오늘날 기업들이
대규모 언어 모델을
활용한 텍스트-투-SQL을
채택하는 가운데,
새로운 변화가
일어나고 있습니다.
바로 AI 에이전트입니다.
뉴욕에 본사를 둔
Redbird는 오늘,
기업들이 데이터 수집,
엔지니어링부터 데이터
과학, 실제 인사이트 도출
(리포팅)까지 대부분의
분석 가치 사슬 작업을
처리하는 새로운 채팅
플랫폼을 발표했습니다.👍
간단한 자연어 프롬프트로
데이터에서 인사이트를
얻고, 거의 실시간으로
분석 작업을 수행할 수
있다는 거죠.
이것은 기업의 비즈니스
인텔리전스 노력의 90%
이상을 차지한다고 합니다.
Redbird의 혁신적 접근
회사의 공동 창립자 겸
CEO인 에린 타브갓은
“지난 몇십 년 동안
진정한 셀프-서비스
분석의 약속은
조직에서 실현되지
못했습니다. 대신 복잡한
데이터 파이프라인,
대시보드 및 기술적
기술을 요구하는
섀도우 분석이
현실이었습니다.
우리는 LLM의 힘을
Redbird의 견고한
엔드-투-엔드 분석
도구와 융합하여
사용자가 마침내
조직의 데이터로
실행되는 셀프-서비스,
대화형 BI를 달성할 수
있도록 AI 에이전트에
많은 연구개발을
투자했습니다.”라고
말했습니다.
Redbird는 2018년에
Cube Analytics로
시작하여 기업들에게
비코드, 드래그 앤 드롭
도구를 제공해
워크플로우를 생성하고
모든 분석 작업을
자동화하고 통합할
수 있도록 했습니다.
올해 초, 이 회사는
대화형 인터페이스를
출시하여 사용자가
자연어로 비즈니스
질문을 하고 실시간으로
인사이트와 리포팅
출력을 받을 수
있도록 했습니다.
이제 Redbird는 이
엔드-투-엔드 도구
상단에 전문 에이전트
생태계를 추가하여
비즈니스 관련 질문에
답하기 위해 다단계
분석 작업을 조정하고
수행할 수 있게 했습니다.
AI 에이전트의 역할
타브갓에 따르면,
관리자들이 채팅
플랫폼을 설정할 때
기본 LLM(예: GPT,
Llama 등)을 선택하고
자신의 조직의
데이터 온톨로지,
비즈니스 논리 및
리포팅 청사진을
로드하여 관련 비즈니스
컨텍스트로 맞춤화해야
합니다. 데이터가 입력되면,
LLM을 사용하는 AI
에이전트가 모든
컨텍스트를 활용하여
정보에서 메타데이터를
생성하고 사용자
질문에 응답합니다.
“사용자 프롬프트는
Redbird 라우팅 에이전트에
전송되어 해당 프롬프트의
작업을 수행할 최적의
전문 에이전트를
식별하고, 그 에이전트들의
작업 순서를 조정합니다.
각 전문 에이전트는
관련 데이터를 식별하고
Redbird 도구를 사용해
필요한 작업을 수행합니다.”
Redbird 에이전트는
Snowflake, Databricks,
Hubspot 등 100개 이상의
데이터 소스에서
구조화된 데이터와
비구조화된 데이터를
추출하고, 데이터
처리를 수행하며,
AI 기반 태깅과 데이터
과학 모델링을 실행하여
강력한 리포팅 출력을
생성할 수 있습니다.
“작업이 완료되면,
채팅 플랫폼은 텍스트
응답뿐만 아니라
에이전트가 작성한
파워포인트 보고서나
SaaS 시스템에서
수집한 데이터 등 필요한
산출물을 사용자에게
제공합니다.”라고
타브갓은 말했습니다.
미래 전망
기업들이 데이터 노력에
박차를 가함에 따라,
AI 에이전트로 분석
파이프라인을 엔드-투-엔드로
자동화하는 것이
시간과 자원을 절약하는
좋은 방법이 될 수
있습니다. 그러나 많은
사람들이 AI 에이전트의
신뢰성에 여전히
의문을 가질 수 있습니다.
Redbird는 비즈니스
인텔리전스 워크플로우를
자동화하는 비코드
인터페이스를 보조
옵션으로 남겨두고,
에이전트가 작업을
조정하는 동안 워크플로우의
비코드 버전을 생성하여
사용자가 필요할 때 모든
것을 감사하고 검토할 수
있도록 했습니다.
Redbird는 Fortune 50
브랜드 8곳과 30곳 이상의
중대형 기업 고객을
확보했으며, 현재 SaaS
모델로 기술을 제공하고
있습니다. 다음 단계로,
Redbird는 AI 에이전트
구동 작업을 계속하고
새로운 채팅 플랫폼을
더 많은 기업에
도입할 계획입니다.
출처: VentureBeat
