기업들이 인공지능을 현업에 도입하면서 가장 큰 걸림돌로 꼽는 것이 바로 데이터의 부정확성입니다. 최근 뉴욕의 스타트업 님블이 4700만 달러라는 거액의 시리즈 B 투자를 유치한 배경에는 이러한 갈증을 해소해준 기술력이 자리 잡고 있습니다. 님블은 AI 에이전트가 웹상의 정보를 실시간으로 수집하고 이를 기업이 즉시 활용할 수 있는 구조화된 데이터로 바꿔주는 솔루션을 제공하며 시장의 주목을 받고 있습니다.
님블 AI 에이전트가 실시간 웹 데이터를 처리하는 방식
님블의 핵심 역량은 단순히 웹 페이지를 긁어오는 스크래핑에 머물지 않습니다. 님블이 개발한 AI 에이전트는 실시간으로 웹을 검색하고 수집한 정보가 정말 맞는지 검증하고 확인하는 과정을 거칩니다. 이후 가공되지 않은 텍스트 데이터를 마치 데이터베이스처럼 쿼리를 날려 조회할 수 있는 깔끔한 테이블 형태로 구조화합니다.
이 과정이 중요한 이유는 기업용 데이터 도구들이 대부분 정형화된 데이터를 요구하기 때문입니다. 일반적인 생성형 AI 모델들은 검색 결과를 단순 텍스트로 내놓는 경우가 많아 이를 실제 업무 시스템에 바로 반영하기가 무척 까다로웠습니다. 님블은 이 번거로운 중간 과정을 자동화하여 기업들이 웹 데이터를 내부 데이터베이스의 일부인 것처럼 자연스럽게 쓸 수 있게 만들었습니다.
왜 기업들은 님블의 정형화된 데이터에 열광할까?
대규모 언어 모델이나 AI 에이전트는 검색 능력 자체는 뛰어나지만 환각 현상이라는 치명적인 약점이 있습니다. 정보를 잘못 이해하거나 신뢰할 수 없는 출처를 인용하면서 엉뚱한 결과를 내놓기도 합니다. 님블은 데이터를 구조화하는 단계에서 검증 과정을 거치기 때문에 이러한 리스크를 크게 줄여줍니다.
기업 입장에서 신뢰할 수 있는 데이터는 의사결정의 핵심입니다. 님블의 기술을 활용하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.
- 실시간 시장 가격 변화 추적
- 경쟁사 동향 분석 자동화
- 고객 알기(KYC) 프로세스 효율화
- 브랜드 모니터링 및 평판 관리
- 금융 시장의 심층 분석
님블 실시간 데이터를 기존 데이터베이스와 연결하는 방법
님블의 또 다른 강점은 기업들이 이미 사용 중인 데이터 환경과의 유연한 통합입니다. 데이터브릭스나 스노우플레이크 같은 주요 클라우드 데이터 웨어하우스와 직접 연결됩니다. 이는 기업이 보유한 기존 내부 데이터와 님블이 가져온 실시간 웹 데이터를 한곳에서 분석할 수 있음을 의미합니다.
연결 방식은 대략적으로 다음과 같은 단계를 따릅니다.
- 기업 내부의 데이터 레이크나 웨어하우스와 님블 솔루션을 연동합니다.
- AI 에이전트가 검색해야 할 소스와 수행 방식을 설정합니다.
- 수집된 실시간 데이터가 구조화되어 내부 저장소로 유입됩니다.
- 통합된 데이터를 바탕으로 비즈니스 인텔리전스 분석을 수행합니다.
이런 통합 환경 덕분에 AI 에이전트는 기업 내부의 맥락을 이해하고 그에 맞는 검색 결과를 가져올 수 있게 됩니다. 특정 데이터 보존 정책이나 보안 규정을 준수하면서도 외부 정보를 안전하게 활용할 수 있다는 점이 매력적입니다.
데이터 신뢰성을 높여 AI 에이전트 환각 현상을 줄이는 기술
님블의 CEO인 우리 크노로비치는 인공지능 도입 실패의 대부분이 모델 성능 때문이 아니라 데이터 부실 때문이라고 강조합니다. 기업에 필요한 것은 더 뛰어난 지능을 가진 AI가 아니라 믿고 맡길 수 있는 안정적인 데이터 공급망이라는 뜻입니다.
님블은 AI 에이전트가 검색할 대상을 직접 지정하고 제어할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 신뢰할 수 없는 웹사이트의 정보가 섞이는 것을 방지합니다. 또한 수집된 정보의 논리적 일관성을 검토하여 데이터의 품질을 보장합니다. 이러한 통제권이 확보될 때 비로소 기업들은 AI를 실제 매출과 직결되는 핵심 업무에 투입할 수 있게 됩니다.
글로벌 기업들이 님블 솔루션을 선택한 결정적 이유
현재 님블은 포춘 500대 기업을 포함해 100곳 이상의 대형 고객사를 확보하고 있습니다. 대형 유통사나 헤지펀드, 은행들이 님블을 찾는 이유는 규모의 경제를 실현하면서도 실시간성을 놓치지 않기 때문입니다. 수만 개의 상품 가격을 실시간으로 모니터링하거나 전 세계 금융 뉴스를 분석해 투자 지표로 삼는 일은 님블의 기술 없이는 막대한 인적 자원이 소모되는 작업입니다.
투자자들 역시 님블의 확장성에 주목했습니다. 이번 시리즈 B 투자를 주도한 노웨스트 벤처 파트너스는 신뢰할 수 있는 실시간 데이터가 AI 에이전트가 비즈니스 의사결정을 내리기 위한 필수 전제 조건이 되었다고 평가했습니다. 님블은 이번에 확보한 자금을 바탕으로 멀티 에이전트 웹 검색 기술과 데이터 검증 레이어 연구 개발에 박차를 가할 계획입니다.
마무리
인공지능 기술이 고도화될수록 그 엔진을 돌릴 연료인 데이터의 가치는 더욱 높아질 수밖에 없습니다. 님블은 흩어져 있는 웹상의 정보를 기업이 바로 쓸 수 있는 자산으로 바꿔줌으로써 AI 에이전트의 실용성을 한 단계 끌어올렸습니다. 640억 원 규모의 대규모 투자는 단순한 자금 조달을 넘어 데이터 기반 AI 시대의 주도권이 어디에 있는지를 잘 보여주는 사례인 것 같습니다. 앞으로 우리 업무 환경에서 실시간 데이터를 자유자재로 다루는 AI 에이전트를 더 자주 만나게 되지 않을까 기대됩니다.
출처: https://techcrunch.com/2026/02/24/nimble-way-raises-47m-to-give-ai-agents-better-cleaner-data/
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