새로운 분석 자동화 도구를 앞세운 씽크스팟(ThoughtSpot)이 ‘에이전틱 분석(agentic analytics)’ 시장 공략에 본격적으로 나섰다. 이 접근법은 다양한 역할을 지닌 반자율 에이전트를 통해 분석 라이프사이클의 반복 작업을 줄이고, 데이터 중심 의사결정을 가속화하는 것을 목표로 한다.

씽크스팟은 SpotterModel, SpotterViz, SpotterCode와 최신 버전의 Spotter 3 등 총 4종의 에이전트를 공개하며 이 전략의 본격적인 실행에 착수했다. 이들 에이전트는 데이터 모델링, 대시보드 제작, 코드 생성, 실시간 질의 응답 등에 각각 최적화돼 있으며, 데이터 엔지니어부터 비즈니스 사용자에 이르기까지 다양한 분석 공동체를 지원하도록 설계됐다.

SpotterModel은 자연어 지시를 바탕으로 테이블, 조인, 논리 구조 등을 추천해 의미 기반 모델링을 단순화한다. 다만 완전한 자동화보다는 사용자 검토가 필수인 ‘휴먼 인 더 루프’ 방식을 채택했다. SpotterViz는 레이아웃과 디자인, 핵심 성과 지표(KPI) 선택을 포함한 대시보드 작성 과정을 자동화하며, 전통적인 대시보드에서 차세대 분석 환경으로 사용자를 유도하겠다는 씽크스팟의 비전을 내포하고 있다.

개발자를 위한 SpotterCode는 통합 개발 환경(IDE) 내에서 분석 코드를 자동 생성한다. 사용자의 프로젝트 환경을 인지하고, 씽크스팟 SDK에 기반한 코드까지 제안해주는 점이 강점이다. 회사 측은 "마치 옆에서 전문가가 직접 코드 작성을 도와주는 것"이라고 설명했다.

이들 에이전트 가운데 핵심은 새롭게 업그레이드된 Spotter 3다. 사용자는 대시보드나 SQL 없이도 자연어로 복잡한 질문을 던지고 분석 결과를 얻을 수 있다. 특히 Model Context Protocol을 활용해 외부 SaaS 애플리케이션과 직접 통합하며, 필요 시 파이썬 코드도 생성 가능하다. 이로 인해 Spotter 3는 단순 분석 기능을 넘어 기업 전체 워크플로우와 연결되는 중심 허브로 진화하고 있다.

Spotter 3는 반복 추론(iterative reasoning) 기법을 통해 출력 결과를 자체 검증하고 설명 가능한 방식으로 제시한다. 이는 대규모 언어모델(LLM) 특유의 환각(hallucination) 문제를 방지하고, SQL 생성을 자체 서치토큰(search token) 기술로 구현함으로써 신뢰성과 통제력을 높인다는 전략이다.

현재 각 에이전트 간에는 완전한 협업 기능은 구현되어 있지 않지만, 공통 메타데이터 레이어를 공유함으로써 향후 상호작용 기반 자동화가 가능하도록 설계돼 있다. 향후에는 고객 이탈 예측 등 특정 기능에 최적화된 커스터마이징 에이전트도 제공될 예정이다.

씽크스팟은 올해 초 내로 Spotter 3와 주요 에이전트들을 정식 출시할 계획이다. AI 기반 분석 자동화를 향한 고객 수요가 계속 높아지는 가운데, 에이전틱 접근법이 얼마만큼 실질적 효율성과 통찰력을 제공할 수 있을지 주목된다.