톰슨 로이터의 Open Arena로 실현한 무코드 기반 AI 활용 혁신

서문

AI의 시대, 누구나 손쉽게 생성형 인공지능을 활용할 수 있는 방법은 없을까? 이번 글에서는 글로벌 정보 서비스 기업인 톰슨 로이터(Thomson Reuters, 이하 TR)가 Amazon Bedrock 기반의 무코드(No-code) AI 플랫폼 ’Open Arena’를 통해 어떻게 전문직 종사자들의 AI 이용을 민주화(democratize)했는지에 대해 소개합니다. 이 솔루션은 자동화, 배포 가이드, 아키텍처 설계, 활용 사례 등 실무적인 관점에서 매우 유용한 시스템 도입 사례로 평가받고 있습니다.

Open Arena 소개 및 핵심 내용

Open Arena는 기술 배경이 없는 사용자도 직접 AI 솔루션을 구축할 수 있는 플랫폼으로, Amazon Bedrock과 여러 AWS 서비스(Amazon S3, DynamoDB, AWS Lambda 등)를 결합하여 구현되었습니다. 특히 ‘Amazon Bedrock Flows’를 통해 시각적 체인 빌더에서 복잡한 AI 워크플로우를 구성할 수 있어 배포 과정의 자동화와 활용도를 획기적으로 개선했습니다.

Open Arena는 약 19,000명의 월간 활동 사용자(MAU)를 확보하며 TR 전체 직원의 70%가 사용 중일 정도로 높은 채택률을 자랑합니다. 그 결과, 내부 작업 자동화부터 고객 제품 통합까지 다양한 AI 활용 케이스를 개발할 수 있게 되었으며, AI 탐험가와 중소기업 전문가(SME)들까지 포함하여 누구나 손쉽게 AI를 활용할 수 있는 환경이 조성됐습니다.

TR가 AWS를 선택한 이유

TR는 왜 Amazon Web Services, 그 중에서도 특히 Amazon Bedrock을 중심 기술로 선택했을까요?

• 다양한 모델과 RAG 지원: Bedrock은 Anthropic, Cohere, Meta, OpenAI 등 다양한 파운데이션 모델을 제공하며, 단순한 챗봇부터 복잡한 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 흐름까지 모두 지원 가능합니다.
• 보안 및 거버넌스 기반 확장성: RBAC 기반 모델 접근 제어, SSO 연동, 데이터 분리 및 고급 보안 세팅을 제공하여 엔터프라이즈 환경에 적합합니다.
• 서버리스 기반 자동 스케일링: AWS Lambda, Step Functions 등을 통해 실시간 수요에 따라 리소스를 자동 할당, 비용 효율성을 동시에 확보했습니다.

Open Arena 아키텍처 및 구성요소

Open Arena의 아키텍처는 엔터프라이즈 요구사항을 고려하여 설계되었습니다. 사용자 친화적 UI, 시각적 워크플로우 빌더, 카탈로그 및 버전 관리 기능 등이 함께 구성됩니다.

주요 사용 기술은 다음과 같습니다:

• Amazon Bedrock Flows: 시각적 워크플로우 생성기, 다양한 노드 구성 가능
• Amazon API Gateway 및 Lambda: 무코드 자동화 백엔드 확장
• Amazon DynamoDB: 사용자 데이터 및 실행 이력 저장
• OpenSearch: 내부 지식 검색 및 에이전트 기능 강화
• AWS 계정 분리 구조: 사용자의 AWS 계정에서 AI 실행을 분리 관리하여 법규 및 보안 기준 충족

진화하는 Open Arena – Classic → Chain Builder

Open Arena는 사용자 숙련도에 따라 Classic 버전과 Chain Builder 버전으로 나뉩니다. 초보자는 단순 폼 기반 인터페이스를 사용하고, 숙련 사용자는 시각적 트리거-액션 흐름을 구성해 복합 AI 처리를 할 수 있습니다.

특히 Chain Builder는 사용자에게 드래그 앤 드롭으로마다 자신의 업무에 딱 맞는 AI 흐름을 구성할 수 있게 해주며, 실제 배포 단계까지 자동화를 지원해 비용과 시간을 대폭 절감합니다.

사례 정리 및 결론

Thomson Reuters는 AWS와의 협업을 통해 무코드 기반 생성형 AI 시스템을 만들어내며, AI 도입을 기술 인력에게만 국한된 것이 아닌 전체 조직 구성원에게로 확장하는데 성공했습니다. 트랜스포머 모델을 실험 단계에서 제품화까지 빠르게 이어지게 하는 구조, 거버넌스를 강조한 설계, 다양한 사용 유형별 맞춤형 배포 가이드와 자동화 구성은 AI를 실질적으로 도입하는 기업들에게 매우 시사적인 내용을 담고 있습니다.

기업 내 AI 활용 확산에 어려움을 겪는 조직이라면, Open Arena 사례를 참고하여 무코드 기반 AI 전략을 고민해 볼 필요가 있습니다. 복잡한 기술을 단순화하고, 보안을 유지하면서도 빠르게 혁신을 실현하는 방법이 바로 이 시스템에 녹아있습니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/democratizing-ai-how-thomson-reuters-open-arena-supports-no-code-ai-for-every-professional-with-amazon-bedrock/