쿼리스토리, AI 분석 결과를 '믿을 수 있게' 만든다
구글 출신 보안 전문가가 창업한 쿼리스토리(QueryStory)가 스텔스 모드를 벗고 공식 출범했다. 이 회사는 대기업의 방대한 데이터베이스를 AI 에이전트가 분석하되, SQL 쿼리와 신뢰도 지표를 자동으로 공개해 AI 결과물을 검증하고 행동할 수 있게 하는 플랫폼이다. 6천만 달러 밸류에이션으로 600만 달러 시드 투자를 유치했다.
Shapor Naghibzadeh는 2009년 구글 시스템 운영 엔지니어로 일하며 좋은 스토리의 가치를 깨달았다. 중국을 배경으로 한 해커들이 '오페레이션 오로라(Operation Aurora)'라는 이름의 공격의 일환으로 구글을 겨냥했을 때, 그는 급조된 전쟁실(war room)로 소환되어 회사 서버에서 정확히 무슨 일이 벌어지고 있는지 설명해야 했다. 흩어져 있는 네트워크를 통해 사이버공격을 추적하면서 그는 '검증된 지식'의 가치를 배웠다. 하지만 이는 비용도 많이 들고 시간도 많이 걸리는 작업이었다. 그는 대규모 언어 모델(LLM)이 같은 기능을 훨씬 짧은 시간 안에 모든 종류의 데이터베이스에 가져다줄 수 있다고 생각한다.
Naghibzadeh는 이후 6년간 데이터와 사이버보안의 교집합에 집중하며, 구글의 자원을 활용해 보안 분석가가 복잡한 데이터를 쿼리할 수 있는 도구를 만들었다. 2016년에는 구글 X 랩스에서 타 회사에도 같은 기능을 제공하는 스타트업 크로니클(Chronicle)을 공동 창업했다.
작년, 대규모 언어 모델이 데이터 분석에서 더 큰 역할을 맡게 되자 Naghibzadeh는 사이버보안을 위해 개발한 기법을 다양한 분석 영역에 적용할 새로운 기회를 발견했다. 그는 구글 동료이자 EvolutionIQ의 수석 엔지니어였던 Stanley Yang(CTO), 액센추어 출신의 David Glusic(CPO)과 함께 쿼리스토리(QueryStory)를 공동 창업하고 CEO를 맡았다. 이 스타트업은 오늘 스텔스 모드에서 공개적으로 모습을 드러냈다.
"조사(investigation)라는 패턴이 있습니다. 데이터에 수많은 질문을 던지고, 여러 질문을 한 뒤에는 그것을 하나의 내러티브로 조립하게 됩니다." Naghibzadeh는 말했다. "이것이 쿼리스토리라는 이름의 유래입니다. 데이터로 스토리를 telling하는 것이죠. 사실에 기반한 내러티브를 만드는 것입니다."
쿼리스토리는 2025년 말 Brightmind Ventures와 New York Life Ventures로부터 6,000만 달러 밸류에이션으로 600만 달러 시드 라운드를 유치했으며, 그 이후로 제품을 개발하고 고객과 함께 파일럿을 진행해왔다. 쿼리스토리는 대규모 독점 데이터베이스를 관리하는 대기업을 겨냥하며, 영업팀이나 운영 관리자 같은 사용자를 위한 데이터 분석·검토 통합 플랫폼 역할을 한다.
"우리가 하는 일은 AI에 대한 신뢰 격차를 해소해 기업이 행동할 수 있는 답변을 주는 것입니다." Naghibzadeh는 말했다. "인간의 판단이나 대규모 현장 배치 엔지니어 팀을 '빌리는' 대신, 그것을 제품화한 것이죠."
New York Life Ventures의 파트너인 Tim Del Bello는 이 회사에 투자했다. 그는 또한 이 플랫폼을 활용해 여러 명의 인력이 하던 업무를 대체하고 분기별 사업 검토 보고서를 만들고 있으며, 이것이 실시간 대시보드로 발전하기를 기대하고 있다. "이 제품은 나 같은 사람, 즉 복잡하고 흩어진 데이터 소스를 다뤄야 하지만 데이터 사이언스나 BI 팀을 쓸 수 없는, 특히 규제가 엄격한 산업에서 일하는, 그라운드 트루스(ground truth)를 찾는 의사결정자를 위해 만들어졌습니다." 그는 테크크런치에 말했다.
취약한 AI 시스템 문제 해결하기
기자는 스페이스X 같은 회사가 궤도에서 무엇을 하고 있는지 이해하는 데 유용한 우주 활동 데이터베이스를 제공했다. 쿼리스토리는 몇 시간 만에 그 데이터를 시각화해냈다. 예전에 개발자와 함께 하면 몇 주가 걸리던 작업이었다. 정교한 대시보드와 분석을 만들어냈고, 특히 주목할 점은 AI 에이전트가 해당 분석을 정확하다고 믿는 이유를 보여주는 신뢰도 지표를 별도로 표시했다는 것이다.
이런 작업은 프론티어 AI 연구소들이 만든 협업 도구로도 할 수 있지만, 그런 도구들은 사용자 경험이 의도적으로 제한되어 있다. 쿼리스토리가 걸고 있는 베팅의 핵심은 사용자, 특히 대기업 사용자들이 AI를 업무 프로세스에 통합할 때 더 많은 투명성, 신뢰성, 통제권을 원한다는 것이다.
예를 들어, 한 테크 기업 임원은 최근 테크크런치에 클로드 코워크(Claude Cowork)로 회사 데이터베이스를 쿼리한 뒤, 작성한 SQL 쿼리가 말이 되는지 확인하기 위해 모델에게 쿼리를 보여달라고 요청한 다음에야 데이터 분석가에게 보내 인간 검토를 받았다고 말했다. 쿼리스토리에서는 이런 SQL 쿼리가 자동으로 표시되며, 사용자는 분석 결과에 인간 협업 검토 플래그를 표시할 수 있다.