01핵심 개요
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 행사 | 스노우플레이크 서밋 26, 2026-06-01~04, 샌프란시스코 |
| 선언 | 데이터 분석 → AI가 생각·기억·행동하는 플랫폼으로 재정의 |
| 4대 구성요소 | 데이터, AI모델, 업무용 앱, 에이전틱 AI(관제탑) |
| 핵심 제품 | 코워크(Cowork), 코코(Coco) |
| 대표 사례 | 삼성전자 임직원 1천 명, NYSE(ICE) 12PB 데이터, 사노피 컨시어지 |
02핵심 내용 구조 — 데이터 분석의 4가지 맹점
CEO 슈리다르 라마스와미는 기존 데이터 활용의 한계로 (1)데이터는 과거라 한 발 늦음, (2)SQL·파이썬을 아는 전문가·IT팀 없이는 접근 어려움, (3)흩어진 데이터에서 필요한 것 찾기 어려움, (4)인사이트가 행동으로 이어지지 않음을 지적했다. 그 해결책으로 데이터를 정리·분석하고 행동 지침까지 마련하거나 대신 조치하는 에이전틱 AI를 제시했다.
03기술적 맥락 — 에이전틱 AI 4대 구성요소
가장 중요한 건 기업 고유 데이터로, "인터넷 공용 데이터가 아닌 자사 데이터가 가장 강력한 해자"라고 설명했다. 두 번째 AI모델은 "경쟁사도 쓸 수 있어 단독 무기가 될 수 없다"며 데이터와 결합될 때 경쟁력이 생긴다고 했다. 세 번째는 Gmail·Slack·SAP·세일즈포스·서비스나우·워크데이 등 업무앱 연결(실시간 수집+행동 통로), 네 번째가 이 모두를 총괄하는 '에이전틱 관제탑'이다.
04핵심 워크플로우 — 코워크와 코코
코워크(Cowork)는 SQL·코드 없이 자연어로 질문하면 AI 에이전트가 데이터 사일로를 넘나들며 분석·행동까지 수행하는 도구로, 업무패턴 기억·학습과 딥리서치 기능을 담아 영업·마케터·임원 누구나 쓸 수 있다. 코코(Coco)는 개발자·분석가가 AI와 함께 스킬·파이프라인·앱을 직접 만드는 도구로, 스노우플레이크 내에서 Claude Code·Codex처럼 작동해 6개월 걸리던 DB 마이그레이션을 하루로 단축했다.
05활용 시나리오
삼성전자는 이미 임원·영업·마케터 1천 명이 코워크를 활용하며, 갤럭시 S26 출시 성과 추적이 몇 시간에서 몇 초로 단축됐다("데이터 팀 병목 시대→모든 리더가 분석가 되는 시대"). NYSE를 소유한 ICE는 클라우드 3곳·21개 리전에 분산된 12페타바이트 데이터를 코코로 통합 거버넌스했다. 제약사 사노피는 전화 한 통으로 의사 미팅 사전보고서를 만드는 컨시어지 AI를 시연했다.
06현황 및 전망
코워크의 AI 에이전트는 소유 직원과 동일한 데이터 접근 권한만 갖는 거버넌스 설계 덕분에 CFO·마케터별 권한을 그대로 상속해 기업이 안심하고 쓸 수 있다. 캔바·네슬레·액센츄어·톰슨로이터·언더아머·메드트로닉·버셀 등도 사례를 공유했으며, 2026년 8월 27일 서울에서 '스노우플레이크 월드투어 서울'이 열릴 예정이다.
07용어 사전
| 용어 | 한줄 설명 | 비유/예시 |
|---|---|---|
| 에이전틱 AI | 스스로 분석·판단·행동하는 AI | 지시 없이 일하는 비서 |
| 에이전틱 관제탑 | 여러 에이전트를 조율하는 사령탑 | 항공 관제센터 |
| 코워크(Cowork) | 자연어 질문형 퍼스널 워크 에이전트 | 사내 챗형 데이터 비서 |
| 코코(Coco) | AI 보조 데이터 개발·배포 도구 | 데이터판 Claude Code |
| 데이터 사일로 | 부서·시스템별 고립된 데이터 | 칸막이 창고들 |
| 거버넌스 | 데이터 접근·보안 통제 체계 | 권한별 열쇠 관리 |
| 데이터 해자 | 경쟁사가 못 넘는 데이터 경쟁력 | 성을 지키는 물길 |