AWS "기업 AI, 도입 넘어 성과 경쟁으로⋯전사 혁신 필요” 작성일 10-23 55 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="WuL8oSPKT9"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="bc77ae3bb27bede6202eb66bae5beb700110976dd1a7622cf1c292ca2a48ae5e" dmcf-pid="Y7o6gvQ9lK" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="김기완 AWS 코리아 AI 사업 총괄. AWS 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/23/552787-G8RRw8K/20261023164451376exmi.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="yCqZBn1yv2" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/23/552787-G8RRw8K/20261023164451376exmi.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 김기완 AWS 코리아 AI 사업 총괄. AWS 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="5d6fd503a307606223c71c24034aadf735295f6ec8f53f34c462912f883b18c4" dmcf-pid="GzgPaTx2hb" dmcf-ptype="general"> 기업의 인공지능(AI) 활용이 개별 업무의 효율을 높이는 수준을 넘어 조직 전체의 사업 성과를 창출하는 단계로 옮겨가고 있다. 아마존웹서비스(AWS)는 이를 위해 AI 도입 전략부터 데이터와 운영 체계까지 전반적으로 정비해야 한다고 강조했다. </p> <p contents-hash="b2f8a54c62b4497631e9f40baafaa2f71522bf0b7762b3ab1f4c1e46a24a3a69" dmcf-pid="HqaQNyMVSB" dmcf-ptype="general">AWS는 23일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 ‘AWS AI 웨이브 2026’을 열고 기업의 비즈니스 및 실제 서비스 운영 환경에 생성형 AI와 에이전틱 AI를 확대 적용하기 위한 전략을 발표했다. </p> <p contents-hash="7b7d93baab5521a87fa9bb8d4ccb3d223add76c75dd94faf57e4a9661da525ea" dmcf-pid="XBNxjWRfvq" dmcf-ptype="general">김기완 AWS코리아 AI 사업 총괄은 AI 활용이 빠르게 늘고 있지만 이를 조직 전체의 성과로 연결하기는 쉽지 않다고 진단했다. AWS에 따르면 AI를 도입한 기업은 88%에 달하지만 실제 사업 성과를 거둔 곳은 6%에 그쳤다. AWS는 이러한 간극의 원인으로 전사 차원의 전략 부재와 데이터 준비 부족, 운영 기반 미비, 투자수익률(ROI)에 대한 불확실성을 꼽았다. 개별 부서에서 AI의 가능성을 확인하더라도 이를 기업 전반에 확산할 체계가 부족하다는 설명이다. </p> <p contents-hash="b85e0587e39735404c1bb72bb6321e463d8574d603725d91a39a342da5c5869e" dmcf-pid="ZbjMAYe4Cz" dmcf-ptype="general">이에 AWS는 전략·데이터·플랫폼·애플리케이션 등 4개 영역을 함께 개선해야 한다고 제안했다. 우선 일회성 프로젝트를 반복하는 방식에서 벗어나 AI 애플리케이션과 에이전트를 지속해서 개선하는 제품 중심의 조직 운영이 필요하다고 강조했다. 아울러 기업 내부에 흩어진 정보와 업무 용어, 지표 사이의 관계를 정리해 AI가 업무 맥락을 이해할 수 있도록 데이터를 정비해야 한다고 설명했다. </p> <p contents-hash="8ee5c59f211cb96d315b03e1b7e2e367fc2d8e20138811a1e863759dc207d236" dmcf-pid="5KARcGd8v7" dmcf-ptype="general">AWS는 AI 에이전트의 전사적 확산을 지원하기 위한 운영 플랫폼도 소개했다. ‘아마존 베드록’과 ‘베드록 에이전트코어’를 통해 기업이 다양한 AI 모델과 에이전트를 개발·운영하도록 지원하고, 사용자 인증과 접근 권한, 보안, 비용 등을 통합 관리하는 방식이다. 이를 통해 기업은 AI 활용 현황을 파악하고 운영 과정에서 발생하는 보안 위험과 비용 부담을 통제할 수 있다. </p> <p contents-hash="df5969b3cbf4f2bb54fbe023131046d9df0d3dd4468c1d71f191b6288b1e419f" dmcf-pid="19cekHJ6Wu" dmcf-ptype="general">이날 행사에서는 국내 기업의 활용 사례도 소개됐다. 한화솔루션은 아마존 베드록 기반의 대규모언어모델(LLM) 게이트웨이를 구축해 임직원의 AI 사용 이력과 비용을 관리하고 개인정보를 보호하고 있다. 카카오는 자체 AI 모델 ‘카나나’의 학습에 AWS 클라우드를 활용하는 한편 추론은 별도 인프라에서 수행하는 방식으로 그래픽처리장치(GPU) 수요 변화에 대응하고 운영 부담을 줄이고 있다. </p> <p contents-hash="342bcb8697b691e264fd35ca0320555b1d5f123244cf4330dbb32fbeabbcc93a" dmcf-pid="t2kdEXiPTU" dmcf-ptype="general">김 총괄은 “AI 전환이 최우선 과제가 되면서 기업의 질문이 ‘AI를 도입할 것인가’에서 ‘어떻게 할 것인가’로 바뀌었다”며 “기업 AI 도입의 성패는 모델 자체보다 전략과 데이터, 운영 체계를 얼마나 갖췄는지에 달렸다”고 강조했다. </p> <p contents-hash="d7bef3790e816da3f65438d62c794905582d88a43503e63adfc09b6dd93a9806" dmcf-pid="Fpifnh8Bvp" dmcf-ptype="general">나유진 기자 yujin@viva100.com</p> </section> </div> 관련자료 이전 '자동차만 한 철판이 하늘에서 떨어져'...'우주쓰레기'인명피해 우려까지 10-23 다음 AWS “내년 AI 시장 화두는 토큰 경제성”… 토큰 사용량, 9개월 새 14배↑ 10-23 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
