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AI-Ready Data 기업 큐빅, 가트너 에이전틱 AI 보고서에 올해 세 번째 언급

안녕하세요. 기업과 기관의 데이터가 AI 업무에 실제로 쓰이도록 돕는 큐빅(CUBIG)입니다.

업무에서 AI 성능을 제대로 끌어올리려면 그 업무에 맞는 데이터가 뒷받침되어야 합니다. 데이터가 특정 유형에 치우쳐 있거나 판단에 필요한 정보가 부족하면 모델 성능에도 한계가 생기고, 민감한 정보나 내부 정보가 섞여 있어 활용 자체가 어려운 경우도 적지 않습니다.

AI-Ready Data 전문 기업 큐빅(CUBIG)은 가트너(Gartner)의 도메인 특화 에이전틱 AI 보고서에 이름을 올렸다고 10월 19일 밝혔습니다. 올해 들어 가트너의 에이전틱 AI 관련 보고서에 이름을 올린 것은 이번이 세 번째입니다.

도메인 특화 에이전틱 AI 보고서

해당 보고서는 가트너가 10월 14일 발간한 「Deploy Domain-Specific Agentic AI to Lower AI Costs and Drive Innovation」으로, 금융이나 제조처럼 특정 산업과 업무에 맞춰 만든 AI 에이전트(도메인 특화 에이전틱 AI)를 다룹니다. 큐빅은 이 보고서에서 데이터 확보와 보강 방안을 다룬 부분에 전문 벤더로 언급됐습니다.

올해 세 번째 가트너 보고서

큐빅은 앞서 6월에도 가트너의 에이전틱 AI 관련 보고서인 「Most Prominent Use Cases in Agentic AI by Industry」(6월 5일)와 「Tech Innovators in Agentic AI – Solution Accelerators」(6월 24일)에 이름을 올렸고, 이 가운데 「Tech Innovators in Agentic AI」 도표에 포함된 한국 기업은 큐빅이 유일했습니다. 지난해에는 합성 데이터 분야 보고서에서도 언급된 바 있습니다.

업무 목적에 맞춰 데이터를 최적화하는 Syntitan

큐빅의 AI-Ready Data 플랫폼 Syntitan(신타이탄)은 고객의 업무에 맞게 데이터의 특성과 구성을 다듬어, AI 모델과 에이전트가 실제 업무에서 더 나은 성능을 내도록 돕습니다. 예를 들면 이런 작업입니다.

✔️ 필요한 항목 도출 : 예측에 쓸 데이터 항목(열)을 찾아냅니다.

✔️ 치우친 분포 조정 : 특정 유형에 치우친 학습 데이터의 분포를 고르게 맞춥니다.

이렇게 데이터를 다듬은 뒤에는 모델과 평가 조건을 그대로 둔 채 최적화 전후 성능을 비교해 효과를 확인할 수 있습니다.

이 과정의 바탕에는 데이터를 합성하고 재구성하는 큐빅의 엔진 DTS가 있습니다. 이상거래나 결함처럼 드물게 생기는 사례가 모자라면 그 데이터를 채워 주고, 원본을 그대로 쓰기 어려운 경우에는 AI 학습과 분석에 쓸 데이터를 새로 만들어 냅니다.

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데이터 최적화 지원 계획

배호 큐빅 대표는 “같은 AI 모델도 어떤 데이터를 활용하느냐에 따라 업무 결과가 달라질 수 있다”며 “고객의 업무에 필요한 데이터를 최적화해 모델과 에이전트가 실제 현장에서 성과를 내도록 지원하겠다”고 말했습니다.

저희 큐빅은 기업과 기관이 이미 가진 데이터를 업무 목적에 맞게 준비하고, 준비 전후의 효과를 같은 모델과 평가 조건에서 확인할 수 있도록 돕겠습니다.

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참고 자료