판주라 LLC(Panzura LLC)가 기업용 파일 데이터를 마이크로소프트 365 코파일럿(Microsoft 365 Copilot)과 연결하는 새 플랫폼 ‘넥서스(Nexus)’를 정식 출시했다. 기업이 보유한 비정형 데이터를 생성형 AI가 제대로 읽지 못하던 한계를 줄이면서도, 기존 보안 정책과 접근 권한은 그대로 유지하는 것이 핵심이다.
이번 출시는 기업 AI 도입의 병목으로 꼽혀온 ‘파일 시스템 내 비정형 데이터 활용’ 문제를 겨냥한다. 기업 내부에는 문서, 제안서, 설계자료, 보고서처럼 가치 있는 정보가 많지만, 대규모언어모델(LLM)은 이런 데이터를 구조적으로 읽어들이기 어려워 실제 활용이 제한적이었다. 판주라 최고경영자(CEO) 카르틱 라마머시(Karthik Ramamurthy)는 “고객은 지금까지 활용하지 못한 방대한 비정형 데이터를 갖고 있다”고 설명했다.
넥서스는 판주라의 하이브리드 클라우드 파일 시스템 ‘클라우드FS(CloudFS)’와 연동해, 코파일럿의 대화형 인터페이스에서 기업 지식에 자연어로 접근할 수 있도록 설계됐다. 기존 업무 흐름이나 데이터 아키텍처를 크게 바꾸지 않고도 사내 지식을 AI로 검색하고 분석할 수 있게 하는 구조다. 판주라 제품 담당 수석부사장 마이크 하비(Mike Harvey)는 “코파일럿은 기업 데이터의 대부분을 볼 수 없었지만, 넥서스가 이를 바꾼다”고 말했다.
핵심은 ‘실시간 권한 반영’… 보안 통제 유지
경쟁사 다수가 주기적 인덱싱 방식에 의존하는 것과 달리, 넥서스는 이벤트 기반 아키텍처를 채택했다. 파일 변경이나 접근 권한 수정이 발생하면 이를 거의 실시간으로 동기화해 원본 시스템과 AI 응답 사이에 생길 수 있는 시차를 줄인다. 이런 시차는 오래된 정보가 응답에 반영되거나, 권한이 없는 정보가 노출될 수 있다는 점에서 보안 리스크로 이어질 수 있다.
판주라는 관리자가 정한 정책에 따라 필요한 데이터만 선별적으로 수집하고, 파일 시스템의 권한 체계를 코파일럿 환경에 직접 매핑한다고 밝혔다. 쉽게 말해 재무 데이터에 접근 권한이 없는 사용자는 AI에 질문을 던질 수는 있어도, 해당 정보가 포함된 답변은 받을 수 없다는 의미다.
이 과정에서 전체 데이터를 매번 다시 훑는 대신, 기업 파일 시스템이 원래 생성하는 감사 이벤트 스트림(audit event stream)을 활용한다. 넥서스는 이 이벤트를 기반으로 코파일럿 질의를 뒷받침하는 지식 그래프(knowledge graph)를 업데이트한다. 데이터는 더 작은 단위인 ‘청크(chunk)’로 분할된 뒤 보안 메타데이터와 함께 임베딩(embedding)되고 인덱싱(indexing)된다. 권한이 없는 청크는 애초에 대화 맥락에 포함되지 않도록 설계됐다.
대규모 RAG 구현… 설계·건설 업종서 초기 수요
판주라는 넥서스가 강한 거버넌스 통제를 유지하면서도 기업 규모의 검색증강생성(RAG), 이른바 ‘RAG’를 지원할 수 있다고 강조했다. 초기 활용 사례는 건축, 엔지니어링, 건설 업종에서 나타나고 있다. 이들 산업은 프로젝트 문서와 제안서, 공급망 자료 등 대량의 파일을 다루는 만큼 여러 문서를 한꺼번에 비교하고 요약하는 수요가 크다.
실제 사용 예로는 제안서 자동 작성, 공급업체 리스크 분석, 인력 운영 계획 수립 등이 제시됐다. 예를 들어 “성공한 제안서를 모두 찾아 공통적으로 효과를 낸 내용을 정리해 달라”는 식의 질의가 가능하다는 설명이다. 이는 단순 문서 검색을 넘어, 여러 자료에서 패턴과 인사이트를 추출하는 단계까지 AI 활용 범위를 넓힌다.
시장 관점에서 보면 이번 출시는 기업 생성형 AI의 초점이 ‘모델 성능’에서 ‘연결 가능한 데이터’와 ‘권한 통제’로 이동하고 있음을 보여준다. 특히 포춘 500 기업의 70% 이상이 코파일럿을 도입했다고 마이크로소프트가 밝힌 만큼, 실제 업무에 AI를 안착시키기 위한 데이터 연결 계층의 중요성은 더 커지고 있다. 다만 도입 대비 실제 사용률은 아직 낮은 편이어서, 넥서스 같은 도구가 활용도를 끌어올릴 수 있을지가 관건이다.
판주라는 현재 마이크로소프트 생태계와의 긴밀한 통합에 집중하고 있지만, 향후 더 넓은 지원 옵션도 예고했다. 회사는 이번 넥서스 출시를 기업 데이터 위에서 작동하는 에이전트형 자동화(agentic automation)의 출발점으로 보고 있다. 기업 AI 시장이 이제 ‘무엇을 답하느냐’를 넘어 ‘어떤 데이터에, 어떤 권한으로 접근하느냐’로 경쟁 축이 옮겨가는 흐름이 뚜렷해지고 있다.
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