Amazon Q Business로 기업의 생성형 AI 도입 가속화하는 법

기업용 생성형 AI 도입, Amazon Q Business로 가속화하는 방법

최근 기업 내에서 생성형 AI의 도입이 급격히 증가하고 있습니다. 특히 Amazon Web Services(AWS)를 사용하는 기업이라면 자연스럽게 Amazon Q Business를 도입해 업무 효율화와 데이터 활용 극대화를 시도할 수 있습니다. 이번 글에서는 Amazon Q Business의 핵심 기능과 아키텍처, 실제 사례를 중심으로 어떻게 조직에 배포하고 활용할 수 있는지에 대한 가이드를 제공합니다.

Amazon Q Business란?

Amazon Q Business는 기업 데이터를 바탕으로 자연어 기반 질문-답변 서비스를 제공하고, 다양한 시스템과 응용 프로그램에 연계되어 업무를 자동화할 수 있는 생성형 AI 기반 플랫폼입니다. 내부 문서, 인트라넷, 위키, 웹사이트 등 다양한 소스의 정보를 이해하고 연결하여, 직원들이 필요한 정보를 빠르게 찾아 활용할 수 있도록 돕습니다. 보안과 접근 제어가 조직 정책 기준에 맞춰 작동하기 때문에 민감한 데이터에 대한 보호 역시 보장됩니다.

어떤 조직에 적합한가?

Amazon Q Business 도입에 적합한 조직은 대체로 다음과 같은 특성을 갖고 있습니다:

• 복잡한 데이터 환경 : 여러 시스템과 형식(문서, 이미지, 음성 등)에 저장된 대량의 데이터 보유
• 지식 중심의 업무 : 숙련된 인력이 업무 지식을 기반으로 일하는 환경
• 보안이 중요한 환경 : 인증, 권한 관리 등이 까다롭게 필요한 조직
• 협업 중심 구조 : 부서 간 정보 교환이 잦은 조직
• 복잡한 워크플로우 : 반복적인 업무나 다수 시스템 연계가 필요한 절차가 많은 조직

배포 가이드를 위한 핵심 고려 요소

도입 이전에 다음 요소들을 검토해 보시기 바랍니다:

• 맞춤화 필요성 : 사전 구성형 AI가 충분한지, 아니면 커스텀 AI가 필요한지
• 시스템 통합 난이도 : 여러 시스템을 연결해야 하는지, 단일 시스템에서 작동하는지
• 확장성과 향후 계획 : 현재 요구사항뿐만 아니라 미래를 고려한 플랫폼 선택
• 데이터 거버넌스 : 저장소 위치, 개인정보, 규제 준수 등을 만족하는지
• 비용 효율성 : 구축, 유지, 확장까지 총 소유 비용 고려
• 배포 속도 : 빠르게 PoC를 진행하고 싶은 경우
• 변화관리 : 사용자의 수용도와 내부 교육 계획 포함

Amazon Q Business 아키텍처 설계

기본 설계는 IAM 인증, 사내 데이터 소스 연결, 플러그인 액션 호출 방식으로 처리됩니다. 기업 내 기존 인증 시스템과 연동하고, Slack, Teams와 같은 채널과 연결할 수 있으며, 다양한 플러그인을 통해 백엔드 서비스와 연계 가능합니다.

배포 시 다음 사항을 고려해서 아키텍처를 설계하면 좋습니다:

• IAM Identity Center를 통한 조직 인증 연계
• Amazon Q Business 전용 계정 구성 (공유 서비스 계정 모델)
• 사전에 제공되는 커넥터 우선 사용으로 빠른 성과 도출
• 데이터 소스 권한 제어 및 색인 용량 추정
• 오픈API 기반 플러그인 설계(예: Amazon Lambda, Amazon EKS 활용)

효율적인 도입을 위한 단계별 접근법

1. 파일럿 프로젝트 설정: HR, IT헬프데스크 등 빠른 가치 도출이 가능한 업무에 우선 적용
2. 우선순위 선정: 비즈니스 영향도 기준으로 다음 유즈케이스 평가
3. 내장형 커넥터로 데이터 즉시 연동
4. 평가 프레임워크 사용: AWS 제공 정확도 테스트 툴 적용
5. 피드백 기반 확장: 초기 사용자 피드백 후 단계적 확산
6. 성과 측정 KPI 정의: 도입 전-후 수치 기반 관리

활용 사례: 생성형 AI의 실제 효과

아래 이미지는 다양한 시스템에서 정보를 통합하고, 요청에 맞춰 Plugins를 통해 작업을 처리하는 구조를 시각화한 것입니다. 기업 내 정보 흐름의 자동화/지능화를 돕는 핵심 구조입니다.

대표적인 활용 형태는 다음과 같습니다:

• 통합 지식관리 시스템: SharePoint, Jira, 문서 저장소 기반 정보 통합
• 신규 직원 온보딩: 자동화된 실무 적용 학습 여정 구축
• IT 상담 지원: AI 기반 문제 해결과 기록 데이터 기반 추천 시스템
• 인사 운영 자동화: 정책 관련 질의 응답, 휴가 관리 등 자동화된 HR 시스템
• AIOps (운영 자동화): 시스템 이상 탐지, 자동 리포트, 루트원인 분석 등

고객 사례

한 글로벌 유통 기업은 수많은 시스템에 흩어진 정보를 Amazon Q Business를 통해 통합했습니다. 사내 ERP, S3, Confluence, Jira 데이터를 통합한 결과 300명 직원의 정보 탐색 시간이 하루 평균 2시간 절감되어 연간 수십억 원 규모의 생산성 효과를 낳았습니다. SME(전문가)에 대한 의존도도 낮아지고, 의사 결정이 빨라졌다는 피드백이 있었습니다.

결론

Amazon Q Business는 복잡한 업무 환경 속에서도 생성형 AI 도입을 빠르고 안전하게 수행할 수 있는 강력한 도구입니다. AWS 기반의 유연성과 보안성, 다양한 플러그인과 커넥터 등을 통해 효율적인 워크플로우 설계가 가능합니다. 바로 PoC부터 시작해 점진적인 전사 확산 전략을 추천드립니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerate-enterprise-ai-implementations-with-amazon-q-business/