[테크수다 기자 도안구 eyeball@techsuda.com] 글로벌 AI 데이터 클라우드 기업 스노우플레이크(Snowflake, NYSE: SNOW)가 2026년 3월 19일 서울에서 'Data for Breakfast' 미디어 브리핑을 개최했다. 또 오늘 새벽 자율형 엔터프라이즈 AI 플랫폼 '프로젝트 스노우워크(Project SnowWork)' 리서치 프리뷰 버전도 선보이면서 AI 데이터 플랫폼 기업에서 AI 에이젠틱 개발 영역가지 사업을 확장하고 있다.

슈리다 라마스워미(Sridhar Ramaswamy) 스노우플레이크 최고경영자(CEO)는 "지금은 에이전틱 엔터프라이즈 시대에 진입하는 단계로, 이는 근본적으로 새로워진 업무 방식의 시작을 의미한다"며 "AI는 실험 단계에서 엔터프라이즈급 자율 실행 단계로 확장됐으며, '프로젝트 스노우워크'는 AI 시대에 기업이 업무를 수행하는 방식을 뒷받침하는 안전한 기반이 될 것"이라고 말했다.

이날 서울 브리핑을 직접 이끈 크리스티안 클레이너만(Christian Kleinerman) 스노우플레이크 제품 담당 EVP는 "AI의 가치는 이미 현실이 됐고, 지금 이 순간에도 창출되고 있다"며 "장기 프로젝트로 AI를 바라보는 시각은 더 이상 바람직하지 않다. 작은 유스케이스라도 빠르게 시작해 이번 주, 이번 달 안에 성과를 내야 한다"고 강조했다.

AI 도입 실패의 3대 원인…"95%는 ROI 미달"

클레이너만 EVP는 많은 기업이 AI 도입 후에도 성과를 내지 못하는 이유로 세 가지 구조적 문제를 지목했다. MIT 연구에 따르면 95%의 AI 이니셔티브가 레거시 프로세스와 사일로화된 도구에 얽매여 ROI 달성에 실패하고, 딜로이트 조사에서는 부족한 컨텍스트와 AI 환각 현상으로 인해 30%의 AI 프로젝트가 중단되는 것으로 나타났다. IDC는 88%의 조직이 파편화된 시스템과 준비되지 않은 데이터, IT 병목 현상으로 AI 확장에 어려움을 겪고 있다고 분석했다.

그는 이러한 문제의 해법으로 엔터프라이즈 데이터 파운데이션 구축, 비즈니스 로직의 명확화, 그리고 모든 워크플로우에 AI를 내재화하는 세 가지 조건을 제시했다. AWS·마이크로소프트 등 클라우드 사업자와의 경쟁 가능성에 대해서는 "스노우플레이크는 처음부터 클라우드 프로바이더 위에서 구축됐지만, 사용 편의성과 비용 퍼포먼스, 확장성에서 차별화된 가치를 제공한다"며 "1만 3,000여 고객사와 45억 달러에 달하는 분기 매출이 그 증거"라고 밝혔다.

'프로젝트 스노우워크'는 이런 문제를 해결하면서 개발자들과의 관계를 확장하기 위한 포석으로 보인다. 기존 스노우플레이크 인텔리전스(Snowflake Intelligence)의 확장판으로, 코텍스 코드(Cortex Code) 개발 과정에서 얻은 교훈을 접목한 제품이다. 가장 큰 특징은 단순히 데이터를 조회하거나 인사이트를 제공하는 데 그치지 않고, 여러 단계의 복잡한 업무 워크플로우를 자율적으로 계획하고 실행한다는 점이다.

현업 직원은 자연어 대화형 프롬프트로 필요한 업무를 요청하기만 하면 된다. 이사회 보고용 전망 슬라이드 제작, 고객 이탈 위험 식별 스프레드시트 생성, 유지 전략 제안서 작성, 공급망 병목 지점 분석까지 단순 작업부터 복잡한 엔드투엔드 워크플로우까지 자율 실행해 완성된 결과물을 내놓는다. 영업 운영팀이라면 반복적인 보고 업무를 자동화하고 코딩 없이 다수의 데이터 소스를 넘나들며 작업할 수 있으며, 수일이 걸리던 프레젠테이션을 수 분 내로 줄일 수 있다.

범용 AI 어시스턴트와의 결정적 차이는 '엔터프라이즈 데이터'에 기반한다는 점이다. '프로젝트 스노우워크'는 거버넌스가 적용된 지표, 공유된 비즈니스 정의, 크로스 클라우드 상호운용성, 보안 및 감사 기능을 갖춘 단일 엔터프라이즈 데이터 소스 위에 구축됐다. 스노우플레이크의 역할 기반 접근 제어(RBAC), 데이터 마스킹 정책, 감사 로그, 데이터 거버넌스 규칙을 자동 적용해 AI 작업이 기업 데이터와 동일한 보안 경계 내에서 수행되도록 설계됐다.

스노우플레이크의 '프로젝트 스노우워크' 출시는 엔터프라이즈 AI 경쟁의 무대가 데이터 분석 도구에서 일상 업무 자동화 플랫폼으로 이동하고 있음을 상징적으로 보여준다. 세일즈포스, SAP, 마이크로소프트 등 전통적 엔터프라이즈 소프트웨어 강자들 역시 유사한 AI 워크플로우 자동화 제품을 속속 내놓고 있어, 업무용 AI 어시스턴트 시장을 둘러싼 경쟁은 더욱 치열해질 전망이다.

스노우플레이크가 강조하는 차별화 포인트는 '데이터 거버넌스'다. 클레이너만 EVP는 "모든 것은 신뢰할 수 있는 데이터에서 출발한다"며, 엔터프라이즈 보안 체계 안에서 AI가 작동해야만 진정한 비즈니스 성과로 이어질 수 있다고 거듭 강조했다. 현재 리서치 프리뷰 단계인 '프로젝트 스노우워크'가 일반 공개(GA) 단계로 전환될 때, 이 거버넌스 기반의 자율형 AI 플랫폼이 기업 현장에서 얼마나 빠르게 확산될지 주목된다.

최기영 스노우플레이크 코리아 지사장은 "AWS의 베드락의 경우에도 저희 스노우플레이크 기반으로 연동해 사용할 경우 엔터프라이즈의 수많은 보안과 다양한 정책을 적용해 더 안전하게 활용할 수 있다"고 차별점을 강조하기도 했다.

클레이너만 EVP는 이날 간담회에서 '프로젝트 스노우워크'의 핵심 기능 중 하나로 직무별 사전 구성 AI 프로파일을 소개했다. 재무, 영업, 마케팅, 운영 등 각 직무에 맞춰 해당 업무 흐름과 용어, KPI를 사전에 학습한 AI 프로파일이 탑재돼 있어 별도 설정 없이도 즉각적인 업무 활용이 가능하다.

그는 스노우플레이크 내부에서 이미 몇 달째 이 시스템을 사용하고 있으며, 프로젝트 매니저·영업·재무 등 다양한 직군에 걸쳐 검증 중이라고 밝혔다. 현재는 소수의 고객사를 대상으로 하는 리서치 프리뷰 단계로, 향후 상용화 일정과 가격 정책은 별도 공개될 예정이다.

이날 함께 진행된 데모 세션에서는 Soo Lee 시니어 제품 마케팅 매니저가 마케팅·영업팀을 위한 고투마켓(GTM) AI 에이전트 구축 과정을 실시간으로 시연했다. 외부 플랫폼에 저장된 아이스버그(Iceberg) 형식 데이터를 코드 한 줄 없이 스노우플레이크 환경에 통합하고, 코텍스 코드(Cortex Code)를 활용해 민감 개인정보를 자동 마스킹하는 과정까지 선보였다. AI 에이전트가 마스킹 정책을 우회하려 해도 거버넌스 규칙이 그대로 적용되는 장면은 참석한 기자들의 주목을 받았다.

스노우플레이크는 자체 기술로 관련 서비스를 제공해 오다가 오픈소스 진영의 개방형 기술도 빠르게 적용하고 있고 대표적인 게 아이스버그 프로젝트와의 긴밀한 협력이다.

스노우플레이크 제품 생태계: 코텍스 AI → 인텔리전스 → 스노우워크

이날 브리핑에서는 스노우플레이크 AI 제품 간의 역할 구분에 대한 질의도 집중됐다. 클레이너만 EVP는 세 제품의 포지셔닝을 명확히 정리했다.

먼저 코텍스 AI(Cortex AI)는 스노우플레이크의 모든 AI 서비스가 공통으로 사용하는 파운데이션 레이어다. 그 위에 구축된 스노우플레이크 인텔리전스는 현업 직원을 포함한 비기술직 사용자가 데이터에 질문을 던지고 인사이트를 얻도록 설계된 엔터프라이즈 에이전트다. 코텍스 코드는 데이터 엔지니어링, 분석, AI 에이전트 구축 등 복잡한 작업을 자동화하는 개발자 대상 AI 코딩 에이전트다.

'프로젝트 스노우워크'는 이 두 제품의 장점을 결합해 기술 직군과 비기술 직군 사이의 경계를 허무는 개념으로 설명됐다. 클레이너만 EVP는 "기술 사용자와 비기술 사용자의 구분은 시간이 갈수록 줄어들 것"이라며, 스노우워크가 그 중간 영역을 담당하게 될 것이라고 밝혔다.

한국 시장, 4년 만에 소비량 9배…10대 그룹 80% 고객사

이날 간담회에서는 스노우플레이크 한국 법인의 성장 현황도 공개됐다. 2021년 11월 한국 지사를 설립한 스노우플레이크는 약 4년 만에 플랫폼 소비량이 9배 이상 증가했으며, 국내 10대 대기업 그룹 중 약 80%를 고객사로 확보했다. 인프라 면에서는 AWS에 이어 2025년부터 마이크로소프트 애저(Azure) 국내 지원을 시작하며 멀티 클라우드 환경을 갖췄고, 올해 3월 9일에는 서울 오피스도 정식 개소했다.

국내 대표 고객사로는 롯데온과 넥슨이 거론됐다. 롯데온은 4,000만 회원 데이터를 스노우플레이크 기반으로 통합 관리해 성능을 40% 높이고 비용을 32% 절감했으며, Cortex AI 기반의 실시간 고객 세분화와 상품 매칭을 통해 전체 온라인 매출의 10%를 추가 창출했다고 밝혔다. 이 수치는 롯데온이 자사 행사에서 임원이 직접 공개한 것으로 확인됐다. 최기영 코리아 지사장은 "넥슨의 경우 CEO 레벨에서도 AI 에이전트를 활용해 자연어로 질문하고 답을 얻는 방식으로 업무를 수행하고 있다"고 전했다.

금융·공공 등 규제 산업에 대한 진출 전략도 언급됐다. 최 지사장은 금융보안원으로부터 안정성 평가를 3년 연속 통과했으며, 한국거래소의 데이터 교환·모니터링 서비스가 혁신금융서비스로 지정된 사례도 스노우플레이크 기반으로 이뤄졌다고 밝혔다.

한편, 스노우플레이크는 포스트그레스(PostgreSQL) 와도 긴밀히 통합하고 있다. 이에 대해 그는 "에이전트에 반드시 필요한 저지연 트랜잭셔널 DB를 선택해야 했고, 포스트그레스가 전 세계 개발자들 사이에서 가장 인기 있는 선택지이기 때문"이라고 설명했다. 또한 관찰 가능성(Observability) 플랫폼인 Observe 인수도 공개했다. 데이터독(Datadog) 대비 비용 효율적이면서도 코드·애플리케이션·AI 에이전트 전반에 걸친 옵저버빌리티를 제공한다는 설명이다.

오라클 새로운 데이터베이스 버전에서도 스노우플레이크와 같은 데이터레이크와 긴밀한 연동과 제로 카피를 강조하고 있다. 국내에서는 AWS코리아에 오라클 데이터베이스 머신 인프라가 완전히 올라가기 때문에 오라클과 스노우플레이크 조합도 관심거리로 떠오를 것으로 보인다. 한국오라클은 상반기 안에 AWS코리아 리전에 이 상품이 올라간다고 발표했다.

[테크수다 기자 도안구 eyeball@techsuda.com]