지난 몇 년간 국내외 많은 기업이 AX(AI Transformation)를 경영 어젠다로 올렸습니다. 그럼에도 실제 현장의 온도는 선언만큼 뜨겁지 않습니다. AI 도구를 개인 업무에 도입하는 속도는 빨랐지만 그 경험이 조직 전체의 생산성으로 이어지는 사례는 여전히 드뭅니다.
범용 AI는 공개된 정보와 개인이 그때그때 제공하는 자료를 중심으로 동작하기 때문에 사내 데이터와 연결되지 않고 팀 단위로 공유되지도 않습니다. 여기에 보안·거버넌스에 대한 확신이 없으면 실제 업무 담당자는 “이걸 내 업무에 어떻게 적용해야 하는지” 감을 잡지 못한 채 다음 단계로 넘어가지 못하죠. AI를 도입한 기업은 많지만 아직까지 AX 효과를 체감하는 조직은 아직 적은 이유입니다.
Amazon Quick을 핸즈온으로 만나야 하는 이유
가비아가 AWS Korea와 함께 마련한 이번 핸즈온은 실무 담당자가 AX 효과를 체감할 수 있도록 실습 위주로 구성했습니다. AI 도입을 망설이게 하는 조직 데이터와 프로세스 연결을 본인 업무에 대입해 봄으로써 직접 확인해 보는 시간을 마련한 건데요.
일방적으로 개념을 설명하는 세션 대신 참관객이 직접 Amazon Quick으로 나만의 업무 에이전트를 만들고 사내 데이터를 연결한 다음 AI에게 분석을 요청해보는 핸즈온을 설계했습니다.
조직의 AI 에이전트는 어떤 형태여야 할까? 시장의 질문에 Amazon Quick의 답변
Amazon Quick은 회사의 정형·비정형 데이터를 연결해 업무 협업과 자동화를 지원하는 AI 기반 업무 플랫폼입니다. 범용 AI가 개인의 질문 해결이나 아이디어 탐색에 최적화되어 있다면 Amazon Quick은 스페이스·데이터셋·커넥터로 회사 내부 자료를 안전하게 연결한다는 점에서 강력한 시너지를 발휘합니다.
Amazon Quick 핵심 기능
- 다양한 지식 소스를 채팅 에이전트에 결합한 통합 업무 공간 스페이스(Spaces)
- 데이터셋 기반으로 대시보드를 구현하고 자연어로 분석하는 사이트(Sight)
- 업무에 필요한 앱 서비스를 개발 없이 자연어로 만드는 앱(Apps)
- 반복되는 업무를 자동화하고 비즈니스 워크플로우를 구축하는 플로우(Flows)
Amazon Quick 환경 내에서 개인이 만든 커스텀 에이전트는 스페이스를 통해 팀 단위로 공유할 수 있습니다. 법인카드 사용 기준이나 증빙 서류 구비같이 조직 공통 기준이 있는 경우에는 목적에 맞는 에이전트 지침을 설정하고 일관된 응답 품질을 유지할 수 있습니다.
이 기능들이 하나의 플랫폼 안에서 유기적으로 연결되기 때문에 AI 도입 이후에도 조직의 데이터와 업무 프로세스를 유지할 수 있습니다.
조직 업무를 위한 AI 보안 거버넌스
기업 고객이 도입을 망설이게 하는 보안 이슈도 핸즈온 현장에서 다뤘습니다. 고객 데이터는 기반 LLM의 학습이나 개선에 사용되지 않으며 AI 추론 데이터는 AWS 네트워크 내에서 암호화되어 처리됩니다.
Amazon Quick 서비스는 글로벌 AWS 규정 준수 프로그램에 포함되어 ISO 9001·27001·27018·27019 등 제3자 감사기관의 평가를 받고 있습니다. AWS CloudTrail 서비스를 통한 사용자·관리자 활동 감사 로그와 무결성 검증 기능도 제공됩니다.
AX 핸즈온 실습 3단계 하이라이트 살펴보기
핸즈온 행사의 핵심이었던 실습은 총 3단계로 구성되었습니다.
① 나만의 에이전트 만들기
참관객들은 업무 맥락을 이해하는 커스텀 AI 에이전트를 직접 설계했습니다. 역할과 응답 지침 그리고 참고 자료를 설정하고 페르소나를 부여하는 방식으로 진행되었는데요. 사내 인사 규정 안내, 고객 문의 대응, 기사 초안 작성 등 자신의 실제 업무 영역에 맞는 에이전트가 만들어졌습니다.
② 사내 데이터 기반으로 AI 지식 허브 만들기
두 번째 실습으로는 Word, PDF, 텍스트 등 사내 비정형 데이터를 스페이스에 업로드하고 에이전트에 연결해 AI 지식 허브를 구성하는 실습이었습니다. 참가자들은 사내 매뉴얼이나 정책 문서를 업로드한 뒤, 해당 문서를 근거로 한 질의응답이 실제로 동작하는 과정을 확인하며 할루시네이션 없는 답변 구조를 체감했습니다.
③ 인사이트를 도출하는 AI 분석가 만들기
엑셀·CSV 등 정형 데이터를 데이터셋으로 구성해 스페이스에 연결하고 SQL이나 IT 부서의 도움 없이 자연어만으로 데이터를 조회·분석하는 실습이 이어졌습니다. 3분기 매출 증감률 비교, 고객별 서비스 사용량 조회처럼 실무에서 반복적으로 발생하는 분석 요청을 자연어 질문 한 번으로 처리하는 경험을 할 수 있었습니다.
성과를 만드는 AX 파트너 가비아와 함께하세요
Amazon Quick 실습 후기 어떻게 보셨나요? 실습으로 Amazon Quick의 가능성을 확인했다면 다음 단계는 우리 조직의 업무에 맞게 구체화할 차례입니다🚀
Amazon Quick은 이미 실제 기업 환경에서 검증되고 있습니다. 제약사 일성아이에스는 가비아 AWS와 함께 PoC와 해커톤을 거쳐 Quick을 전사 전 부서에 도입했습니다.
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