'AI가 SQL을 작성해준다'로 끝내지 않기 — 분석 기반 키우는 법

AI 요약

IT 기업 TRIBEAU의 CTO가 AI 기반 분석 기반 구축 경험을 공유한 글이다. 단순히 AI가 SQL을 작성해주는 것을 넘어, 정확한 데이터 기반 의사결정을 위해 필요한 요소로 ‘컨텍스트’, ‘가드레일’, ‘개선 루프’를 강조한다. 실제로 자연어를 SQL로 변환해 BigQuery에서 실행하는 MCP 도구를 구축했으며, 안전한 사용을 위해 SQL 구조 검증, 비용 추정, 권한 인증 등의 가드레일을 적용했다. 특히 ‘조용히 잘못된 숫자’를 반환하는 사이런트 에러가 가장 위험하며, 이를 방지하기 위해 dbt 기반 메트릭 정의와 사용 로그를 통한 지속적인 컨텍스트 개선이 핵심이라고 설명한다.

핵심 포인트

• AI가 SQL을 작성하는 것과 정확한 답변을 제공하는 것은 별개의 문제이며, 컨텍스트(메트릭·세맨틱·인텐트)가 중요
• 5가지 MCP 도구(list_models, describe_model, get_aurora_schema, dry_run_query, execute_query)를 제공하며 dry_run_query가 선행되어야 execute_query 실행 가능
• 가드레일은 ‘위험한 것을 차단’이 아닌 ‘안전한 것만 통과’시키는 방식으로 설계
• 개선 루프는 사용자의 질문(인텐트)을 기록해 dbt 모델과 문서를 지속적으로 보강하는 방식

향후 전망

• 세맨틱(기능·이벤트 정의)과 인텐트 기반 개선 루프는 아직 진행 중이며, 이 영역이 다음 과제
• AI 기반 분석 도구는 단순 기능 제공을 넘어 조직의 데이터 문해력과 안전장치를 함께 키우는 방향으로 발전할 것