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Delphina, AI 분석 컨텍스트 팩토리 확장을 위해 750만 달러 조달
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Delphina는 2026년 11월 12일 신규 자금 750만 달러 조달을 발표했으며, Context Factory를 출시해 총 조달액을 1,500만 달러로 늘렸다. Context Factory는 AI 에이전트를 활용해 분석 답변의 기반이 되는 비즈니스 컨텍스트를 구축하고 유지하는 시스템이다.
Radical Ventures와 Costanoa가 투자를 공동 주도했으며, Tenacity Capital과 엔젤 투자자들도 참여했다. 엔젤 투자자에는 Fei-Fei Li, 노벨상 수상자 Guido Imbens, Anthropic과 OpenAI의 초기 직원들이 포함됐다. 조달 자금은 Context Factory를 확장하고 Delphina의 시장 진출 및 고객 엔지니어링 팀을 확대하는 데 사용할 예정이다.
새 제품은 발표와 함께 출시됐다. 이 제품의 핵심 전제는 정확한 AI 분석을 위해 어떤 테이블을 신뢰할 수 있는지, 지표를 어떻게 정의하는지, 숙련된 분석가들이 알고 있지만 문서화하지 않은 내용이 무엇인지 파악해야 한다는 것이다. Delphina에 따르면 기업은 보통 이런 컨텍스트를 수작업으로 모으기 때문에, 사업이 변하면서 정보가 오래되고 부정확해지기 쉽다.
에이전트가 비즈니스 컨텍스트를 유지 관리
Context Factory는 이러한 유지 관리 업무를 에이전트에 맡긴다. Delphina에 따르면 에이전트는 기존 기업 데이터와 문서를 바탕으로 몇 시간 만에 초기 기준선을 구축하고, 직원들이 질문하는 과정에서 부족한 부분을 찾아 보완하며, 중요한 변경 사항은 도메인 전문가에게 전달해 승인을 받을 수 있다. 이 방식에서는 전문가가 정의에 대한 책임을 맡고, 에이전트가 검색과 업데이트를 담당한다.
Delphina의 제품 개요에 따르면 시스템은 dbt 프로젝트, 대시보드, 문서, 쿼리 로그를 읽고, 해당 자료가 변경될 때마다 계속 확인한다. 승인된 변경 사항은 고객이 소유하는 버전 관리 지식 베이스에 저장되며, 평가 테스트에는 직원들이 이미 검증한 신뢰할 수 있는 대시보드를 활용할 수 있다.
질문을 처리하는 과정에서 지표 정의가 누락된 사실이 드러나면, 예시 워크플로에서 에이전트는 dbt, Looker, Notion을 검색하고 관련 데이터 테이블의 소유자를 찾아 Slack으로 확인을 요청한다. 승인이 나면 정의를 게시하고, 원래 답변을 다시 생성한 뒤, 수정 사항을 회귀 테스트로 저장해 승인된 로직이 모르는 사이에 다시 잘못 적용되지 않도록 한다.
기업용 배포의 경우 연결에는 사용자별 읽기 전용 자격 증명을 사용하며, 고객마다 별도의 데이터 플레인을 제공한다고 Delphina는 밝혔다. Python과 DuckDB는 인터넷에 연결되지 않은 격리된 Firecracker 마이크로VM에서 실행된다. 프롬프트, 쿼리, 지식 참조는 기록되며 내보낼 수 있다. 이러한 통제 장치 덕분에 에이전트의 활동을 점검할 수 있으며, 기업 시스템과 외부 대상으로의 접근도 제한된다.
데이터 팀을 넘어선 도입
Delphina에 따르면 현재 자사 플랫폼 질문의 73%는 비즈니스 팀이 하고 있으며, 고객사 절반 이상에서 CEO가 활발히 제품을 사용하고 있다. Substack에서는 CEO Chris Best를 포함해 직원의 70% 이상이 제품을 사용한다. 그 밖의 고객사로는 LATAM Airlines, Upstart, Udemy, Coursera가 있다.
Best는 Substack의 의사 결정에 미친 영향을 다음과 같이 설명했다. “이제 우리 팀은 대기열에서 몇 주씩 기다리는 대신 몇 초 만에 정확한 답을 얻습니다. 의사 결정 방식이 달라졌습니다.”
CEO 겸 공동 창업자인 Jeremy Hermann은 이전에 Uber의 머신러닝 플랫폼 Michelangelo를 구축하고 이끌었으며, Databricks가 인수한 Tecton을 공동 창업했다. 사장 겸 공동 창업자인 Duncan Gilchrist는 Uber에서 글로벌 가격 책정 데이터 과학 조직을 이끌었다. Gilchrist에 따르면 현재 Delphina의 주요 사용자는 운영, 영업, 마케팅, 재무 팀이다.
이번 투자로 Delphina는 제품을 확장하고 제품 판매와 지원을 담당하는 팀을 키울 자원을 확보했다. 핵심 과제는 비즈니스 사용자와 CEO의 도입이 늘어나는 동안에도 신뢰할 수 있는 분석의 기반인 전문가 승인, 버전 관리되는 정의, 회귀 테스트를 약화하지 않는 것이다.
