Amplitude에서 AI Agent를 정식으로 출시했습니다. 데이터를 분석하고, 문제를 진단하고, 다음 액션까지 제안하는 에이전트입니다. 어제 공식 발표가 나왔지만, 저는 베타 테스터로 먼저 써볼 기회가 있었는데요. 간단하게 스포하자면 데이터 분석가를 옆에 두고 있는 느낌이였습니다. 제가 실제 사용하면서 좋았던 점을 공유합니다.
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문제를 발견하는 조력자 역할
수많은 데이터에서 핵심 지표에 영향을 주는 병목현상을 찾는 것은 생각보다 힘듭니다. 제 경험으로는 하나의 문제를 찾는 데 최소 10~20개 이상의 차트를 생성하고 관계 분석을 거쳐야 합니다. 에이전트와 함께하면 이 과정을 줄일 수 있고, 미처 생각하지 못했던 문제 지점을 제시해서 놀라는 경우도 있었습니다. 통계적 관점에서 데이터의 정합성 판단이 어려울 때도 에이전트가 명확한 가이드를 제시해줍니다.
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실험을 설계하고 해석하는 역할
문제를 발견하면 가설 검증을 위한 실험을 진행합니다. 에이전트는 문제 해결에 필요한 실험을 제안하고, 목표 지표, 가드레일 지표, MDE, 실험 기간 등 세팅값까지 제안합니다. 사실 이 세팅이 가장 어려운 부분인데, 에이전트가 지원해주니 실험 경험이 부족한 분들도 충분히 시작할 수 있게 됐습니다. 실험 결과도 리포트 형태로 제공해 결과 해석의 오류를 줄여줍니다.
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데이터 기반 의사결정 속도를 높이는 역할
MCP를 기반으로 다양한 서비스와 연동되지만, 그중 활용 빈도가 가장 높은 것은 역시 Slack입니다. Slack에서 특정 문제를 논의하다가 에이전트를 호출해 관련 차트를 바로 확인할 수 있어 빠른 의사결정이 가능합니다. 데이터 분석가가 중간에서 징검다리 역할을 하는 느낌을 받을 수 있습니다.
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내부 사정을 잘 아는 전담 분석가 정도는 아니지만, 데이터 분석가가 없는 팀이라면 분석 도구와 데이터 분석가를 한 번에 채우는 기분일 수 있습니다. 에이전트를 사용하면서 분석하는 방식이 바뀐 만큼 앞으로 큰 변화가 예상됩니다.