데이터이쿠 AI 에이전트: 기업용 AI 에이전트 기능 심층 분석

Solomon Park
3일 전
9분 분량

최종 수정일: 2일 전

안녕하세요, 데이터이쿠 파트너 솔로몬입니다.

오늘날 생성형 AI의 대표주자인 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 챗봇과 자동화 도구들이 기업 현장에서 빠르게 확산되고 있습니다. 이제 단순히 질문에 답변하는 수준을 넘어, 여러 시스템에 걸친 복잡한 작업을 수행하는 AI 에이전트의 시대가 열리고 있습니다.

데이터이쿠 AI 에이전트 (AI Agents with Dataiku) 기능은 기업이 이러한 AI 에이전트를 손쉽게 구축하고 관리할 수 있도록 지원하는 혁신적인 기능입니다. 특히 기업의 방대한 데이터 에코시스템과 결합된 AI 에이전트를 구축함으로써 비즈니스에 최대의 임팩트를 주는 동시에, IT 팀이 전적인 가시성과 통제력을 유지할 수 있게 해줍니다. 이번 포스트에서는 데이터이쿠 AI 에이전트의 정의와 주요 기능, 비즈니스 및 기술 양면의 활용 사례와 기대 효과, Dataiku 플랫폼 내 통합 및 작동 원리(특히 생성형 AI와의 연계), 그리고 Dataiku의 공식 파트너로서 솔로몬텍이 제공하는 도입 컨설팅 및 구축/교육 서비스에 대해 살펴보겠습니다.

AI 에이전트란 무엇인가?

AI 에이전트(AI Agent)란 복잡한 목표를 달성하기 위해 여러 단계의 작업을 계획하고, 필요에 따라 외부 도구들을 활용하여 작업을 실행하는 지능형 소프트웨어를 의미합니다. 이러한 에이전트의 중심에는 사람의 자연어 지시를 이해하고 처리하는 LLM(대규모 언어 모델)이 있습니다. LLM은 일종의 “두뇌” 역할을 하여, 자신이 할 수 없는 기능이 있을 때 적절한 “툴(tool)”을 호출함으로써 단순한 질의응답을 넘어서는 작업까지 수행합니다. 예를 들어, 문서를 검색하거나 데이터베이스에서 정보를 조회하는 툴을 LLM이 필요에 따라 사용하고, 그 결과를 종합해 답변이나 액션을 만들어내는 것입니다. 이런 방식으로 여러 시스템과 데이터 소스에 걸쳐 동작하며 행동까지 취하는 AI 기반 응용 프로그램을 통칭하여 에이전트(agent)라고 부릅니다.

Dataiku의 AI Agents 기능은 이러한 에이전트 개념을 기업 환경에서 구현할 수 있게 해주는 플랫폼 기능입니다. Dataiku의 에이전트는 사용자 요청에 반응하여 최적의 툴을 선택하고 답을 생성하거나 필요한 조치를 자동으로 실행합니다. 또한 필요 시 “Human-in-the-loop”, 즉 사람의 검토 단계를 포함하여 결과의 정확성과 신뢰성을 담보할 수 있습니다. 작은 업무 단위의 간단한 작업을 수행하는 에이전트부터 여러 에이전트가 연동된 복잡한 워크플로까지 폭넓은 시나리오를 지원하며, 코딩 지식이 없는 사용자도 활용할 수 있을 뿐 아니라 고급 개발자를 위한 코드 기반 커스터마이징도 가능합니다. 아래에서는 Dataiku AI Agents의 주요 특징들을 더 자세히 살펴보겠습니다.

데이터이쿠AI 에이전트 주요 기능

Dataiku AI Agents는 노코드(no-code) 도구의 편의성과 코드 개발의 유연성을 모두 제공하고, 기업 환경에서 안전하고 확장 가능한 방식으로 AI 에이전트를 운영할 수 있도록 여러 가지 기능을 갖추고 있습니다. 주요 기능들은 다음과 같습니다.

시각적 에이전트 빌더와 코드 에이전트 지원: Dataiku는 코드를 전혀 작성하지 않고도 에이전트를 설계할 수 있는 비주얼 에이전트 빌더를 제공합니다. 사용자는 드래그앤드롭 방식으로 에이전트가 사용할 툴과 동작 흐름을 지정하면 됩니다. 동시에, LangChain 통합을 비롯한 풀 코드 지원을 통해 개발자가 파이썬 코드로 고도화된 커스텀 에이전트(코드 에이전트)를 작성할 수도 있습니다. 이처럼 노코드와 프로코드 양쪽을 지원함으로써, 현업 실무자부터 개발자까지 모두 자신들의 요구에 맞는 에이전트를 만들 수 있습니다.
AI 에이전트 툴 관리 시스템: 에이전트의 지능은 결국 사용 가능한 툴에 의해 결정됩니다. Dataiku에는 다양한 프리빌트(pre-built) 툴이 내장되어 있어 바로 활용할 수 있으며, 필요에 따라 사용자 정의 툴도 추가할 수 있는 툴 관리 시스템이 마련되어 있습니다. 예를 들어, 사내 Knowledge Base에서 문서 검색, 데이터베이스 레코드 조회, 웹 검색, 다른 LLM이나 에이전트 호출, 이메일/메시지 전송 등의 작업을 수행하는 툴들이 제공됩니다. 이 모든 툴들은 Dataiku 플랫폼에 통합된 보안 정책과 감사 체계하에서 관리되므로, 각 에이전트 개발 시 개별 툴의 인증이나 로깅 등을 일일이 구현하지 않아도 됩니다. 덕분에 에이전트 개발자는 비즈니스 로직에 집중할 수 있고, 반복적인 인프라 작업(plumbing)은 Dataiku가 맡아 처리해줍니다.
손쉬운 배포와 다양한 활용 방식: 완성된 AI 에이전트는 여러 경로로 배포하여 활용할 수 있습니다. Dataiku는 Dataiku Answers라는 코드 없는 챗봇 UI 프런트엔드를 기본 제공하여, 별도 개발 없이도 최종 사용자가 에이전트와 대화형으로 상호작용할 수 있습니다. 또한 에이전트는 Dataiku LLM Mesh를 통한 API로 배포되어 다른 애플리케이션이나 시스템에서 호출할 수 있고, Dataiku 내 Prompt Studio에서 즉각적인 테스트 및 상호작용을 하거나, Prompt 레시피의 입력으로 사용하여 여러 건의 작업을 일괄 실행시키는 등 유연한 활용이 가능합니다.요컨대 한 번 구축한 에이전트를 챗봇, API, 배치 작업 등 다양한 형태로 활용할 수 있어, 업무 환경에 맞게 통합이 용이합니다.
Agent Connect를 통한 멀티 에이전트 오케스트레이션: 기업에서 에이전트 활용이 늘어나다 보면 여러 개의 에이전트를 각 부서별 혹은 용도별로 운영하게 될 수 있습니다. Dataiku의 Agent Connect 기능은 중앙 허브 역할을 하여, 사용자가 어떤 질문을 하든지 해당 질문을 처리할 수 있는 가장 적합한 에이전트로 자동 라우팅해줍니다. 예를 들어, 사용자가 단일 인터페이스에 질문을 입력하면 Agent Connect가 미리 정의된 에이전트들 가운데 최적의 답변자를 선택하여 응답을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 여러 에이전트의 존재를 의식할 필요 없이 일관된 경험을 얻고, 운영 측면에서는 다수 에이전트를 효율적으로 관리할 수 있습니다. 또한 Agent Connect에서는 모든 대화 로그와 피드백이 추적되기 때문에, 에이전트들의 성능을 모니터링하고 지속적으로 품질을 관리할 수 있습니다.
Trace Explorer를 통한 디버깅과 모니터링: AI 에이전트의 결정 프로세스는 복잡하고 예측 불가능할 때가 있습니다. Dataiku는 이러한 에이전트의 동작 흐름을 시각적으로 추적할 수 있는 Trace Explorer라는 디버깅 도구를 제공합니다. Trace Explorer를 통해 에이전트가 어떤 단계에서 어떤 툴을 사용하고 어떤 결과를 얻었는지를 한눈에 파악할 수 있으며, 이를 바탕으로 예상치 못한 행동을 진단하고 수정할 수 있습니다.이는 LLM 기반 에이전트의 투명성을 높여주고, 문제 발생 시 신속한 원인 분석과 대응을 가능하게 해주므로, 대규모 운영 환경에서 신뢰성을 향상시켜줍니다.

강화된 거버넌스 및 보안 통제: Dataiku에서 생성된 모든 AI 에이전트는 Dataiku LLM Mesh와 긴밀히 통합되어 동작합니다. LLM Mesh는 기업 환경에서 LLM을 안전하게 활용하기 위한 스케일러블 게이트웨이로, 유연한 권한 관리와 보안 설정을 적용할 수 있으며, 데이터 사용, 응답 품질 모니터링, 비용 제어 등의 Guardrail 서비스를 제공합니다. 예를 들어, 어떤 사용자가 어떤 프롬프트로 LLM을 호출했는지 기록하고, 민감한 데이터가 외부로 유출되지 않도록 마스킹하거나 호출 횟수와 비용을 제한하는 정책 등을 시행할 수 있습니다. 또한 Dataiku는 LLM 공급업체에 대한 사전 검증(due diligence) 절차나 에이전트 결과물에 대한 사전 승인(Agent sign-off) 흐름 등 강화된 AI 거버넌스 기능도 제공하여, 기업이 AI 에이전트를 대규모로 활용하면서도 내부 규정이나 대외 규제를 준수하도록 돕습니다.
통합 데이터 및 AI 플랫폼의 이점: Dataiku가 제공하는 큰 강점 중 하나는 데이터 준비, 분석, 머신러닝 모델링부터 AI 에이전트 개발까지 한 플랫폼에서 이루어진다는 점입니다. 즉, Dataiku 내에서 새로 생성된 모든 데이터 자산이나 ML 모델은 즉시 에이전트의 툴로 활용될 수 있습니다. 새로운 예측 모델을 개발했다면 이를 에이전트의 기능으로 편입시켜 비즈니스 사용자들이 자연어로 그 모델을 활용하게 할 수 있고, 최신으로 정제된 데이터셋은 에이전트의 지식 기반으로 즉각 연결될 수 있습니다. 이처럼 완전히 통합된 데이터 사이언스 생태계 덕분에, 새로운 인사이트가 나오는 즉시 AI 에이전트에 반영되어 비즈니스 현장에 가치를 더할 수 있고, 데이터 사일로 없이 일관성 있는 AI 서비스를 제공할 수 있습니다.

Dataiku Visual Agent & Code Agent — 출처: Dataiku

Dataiku는 코딩 없이도 에이전트를 구성할 수 있는 Visual Agent 빌더(좌측)와, 파이썬 코드를 사용해 세부 로직을 제어하는 Code Agent 개발 환경(우측)을 모두 제공합니다. 시각적 도구는 비개발자도 활용할 수 있으며, 코드 방식은 LangChain과 Dataiku의 다양한 API를 활용해 고급 기능을 구현할 수 있습니다.이를 통해 기업 내 다양한 역할의 사용자들이 협업하여 AI 에이전트를 개발하고 발전시킬 수 있습니다.

위에서 소개한 기능들을 정리하면 다음과 같습니다:

핵심 기능	설명 및 도입 이점
시각적 및 코드 기반 에이전트 개발	노코드 에이전트 빌더와 코드 개발 환경 모두 지원 – 현업 팀도 AI 에이전트 제작 가능하고, 개발자는 복잡한 맞춤 로직 구현 (LangChain 등 통합)
AI 에이전트 툴 관리	검색, 데이터조회 등 사전 구축된 툴 제공 및 커스텀 툴 추가 가능 – 반복적인 툴 개발 부담 감소, 보안/감사 일관 관리로 IT 통제 강화
손쉬운 배포 및 활용	Dataiku Answers 챗봇 UI 또는 LLM Mesh API 등으로 에이전트 제공 – 최종 사용자 접근성 향상, 기존 업무 시스템과 손쉬운 통합 구현
Agent Connect 허브	다수 에이전트를 하나로 묶어 중앙 제공 – 사용자는 단일 인터페이스로 문의 가능, 질문에 따라 최적 에이전트 자동 선택되어 일관된 사용자 경험 제공
Trace Explorer 디버깅	에이전트 작업 과정을 시각적으로 추적/분석 – LLM 기반 에이전트의 오류 원인 파악이 용이하여 안정성 및 신뢰성 제고
거버넌스 및 비용 통제(LLM Mesh)	LLM 게이트웨이를 통한 권한·보안·비용 관리 – 데이터 유출 방지, 응답 품질 모니터링, 사용량 제한 등 기업 정책 준수와 비용 최적화 실현
통합 데이터/AI 플랫폼	데이터 준비부터 ML모델, 에이전트까지 동일 플랫폼 – 새로운 데이터 인사이트나 모델을 에이전트에 즉시 반영, 데이터 사일로 없는 일관된 AI 서비스 제공0

더 자세한 내용은 Agent in Dataiku 공식 document (영문) 를 참고하세요.

활용 사례 및 기대 효과

AI 에이전트는 다양한 산업과 부서에서 업무 혁신을 이끌어낼 수 있습니다. 아래에서는 비즈니스 측면과 기술 측면으로 나누어, AI Agents의 대표적인 활용 사례와 기대 효과를 살펴보겠습니다.

비즈니스 측면: 새로운 AI 동료의 탄생

AI Agents의 도입으로 업무 현장에서는 사람 직원들을 보조하거나 일부 업무를 자동화해주는 새로운 AI 동료가 탄생하게 됩니다. 예를 들어 고객 지원 분야에서는 AI 에이전트가 고객의 문의를 1차 응대하고 필요한 정보를 데이터베이스나 지식베이스에서 찾아 답변해주며, 복잡한 이슈는 담당자에게 이관하는 역할을 할 수 있습니다. 이를 통해 고객 대기 시간을 단축하고 24/7 서비스를 제공하여 고객 만족도 향상을 기대할 수 있습니다. 사내 지원 측면에서는, AI 에이전트가 직원들의 IT 또는 인사 관련 질문에 답변하고 필요한 요청 처리를 도와주는 헬프데스크 에이전트로 활용될 수 있습니다. 실제로 솔로몬텍은 사내 HR 부서에 AI 에이전트를 시범 도입하여, 직원들이 인사 정책 관련 질문을 하면 내부 규정 문서를 분석해 답변을 제공하고, 신입사원 온보딩 FAQ에 자동 응답하며, 각종 권한이나 자산 요청을 접수하여 승인 절차를 자동화하는 등의 업무를 수행하도록 구현했습니다. 이러한 AI 에이전트는 반복적이고 표준화된 문의 대응을 자동화하여 직원들은 보다 부가가치 높은 업무에 집중할 수 있게 해주고, 업무 처리 속도와 정확성 향상에 기여합니다.

나아가 데이터 분석 및 의사결정 분야에서도 AI 에이전트의 효과를 볼 수 있습니다. 현업 부서의 직원들은 더 이상 데이터 팀에 일일이 요청을 넣어 리포트를 기다릴 필요 없이, 자연어로 질문을 던져 실시간 분석 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 영업 관리자가 “올해 지역별 판매 추세를 알려줘”라고 에이전트에게 묻거나, 제조 현장 관리자가 “최근 한 달간 품질 불량 원인에 대한 분석 결과를 요약해줘”라고 요청하면, 에이전트가 백엔드에서 관련 데이터를 수집하고 사전에 학습된 모델을 구동하여 즉각적으로 인사이트를 제공할 수 있습니다. 이는 의사결정의 신속성을 높이고 데이터 기반 문화를 확산시키는 효과가 있습니다. 궁극적으로 Dataiku AI Agents를 현장에서 활용하면 업무 효율 향상, 운영 비용 절감, 서비스 품질 개선과 같은 비즈니스 성과를 기대할 수 있습니다. Dataiku 플랫폼의 AI 에이전트와 LLM 기술은 기업이 생성형 AI를 안전하고도 효율적으로 도입·확장할 수 있도록 함으로써, 업무 프로세스 혁신을 가속화하는 강력한 도구가 되어줍니다.

기술 측면: 거버넌스 강화와 IT 생산성 제고

IT 관리자와 데이터 사이언스팀 관점에서 볼 때, Dataiku AI Agents는 기술 거버넌스와 생산성 두 마리 토끼를 잡을 수 있는 솔루션입니다.

첫째, 사내에서 무분별하게 외부 챗GPT나 유사 서비스에 민감 데이터를 입력하며 발생할 수 있는 보안 위험을 통제할 수 있습니다. 모든 LLM 호출이 Dataiku LLM Mesh 게이트웨이를 통해 이루어지기 때문에, API 사용 이력 감사, 프롬프트/응답 모니터링, 비용 한도 설정, 데이터 마스킹 등의 정책을 중앙에서 적용할 수 있습니다. 이는 기업 표준에 부합하는 AI 거버넌스 체계를 구축하여 IT 부서가 안심하고 AI 서비스를 제공하도록 해줍니다. 또한 각 에이전트별로 승인 프로세스를 거쳐 배포하고, 지속적으로 성능을 모니터링하면서 개선할 수 있기 때문에, 책임 있는 AI(Responsible AI) 운영 원칙을 실현할 수 있습니다.

둘째, Dataiku AI Agents는 IT 부서와 데이터 팀의 생산성을 높여줍니다. 비즈니스 현업 부서가 노코드 도구를 활용해 스스로 원하는 에이전트를 만들어 실험해볼 수 있으므로, 작은 업무 자동화 요구까지 모두 개발 인력의 지원을 받을 필요가 줄어듭니다. 이는 시민 개발자의 참여를 장려하여 AI 활용 범위를 넓히는 한편, 데이터 사이언스팀은 플랫폼 제공자 및 검증자로서 역할에 집중하게 합니다. 한편 개발자들은 코드 에이전트 개발 시 Dataiku가 제공하는 LangChain 통합, 툴 API, 디버깅 UI 등을 활용함으로써 개발 사이클을 단축하고 보다 안정적인 코드를 작성할 수 있습니다. 요약하면, Dataiku의 AI Agents 기능은 IT 거버넌스를 희생하지 않으면서도 현업 주도의 AI 혁신을 가능케 하여, 기업 전반의 AI 역량 업그레이드를 실현합니다.

Dataiku 플랫폼 내 통합과 작동 원리

Dataiku AI Agents 기능은 Dataiku DSS 플랫폼 전반과 긴밀하게 통합되어 작동합니다. 에이전트는 Dataiku의 세션, 데이터, 모델 자산들과 유기적으로 연계되며, Dataiku가 제공하는 다양한 생성형 AI 인프라를 활용합니다.

가장 핵심이 되는 부분은 앞서 언급한 LLM Mesh와의 통합입니다. Dataiku에서 에이전트를 생성하면, 해당 에이전트는 곧바로 “버추얼 LLM”으로 등록되어 다른 LLM과 동일하게 취급됩니다. 즉 Dataiku 내 어디서든 LLM을 사용할 수 있는 곳(예: 프롬프트 스튜디오, 레시피 등)에는 그 에이전트를 선택하여 활용할 수 있습니다. 이는 에이전트가 백엔드에서 LLM을 호출하여 동작하기 때문입니다. Dataiku는 OpenAI GPT, Azure OpenAI, HuggingFace 등의 다양한 LLM을 플러그인 형태로 쉽게 연결할 수 있도록 지원합니다. 에이전트가 실행될 때는, LLM이 사용 가능한 툴 목록과 현재까지의 대화 내용을 참고하여 다음 액션을 결정하고, Dataiku 플랫폼이 그 명령에 따라 해당 툴(예: 데이터베이스 조회 쿼리 실행)을 수행한 후 결과를 LLM에 다시 전달해 줍니다. LLM은 결과를 받아 사용자의 질문에 대한 최종 답변을 생성하게 됩니다. 이러한 에이전트 오케스트레이션 과정은 모두 Dataiku에서 관리하므로 사용자는 에이전트의 응답만 확인하면 되며, 툴 실행의 세부 과정, LLM 호출, 오류 처리, 로깅 등은 플랫폼이 자동으로 처리합니다.

또한 Dataiku는 에이전트의 사용을 위한 표준 UI를 제공하는데, 앞서 살펴본 Dataiku Answers 챗봇 인터페이스나 Agent Connect 포털을 통해 최종 사용자들이 쉽게 에이전트에 접근할 수 있습니다. 예를 들어 영업팀 직원은 Dataiku Answers 웹 애플리케이션에 접속해 궁금한 것을 바로 질문하여 답변을 얻을 수 있고, 별도의 IT 지원이나 복잡한 도구 사용법 학습 없이 자연어로 AI의 힘을 활용할 수 있습니다. 한편 개발 관점에서는, Dataiku가 제공하는 LLM Mesh API를 활용해 외부 애플리케이션에서도 해당 에이전트를 호출할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 기존 시스템 (예: 사내 포털, 메신저, 모니터링 대시보드 등)에 AI 에이전트를 쉽게 통합하여 일관된 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. 요약하면, Dataiku AI Agents는 Dataiku의 데이터/AI 파이프라인, 애플리케이션 개발 프레임워크(Apps), 그리고 LLM 인프라와 통합된 엔터프라이즈 AI 레이어를 형성하며, 기업 내 AI 활용도를 극대화할 수 있도록 설계되었습니다.

마지막으로, 모니터링과 개선 사이클도 Dataiku 플랫폼 내에서 편리하게 이루어집니다. 에이전트의 대화 로그, 사용된 툴 이력, 응답 내용 등이 모두 플랫폼에 저장되어 대시보드를 통해 확인할 수 있고, 사용자 피드백(예: 답변 유용성 평가)을 수집하여 품질 개선에 반영할 수도 있습니다. 필요에 따라 새로운 툴을 추가하거나 프롬프트를 조정하여 에이전트의 성능을 향상시키는 이터레이션 과정 역시 코드를 전혀 건드리지 않고 시각적으로 수행할 수 있습니다. 이러한 통합 운영 환경 덕분에, AI 에이전트의 개발-배포-모니터링-개선의 라이프사이클이 한 곳에서 원활하게 돌아가게 됩니다.

솔로몬텍의 도입 컨설팅 및 지원 서비스

Dataiku AI Agents와 같은 최신 AI 플랫폼 기능을 기업에 성공적으로 안착시키기 위해서는 전문 파트너의 역할이 중요합니다. 솔로몬텍(Solomontech)은 Dataiku의 공식 리셀러 파트너사로서 2024년부터 국내 기업들을 대상으로 Dataiku 도입을 지원하고 있습니다. 솔로몬텍은 Dataiku의 대표 제품인 Dataiku DSS에 대한 라이선스 공급부터 시스템 구축, 활용 컨설팅, 사용자 교육, AI 모델링 지원에 이르는 전방위적인 도입 서비스를 제공합니다. 다년간 대기업 대상 시스템 통합(SI) 경험과 업계별 데이터 전문성을 보유한 솔로몬텍의 전문가들이 기업별 요구에 맞춰 Dataiku 기반의 AI 플랫폼을 설계하고 구현해 드리며, 사용자가 새로운 AI 에이전트를 원활히 개발·활용할 수 있도록 체계적인 교육과 베스트 프랙티스도 제공합니다.

특히 솔로몬텍은 PoC(개념검증) 단계부터 실제 시스템 구축 및 운영까지 end-to-end 지원이 가능하기 때문에, 초기 시험 프로젝트에서 얻은 인사이트를 바탕으로 본격적인 전사 확산을 빠르게 추진할 수 있습니다. 앞서 소개한 사내 HR 에이전트 사례처럼, 솔로몬텍은 자체적으로도 Dataiku AI Agents를 활용한 업무 혁신을 실천하고 있으며 이러한 현장 경험을 바탕으로 고객사의 AI 도입 여정을 밀착 지원합니다. 도입 컨설팅을 통해 업무 현황을 진단하고 적합한 AI 에이전트 활용 시나리오를 발굴하는 것에서부터, 시스템 인프라 구성과 보안 설정, 에이전트 개발 및 통합, 파일럿 운영, 그리고 사용자 교육과 정착화 지원에 이르기까지 전 과정을 함께 함으로써, 기업이 최소한의 위험으로 최대의 효과를 얻도록 돕습니다. Dataiku와 솔로몬텍의 파트너십을 통해 제공되는 이러한 원스톱 서비스는, 제조업부터 금융업에 이르는 다양한 산업군의 기업들이 AI 에이전트를 신속히 도입하여 AI 활용 성숙도를 한 단계 끌어올릴 수 있게 해줄 것입니다.

맺음말

데이터이쿠 AI에이전트 (AI Agents with Dataiku) 기능은 기업이 보유한 데이터와 최신 AI 기술(생성형 AI)을 접목하여, 기존에 없던 지능형 자동화를 구현할 수 있게 해주는 강력한 도구입니다. 데이터 준비 및 분석부터 모델 개발, 그리고 AI 에이전트 구축까지 모든 과정을 하나의 플랫폼에서 처리함으로써, AI 프로젝트의 속도와 효율성을 높이고 거버넌스를 용이하게 합니다. IT 관리자 입장에서는 보안과 통제를 유지한 채 AI 혁신을 수용할 수 있고, 현업 사용자들은 자신만의 AI 에이전트를 만들어 업무에 적용함으로써 생산성과 창의성을 증대시킬 수 있습니다. 이제 생성형 AI는 더 이상 막연한 미래 기술이 아니라, Dataiku와 같은 성숙한 플랫폼을 통해 현실의 비즈니스 문제 해결에 즉시 투입될 수 있는 실용적 도구로 자리매김하고 있습니다. 이러한 변화의 흐름 속에서, 솔로몬텍과 같은 전문 파트너와 함께 한다면 AI 에이전트 도입의 여정을 더욱 빠르고 견고하게 추진할 수 있을 것입니다. 기업의 AI 활용을 극대화하고자 한다면, Dataiku가 제공하는 AI Agents 기능이 그 핵심 열쇠가 될 것입니다.