Snowflake 고객은 이제 Snowflake의 AI 도구에서 Gemini 4 Argon을 네이티브로 활용해, 거버넌스가 적용된 엔터프라이즈 데이터에 심층 추론과 시각 분석을 결합하고 더 큰 비즈니스 효과를 내는 사용 사례를 구현할 수 있습니다.
기업 리더들과 대화를 나누다 보면 거듭 확인하게 되는 핵심 사실이 있습니다. 바로 경쟁 우위는 엔터프라이즈 데이터 안에 있지만, 모든 비즈니스 과제에 맞는 단 하나의 AI 모델은 없다는 사실입니다.
원시 엔터프라이즈 데이터를 측정 가능한 성과로 전환하려면 조직에는 개방형 멀티 모델 전략이 필요합니다. 매출 추세를 분석하든, 캠페인 성과를 평가하든, 소프트웨어 엔지니어링 워크플로우를 현대화하든 성공의 핵심은 데이터 보안 위험이나 파이프라인 복잡성을 만들지 않으면서 작업에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있는 유연성입니다.
그렇기 때문에 Snowflake 고객이 Snowflake Cortex AI 내에서 네이티브로 Gemini 4 Argon을 이제 퍼블릭 프리뷰로 사용할 수 있게 되었다는 것은 매우 뜻깊은 소식입니다. Gemini 4 Argon는 퍼블릭 프리뷰와 함께 Cortex AI Functions 전반에서 사용할 수 있으며, Snowflake CoWork, Snowflake CoCo, Cortex Agents는 지원되는 클라우드 전반에서 크로스 리전 추론을 통해 곧 제공될 예정입니다.
Google의 최신 프런티어 모델을 활용하려는 팀에게 Gemini 4 Argon은 지속적 추론과 멀티모달 시각 컨텍스트를 엔터프라이즈 데이터에 직접 제공합니다.
기업들이 Snowflake 내 자사 데이터에 AI를 활용하는 방식
Gemini 4 Argon과 같은 프런티어 모델을 Snowflake로 가져온다는 것은 엔터프라이즈 데이터 자산 환경의 진정한 잠재력을 끌어내는 일입니다. Snowflake는 AI를 고립된 도구로 다루는 대신, 엔터프라이즈 데이터가 이미 존재하고 거버넌스와 구조화가 적용된 위치에서 바로 추론 모델을 적용할 수 있게 합니다.
조직들이 Snowflake의 개방형 AI 에코시스템을 활용해 운영 데이터를 비즈니스 추진력으로 전환하는 방식은 다음과 같습니다.
복잡한 데이터 워크플로우 전반의 지속적 추론: 엔터프라이즈 태스크가 단일 쿼리에만 의존하는 경우는 드뭅니다. Gemini 4 Argon을 활용하면 복잡한 청구 테이블 전반에서 재무 불일치를 추적하거나 CoCo를 사용해 레거시 코드베이스를 리팩터링하고 다중 파일 종속성을 추적하는 등 다단계 조사를 수행할 수 있습니다.
시각적 증거와 비즈니스 분석의 연결: 비즈니스 보고에서 텍스트 분석은 전체 맥락의 절반에 불과합니다. CoWork에서는 복잡한 재무제표, 멀티 리전 매출 차트, 캠페인 성과 대시보드를 동시에 평가할 수 있으며, 분석을 시각적 차트 증거와 직접 연결해 추세 이상치를 더 빠르게 포착할 수 있습니다.
대규모 배치 문서 종합: 모델 선택이 가능한 AI Functions를 통해 운영, 법무, 지원팀은 수천 건의 비정형 기록, 법적 제출 문서, 지원 티켓에 추론 모델을 병렬로 적용해 핵심 컨텍스트를 추출하고 상세 요약을 생성할 수 있습니다.
‘섀도우 AI’ 없는 통합 거버넌스: 혁신이 보안 우회를 의미해서는 안 됩니다. Gemini 4 Argon은 Snowflake Cortex AI 내에서 네이티브로 실행되므로 모든 호출은 Snowflake의 보안 및 거버넌스 경계 안에 머뭅니다.
현실에서 입증되는 가치: 실행으로 이어지는 엔터프라이즈 AI
엔터프라이즈 AI의 가치는 일상적인 워크플로우에서 더욱 분명해집니다. 지원 팀은 이메일 선별과 티켓 분류를 자동화할 수 있습니다. 의료진은 AI 지원 문서화를 활용해 환자 진료 내용을 요약할 수 있습니다. 리테일러는 고객 상호작용을 더 개인화된 쇼핑 경험으로 전환할 수 있습니다. 이러한 사용 사례 전반에서 기반은 동일합니다. 거버넌스가 적용된 환경에서 관련 엔터프라이즈 데이터에 AI를 적용하는 것입니다.
비디오 상거래 기업 Firework는 이러한 기반을 고객 대상 제품에도 활용할 수 있음을 보여 줍니다. Firework는 오프라인 매장 직원의 개인화된 응대를 온라인 쇼핑으로 가져오고자 했습니다. 과제는 단순히 답변을 생성하는 것이 아니라, 쇼핑객의 니즈에 관한 고품질 정보에 그 답변을 기반하게 하는 것이었습니다.
Snowpark와 Cortex AI를 활용해 Firework는 익명의 고객 대화 수천 건을 집계, 정리, 분류하여 소비자 관심사와 불편 사항을 파악했습니다. 이 데이터 파운데이션은 반품 정책 관련 질문에 답하고, 제품 리뷰를 요약하며, 개인화된 추천을 제공하는 AI Video Assistant를 구동하는 기반이 되었습니다. 엔드투엔드 워크플로우를 Snowflake 내에 유지함으로써 Firework는 더 단순한 프로세스와 향상된 시간 및 비용 효율성을 보고했습니다. 데이터 준비를 더 개인화된 쇼핑 경험과 직접 연결한 결과입니다.
이제 Gemini 4 Argon이 제공됨에 따라, 팀은 Google Cloud의 최신 추론 및 시각 기능을 동일한 거버넌스 적용 데이터 파이프라인에 연결해 더욱 복잡한 다단계 비즈니스 과제를 해결할 수 있습니다.
지금 바로 시작하기
엔터프라이즈 AI의 가치는 선택권, 제어력, 개방형 상호운용성을 통해 실현됩니다. Snowflake Cortex AI에 Gemini 4 Argon을 추가함으로써 Snowflake 고객은 신뢰할 수 있는 데이터에서 구축하고 반복 개선하며 효과를 창출할 수 있는 또 하나의 강력한 선택지를 갖게 됩니다.
시작하려면 Google Cloud Partner Hub를 방문해 멀티 모델 기능을 살펴보세요.
