- Genie One은 마케팅, 재무, 영업 등과 같은 비즈니스 팀이 실제 비즈니스 데이터를 기반으로 업무를 자동화하고 오케스트레이션할 수 있도록 지원합니다.
- Genie는 내부 및 외부 데이터, AI 도구, 인기 협업 앱에서 비즈니스를 지속적으로 학습하는 실시간 컨텍스트 레이어인 새로운 Genie Ontology를 기반으로 작동하며, 더 낮은 토큰 비용으로 더 빠르고 정확한 답변을 제공합니다.
- Unity Catalog의 거버넌스를 적용받으며 팀이 재사용 가능한 에이전트를 구축하고 비즈니스 앱을 바이브 코딩할 수 있도록 지원하는 Genie Agents 및 Genie App Builder를 통해 Genie 제품군을 확장합니다.
DATA + AI SUMMIT — 2026년 6월 16일 — 데이터 및 AI 기업인 Databricks는 오늘 정형 또는 비정형, 분석 또는 운영, Databricks 내부 또는 외부 등 모든 데이터에 걸쳐 비즈니스 팀이 업무를 자동화하고 오케스트레이션할 수 있도록 돕는 완전히 새로운 에이전트형 동료인 Genie One을 발표했습니다. Genie One은 비즈니스 데이터를 신뢰할 수 있는 답변과 행동으로 전환하는 Databricks의 AI 동료 제품군인 Genie의 일부입니다.
Genie 제품군의 핵심은 데이터, 문서, 태그, 콘텐츠, 앱, 사람 등 모든 사람과 사물로부터 얻은 조직 내 모든 지식의 네트워크인 Genie Ontology입니다. 이는 기업용 AI의 가장 어려운 과제 중 하나인 '데이터를 통해 비즈니스를 완전히 이해하여 AI가 더 스마트하고 효과적으로 작동하도록 하는 것'을 해결하는 새로운 자가 개선형 컨텍스트 레이어입니다. Genie Ontology는 파일, 티켓, 채팅, 회의 전반에 걸쳐 연결된 협업 앱 및 AI 도구뿐만 아니라 Databricks에서 비즈니스 지식을 자동으로 추출하고 지속적으로 업데이트합니다. 이제 이러한 그라운드 트루스(ground truth)를 바탕으로 Genie는 불완전한 컨텍스트에서 추측하는 대신, 거버넌스가 적용된 데이터에서 실제 답변을 검색하고 올바른 다음 조치를 취할 수 있습니다. 그 결과 정확도는 높아지고 지연 시간과 비용은 줄어듭니다.
Genie Agents 및 Genie App Builder를 통해 비즈니스 전반의 팀은 액세스 제어, 권한, 비용 거버넌스가 기본으로 내장된 상태에서 데이터에 모두 연결된 재사용 가능한 에이전트 및 애플리케이션을 생성할 수 있습니다.
초기 기업용 AI 동료가 기대에 미치지 못한 이유
AI가 소프트웨어 엔지니어링을 혁신할 수 있었던 이유는 엔지니어에게 필요한 컨텍스트가 소스 코드라는 한 곳에 모여 있기 때문입니다. 소스 코드는 완전하고 구조화되어 있으며 에이전트가 읽기 쉽습니다. 하지만 대부분의 비즈니스 업무는 그렇지 않기 때문에 기업의 다른 영역에서는 이러한 혁신을 보지 못했습니다. 컨텍스트는 여러 시스템에 분산되어 있으며, 중요한 내용의 상당 부분은 사람들의 머릿속에만 존재합니다. 비즈니스 팀은 회사의 현황에 대해 간단한 질문을 던지고 그 답변에 따라 행동하기를 원하지만, 정보가 파편화되어 있고 문서화되어 있지 않으면 아무리 뛰어난 AI 에이전트라도 안정적으로 답변할 수 없습니다. 컨텍스트가 부족하면 AI는 추측으로 그 공백을 메웁니다. 그리고 재무, 운영, 영업 분야에서는 자신 있게 틀린 답을 내놓는 것이 아예 답을 하지 않는 것보다 더 나쁜 경우가 많습니다.
AI 컨텍스트 격차 해소
Genie는 문서나 임베딩이 아닌 거버넌스가 적용된 기업 데이터를 그라운드 트루스로 취급하여 이 문제를 해결합니다. Genie Ontology는 Databricks 및 연결된 시스템 전반에서 비즈니스 컨텍스트를 지속적으로 추출하고 업데이트하므로, Genie One은 문서 전체에 흩어진 파편을 통해 추론하는 대신 SQL을 통해 선별되고 공인된 데이터에서 비즈니스 질문에 대한 실제 답변을 찾을 수 있습니다. 그 결과, 비즈니스가 실제로 운영되는 것과 동일한 데이터를 기반으로 작동하기 때문에 마진이 변경된 이유를 설명하고, 영업 파이프라인에서 업셀 기회를 포착하거나, 재무 부서의 장부 마감을 도울 수 있는 데이터 스마트 에이전트형 동료가 탄생합니다.
“오늘날 대부분의 기업용 AI는 잘못된 자신감으로 추측만 하고 있습니다. 이는 비즈니스에 충분하지 않습니다.”라고 Databricks의 공동 창립자이자 CEO인 Ali Ghodsi는 말했습니다. “CFO인데 AI가 마진이 왜 변했는지 말해주지 못하거나, 영업 책임자인데 다음 업셀 기회를 찾지 못한다면 그것은 AI의 문제가 아니라 컨텍스트의 문제입니다. Genie Ontology는 모든 곳의 데이터에서 컨텍스트를 지속적으로 학습하므로 답변 속도가 훨씬 빠 르고 에이전트가 더 정확합니다. 이것이 바로 단순한 AI 챗봇과 비즈니스의 모든 지표, 모든 데이터 소스, 모든 답변을 속속들이 알고 있는 에이전트형 동료의 차이점입니다. 모든 CEO와 비즈니스 리더는 Genie를 손쉽게 활용할 수 있어야 합니다.”
추가 세부 정보
- Genie One 은 웹, iOS, Android에서 사용할 수 있는 모두를 위한 데이터 스마트 에이전트형 동료입니다. 1세대 Genie는 Databricks에 저장된 데이터에 대한 대화형 분석만 제공했던 반면, Genie One은 이제 비즈니스 사용자를 Databricks와 다양한 연결된 애플리케이션에 있는 모든 데이터에 연결해 줍니다. 단순히 질문에 답하는 것을 넘어 문서, 보고서, 아티팩트까지 생성합니다. Genie One은 Databricks 내부와 외부 모두에서 데이터 작업을 자동화하는 획기적인 변화를 가져옵니다. 팀은 대화형 차트와 그래프를 포함한 시각적 인터페이스를 이용할 수 있으며, 상시 모니터링을 위한 알림 설정, 작업 예약, 반복 가능한 스킬 생성, MCP 도구를 통한 어디서나 조치 취하기 등이 가능합니다.
- Genie Ontology의 실시간 자가 개선형 기업 컨텍스트는 Genie의 모든 추론의 기반이 됩니다. Genie Ontology는 기존 지식 소스에서 기업 컨텍스트를 자동으로 캡처하고 업데이트하여 비즈니스를 위한 실제 그라운드 트루스를 생성함으로써 중요한 데이터 세트와 지표를 일관되게 이해, 거버넌스 적용 및 사용할 수 있도록 합니다. Genie는 모든 주요 AI 도구뿐만 아니라 데이터베이스, 파일, 티켓, 채팅, 회의 전반에 걸쳐 비즈니스 사용자를 위한 50개 이상의 인기 앱 및 데이터 시스템에 연결됩 니다. 오늘 출시되는 통합 기능에는 Google Drive, Jira, Slack, Confluence, SharePoint 등이 포함됩니다. 이 새로운 컨텍스트 레이어를 통해 Genie는 데이터 집약적인 질문에 대해 지연 시간을 줄이고 비용을 낮추면서 더 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.
- Genie Agents를 사용하면 팀에서 Genie 대화를 소스, 지침, 동작을 포함한 대화의 메모리를 상속하는 재사용 가능한 에이전트로 저장할 수 있으므로, 동료들이 이름을 불러 호출하고 팀 간에 신뢰할 수 있는 워크플로를 반복할 수 있습니다. 직원들은 일관되고 반복 가능한 답변 형식과 워크플로를 위해 동료들과 에이전트 스킬을 생성하고 공유할 수도 있습니다.
- Genie App Builder 는 기업을 위해 구축된 완전 관리형 바이브 코딩 환경입니다. 팀이 비즈니스 컨텍스트를 업로드하면 Genie App Builder가 실제 거버넌스가 적용된 기업 데이터에 연결된 실시간 빌드 계획과 작동하는 앱 미리보기를 생성합니다. 이러한 애플리케이션(내부 팀 또는 고객용으로 구축됨)은 처음부터 내장된 Unity Catalog 권한 및 액세스 제어를 통해 안전하고 비용 효율적으로 실행됩니다.
- Genie Code는 데이터 팀이 데이터 엔지니어링, 머신러닝, 분석 워크플로를 계획, 구축 및 실행할 수 있도록 돕는 자율형 AI 에이전트입니다. 이제 진행 상황을 추적하고, 단계를 검토하고, 스레드 간을 쉽게 전환하여 여러 프로젝트에서 작업할 수 있는 전용 작업 공간이 포함되어 있습니다.
- Genie ZeroOps는 파이프라인, 작업, 테이블, ML 모델 등과 같은 데이터 및 AI 자산을 자율적으로 모니터링, 조사 및 수정 제안하는 Databricks에 내장된 새로운 백그라운드 에이전트입니다.
“Albertsons Companies는 판매자가 머천다이징의 4P(제품, 가격, 프로모션, 진열) 전반에 걸쳐 더 빠르고 설명 가능하며 고객과 더 밀접한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 Merchandising Intelligence를 구축하고 있습니다. 이 이니셔티브는 신뢰할 수 있는 기업 데이터, 판매자의 전문성, AI 기반 인사이트를 결합하여 팀이 고객의 요구를 더 잘 이해하고 보다 일관된 쇼핑 경험을 창출할 수 있도록 지원합니다. Databricks는 Lakehouse, Unity Catalog, AI Gateway, Genie를 통해 이 기능의 핵심 기반을 제공하여 거버넌스가 적용된 데이터, 확장 가능한 분석, 신뢰할 수 있는 AI 액세스, 판매자 친화적인 탐색을 단일 플랫폼에서 지원합니다. Genie는 판매자가 복잡한 머천다이징 데이터를 자연어로 쉽게 탐색하고 이해할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 하며, 더 넓은 의미의 Databricks 플랫폼은 데이터 탐색에서 설명 가능한 권장 사항 및 조치로 나아가는 데 필요한 엔드투엔드 인텔리전스 레이어를 지원합니다.”
-Karthik Iyer, Albertsons 머천다이징, 트랜스포메이션 및 AI 부문 그룹 VP 겸 책임자
“Databricks를 기반으로 Uplight Data Platform을 구축하는 데 투자한 성과가 강력하고 새로운 방식으로 나타나고 있습니다. 당사 데이터에 Genie One 기능을 도입함으로써 Uplight 전반의 팀이 그 어느 때보다 더 빠른 속도, 자신감, 창의성을 바탕으로 탐색, 발견 및 혁신을 이룰 수 있게 되었습니다. 이것이 바로 데이터 민주화의 약속입니다. 즉, 회사의 모든 수준에서 호기심, 데이터에 기반한 의사결정, 혁신이 일어날 수 있는 문화를 조성하는 것입니다.” - Micaela Christopher, Uplight 데이터 과학 및 엔지니어링 디렉터
“Foot Locker에서 Genie Agents는 우리의 리더십 방식을 혁신하고 있습니다. Genie Agents는 임원진과 비즈니스 팀이 북미 지역에서 운영하는 모든 브랜드에 걸쳐 AI 기반 인사이트를 활용할 수 있는 중앙 집중식 공간을 제공합니다. Genie를 전사적으로 확장함에 따라, 비즈니스가 데이터와 상호작용하고 가장 중요한 의사결정을 내리는 방식이 재편되고 있습니다. Genie는 단순한 도구가 아닙니다. 조직 전체에서 셀프 서비스 인사이트를 구동하는 엔진입니다.” - Krish Lakshminarayanan, VP, AI, Data & Analytics, Enterprise Architecture 및 Matt Giunipero, VP of Data & Analytics, Foot Locker
출시 정보
Genie는 사용자 수 기준 요금제가 없으며, 기업은 매월 사용자당 최대 $10의 무료 크레딧을 제공받으므로 실제로 사용한 AI에 대해서만 비용을 지불합니다. Genie One, Genie Agents 및 Genie Code는 이제 정식 출시되었습니다. Genie App Builder와 Genie ZeroOps는 Data + AI Summit 직후 비공개 미리보기(private preview)로 출시될 예정입니다. Genie는 이제 네이티브 iOS 및 Android 앱으로 제공됩니다.
Genie에 대한 자세한 내용은 Databricks 블로그에서 확인해 보세요.
Databricks 소개
Databricks는 데이터 및 AI 기업입니다. adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever 및 Fortune 500대 기업의 70%를 포함하여 전 세계 20,000개 이상의 기업이 데이터 및 AI 앱, 분석, 에이전트를 구축하고 확장하기 위해 Databricks를 신뢰하고 있습니다. 샌프란시스코에 본사를 두고 전 세계 30개 이상의 지사를 운영 중인 Databricks는 Lakebase, Genie, Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse 및 Unity Catalog를 포함하는 통합 플랫폼을 제공합니다. 자세한 내용은 LinkedIn, X, YouTube, Instagram에서 Databricks를 팔로우하여 확인해 보세요.
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