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2026년 05월 18일 16:13 홍보경 기자

테이블에이아이, 에이전트 AI로 데이터 분석 "실무자 시대" 연다

-대기업을 떠나 창업하게 된 배경과 현재 사업 현황이 궁금하다.
▶대기업은 경영진이 자주 교체되는 구조였다. 장기적인 관점에서 솔루션 사업을 이어가기 어렵다는 한계를 느꼈고, 그 문제의식이 창업으로 이어졌다. 창업 당시에는 3명으로 시작했고 현재는 18명이 함께하고 있다. 직원들 가운데 상당수는 국내 주요 기업 고객사 사이트에서 빅데이터 플랫폼, 실시간 데이터 플랫폼, AI 플랫폼 구축과 운영을 맡고 있다.

창업 초기에는 곧바로 솔루션을 만들기보다는 고객의 실제 니즈를 먼저 파악하는 데 집중했다. 유통·물류·금융 등 다양한 산업 분야에서 빅데이터와 실시간 데이터, AI 플랫폼 구축 프로젝트를 수행하면서 현장 경험을 쌓았다. 그 과정에서 기업 내부에는 데이터가 계속 쌓이지만, 실제 의사결정이나 업무에 충분히 활용되지 못하는 문제가 있다는 것을 확인하게 됐다.

이 문제를 해결하기 위해 데이터 분석 과정을 자동화하는 방향으로 사업을 확장했고, 최근에는 에이전트 AI 기반 대화형 빅데이터 분석 플랫폼 '테이블 에이전틱'을 출시했다. 현재는 유통, 금융, 제조 분야를 중심으로 PoC를 진행하면서 시장 적용을 확대해 나가고 있다.

-'테이블 에이전틱'은 어떤 서비스인가.
▶멀티 AI 에이전트가 데이터 분석을 자동화해주는 플랫폼이다. 기존에는 SQL이나 BI 전문가가 요청을 받아 며칠씩 걸려 자료를 만들어주는 방식이었다면, 이제는 실무자가 대화형 질문만으로도 분석 결과를 받아볼 수 있도록 한 것이 특징이다.

구조적으로는 관리자 역할의 에이전트가 데이터 엔지니어 에이전트에게 데이터 추출을 지시하고, 분석 에이전트가 이를 외부 데이터와 결합해 심층 분석을 수행한다. 이후 비즈니스 전략 제언까지 가능한 보고서 형태로 결과를 제공한다.

현재 유통, 금융, 제조 분야에서 PoC를 진행 중이다. 예를 들어 상담 VOC 데이터를 분석해 불만과 만족도를 파악하고, 그 결과에 맞춰 상담원에게 매뉴얼을 제공하는 방식으로 활용을 검토하고 있다.

-경쟁력은 무엇이라고 보나.
▶첫 번째는 빅데이터 처리 역량이 강점이다. 과거 프로젝트에서는 성능을 개선해 비용을 절감한 경험도 있고, 물류 분야에서는 500억건 규모의 데이터를 처리한 사례도 있다. 대규모 데이터를 다루면서 테라바이트를 넘어 페타바이트 단위까지 대응할 수 있는 역량을 쌓아왔다. 이런 기반을 바탕으로 실시간에 가까운 인사이트 제공이 가능하다고 보고 있다.

두 번째 경쟁력은 AI 에이전트 커스트마이징 역량이다. 단순한 범용 AI 솔루션을 제공하는 것을 넘어, 각 산업군의 특성과 개별 기업의 비즈니스 니즈(Pain Points)에 최적화된 맞춤형 AI 에이전트를 설계하고 구축 제공할 수 있는 역량이 강점이다

가격 측면에서도 경쟁력을 갖추려고 한다. 글로벌 솔루션의 경우 사용자가 늘어나면 비용이 급격히 증가하는 구조가 많다. 반면 보다 합리적인 가격 모델로 시장에 접근하려고 한다.

-향후 목표는 무엇인가.
▶테이블 에이전틱이 시장에 안정적으로 안착하는 것이 우선 목표다. PoC와 실제 적용을 통해 고객에게 의미 있는 비즈니스 성과를 만들어내는 것도 중요하게 보고 있다. 동시에 팁스 과제를 통해 플랫폼 완성도를 높이고, AWS, GCP 등 파트너사와의 협력을 기반으로 글로벌 진출도 준비하고 있다.

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