프라버블리, ‘환각 없는 AI 데이터 에이전트’로 900만 달러 시드 유치

AI 데이터 분석 도구의 가장 큰 약점은 역설적이게도 AI 그 자체다. 자연어로 데이터를 질의하면 AI가 그럴듯한 숫자를 만들어낸다. 사용자가 그 결과를 의심하지 않으면 잘못된 데이터가 의사결정의 근거가 된다. 프라버블리(Probably)는 이 문제를 정면으로 겨냥한다.

프라버블리는 6월 15일 900만 달러 규모의 시드 라운드 유치를 발표하며 공개 프리뷰를 시작했다. 앤드리슨 호로위츠(Andreessen Horowitz, a16z)와 액셀(Accel)이 공동 리드를 맡았고, 도쿄 블랙(Tokyo Black)과 버밀리온 클리프스 벤처스(Vermilion Cliffs Ventures)가 참여했다.

‘검증 가능한 데이터 에이전트’

프라버블리의 핵심 포지셔닝은 “검증 가능한(verifiable) 데이터 에이전트”다. LLM이 출력하는 수치가 실제 데이터에서 도출된 것인지 자동으로 확인한다. 분석 단계마다 결정론적 검증기(deterministic validator)를 통과시키고, 확인할 수 없는 숫자는 보고하지 않는다. 데이터 분석 AI에서 흔히 발생하는 환각(hallucination) 문제를 아키텍처 수준에서 막겠다는 발상이다.

로컬 실행도 차별점이다. 프라버블리는 사용자 컴퓨터에서 직접 구동된다. 연산 엔진으로 덕DB(DuckDB)를 활용해 수십억 개 행(row) 규모의 데이터도 빠르게 처리한다. LLM은 원시 데이터를 보지 않고 메타데이터와 통계만 참조해 분석 계획을 수립하고, 실제 계산은 로컬 엔진이 실행한다. 기업 데이터가 외부 AI 서버를 거치지 않아 보안·프라이버시 요건이 까다로운 기업에도 적합하다는 설명이다.

시각화 엔진도 자체 개발했다. 웹GPU(WebGPU)를 지원하는 환경에서는 1,000만 개 데이터 포인트를 초당 60프레임으로 렌더링하며 확대·축소가 가능하다. 사용자는 원하는 차트를 자연어로 요청하거나 조정할 수 있다.

연결 가능한 데이터 소스는 CSV·JSON·파케이(Parquet) 로컬 파일부터 스노우플레이크(Snowflake), 빅쿼리(BigQuery), 포스트그레스(Postgres), 클릭하우스(ClickHouse)까지 아우른다. 스프레드시트 옆에 스노우플레이크 테이블을, 그 옆에 JSON API 로그를 나란히 올려놓고 통합 질의가 가능하다.

현재 버전은 공개 프리뷰 0.1이며 맥OS·윈도우·리눅스 네이티브 앱으로 배포된다.

경쟁 환경

AI 데이터 분석 에이전트 시장은 이미 여러 플레이어가 자리를 잡고 있다. 헥스(Hex)는 AI 기능을 탑재한 협업 데이터 노트북으로 누적 1억7,200만 달러를 유치했다. 줄리어스 AI(Julius AI)는 CSV 파일을 업로드하면 자연어로 질의하고 차트와 통계를 생성하는 서비스다. 소트스팟(ThoughtSpot)은 에이전틱 분석 플랫폼으로 포지셔닝을 바꾸며 누적 6억7,400만 달러를 조달했다.

프라버블리가 이들과 다른 지점은 ‘로컬 우선 + 검증 가능성’이다. 기존 도구 대부분이 클라우드 기반이거나 검증 없이 LLM 출력을 그대로 제공하는 것과 달리, 프라버블리는 데이터를 로컬에 두면서 결과의 정합성을 보장하는 방향을 택했다.