에이전틱 AI를 추구하는 파트너 간의 연결 - 1부: 엔터프라이즈 인텔리전스를 위한 파트너십의 중요성

2025년 10월 20일

AI 개발의 변화 속도는 어지러울 정도로 빠릅니다. 불과 몇 년 만에 우리는 AI, 머신 러닝(ML), 검색 증강 생성(RAG), 에이전트를 실험하는 단계에서 이 혁신들이 실제 비즈니스 문제를 어떻게 해결할 수 있을지를 고민하는 단계로 나아왔습니다. 기업들은 더 이상 참신함과 가능성에 감탄하지 않고, 구체적인 성과를 기대합니다. AI 투자는 명확한 가치 입증이 필요하며, 이는 비용 절감, 수익 창출, 혹은 경쟁 우위를 만들어내는 통찰력 발굴을 통해 입증될 수 있습니다.

창의성을 위한 AI의 초기 물결이 보편화되면서, 엔터프라이즈 인텔리전스를 위한 AI라는 새로운 영역이 부상하고 있습니다. 이러한 변화의 중심에는 시맨틱 검색이 있으며, 이는 조직이 정보를 맥락에 맞게 정확하게 검색하고 해석하며 적용할 수 있도록 하는 연결망입니다.

IoT에서 AI로: 데이터를 따라 기업 인텔리전스로

많은 기술자들처럼 저 또한 AI로의 여정을 데이터에서부터 시작했습니다. 사물 인터넷(IoT)이 부상하던 시기, 저는 기계 고장을 예측하고 소재 결함을 정확히 찾아내며 더 스마트한 운영을 가능하게 하는 정보 수집 기술에 매료되었습니다. 문제는 데이터를 얻는 것이 아니라, 이를 어떻게 활용하고, 어디에 저장하고, 어떻게 이해할지에 관한 것이었습니다.

진정한 돌파구는 AI가 단순히 수치를 계산하는 수준을 넘어, 사고할 수 있을 만큼 발전했을 때 찾아왔습니다. 검색, 특히 벡터 검색이 그동안 빠져 있던 퍼즐 조각이었습니다. 키워드 일치에 의존하는 대신, 시스템이 의미, 맥락, 위치, 의도를 이해하고 그에 따른 후속 조치를 취할 수 있게 되었습니다.

Elastic에 합류하면서 이러한 변화를 직접 목격할 수 있었습니다. Elasticsearch의 벡터 데이터베이스는 Consensus와 같은 연구 플랫폼을 구동하는 것부터, 기업이 더 깊이 있고 정확하게 질문을 분석할 수 있도록 돕는 데까지, 데이터로부터 가치를 끌어내는 방식을 완전히 바꿨습니다.

기반: 데이터와 AI의 만남

의미 있는 AI 솔루션의 토대는 정확한 데이터와, 그 데이터를 의미와 컨텍스트에 맞게 검색할 수 있는 능력입니다. Elastic은 이 분야에서 독보적인 위치를 차지하고 있습니다.

Elasticsearch 벡터 데이터베이스를 사용하여 기업은 임베딩을 대규모로 생성, 저장, 검색할 수 있습니다. Elasticsearch 플랫폼은 텍스트, 희소·밀집 벡터, 하이브리드 검색을 포함한 다양한 검색 방법을 지원하여 개발자가 적절한 AI 모델과 적절한 접근 방식을 결합할 수 있는 유연성을 제공합니다. Elasticsearch Open Inference API를 통해 팀은 OpenAI, Anthropic 등과 같은 제공업체와 원활하게 연동할 수 있습니다.

엔터프라이즈 AI 계층 구조: 에이전틱 AI로 나아가는 5단계

AI 솔루션을 구축하는 것은 매슬로우의 욕구 계층 구조와 유사하기에, 견고한 기반 없이는 에이전틱 AI의 '자아실현'에 도달할 수 없습니다. 각 계층은 그 아래의 계층을 기반으로 합니다.

1. 기반: 입증된 기술
모든 여정은 탄탄한 토대에서 시작됩니다. 50억 회 이상의 다운로드, 54%의 기업 채택률, Gartner·Forrester·IDC의 꾸준한 인정을 받은 Elastic은 가장 신뢰받고 가장 많이 다운로드된 벡터 데이터베이스입니다. 이는 비즈니스에 중요한 AI를 지원할 플랫폼을 선택할 때 중요한 요소입니다. 이러한 기반은 기업의 프라이빗 데이터가 단순히 저장되는 것에 그치지 않고, 활성화되어 AI를 안전하고 효과적으로 구동할 준비를 갖추도록 보장합니다.

2. 연계: 적합한 통합
다음 단계는 연계입니다. 오늘날 어떤 제공업체, ISV, 클라우드 플랫폼에 의존하고 있으며 내일은 어떤 것을 추가하고 싶나요? Elastic의 광범위한 AI 통합 및 커넥터 생태계는 선택의 폭을 넓혀 주므로 엔터프라이즈에 가장 적합한 방식으로 구축할 수 있습니다.

3. 파트너십: 가치를 배가시키다
기술 연계도 강력하지만, 파트너십은 이를 혁신적으로 바꿔 줍니다. Elastic 및 파트너들과 협력함으로써 조직은 당장의 요구 사항을 해결하는 것을 넘어 새로운 가치를 창출하는 솔루션으로 확장해 나갈 수 있습니다.

4. 실행: 경쟁력 있는 성과 실현
적절한 기반, 방향성, 파트너가 있으면 기업은 자신 있게 실행할 수 있습니다. 바로 이 지점에서 전략이 실행으로 이어지며, 목표로 하던 경쟁적 차별화를 달성할 수 있습니다.

5. 결과: 확장 가능한 에이전틱 AI
계층 구조의 최상위에서 에이전틱 AI는 운영 개선, 고객 경험 향상, 혁신을 위한 자유 등 실질적인 결과를 제공합니다. 이 단계에서 기업은 기대치를 충족할 뿐만 아니라 새로운 기대치까지 설정합니다.

코르크에서 얻은 교훈

제가 11살 때 아소르스 제도의 파이알 섬에 있는 가족을 방문했을 때, 숨겨진 가치에 대한 잊을 수 없는 교훈을 배웠습니다. 우리 일행은 작은 보트를 타고 해안에서 멀리 나갔고, 주위는 작은부레관해파리로 가득했습니다. 그때 갑자기 펑!하는 소리가 들렸습니다.

보통 육지에 있을 때 물을 빼내는 데 사용되는 보트 바닥의 코르크가 빠져 버린 겁니다. 순식간에 바닷물이 쏟아져 들어왔습니다. 본능적으로 손가락으로 구멍을 막고, 사촌이 코르크를 찾아 다시 제자리에 꽂았습니다. 그 단순하고 사소해 보이던 자재가 안전과 재난을 가르는 차이점이었던 것입니다.

파트너 에코시스템도 동일한 방식으로 운영됩니다. 모든 참여자는 아무리 작은 역할처럼 보일지라도 솔루션을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 하나라도 없으면 실패의 위험이 급격히 증가합니다. 올바른 조율과 협업을 통해 시스템은 강력하게 유지되며 가치를 제공합니다.

AI 스택 구축: 기초부터 성과 창출까지

기초가 튼튼해지면, 엔터프라이즈 AI 스택을 형성하기 위해 추가 계층이 구축됩니다. Elasticsearch 벡터 데이터베이스는 모든 구성원을 하나로 연결하는 중심에 있으며, Elastic AI 에코시스템의 영감을 이끌어냅니다.

인프라: 확장성 및 규정 준수를 위한 클라우드 또는 데이터 센터 선택
데이터 준비 및 수집: 정보가 접근 가능하고, 구조화되어 있으며, 깨끗하게 유지되도록 보장
검색 및 벡터 데이터베이스(Elastic): 엔터프라이즈 규모의 문맥적이고 의미 있는 검색 실현
AI 모델 및 프레임워크: OpenAI 및 Anthropic의 기본 모델에서 LangChain 및 LlamaIndex의 오케스트레이션 도구까지 포함
AI 보안 및 운영: 데이터 보호, 성능 모니터링, 신뢰 확보 보장
애플리케이션 및 Agent Builder: 솔루션이 실질적으로 구현되는 비즈니스 중심 계층으로, 이를 통해 엔터프라이즈 인텔리전스, 고객 경험, 혁신 지원

Elastic의 개방형 생태계는 이러한 계층이 고립되어 존재하지 않는다는 것을 의미합니다. 대신, 이들은 Elastic과 상호 연결되며, Elastic은 종종 여러 기술을 하나로 통합된 형태로 연결하는 중재자 역할을 합니다.

에코시스템의 힘

검색 플랫폼, 하이퍼스케일러, SaaS 제공업체, SI 등 여러 파트너가 연계될 때 다각적인 협업이 이루어집니다. 이러한 에코시스템은 기하급수적인 가치를 창출하여 기술적으로 견고할 뿐만 아니라 기업에 적합하고 확장 가능하며 영향력 있는 솔루션을 제공합니다.

엔터프라이즈 솔루션이 개념 검증 단계를 넘어 확장까지 성공하려면, 기업에는 처음부터 끝까지 전체적인 기술 통합이 필요합니다. 이러한 솔루션을 제공하기 위해 적합한 기술 및 에코시스템 파트너를 선택하는 것은 발전과 실패를 가르는 핵심이 될 수 있습니다.

기술이 제대로 조율되어야 제품과 플랫폼이 원활하게 연동되도록 보장할 수 있습니다. 파트너십은 함께 가치를 창출하도록 보장함으로써 이를 한 단계 더 발전시킵니다. 파트너십을 평가할 때 제가 고려하는 기준은 네 가지입니다.

비즈니스적 조율: 함께 전달할 수 있는 업계 중심의 스토리가 있는가?
함께할 때 더 강한 메시지: 우리의 기술이 어떻게 서로를 보완하여 비즈니스 성과를 만들어내는가?
목표 대상: 우리는 겹치는 고객층을 보유하고 있는가, 아니면 함께 새로운 시장으로 진출할 수 있는가?
리소스: 실제로 실행할 만큼의 인력, 자금, 그리고 의지가 갖춰져 있는가?

Elastic은 이러한 관점으로 파트너십에 접근합니다. Microsoft, Google, AWS와의 올해의 파트너상 수상은 단순한 기술 통합의 결과가 아닙니다. 이는 깊이 있는 협력과 공동 실행력을 보여주는 증거이며, 그 강점은 에코시스템 전반으로 확장됩니다.

고객 사례: Ernst & Young

Elastic은 도입 초기부터 생성형 AI 솔루션을 적용해 왔습니다. Ernst & Young(EY)이 개발한 생성형 AI 솔루션은 Elastic과 LlamaIndex, LangChain, LanceDB를 통합한 , 규제 준수와 금융 혁신을 위한 실행 가능한 인사이트를 도출했습니다. Elastic의 역할은 단지 검색에 그치지 않았습니다. 여러 파트너와의 원활한 통합을 통해 개발을 가속화하고 엔터프라이즈급 성능을 보장하는 것이 핵심이었습니다.

앞을 내다보며: 실험부터 성과 창출까지

AI 에이전트를 구축하는 것은 복잡합니다. 에이전틱 AI 솔루션, 즉 적응하고 확장하며 측정 가능한 결과를 도출하는 시스템을 구축하는 것은 더욱 어려운 일입니다. 기업은 이미 통합이 완료되어 있고, 에코시스템이 유기적으로 연결되어 있으며, 앞으로 나아갈 길이 명확하다는 확신이 필요합니다.

바로 이 지점에서 Elastic과 그 AI 에코시스템이 복잡한 여정을 간소화하는 데 도움을 줍니다. 적합한 기술 제공업체와 파트너를 연결하고 통합 장벽을 낮춤으로써 기업이 실험 단계에서 실제 성과 단계로 더 빠르게 전환할 수 있도록 지원합니다.

엔터프라이즈 리더들은 AI 실험 단계에서 벗어났습니다. 이제는 원활하게 통합되고, 구체적인 가치를 제공하며, 오래도록 지속될 수 있는 확장 가능한 솔루션을 맞이할 준비가 되어 있습니다. Elastic의 AI 에코시스템과 적절한 파트너 협업이 이루어진다면, 그 미래는 더 이상 먼 이야기가 아닙니다.

생성형 AI 기반 애플리케이션으로 고객 경험을 개선하려는 경우, Elasticsearch는 개발자가 엔터프라이즈급의 실사용 가능한 생성형 AI 애플리케이션을 더 빠르게 구축하는 데 필요한 개방적이고 포괄적인 기능 세트를 제공합니다.

광범위한 통합, Elastic AI 에코시스템, 파트너 디렉토리를 살펴보시고, 우리가 어떻게 함께 통합하고 혁신하는지 확인해 보세요.

이 게시물에서 설명된 모든 기능이나 성능의 출시와 일정은 Elastic의 단독 재량에 따라 결정됩니다. 현재 제공되지 않는 기능이나 성능은 예정된 시간에 출시되지 않을 수도 있으며 아예 제공되지 않을 수도 있습니다.

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