AWS, ‘에이전틱 AI’ 성공사례 대방출…“파트너와 측정가능한 비즈니스 성과 창출”

아마존웹서비스(AWS)가 국내외 고객과 파트너들이 인공지능(AI)을 활용해 실제 비즈니스 성과를 올리고 있는 성공 사례를 대거 공개하고, 1000개 기업을 분석해 도출한 AI 성공 공식을 제시했다.

“AWS는 가장 포괄적인 에이전틱 AI 스택을 제공해, 현업에 도움이 되는 가치를 창출하고 있고, 측정 가능한 성과를 도출하고 있다.”

라훌 파탁(Rahul Pathak) AWS 데이터 및 AI GTM 부문 부사장은 AWS코리아가 22일 서울 강남구 사무실에서 개최한 기자간담회에서 이같이 말하고 “금융, 의료, 제조업 등 다양한 업계에서 50%에서 85%에 달하는 생산성 증가, 투자대비수익(ROI) 4배 향상, 실제 가치 실현 시간 단축 등과 같은 성과를 달성하고 있다”고 밝혔다.

최대 85% 생산성 증가, ROI 4배 향상…AI 성과 실현

파탁 부사장에 따르면, AWS 글로벌 파트너인 엑센추어(Accenture), 원클라우드허브(1CloudHub), 캡제미나이(Capgemini) 등은 아마존 베드록(Amazon Bedrock)과 아마존 베드록 에이전트코어(AgentCore)를 기반으로 에이전틱(Agentic) AI 플랫폼을 구축해 이같은 성과를 거두고 있다.

아마존 베드록은 다양한 주요 AI 기업의 파운데이션 모델을 통합 애플리케이션프로그래밍인터페이스(API)를 통해 사용할 수 있도록 지원하는 관리형 서비스다. 아마존 베드록 에이전트코어는 기업이 AI 에이전트 구축부터 배포, 운영까지 에이전트 개발 수명주기 전반에 걸쳐 관리형 서비스를 제공하는 에이전틱 플랫폼이다.

파탁 부사장은 “원클라우드허브는 생성형 AI 플랫폼을 다이내믹 AI 에이전트를 통해 구현해 다양한 고객 요구를 충족시키고 있다. 이 플랫폼은 아마존 베드록 위에서 앤트로픽 클로드를 비롯해 다수의 대규모언어모델(LLM)을 활용해 구축했다”고 말했다.

이어 “캡제미나이는 AI를 기반으로 고객 확인을 할 수 있는 KYC 검증 솔루션을 도출했다. KYC 검증 솔루션을 구축하려면 최소 몇 주 동안의 수작업이 필요하지만 AI 에이전트를 이용해 자동화를 구현해 고객사가 많은 시간과 비용을 절감할 수 있었다”고 덧붙였다.

자체 AI 칩 등 인프라부터 AI 에이전틱 플랫폼과 솔루션까지 ‘AI 풀스택’ 제공

파탁 부사장은 “AWS는 가장 종합적인 AI 스택을 제공함으로써 고객들이 상상하는 어떠한 AI 애플리케이션도 구축할 수 있도록 제공하고 있다”고 강점을 부각했다.

AWS가 제공하는 에이전틱 AI 스택은 AWS 트레이니움(Trainium)과 AWS 인퍼런시아(Inferentia) 기반의 자체 AI 칩을 바탕으로 한 인프라와, 아마존 S3 등 데이터 플랫폼을 비롯해 아마존 베드록, 아마존 세이지메이커(SageMaker), 아마존 베드록 에이전트코어, 에이전틱 AI 마이그레이션 및 현대화 서비스인 AWS 트랜스폼(Transform) 등 에이전틱 AI 솔루션과 애플리케이션 서비스를 아우른다.

이같은 구성으로 파탁 부사장은 “고객은 가장 최신의 모델, 선도적인 랩에서 출시된 모델이나 오픈소스 모델에 모두 접근할 수 있다”며 “하나의 모델과 툴로 작업하던 시대는 끝났다. 다양한 툴 기반 워크플로우가 확산되고 있다. AWS 파트너들은 다양한 툴과 에이전트, 기능들을 조합해 가장 최신의 서비스들을 기반으로 구성 가능한 컴포저블 워크플로우(composable workflow)를 구축하고 있다”고 소개했다.

또한 “고객들은 도입 첫날(day1)부터 AI를 통한 가치 창출을 요구한다. 즉각적인 효과를 바라고 있다”라면서 “추론 최적화로 AI 도입 첫날부터 현대화와 혁신을 동시에 실현할 수 있다”고 단언했다.

PoC 넘어 프로덕션 단계로 진입하는 AI 성공요소 4가지

이날 파탁 부사장은 에이전틱 AI을 도입하는 기업이 개념검증(PoC)를 넘어 프로덕션 단계까지 성공적으로 진입해 비즈니스 성과를 거두기 위한 핵심 요소로 ▲목표 ▲데이터 ▲가드레일 ▲실행 4가지를 제시했다.

AI 도입을 검토할 때는 가장 먼저 비즈니스 ‘목표’를 제대로 수립해야 한다. 기술보다 비즈니스 목표를 먼저 정의하고 설계해야 의미 있는 성과를 도출할 수 있다. 그리고 AI가 제 역할을 하려면 ‘데이터’ 활용 체계가 선행돼야 한다. 비즈니스 목표에 맞는 데이터를 접목해야 한다. 데이터를 기반으로 해야 정확한 목표가 구축될 수 있다. AI를 도입할 때 직원들이 안전하게 혁신할 수 있도록 ‘가드레일’을 구축해야 혁신도 가속화할 수 있다. 기업의 중요 데이터와 애플리케이션프로그래밍인터페이스(API), 재무정보에 접근할 수 있도록 보안 경계를 반드시 구축해야 한다. 안전한 경계 안에서만이 빠른 실행이 가능한 환경이 조성된다. 보안이 혁신을 저해하는 걸림돌이 아니라 동반자로 인식해야 한다. 아울러 ‘실행’은 신속하게 이뤄져야 한다. 빠르게 변화하는 환경에서는 수개월이 아닌 수주 안에 성과를 내는 결과를 도출해야 한다는 게 그의 얘기다.

포스코DX, CJ올리브네트웍스, 메가존클라우드, NDS가 거둔 국내 AX 사례

AWS는 이날 국내 성공사례도 공개했다. 특히 AWS 파트너가 특정 산업(도메인) 분야 전문성과 AI 역량을 바탕으로 구현한 AI 전환(AX) 사례들이다.

제조 분야 사례는 포스코DX가 진행한 AI 에이전트 기반 도면 설계 자동화와 머신러닝운영(MLOps) 예지정비 체계 사업이다. 포스코DX는 프로그래머블로직컨트롤러(PLC)·제조실행시스템(MES) 등 운영기술(OT) 운영 경험을 바탕으로 AWS 에이전틱 통합개발엔진(IDE)인 키로(Kiro)가 생성한 코드를 아마존 세이지메이커 파이프라인(Amazon SageMaker Pipeline)과 연결해 데이터 처리부터 배포, 재학습, 운영까지 자동화한 MLOps 환경을 구현했다.

그 성과로 방희란 AWS 한국 파트너 리더는 “도면 작성 시간이 기존에 5~7일 걸렸으나 반나절로 90% 단축됐다. 데이터 분석 시간은 82배나 줄어드는 놀라운 성과를 올렸다”며 “파트너들이 단순히 AI 모델을 구축한 게 아니라 수십년간 축적한 제조 도메인의 지식 위에 AI를 얹어서 이런 결과를 거둘 수 있었다”고 강조했다.

두산디지털이노베이션(DDI)은 제조 현장 도메인 이해를 바탕으로 예지정비와 스마트 환경·보건·안전(EHS) 서비스를 결합한 솔루션을 개발했다. AWS IoT 코어(Core)로 실시간 모니터링 환경을 구성하고, 아마존 베드록과 아마존 세이지메이커를 활용해 고장 예측과 위험 식별·평가, 작업자 안전 관리 체계를 구현했다.

방 리더는 메가존클라우드가 JB우리캐피탈의 금융 보고서 자동화 플랫폼을 아마존 베드록 기반으로 구축한 금융권 사례도 소개했다. 메가존클라우드는 온프레미스 데이터를 유지하면서 클라우드 AI와 연동하는 하이브리드 아키텍처를 적용했으며, 자연어 질의 기반 문서 검색 환경도 함께 구현했다. 6개월 내 구축을 완료했으며, 그 기간 안에 금융당국의 현장 보안 심사도 통과했다. 영업승인신청서 작성 시간은 80%, 심사의견서 작성 시간은 30% 단축됐다는 게 그의 설명이다.

CJ푸드빌은 CJ올리브네트웍스와 함께 AI를 활용해 매장의 수요 예측 데이터를 바탕으로 데이터 기반 의사결정 문화를 만들고 있다. 이를 위해 SAP on AWS, AWS 람다(AWS Lambda), AWS 프라이빗링크(AWS PrivateLink)를 활용해 SAP 수익성 데이터를 POS·점포 운영 데이터와 통합하고 AI 수요 예측 모델을 적용했다. 전 구간 암호화 보안 아키텍처를 적용해 보안성과 데이터 개방성을 동시에 확보했다. 이에 따라 AI 수요 예측이 적용된 매장에서 매출 5.7%, 고객 수 2.2% 증가를 각각 달성하는 성과를 거뒀다. 나아가 조직 문화도 데이터를 요청하는 조직에서 데이터로 토론하고 제안하는 조직으로 전환됐다고 AWS는 강조했다.

NDS는 헬스케어 규제 전문성을 바탕으로 AWS 헬스오믹스(AWS HealthOmics), 아마존 FSx 포 러스터(Amazon FSx for Lustre), AWS 패러렐클러스터(AWS ParallelCluster)를 활용해 이노크라스의 암·희귀질환 환자 대상 정밀 의료 서비스 구현을 지원했다. 유전체 데이터의 실시간 처리·저장이 가능한 임상 등급 엔드투엔드 생물정보학 파이프라인을 구축해 정확도를 유지하면서 분석 처리 속도를 향상시켰다는 게 AWS의 설명이다.

AWS코리아는 이처럼 산업 특화 파트너 전략을 강화하고 있다. 파트너의 경쟁력을 단순 재판매(리세일) 중심에서 산업 전문성과 AI 역량 기반으로 전환하는 것에 초점을 두고 있다.

방 리더는 “올해 AWS코리아에서 파트너와 함께 집중하고자 하는 영역은 AI우선(AI-First) 파트너 역량, 인더스트리 깊이(도메인 지식), 그리고 AWS에서 지원하는 공동 판매(Co-Sell)”라면서 “AI를 할 수 있는 파트너가 아니라 AI로 시작하는 파트너가 돼, 고객과의 대화의 첫 질문이 AI로 (고객이 가진) 문제들을 어떻게 풀 수 있을까가 돼야 한다. 그리고 파트너가 가장 잘 아는 산업 분야를 한 두가지 선정해 누구도 따라올 수 없는 인더스트리 깊이를 만들어 달라고 요청하고 있다. 파트너가 가진 산업 지식이 AI와 결합되면 가장 강력한 경쟁력이 될 수 있을 것이다. 이같은 경쟁력을 바탕으로 AWS에서 지원하는 게 바로 공동 판매(Co-Sell)”라고 설명했다.

대대적 투자 지속…아마존 베드록에 앤트로픽 클로드 오푸스 4.7 출시 

한편, AWS는 현재 에이전틱 AI 생태계에서 경쟁력을 창출하기 위해 2억달러 규모의 설비투자를 진행하고, 엔비디아로부터 100만개의 칩을 확보하는 등 대대적인 투자를 벌이고 있다. 오픈AI(OpenAI)·앤트로픽(Anthropic)·엔비디아·세레브라스(Cerebras)와도 긴밀히 통합해 고객에게 벤더 종속 없는 모델 선택권을 제공하기 위한 노력을 계속하고 있다고 밝혔다.

이와 관련해 파탁 부사장은 이날 AWS가 앤트로픽의 최신 플래그십 모델 클로드 오푸스 4.7(Claude Opus 4.7)을 아마존 베드록을 통해 제공한다고 발표했다. 클로드 오푸스 4.7은 에이전틱 코딩, 지식 업무, 장기 실행 작업, 비전 등 전 영역에서 기존 대비 향상된 성능을 제공하며, 아마존 베드록의 차세대 추론 엔진을 기반으로 구동되고 최대 100만 토큰 컨텍스트에서도 강화된 성능을 유지하고 출력 결과를 자체적으로 검증하는 기능을 지원한다.

양사의 전략적 협력도 확대돼 앤트로픽은 향후 10년간 AWS 기술에 1000억달러 이상을 투자하고 트레이니움(Trainium) 기반 최대 5기가와트(GW) 인프라를 확보할 예정이다. 아마존은 앤트로픽에 대한 투자를 확대해 50억달러를 신규 투자하고 성과에 따라 최대 200억달러를 추가 투자한다.

파탁 부사장은 “2026년은 진정한 에이전틱 AI의 해”라면서 “AWS는 세계에서 가장 큰 파트너 네트워크를 보유하고 있다. 이를 바탕으로 고객들이 성공할 수 있도록 지원하고 있다. 파트너사들과 긴밀히 협력해 빠르게 변화하는 시대에 고객이 목표에 맞게 기회를 포착할 수 있도록 나아갈 것”이라고 밝혔다.

글. 바이라인네트워크
<이유지 기자>yjlee@byline.network