Jedify, AI 에이전트에 비즈니스 맥락을 부여하기 위해 2,400만 달러 투자 유치

AI 업체들은 자사의 기업용 제품을 ‘즉시 도입 가능한 솔루션’으로 홍보하는 경우가 많지만, AI 에이전트가 도입 첫날부터 효과적으로 작동할 가능성은 낮습니다. 회사의 고유한 운영 방식에 맞춰 모델을 맞춤화하지 않으면, AI는 해당 비즈니스에서 매출을 어떻게 정의하는지, 또는 어떤 직원이 특정 파일에 접근 권한을 가지고 있는지 파악할 수 없습니다. 이것이 바로 AI 기업들이 자사 도구를 고객 환경에 통합할 수 있도록 엔지니어를 파견하는 이유 중 하나입니다.

뉴욕에 본사를 둔 스타트업 제디파이(Jedify)는 바로 이러한 과제를 해결하고 있다. 이 회사에 따르면, 자사의 플랫폼은 API를 활용해 기업의 지식 소스와 연결하고 비즈니스의 ‘컨텍스트 그래프’를 생성함으로써 AI 에이전트가 더 효과적으로 작동할 수 있도록 지원합니다. 이러한 소스에는 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, SaaS 애플리케이션, BI 도구뿐만 아니라 보고서, 문서, 코드베이스, 슬랙 채널, 회의 녹화본과 같은 비정형 소스도 포함됩니다.

이러한 발전을 뒷받침하기 위해 Jedify는 TechCrunch가 단독 보도한 바와 같이, Norwest가 주도한 시리즈 A 투자 라운드에서 2,400만 달러를 유치했다. 기존 투자사인 S Capital VC와 Cerca Partners가 이번 라운드에 참여했으며, 신규 투자사인 Oceans Ventures도 합류했다. 데이터 업계의 거물인 Snowflake도 전략적 투자자로 참여했으며, Cortex AI, Semantic Views, CoWork 등 자사의 AI 제품에 Jedify의 기술을 통합하고 있습니다.

Jedify의 핵심 주장은 AI 에이전트가 기업 환경에서 진정한 가치를 발휘하려면 엔티티, 데이터, 권한, 도메인 지식, 워크플로우, 운영 가정, 그리고 기업 고유의 용어 간의 관계를 이해해야 한다는 것입니다. 회사는 이러한 맥락을 통해 AI 에이전트가 조직 전체의 데이터를 샅샅이 훑어보는 대신 특정 업무와 관련된 정보에 집중할 수 있게 된다고 설명합니다.

공동 창업자이자 CEO인 아사프 헨킨(위 사진, 맨 오른쪽)은 고객들이 제디파이를 어떻게 활용하는지 보여주는 사례로 컴플라이언스 전문 기업인 카이트웍스(Kiteworks)를 언급했다. Kiteworks는 Snowflake, Tableau, Notion 및 문서와 스크린샷을 포함한 내부 플레이북을 Jedify와 통합한 후, 다양한 고객 워크플로우를 위한 에이전트 기반 도구를 개발했습니다.

“그들은 영업 및 계정 관리 팀에 정교한 애플리케이션을 제공하고자 했습니다. 대시보드와 실시간 대화 도구가 결합된 형태를 상상해 보세요. 고객과의 대화에 진입하면 Jedify가 알아야 할 모든 정보를 동적으로 생성합니다. 대화 도중에는 매우 구체적인 세부 정보를 실시간으로 선제적으로 제시합니다,”라고 헨킨은 말했습니다.

Jedify의 컨텍스트 그래프. 이미지 출처:Jedify /

헨킨은 Jedify의 컨텍스트 그래프가 엔티티, 데이터, 사람, 권한, 고객 간의 관계를 포착하는 다차원적 특성을 지니고 있다는 점에서 기존의 시맨틱 레이어, 메타데이터 카탈로그, 지식 그래프와 차별화된다고 주장한다. 또한 이 그래프는 모델에 구애받지 않으며, 연결된 시스템으로 정보가 유입 및 유출됨에 따라 실시간으로 업데이트된다.

“CRM 데이터, Zendesk 티켓, 그리고 실시간 텔레메트리 데이터에 걸쳐 의사 결정을 내리며 자율적으로 작동하는 에이전트 기반 솔루션이 필요할 때, 컨텍스트 그래프는 시맨틱 레이어에 비해 훨씬 뛰어난 기능을 제공합니다.”라고 그는 말했다.

권한 관리는 분명한 과제를 안고 있습니다. 예를 들어, 상담원은 인턴에게 CFO의 매출 전망 자료에 대한 접근 권한을 부여해서는 안 됩니다. 헨킨은 자신의 플랫폼이 신원 관리 시스템, 파일 시스템, SaaS 도구 및 데이터베이스(행, 열, 테이블 수준 규칙 포함)로부터 권한을 상속받아 이 문제를 해결하며, 고객이 에이전트나 워크플로우의 접근 권한을 지정하는 추가 그룹을 생성할 수 있도록 지원한다고 설명합니다. 또한 이 플랫폼은 고객이 AI 에이전트가 예상대로 작동하는지 확인할 수 있도록 관찰성 및 거버넌스 도구를 제공합니다.

Jedify는 현재 성숙한 데이터 스택과 여러 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스를 보유한 중견 및 대기업 고객을 대상으로 하고 있습니다. 헨킨에 따르면, 이 회사는 The Weather Company를 포함해 10~20개의 초기 고객을 확보하고 있으며, 게임, 산업, 소비재(FMCG)와 같은 데이터 집약적 분야로부터도 관심을 받고 있습니다.

주요 데이터 플랫폼들도 유사한 기능을 개발하고 있는 만큼, Snowflake의 투자와 파트너십은 주목할 만합니다. 그러나 헨킨 대표는 기업의 데이터 상당 부분과 조직의 지식 대부분이 일반적으로 단일 클라우드가 아닌 여러 공급자에 분산되어 있기 때문에, Jedify가 이러한 노력들을 보완해 준다고 주장합니다.

“[대형 데이터 기업들은] ‘네, 그냥 모든 데이터를 가져오세요’라고 말할 것입니다. 하지만 현실적으로 기업들은 여러 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 데이터 솔루션을 보유하고 있습니다. 핵심은 모든 데이터가 이러한 환경에 저장되어 있는 것은 아니며, 대부분의 지식도 그곳에 없다는 점입니다. 따라서 이는 사실 그들에게 불리한 점입니다,”라고 그는 말했다.

헨킨은 또한 유사한 컨텍스트 레이어를 독자적으로 구축하려는 기업들의 경우, 특히 기업들이 AI 토큰 소비에 대해 더욱 신중해지고 있는 상황에서 AI 모델 훈련 비용이 감당하기 어려울 정도로 비쌀 수 있다고 지적했다.

게다가 AI 모델 개발의 빠른 속도는 이 회사의 광범위한 주장을 뒷받침한다. 즉, 모델이 더욱 강력해지고 상호 대체 가능해짐에 따라, 기업 내에서 모델의 성능을 향상시키는 독자적인 컨텍스트는 가치 있고 지속적인 경쟁 우위가 될 수 있다는 것이다.

이 스타트업은 새로 조달한 자금을 제품 개발, 인력 채용 및 시장 진출 활동에 사용할 계획이다. 이로써 회사의 총 자금 조달 규모는 약 3,300만 달러에 달하게 되었다.