AWS Bedrock AgentCore와 ShipStation에서의 AI IT 도움말 데스크 구현 사례

소개

클라우드 컴퓨팅과 AI 기술의 발전을 통해 기업들은 업무 효율성을 극대화하고 고객에게 더욱 향상된 서비스를 제공할 수 있는 기회를 잡고 있습니다. Amazon Bedrock AgentCore를 활용하여 ShipStation Global이 구현한 AI IT 도움말 데스크 'Deckhand'는 그러한 혁신의 대표적인 사례입니다. 이번 블로그에서는 Deckhand의 구축 및 운영 과정과 이를 통해 얻은 성과를 살펴보도록 하겠습니다.

본문

문제점 및 필요성

ShipStation Global의 IT 팀은 반복적인 IT 질문에 대한 처리로 인해 본연의 업무에서 시간을 빼앗기고 있었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 ShipStation 팀은 AI 기반의 IT 도움말 데스크인 'Deckhand'를 Amazon Bedrock AgentCore를 통해 구현했습니다. Deckhand는 Slack 상에서 작동하며, 통합된 지식베이스를 바탕으로 직원의 IT 관련 문의를 실시간으로 해결합니다.

적용 사례

Deckhand는 Amazon Bedrock AgentCore 플랫폼을 활용하여 Slack과 통합된 AI 에이전트로서 다음과 같은 기능을 수행합니다:

1. Slack 서비스 처리: Slack에서 이벤트를 수신하여 요청자의 프로필 정보를 바탕으로 적절한 답변을 제공
2. 지식베이스 활용: Amazon Bedrock Knowledge Base에 저장된 다양한 문서를 검색하여 정보를 제공합니다.
3. 자동화된 티켓 생성: 요청에 맞게 Jira Service Management 티켓을 자동으로 생성 및 업데이트
4. 피드백 수집 및 개선: Deckhand의 응답에 대해 피드백을 수집하여 지속적인 개선을 추구

결과

Deckhand는 도입 초반 하루 평균 30건의 메시지를 처리하며 시작했으며, 3개월 만에 긍정적 피드백 96%를 기록했습니다. 이를 통해 IT 팀은 반복적인 질문에 얽매이지 않고 주요 프로젝트에 더 많은 시간을 할애할 수 있었습니다.

아키텍처 그림

결론

Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 Deckhand의 성공적인 사례는 AI와 자동화 기술이 어떻게 조직 내에서 운영 효율성을 높일 수 있는지를 보여주는 훌륭한 예입니다. 비슷한 솔루션을 구현하기 위해서는 내재된 지식 소스를 잘 정비하고 명확한 액션을 정의하는 것이 중요합니다.

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