HEMA의 지식 통합과 혁신적인 팀 운영 사례

소개

비즈니스 세계에서는 지식에의 접근이 얼마나 효율적으로 이루어지느냐가 경쟁력의 핵심이 됩니다. 오늘은 HEMA라는 100년 역사의 네덜란드 리테일러가 어떻게 하여 분산된 내부 지식을 한곳에 통합하고, 이를 Amazon Bedrock AgentCore와 Model Context Protocol (MCP) 기술을 활용하여 팀의 운영을 혁신했는지에 대해 알아보겠습니다.

본문

HEMA가 직면한 문제는 두 가지 층의 내부 지식의 파편화였습니다. 첫 번째 층은 팀, 서비스, API 및 비즈니스 기능이 연결된 서비스 카탈로그로 인프라 지식은 잘 구조화되어 있었지만, 두 번째 층인 절차상의 질문인 "API 접근은 어떻게 요청하나요?"와 같은 지식을 전부 담고 있지 못했습니다. 이런 질문들은 여러 포털에 흩어져 있거나 문서화가 부족하여 신규 인력의 적응에 어려움을 겪었습니다.

이 문제를 해결하기 위해 HEMA는 HAL이라는 내부 AI 어시스턴트를 구축하였습니다. HAL은 기존의 모든 지식을 통합하고, MCP를 통해 여러 도구 내에서 즉각적인 답변을 제공합니다. HAL은 Amazon Bedrock AgentCore를 활용하여 구축되었으며, 이는 HAL을 자체 MCP 서버 없이 운영할 수 있게 해주는 플랫폼입니다.

래거시 포털이 API로 통합되어 있기 때문에 HAL은 이들을 MCP 액션 도구로 노출할 수 있게 되었고, 이는 HAL이 앞으로 더욱 다양한 운영 기능을 수행할 수 있게 만든 기반이 되었습니다.

결론

HAL은 HEMA의 지식을 단일 통제 소스로 통합하고 이를 MCP 및 Amazon Bedrock AgentCore를 통해 보안이 강화된 방식으로 여러 클라이언트에 제공하여, 개발자뿐만 아니라 제품 소유자 및 비즈니스 분석가들에게 크로스 역할 어시스턴트로 발전할 기반을 마련했습니다. 앞으로 HAL은 단순한 질의응답을 넘어 실행 계층으로 확장될 예정입니다. 이를 통해 고도화된 내부 지식을 활용하여 더욱 빠르고 효율적으로 기업 내부의 요청과 절차를 처리할 수 있게 될 것입니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/from-portal-hopping-to-instant-answers-hemas-journey-with-mcp-and-amazon-bedrock/