AI 파일럿에서 프로덕션으로: 고객사에 상주하는 Snowflake Frontier Engineering 팀이 만들어 내는 성과

대부분의 엔터프라이즈에는 가능성 있는 AI 파일럿이 적지 않습니다. 관건은 엄격한 평가, 명확한 데이터 소유권, 신뢰할 수 있는 거버넌스를 바탕으로 이러한 파일럿을 비즈니스에서 믿고 활용할 수 있는 프로덕션 워크플로우로 전환하는 데 있습니다. 문제는 바로 이 지점에서 추진력과 AI ROI가 자주 멈춘다는 점입니다.

Snowflake Frontier Engineering 팀은 고객이 이 지점을 넘어설 수 있도록 돕기 위해 마련되었습니다. Snowflake의 AI 및 데이터 엔지니어, 연구원, 산업 전문가가 고객 팀에 직접 합류해 비즈니스 과제를 정의하고 이를 해결하는 프로덕션급 에이전틱 시스템을 구축합니다. 

솔루션은 Snowflake의 거버넌스가 적용된 데이터 파운데이션 위에 구축되므로 고립된 일회성 프로젝트로 끝나지 않습니다. 에이전틱 워크플로우는 조직 전반으로 확장 가능한 재사용형 엔터프라이즈 자산이 됩니다. 현장에서 검증된 혁신은 핵심 플랫폼에 다시 반영되며, 이를 통해 조직의 다른 팀도 자체 AI 에이전트와 인텔리전스 시스템을 구축할 때 혜택을 얻을 수 있습니다.    

성과는 빠르게 나타날 수 있습니다. 이 블로그에서는 헬스케어 데이터 및 기술 기업 Veradigm이 Snowflake Frontier Engineering 팀과 협력해 단 7주 만에 맞춤형 헬스케어 모델을 구축한 과정을 살펴봅니다. 앞으로 더 많은 사례를 소개할 예정입니다. 이 게시물은 Frontier Engineering 팀이 고객과 협력해 측정 가능한 비즈니스 성과를 창출하는 방식을 다루는 시리즈의 첫 번째 글입니다.

Snowflake Frontier Engineering 팀은 AI 전문성과 고객 우선순위에 대한 깊은 이해를 결합해 AI 개념에서 프로덕션까지의 여정을 가속화합니다.

• 고가치 문제 선택: 각 프로젝트는 명확히 정의된 비즈니스 과제를 중심으로 진행됩니다. 

• 고객 팀에 합류: Frontier Engineering 팀과 고객 팀은 측정 가능한 성과, 제품 중심 실행, 지속적인 효과를 내는 확장 가능한 역량을 중심으로 방향을 맞춥니다. 

• 거버넌스가 적용된 데이터 기반 구축: 팀은 Snowflake의 거버넌스가 적용된 데이터 파운데이션 위에서 계획을 조직 전반으로 확장 가능한 재사용형 자산으로 전환합니다. 

• 확장 및 재사용: 이 작업은 강력한 피드백 루프를 형성하며, 각 프로젝트에서 얻은 인사이트는 모든 고객이 사용할 수 있는 새로운 Snowflake 플랫폼 기능으로 이어집니다.
  

Snowflake가 이 모델을 설계한 이유는 고객에게 필요한 AI가 단순히 인사이트를 제공하는 데 그치지 않고, 실제 행동과 가시적인 가치를 이끌어야 한다는 점을 잘 알고 있기 때문입니다. Frontier Engineering 팀은 가치 실현을 앞당기고, 조직이 에이전틱 엔터프라이즈로 성장하는 데 필요한 지속 가능한 역량을 구축하도록 지원합니다.

Veradigm은 헬스케어 데이터 및 기술 기업으로, Snowflake Frontier Engineering 팀과 협력해 의료 정보 이해 및 복잡한 의료 코딩을 위한 독점 AI 모델을 구축했습니다. 양 팀은 협업을 통해 7주 만에 맞춤형 모델을 완성했습니다. 

의료 제공자 워크플로우 간소화, 코딩 정확도 지원, 행정 업무 감소를 목표로 설계된 이 모델은 Veradigm의 실제 기록에 기반한 합성 임상 데이터로 학습되었으므로 환자의 개인 데이터에는 접근하지 않았습니다. 이 모델은 만성질환이나 복합 질환을 가진 환자처럼 복잡한 사례에 대해 의료 제공자가 정확한 코드를 부여하도록 지원합니다. 또한 비정형 기록에서 정형 데이터를 추출하고 품질 및 리스크 조정 프로그램을 지원합니다.

Veradigm 고객은 수동 코딩에 쓰는 시간을 줄이고, 더 완전하고 정확한 문서화를 달성할 수 있습니다.

Veradigm의 Applied Intelligence 담당 SVP인 Gaurav Kaushik은 “고객에게 필요한 것은 일반적인 태스크만 처리하는 AI가 아니라 실제 헬스케어 현장의 복잡성을 다루는 AI입니다”라고 말했습니다. “Snowflake Frontier Engineering 팀과 함께 7주 만에 모델을 구축했으며, 이 모델은 환자의 개인정보를 보호하면서 복잡한 의료 코딩에서 최대 9배 더 우수한 성능을 보였습니다. 이 모델은 고객의 행정 부담을 줄이고 코딩 정확도를 높이도록 설계되었습니다. 그 결과 고객 팀은 환자 진료와 병원 성장에 더 많은 시간을 쏟을 수 있습니다.”

어떤 조직이 Frontier Engineering과의 협업을 고려해야 할까요? 먼저 AI 파일럿이 정체된 엔터프라이즈가 해당됩니다. 특정 AI 가드레일을 다뤄야 하는 규제 산업의 조직, AI 경험이 부족해 에이전틱 이니셔티브에 추진력이 필요한 팀도 고려할 수 있습니다. 많은 고객이 더 빠른 ROI와 누적되는 효율성 향상을 경험했다고 보고했으며, Snowflake는 에코시스템과의 파트너십을 통해 이러한 이점을 전 세계 조직으로 확대하기 위해 노력하고 있습니다.

다음 단계로 나아갈 준비가 되셨나요? Snowflake 담당자에게 문의해 Frontier Engineering 팀이 조직과 어떻게 협력할 수 있는지 알아보거나 snowflake.com/en/solutions/frontier-engineering/를 방문하세요. 

Snowflake Frontier Engineering처럼 고객 팀에 직접 합류하는 엔지니어링 팀이 평가, 데이터 소유권, 거버넌스에서 발생하는 라스트 마일 단절을 어떻게 해결하는지 자세히 알아보려면 Futurum Group의 AI Last Mile Problem 리서치 브리프를 읽어보세요.