. 핵심 메시지는 기업 고유의 데이터가 경쟁력의 중심이 되고, AI 모델 자체는 차별점이 아니라 데이터와 결합될 때 힘을 가진다는 점이다.
3. 3:02
   기존 데이터 활용이 막히는 이유는 데이터가 늦게 도착하고, 전문가와 IT를 거쳐야 하며, 필요한 데이터를 찾기 어렵고, 인사이트가 행동으로 이어지지 않기 때문이다. 이를 해결하는 수단으로 에이전틱 AI가 제시되며, 분석뿐 아니라 지침 제시와 실제 조치까지 연결하는 흐름이 강조된다.
4. 4:01
   스노우플레이크는 데이터, AI 모델, 업무용 애플리케이션, 에이전틱 AI의 네 가지 요소를 묶어 ‘에이전틱 관제탑’ 구조를 제안했다. 코워크는 자연어 질문만으로 데이터 사일로를 넘나들며 분석과 행동을 수행하고, 코코는 개발자와 분석가가 AI와 함께 스킬·파이프라인·앱을 빠르게 만드는 도구로 소개됐다.
5. 8:01
   실제 도입 사례의 핵심은 보안과 거버넌스가 있는 상태에서 AI가 직원과 동일한 권한 범위 안에서만 움직인다는 점이다. 삼성전자, ICE, Sanofi 사례는 대규모·민감 데이터 환경에서도 AI가 실시간 분석, 탐색, 보고서 생성, 고객 응대 준비를 수행하며 업무 속도를 수초 단위로 바꿀 수 있음을 보여준다.
6. 12:00
   이 행사는 에이전틱 AI가 단순한 기능 시연이 아니라 기업 운영 방식을 다시 설계하는 흐름이라는 점을 확인시킨다. 앞으로는 모델 성능보다 데이터 준비, 권한 설계, 앱 연결, 실행 자동화가 기업 경쟁력의 핵심이 될 가능성이 크다.

실무 인사이트

• AI 도입의 우선순위는 모델 선택보다 기업 고유 데이터의 정리와 접근 권한 설계부터 잡는 것이 효과적이다.
• 대시보드 중심 운영에서 벗어나 자연어 질의로 실시간 데이터 탐색과 실행까지 이어지는 업무 흐름을 만들어야 활용도가 높아진다.
• 에이전트 확산을 막는 가장 큰 리스크는 성능보다 보안과 거버넌스이므로, 역할 기반 권한과 감사 가능성을 먼저 설계해야 한다.