엔터프라이즈 AI 시장에서 데이터 인텔리전스 스타트업 얼레이션(Alation Inc.)이 새로운 전기를 마련했다. 회사는 연례 고객 컨퍼런스 ‘revAlation’에서 Alation Agent Builder를 공식 출시하며 조직들이 프로덕션 환경에서 바로 사용할 수 있는 정형 데이터 기반 지능형 에이전트를 개발 및 배치할 수 있는 길을 열었다.

이번에 공개된 플랫폼은 기업이 메타데이터 인식 기능을 갖춘 AI 에이전트를 빠르게 구축하고 운영할 수 있도록 설계됐다. 기존에는 정형 데이터에 기반한 AI 모델을 실제 업무에 적용하는 데 있어 정확도와 거버넌스 확보가 주된 문제로 지적돼 왔다. 특히 필터나 쿼리 정의 하나의 오류만으로도 중요한 비즈니스 지표가 왜곡될 수 있어 신중한 접근이 요구돼왔다.

Agent Builder는 이 같은 문제를 해결하기 위해 얼레이션의 핵심 기술을 적극 활용했다. 사용자는 별도의 코딩 없이 시각화된 인터페이스를 통해 에이전트를 생성하고, 100개 이상의 데이터 소스와의 통합을 바탕으로 다양한 업무 흐름에 적용할 수 있다. 아울러 REST API 및 Model Context Protocol을 이용해 외부 애플리케이션과의 연동도 가능하고, 내장된 모니터링 도구로 성능 관리도 지원한다.

플랫폼의 기술적 토대는 얼레이션이 자체적으로 운영 중인 Alation Agentic Data Intelligence Platform과 그 안에서 추출된 메타데이터를 기반으로 문맥에 최적화된 답변을 생성하는 Alation Knowledge Layer다. 이로써 단순한 챗봇 수준의 성능을 넘어서 기업용 대규모 데이터 환경에 필요한 정확성, 신뢰성, 제어권을 갖춘 AI 에이전트 구현이 가능해졌다.

실제 초기 사용 사례도 등장하고 있다. 글로벌 부동산·자산운용 기업 JLL(Jones Lang LaSalle Inc.)은 Agent Builder를 활용해 리스/자산 관련 데이터를 자동 분석하고, 임대 갱신과 관련한 의사결정을 지원하는 프로세스를 구축했다. 이는 기업이 보유한 방대한 정형 데이터를 생산성 향상으로 전환하는 한 예다.

이번 발표에 대해 얼레이션 공동 창업자이자 CEO인 사티엔 상가니(Satyen Sangani)는 “정형 데이터를 읽고 쓰는 기능은 AI가 가장 정밀함을 필요로 하는 영역이며, 실제 업무에 AI를 적용하는 데 있어 핵심 단계다. 에이전트의 정확도와 통제가 가능한 수준까지 끌어올리지 않는 한 AI는 프로토타입에 머물 수밖에 없다”고 강조했다.

이번 신제품은 얼레이션이 지난 5월 인수한 스타트업 넘버스스테이션(Numbers Station Inc.)의 기술을 적극 접목한 결과이기도 하다. 당시 회사는 데이터 워크플로우용 AI 에이전트 개발을 전문으로 하는 넘버스스테이션을 비공개 금액에 인수하며, 평가 정확도 90%라는 실증적 성과를 바탕으로 기술 강화에 나섰다.

엔터프라이즈 AI가 실험 단계를 넘어 실제 운영으로 전환되는 흐름 속에서, Agent Builder는 얼레이션의 진일보한 전략을 보여주는 상징적 시도로 평가된다. AI가 데이터 주도 비즈니스의 엔진으로 자리잡는 시대에, 핵심은 이제 '생산 가능성'이다.