혹시 이런 경험 있으신가요? AI 챗봇에게 회사 업무에 대해 물어봤는데, 엉뚱한 답변이 돌아와서 당황했던 적 말이에요. "우리 회사 고객 데이터 분석해줘"라고 했는데, AI가 전혀 다른 회사 이야기를 하거나 아예 틀린 정보를 제공하는 상황들이죠.
사실 이런 일이 생기는 이유는 간단해요. AI가 아무리 똑똑해도 우리 회사만의 데이터와 상황을 제대로 이해하지 못하기 때문이거든요. 마치 신입사원에게 회사 전체 상황을 모르는 채로 중요한 결정을 맡기는 것과 비슷한 상황이에요.
바로 이런 문제를 해결하겠다고 나선 회사가 있어요. 의사결정 인텔리전스 분야의 글로벌 선도 기업 Quantexa인데요, 최근 완전히 새로운 차원의 AI 플랫폼 'Quantexa AI'를 공개했어요.
이 플랫폼이 특별한 이유는 단순히 AI 모델만 제공하는 게 아니라, 기업의 모든 데이터를 하나로 연결해서 맥락을 이해할 수 있게 만든다는 점이에요. 쉽게 말해서 AI가 우리 회사의 '상황'을 제대로 파악한 상태에서 답변을 할 수 있게 해주는 거죠.
요즘 많은 기업들이 ChatGPT 같은 대규모 언어 모델을 도입하고 있어요. 하지만 공통적으로 한 가지 문제에 부딪히고 있답니다. AI가 우리 회사의 흩어져 있는 데이터들을 제대로 이해하지 못해서 부정확한 결과를 내놓는다는 거예요.
예를 들어볼까요? 고객 정보가 영업팀, 마케팅팀, 고객서비스팀에 각각 다르게 저장되어 있다고 해보세요. AI가 이런 파편화된 데이터를 보고 정확한 분석을 할 수 있을까요? 당연히 어렵겠죠. 마치 퍼즐 조각들이 흩어져 있는데 전체 그림을 맞춰보라고 하는 것과 같은 상황이에요.
Quantexa AI의 혁신적인 점은 바로 여기에 있어요. 기업의 모든 데이터를 하나로 연결하고, 그 데이터들 간의 관계와 맥락을 AI가 이해할 수 있게 만들어주거든요. 그래서 AI가 답변할 때도 우리 회사의 전체적인 상황을 고려해서 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공할 수 있는 거예요.
Quantexa의 창업자이자 CEO인 Vishal Marria는 이렇게 말했어요. "파편화된 데이터로는 기업들이 신뢰할 수 있는 AI를 구축할 수 없다. 우리의 의사결정 인텔리전스 플랫폼은 AI를 강력할 뿐 아니라 책임감 있고 맥락에 기반하며 모든 의사결정 포인트에서 설명이 가능한 것으로 만드는 데 기반이 된다"고요.
특히 주목할 만한 기능이 두 가지 있어요. 하나는 'Agent Gateway'이고, 다른 하나는 'Q Assist Workspace'예요.
Agent Gateway는 쉽게 말해서 AI 에이전트들의 '교통정리'를 해주는 시스템이에요. 여러 개의 AI 에이전트가 동시에 일할 때, 서로 충돌하지 않고 협력할 수 있게 도와주죠. 또한 OpenAI, Claude, Gemini 같은 다양한 AI 모델들을 자유롭게 사용할 수 있게 해줘요.
더 중요한 건 보안과 투명성이에요. AI가 어떤 데이터를 보고 어떤 과정을 거쳐서 결론을 내렸는지 모든 과정을 추적할 수 있어요. 이건 기업에서 AI를 사용할 때 정말 중요한 부분이거든요. 특히 금융이나 의료 같은 분야에서는 AI의 결정 과정을 반드시 설명할 수 있어야 하니까요.
Q Assist Workspace는 AI 비서 같은 개념이에요. 하지만 일반적인 AI 비서와는 달리, 우리 회사의 모든 데이터와 상황을 완벽하게 이해하고 있는 똑똑한 동료 같은 존재라고 보시면 돼요.
예를 들어 "지난달 고객 만족도가 떨어진 이유가 뭘까?"라고 물어보면, 단순히 일반적인 답변을 하는 게 아니라 우리 회사의 실제 데이터를 분석해서 구체적이고 실용적인 답변을 제공해줘요. 그리고 그 답변이 어떤 데이터를 근거로 나온 건지도 명확하게 알려주죠.
이런 기술의 발전이 왜 중요할까요? 지금까지 많은 기업들이 AI 도입을 시도하다가 중간에 포기하는 경우가 많았어요. 투자한 만큼의 효과를 보기 어려웠기 때문이죠. 하지만 Quantexa 같은 솔루션을 통해 AI가 실제로 우리 비즈니스를 이해하고 도움이 되는 답변을 할 수 있게 되면, AI 도입의 성공률이 훨씬 높아질 거예요.
실제로 Quantexa를 사용하는 기업들은 기존 방식보다 90% 이상 높은 정확도와 60배 빠른 분석 속도를 경험하고 있다고 해요. 그리고 3년간 평균 228%의 투자수익률을 달성했다는 연구 결과도 있고요.
2026년에는 금융 범죄, 규정 준수, 고객 인텔리전스, 공공 부문에 특화된 AI 에이전트들을 추가로 출시할 예정이라고 해요. 각 분야의 전문성을 갖춘 AI 전문가들이 우리 팀에 합류하는 셈이죠.
이런 발전을 보면서 느끼는 건, AI의 미래가 단순히 더 똑똑한 모델을 만드는 것이 아니라 우리의 상황과 맥락을 제대로 이해할 수 있게 만드는 것이라는 점이에요. 결국 AI도 사람과 마찬가지로 상황을 알아야 제대로 된 판단을 할 수 있는 거니까요.
여러분 회사에서도 AI 도입을 고민하고 계신가요? 그렇다면 단순히 최신 AI 모델을 도입하는 것보다는, 여러분의 데이터와 비즈니스 상황을 AI가 제대로 이해할 수 있는 환경을 만드는 것부터 시작해보시는 건 어떨까요?
