제어드 자오(Jared Zhao)는 UC 버클리 재학 중 데이터가 원시 데이터(raw data)를 스토리로 재구성할 수 있는 방식에 매료되면서 데이터 분석에 처음 관심을 갖게 되었습니다. 그는 2021년 첫 데이터 분석 스타트업인 폴리튜어(Polyture)를 설립했지만, 불과 1년 뒤 생성형 AI(generative AI)의 급격한 발전은 폴리튜어가 개발하던 방식이 ChatGPT 이후 시대 사용자들이 원하는 것보다 지나치게 복잡하다는 결론을 내리게 했고, 방향을 완전히 수정하기로 결정했습니다.
그 결과물이 바로 아테닉 AI(Athenic AI)입니다. 아테닉은 기업의 모든 데이터 소스에 걸쳐 AI를 활용하여 데이터 분석을 수행하는 회사입니다. 창립자이자 CEO인 자오는 아테닉의 제품이 코딩이나 데이터 경험 수준에 관계없이 회사 구성원 누구라도 활용할 수 있도록, 조직 데이터베이스의 '중추신경계' 역할을 하도록 설계되었다고 설명했습니다.
자오(사진: 상단 중앙)는 또한 아테닉이 매우 유연하게 설계되었으며, 기업과 협력하여 AI가 회사 고유의 "사내 지식(tribal knowledge)", 핵심 성과 지표(KPIs), 또는 내부 전문 용어까지 이해하도록 구축할 수 있다고 덧붙였습니다.
AI 기반 시스템이 산출하는 모든 데이터 보고서에는 AI가 데이터를 어떻게 해석했는지에 대한 상세한 설명이 포함됩니다. 이는 사용자들이 잠재적 오류를 쉽게 발견하고 AI 모델에 효과적으로 피드백을 제공할 수 있게 합니다. 자오는 이러한 기능이 가시성(visibility)을 높이는 데 기여하며, 물론 회사 측에서는 AI의 정확도를 100%에 가깝게 만들고 싶지만, 인간 데이터 분석가 역시 100%의 정확도를 보장할 수는 없다고 언급했습니다.
자오는 "시스템이 틀렸을 때조차, 자신이 틀릴 수 있다는 것을 인지하고 그 근거를 사용자에게 설명합니다."라며, "이것이 바로 훌륭한 데이터 분석가가 하는 일입니다. 단순히 보고서나 차트만 제시하는 것이 아니라, 이것을 어떻게 해석해야 하는지, 그리고 분석을 위해 어떤 과정을 거쳤는지 설명하는 경영진 요약(executive summary)을 함께 제공하는 것이죠."라고 강조했습니다.
아테닉은 2022년에 설립되었으며 같은 해 여름에 제품을 출시했습니다. 출시 이후, 아테닉은 애디텔(Additel)과 PMC를 포함하여 소규모 스타트업부터 대기업에 이르기까지 광범위한 고객사를 확보했습니다. 자오에 따르면, 회사는 아웃바운드 영업을 통해 다수의 소규모 고객을 찾았지만, 대다수의 엔터프라이즈 고객은 인바운드 문의를 통해 유입되었다고 밝혔습니다.
샌프란시스코에 본사를 둔 아테닉은 현재 BMW i Ventures가 주도하고 TenVC, Scrum Ventures, Stage 2 Capital 등이 참여하는 430만 달러 규모의 시드 라운드 투자 유치 소식을 발표했습니다. 자오는 이 자금으로 채용 및 새로운 기술 역량 강화에 집중할 것이라고 말했습니다.
자오는 "오늘날 사용자는 질문을 던지고 시스템에서 필요한 통찰력을 추출해냅니다. 하지만 데이터 자체에 내재된 통찰력이 있어서, 사용자가 질문하기 이전에 우리가 선제적으로 제시하고 싶은 영역도 존재합니다."라고 포부를 밝혔습니다.
BMW i Ventures의 수석 연구원인 사만다 황(Samantha Huang)은 TechCrunch와의 인터뷰에서 아테닉을 비교적 우연한 방식으로 알게 되었다고 전했습니다. 황은 자신의 회사가 AI 스타트업 생태계 전반을 파악하기 위해 수많은 AI 스타트업에 접촉하며 '전반적인 분위기 점검(vibe check)'을 하는 과정에서 아테닉을 만났다고 했습니다.
아테닉은 그중 단연 돋보이는 회사였습니다. 황은 아테닉이 기업들이 회사 고유의 맥락과 지식으로 AI 모델을 설정하도록 돕는다는 점에서 다른 데이터 분석 회사들과 차별화된다고 평가했습니다.
그녀는 "많은 기업들이 범용적이고 상용화된 파운데이션 모델을 사용할 것입니다. 하지만 기술적인 문제는, 고객 환경의 데이터 구조가 어떤지 모르면 모델 자체가 다소 기능이 떨어진다는 것입니다."라며, "재러드(Zhao)는 지식 그래프와 파운데이션 모델을 결합한 새로운 접근 방식을 통해 이 문제를 해결할 수 있었습니다."라고 설명했습니다.
데이터 분석 시장은 포화 상태이며, 생성형 AI의 발전과 기업들이 AI를 통해 데이터 관리 및 활용도를 높이려는 움직임이 거세짐에 따라 그 혼잡도는 더욱 심화될 전망입니다.
(이 분야에는 190억 달러 이상의 벤처 캐피털을 유치하고 현재 620억 달러의 가치를 지닌 시장 사례가 있습니다. 또한 이 공간으로 쉽게 확장할 수 있는 수많은 데이터 저장 및 최적화 중심의 회사들도 존재합니다.)
자오는 아테닉이 사용자 경험에 중점을 두고 AI 모델에 적절한 기업 컨텍스트를 부여하도록 보장하는 접근 방식이야말로 핵심 경쟁력이라고 판단합니다.
자오는 "기술적으로 모든 데이터가 존재함에도 불구하고, 적절한 지식 없이 운영되는 비즈니스가 너무 많다고 생각합니다. 경영진들이 때로는 무지해서가 아니라, 많은 경우 방향성을 설정하지 못한 채 '눈을 가린 채'(flying blind) 운영하는 경우가 생기는데, 이것이야말로 우리가 정말 해결하고 싶은 문제입니다."라고 결론지었습니다.
TechCrunch AI 전문 뉴스레터를 구독하여 매주 수요일에 받아보세요.