업무용 AI 도구서 주목받고픈 AWS의 전략
클라우드 인프라 서비스 아마존웹서비스(AWS)는 AI 생태계에서 AI 개발과 운영을 위한 컴퓨팅 인프라 회사로 유명하다. 그리고 스스로 인프라뿐 아니라 플랫폼과 업무용 애플리케이션까지 포괄적으로 제공할 수 있는 토털 AI 솔루션 회사로 정의받고 싶어한다. 이에 AI 칩과 AI 모델, AI 개발 및 운영 플랫폼 서비스, 개인 및 기업 업무용 AI 앱에 이르기까지 넓은 포트폴리오를 가졌다. 애플리케이션 영역에 여러 차례 도전했다가 후퇴해온 AWS는 AI 에이전트 중심의 최신 AI 생태계에서도 업무용 AI 도구로 인정받길 바라고 있다.
AWS코리아는 12일 사옥에서 기자간담회를 개최하고 업무용 AI 어시스턴트 ‘아마존 퀵(Amazon Quick)’과 기업 활용 사례를 소개했다.
박혜영 AWS코리아 수석 솔루션즈 아키텍트(SA)는 기업의 AI 도입 트렌드와 아마존 퀵을 비롯한 AWS의 업무용 AI 제품, 국내 기업의 활용 사례를 소개했다.
박혜영 SA는 “보통 직장인이 자료 검색, 문서 작성, 지식 공유 등의 업무를 하루에 8시간 쓴다고 하면, AI를 도입하면 2시간으로 줄어든다고 한다”며 “확보된 6시간을 가치있는 업무에 집중하게 되는 것인데, AI를 업무에 그대로 녹여야만 그런 성과를 얻을 수 있다”고 말했다.
그는 “실제 이게 쉽지 않은 건 데이터가 부서와 앱마다 곳곳에 흩어져 있고, 데이터가 따로 있다보니 각각의 앱을 쓸 때마다 매번 전환하면서 나타나는 반복 업무가 남게 되기 때문”이라며 “클로드, 챗GPT, M365 코파일럿 등의 AI 도구도 각자 뛰어난 성능과 기능으로 유용하지만 앱을 전환해야 하는 문제가 있고, 팀으로 업무를 확장해야 할 때 적당한 기능이 부족하다”고 지적했다.
가트너가 지난 4월 인프라·운영(I&O) 리더 782명을 대상으로 실시한 조사에 따르면 AI 프로젝트의 72%가 기대한 투자 대비 수익(ROI)을 내지 못했으며, 실패 원인으로는 기존 업무 흐름에 통합되지 않은 점, AI 관련 역량 부족(38%), 데이터 준비 부족(38%)이 꼽혔다. 반면 같은 조사에서 성과를 낸 33%의 조직은 공통적으로 기존 시스템과 업무 프로세스에 AI를 통합했다는 특징이 있었다.
아마존 퀵은 데스크톱, 모바일, 웹브라우저 등의 환경에서 사용가능한 업무용 에이전틱 AI 도구다. 2014년 AWS가 발표한 비즈니스인텔리전스(BI) 서비스 ‘아마존 퀵사이트’와 비즈니스용 AI 어시스턴트 ‘아마존 Q 비즈니스’에 AI 에이전트 계층을 통합해 만들어졌다. 사용자 기기의 로컬 파일, 캘린더, 이메일, 슬랙 등 업무 앱과 연동해 맥락을 학습하고, 기기에 상주하며 지식 그래프를 포함한 데이터를 유지하고, 여러 채널의 알림을 하나의 활동 피드로 모아 파편화된 업무 환경을 하나로 통합하며, 엑셀, 아웃룩, 파워포인트, 워드 등의 업무 도구에 활용할 수 있다.
박혜영 SA는 “아마존 퀵은 AI 에이전트 스스로 판단하고, 행동까지 실행하는 4세대 AI 도구이며, 비개발자와 개발자 모두의 업무를 지원한다”며 “개인뿐 아니라 팀, 조직 단위로 확장해 어떤 앱이든 넘나들며 통합적으로 쓸 수 있다”고 설명했다.
아마존 퀵은 BI 기능을 제품 안에 처음부터 통합했다. 정형 데이터와 문서·이메일 같은 비정형 데이터를 함께 인덱싱하고 분석해 자연어만으로 대시보드와 인사이트를 만들 수 있으며, 이탈 위험 고객을 발견하면 담당자 알림과 워크플로우 실행까지 자동으로 이어지는 것처럼 인사이트를 실행으로 연결한다.
핵심 기능은 개인용 다섯 가지와 조직용 5가지로 나뉜다.
개인용 기능은 업로드 없이 로컬 파일을 읽고 검색하는 로컬 파일 접근(Local File Access), 문서·슬랙·이메일 전반에서 맥락을 자동 학습하는 지식 그래프(Knowledge Graph), 자연어로 만든 에이전트를 팀 전체가 공유해 쓰는 에이전트 빌드(Agents & Skills), 이메일·슬랙·캘린더·에이전트 알림을 한 화면에 모으는 활동 피드(Activity Feed), 에이전트를 자연어로 설정해 백그라운드에서 자동 실행하는 예약 작업(Scheduled Tasks) 등이다.
조직용 기능은 문서·대시보드·데이터셋을 팀 단위로 공유하는 스페이스(Spaces), 자연어로 대시보드를 생성·개선하는 퀵 사이트(Quick Sight), 반복 업무를 자연어로 설명하면 자동화하는 플로우(Flows), 여러 시스템을 넘나드는 다단계 업무를 자동화하는 오토메이트(Automate), 여러 소스를 심층 분석해 전문가 수준 보고서를 수분 내 생성하는 리서치(Research) 등이다. 이 밖에 로그인 상태를 유지한 채 웹 기반 작업을 자동으로 수행하는 브라우저 자동화(Browser Automation) 기능도 제공한다.
각 기능은 슬랙, 팀즈, 아웃룩, 지라, 세일즈포스, 서비스나우 등 40개 이상의 업무 도구와 연결하는 커넥터를 제공한다. 기업 데이터는 모델 학습에 사용되지 않으며, IAM·SSO 기반 접근 제어와 클라우드트레일 감사 로그 등을 통해 데이터와 에이전트 활동을 관리한다.
그는 대표적 ‘아마존 퀵’ 도입 사례로 아마존 자체를 먼저 들었다. 아마존은 수백만 직원과 수백개 부서에서 무수하게 세분화된 업무를 수행하고 있는 복잡하고 거대한 조직이다. 아마존 역시 AI 도구의 도입이 쉽지 않았다. 이에 단계적으로 도입해 확장하는 접근법을 취했다. 결과적으로 아마존은 일부 조직을 대상으로 ‘아마존 퀵’을 도입했다. 먼저 부서별 페인포인트를 분석하고, 부서별 주요 기능의 목록을 만들었다. 그리고, 공통적인 반복 업무의 유즈케이스를 구축하고, 아마존 퀵을 해당 업무에 도입한 뒤 전후 변화와 성과를 측정해 적용 범위를 확대했다.
6개월간 20만명 이상이 에이전트를 직접 만들어 쓰고, 5만명 이상이 리서치 기능으로 보고서를 작성했으며, 업무 자동화가 30만건 이상 실행됐다. 구체적으로 영업부서는 제안서 8개 포맷의 작성을 자동화해 관련 업무의 95%를 자동화했다. 운영과 PM 조직은 보고서 작성의 자료조사 업무를 아마존 퀵의 리서치 기능으로 자동화해 주 100시간을 절감했다. 보안 부서는 8명의 인력이 수행하던 정책 문서 검토와 PII 전수 검토 업무를 자동화해 월 90시간을 절감하고, PII를 75% 높였다. 재무 부서는 300개 이상의 테이블에서 데이터를 취합하고 대조해 보고서를 작성하던 파이낸셜 리포팅을 자동화해 월 40시간 절감했다고 한다.
아마존 퀵은 인프라, 플랫폼, 애플리케이션 등 3계층 전반에 AI 서비스를 제공한다는 AWS의 전략과 맥을 같이 한다. 3계층 중 애플리케이션에 해당하는 개인 대상 서비스로 AWS의 AI 인프라 서비스와 아마존 베드락, 베드락 에이전트코어, 세이지메이커AI 등의 플랫폼 상에서 작동된다. 이 덕에 기본적으로 AWS의 엔터프라이즈급 거버넌스를 아마존 퀵에 내장했다.
박혜영 SA는 “아마존 퀵의 특장점은 우선 한달 20달러에 AI 에이전트, 대시보드, 지식그래프, 자동화 등을 한번에 다 쓸 수 있다는 점, 특정 환경에 묶이지 않고 40개 이상의 외부 앱과 간단히 데이터를 연결할 수 있다는 점, 자동화의 흐름이 여러 단계를 걸쳐 매끄럽게 이어진다는 것”이라고 강조했다.
그는 국내 기업 사례로 블랙야크, 메가존클라우드, 일성아이에스 등을 들었다. 블랙야크는 기존 BI 툴의 높은 사용 난이도로 저조했던 현업 데이터 활용률을 아마존 퀵을 활용해 끌어올려, 5개 사업부 100개 이상 계정으로 확산하며 반복 보고 업무를 크게 절감했다. 메가존클라우드는 흩어진 정보를 통합 검색으로 찾고 리포트·제안서 분석 업무를 자동화해 1주일 이상 걸리던 데이터 분석 시간을 12시간 이내로 줄였으며, 현재 영업·기술 조직 100명 이상이 활용하고 있다. 일성아이에스는 전사 160명에 도입해 전 부서에 챗봇과 에이전트를 구성했으며, 학술의학팀은 3명이 2시간씩 걸리던 논문 검색 업무를 5분으로 단축했다.
그는 “아마존 퀵은 모든 업무 담당자가 쓸 수 있고, 코드를 모르고 특별한 학습없이 자연어로 쉽게 사용할 수 있으며, 커스텀 에이전트를 직접 만들어 업무를 자동화할 수 있는 통합 AI 도구”라고 강조했다.
글. 바이라인네트워크
<김우용 기자>yong2@byline.network
