AWS·업스테이지, AI 성과 창출 조건 제시…목표·연동·신뢰 강조
아이티데일리 (IT DAILY) ·
✦ AI 요약
AWS와 업스테이지는 AI를 실제 업무 성과로 연결하는 전략을 제시했다.
기업들은 개선 대상 업무를 구체적으로 정하고 KPI로 효과를 확인하고 있다고 설명했다.
기존 시스템 연동과 거버넌스 준수, 관리·통제 비용을 고려한 과제 선택과 ROI 검토가 중요하다고 했다.
기업들의 AI 활용이 확산하면서 관심사는 AI를 통한 업무 개선 수준·성과 창출 가능성으로 옮겨가고 있다. 이에 AWS·업스테이지는 AI를 실제 업무 성과로 연결하는 전략을 제시했다.
두 회사는 이를 위해 명확한 성과 목표 설정을 강조했다. 아울러 기존 시스템 연동, 업무 절차·거버넌스 준수, 관리·통제 비용을 고려한 과제 선택이 필요하다고 밝혔다.
최영준 AWS 코리아 AI 기술 총괄과 권순일 업스테이지 최고전략책임자(CSO)는 23일 서울 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 'AWS AI 웨이브 2026' 기자간담회에서 이런 방향과 함께 기업 요구 변화, 에이전틱 AI의 업무 적용 방안을 논의했다. 사진 인물은 최영준 AWS 코리아 AI 기술 총괄, 권순일 업스테이지 최고전략책임자(CSO)다.
권 CSO는 AI 자체와 관련한 질문이 줄어들고 있다고 밝혔다. 그는 재작년 기업들의 문의가 명확한 활용 사례보다는 AI 도입 의향을 중심으로 한 포괄적 질문이 많았다고 설명했다. 이어 지난해에는 특정 용도에 적용할 수 있는지 묻는 방향으로 바뀌었고, 올해는 개선하려는 업무를 정확히 특정하는 수준으로 요구가 구체화됐다고 말했다.
권 CSO는 최근 기업들이 개선 대상 업무를 구체적으로 설정하고, 핵심성과지표(KPI)를 기준으로 도입 효과를 확인하고 있다고 설명했다. 최 총괄은 이런 흐름의 사례로 GS리테일의 운영 장애 대응에 베드록 기반 에이전트를 적용한 사례를 소개했다. 이 사례에서 장애 분석 시간은 평균 30분에서 약 2분으로 단축됐다.
이와 함께 기존 시스템 연동의 중요성도 강조됐다. 이는 AI를 활용할 때 기업의 기존 운영 시스템과 업무 절차를 함께 고려해야 하기 때문이라고 설명됐다.
권 CSO는 밸류체인을 갖춘 기업은 사업을 처음부터 다시 시작할 수 없다고 말했다. 그는 레거시 시스템도 이유를 가진 규칙 기반 구조라고 설명했다. 이어 절차를 지키지 않고 결과만 제시하면 그럴듯해 보여도 기업이 사용할 수 없는 솔루션이 된다고 밝혔다.
최 총괄은 경신홀딩스 사례를 소개하며 기존 거버넌스를 유지한 상태에서 AI를 적용하는 방식을 설명했다. 그는 AWS가 베드록 에이전트코어를 통해 기존 규칙 적용을 지원하고, 사내 데이터의 자연어 활용도 지원한다고 밝혔다.
이어 실제 업무 활용의 최대 걸림돌로는 신뢰 문제가 제기됐다. 이는 AI의 우수한 성과와 기업이 안심하고 위임할 수 있는 가능성이 별개라는 의미로 설명됐다.
권 CSO는 문서 파싱 등 데이터 해석 업무에서 사람과 AI의 결과를 비교하는 방식으로 이를 설명했다. 그는 사람의 해석 성과가 휴먼 에러를 포함해 91~92점 수준이고, AI 성과는 98점에 가깝다고 밝혔다. 그럼에도 사람의 개입 없이는 적용을 꺼리는 경우가 많고, AI를 신뢰 가능한 기술이자 업무를 맡길 수 있는 기술로 보는 사회적 공감대가 부족하다고 체감한다고 설명했다.
투자 판단에서는 GPU·솔루션 구입비 외 관리·통제 비용까지 포함한 ROI 검토가 중요하다는 점이 강조됐다. 이를 실행하는 추진 방식으로는 톱다운과 바텀업이 제시됐다.
권 CSO는 톱다운에 대해 시간이 걸려도 관리·통제 비용 대비 효과가 더 큰 과제를 우선 추진하는 방식이라고 설명했다. 또 톱다운의 필요 조건으로는 경영진의 강한 의사결정과 추진력을 제시했다.
권 CSO는 바텀업에 대해 데이터 자동화·심사 검토 자동화 등 작은 과제 4~5개로 시작하는 방식이라고 설명했다. 이후 현장에서 효과를 체감한 뒤 적용 범위를 확장하는 방식이라고 밝혔다. 또한 두 방식의 우열은 단정할 수 없고, 기업별 적합한 선택지마다 장단점이 있다고 했다.
양사 협력 방향도 소개됐다. AWS·업스테이지는 2024년 전략적 협력 계약을 체결했고, 업스테이지는 AWS ISV 액셀러레이트 프로그램 참여로 공동판매 기반을 마련했다. AWS·업스테이지는 세이지메이커 등 AWS 인프라에서의 모델 학습 최적화 방안을 논의해 왔다.
최 총괄은 온톨로지·AI 레디 데이터를 구축할 때 기업 문서 파싱 작업의 주요 선택지로 업스테이지의 도큐먼트 파스를 추천한다고 설명했다.
이어 권 CSO는 그동안 국내에서 기술 협력을 다수 진행해 왔다고 밝혔다. 그러면서 한국에서 축적한 실적·기술 경험을 바탕으로 글로벌로 나가는 과정에서 AWS와 협력을 확대하기를 기대한다고 말했다.
출처: 아이티데일리 (IT DAILY) · 양승갑 기자
원문: https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=242408
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출처 아이티데일리 (IT DAILY)
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