마지막 편집일: 2026년 10월 26일
Ramp의 데이터 플랫폼 엔지니어인 제이 소벨은 dbt Summit 2026 세션에서 자신이 ‘내부 AI’라고 부르는 개념을 설명했습니다. 이는 Ramp의 제품에 AI를 직접 탑재하는 것이 아니라, 조직 전체가 대규모 언어 모델을 생산적으로 활용할 수 있도록 체계를 구축하는 것을 의미합니다. 제이는 이를 별도의 전문 분야라기보다는 분석 엔지니어들에게 있어 자연스러운 다음 단계로 규정합니다.
그는 분석 엔지니어들이 모델의 ‘블랙박스’ 동작에 익숙하고, 에이전트가 필요로 하는 설명문을 작성하는 데에도 더 적극적이라는 점에서 소프트웨어 엔지니어들보다 확실한 우위를 지닌다고 주장한다. 그는 이에 대해 반유머적으로, 그러한 설명문을 작성하는 일이 파이썬을 다루는 것보다 더 어렵다고 말하기도 한다.
회사의 데이터 에이전트인 램프 리서치는 약 1년 전에 출시되었으며, 그 이후로 널리 공유되면서 dbt 서밋의 기조연설에서도 언급될 정도가 되었습니다. 인스펙트는 램프의 원격 에이전트 플랫폼으로, 각 ‘티켓’이 실제로는 샌드박스화된 코딩 에이전트 세션인 티켓형 인터페이스를 제공하며, 최근에는 누적 세션 수가 백만 건을 돌파했습니다.
Glass는 앤트로픽의 비서를 뜻하는 별칭으로부터 유래한 제이의 내부 프로토타입으로 시작되었으며, 이후 팀원들이 이름을 변경해 큰 인기를 끌게 되었습니다. 현재는 신규 입사자의 노트북에 기본 설치되어 있으며, 사내 시스템과 사전 연동되어 있고, 특히 영업팀 등 비엔지니어 직군에서 매우 인기가 높습니다.
Rampplify는 Ramp의 사내 앱 호스팅 플랫폼으로, 내부 도구를 신속하게 배포하고 또한 동일한 속도로 간편히 폐기할 수 있도록 설계되었습니다. 그리고 최신 제품인 WaveDash는 대시보드 기반 도구로, 모든 대시보드가 리포지토리에 저장된 SQL 파일이며 마크다운으로 렌더링되므로 에이전트들이 엔지니어들과 동일한 방식으로 대시보드를 읽고 편집할 수 있습니다. Ramp은 현재 Looker에서 WaveDash로 전환을 적극적으로 추진하고 있습니다.
제이는 데이터 에이전트의 쿼리 수량을 나타내는 차트를 공유했으며, 해당 수량은 한 달에 약 1만~1만5천 건에서 현재는 이를 기준으로 비교되는 인간 주도형 쿼리를 압도하는 수준으로 증가했습니다. 그는 또한 경고를 덧붙였습니다: 램프는 특정 AI 연구소의 모델에 스스로를 고정시키는 것을 의도적으로 피하고 있으며, 디빈을 개발한 코그니션의 보고된 450억 달러 규모의 평가액과 같은 변동성을 이유로 선택지를 열어두어야 한다고 지적했습니다.
Q&A에서, 맞춤형 플랫폼을 구축할 자원이 부족한 소규모 데이터 팀을 위한 제이의 조언은 처음부터 새로 만들기보다는 디자인 시스템, 차트 라이브러리, 그리고 ‘바이브-코딩’된 사내 저장소에 의존하라는 것이었습니다. 채용에 관해서는, 그는 약간의 소프트웨어 엔지니어링 감각을 갖춘 분석 엔지니어를 찾는다고 말했습니다.
이러한 AI 투자에 대한 ROI를 측정하는 데 대해 그는 현재 램프가 이를 철저히 수행하지 못하고 있다고 솔직하게 밝히며, 이를 “블랙박스와 직감”이라고 표현했습니다. 또한 램프의 보안 엔지니어링 팀이 내부 AI 추진을 가능하게 한 공로를 인정했으며, AI가 생성한 글로 인해 내부 문서가 부풀어 오르는 문제에 대해 약간 불만을 토로하기도 했습니다.
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