[테크수다 기자 도안구 eyeball@techsuda.com] 한 때 음성비서 경쟁이 치열했었다. 아마존의 알렉사, 애플의 시리, 헤이구글이 떠오르는 구글 어시스턴트, 그리고 삼성전자의 빅스비까지.

이런 음성비서들은 여전히 존재하지만 더 이상 주목받지 못하고 있다. 생성형 AI 시장에서 갑자기 등장한 오픈AI의 챗GPT나 구글 바드, 오픈AI 경쟁자로 떠오른 앤쓰로픽의 클로드(Claude), 네이버의 하이퍼클로바X까지. 이들은 텍스트와 음성으로 명령할 수 있다.

그렇다면 기존 서비스 제공 기업들은 거대언어모델(LLM) 기반 생성형 AI 시대에 어떻게 대응하고 있을까. 아마존 Q는 그런 의문에 대한 아마존웹서비스(AWS)가 내놓은 해답 중 하나로 보인다.

아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)가 AWS 리인벤트 2023(AWS re:Invent 2023)에서 업무용으로 특별히 설계돼 고객의 비즈니스에 맞춤화할 수 있는 새로운 유형의 생성형 인공지능(AI) 기반 어시스턴트인 ‘아마존 Q(Amazon Q)’를 발표했다. 고객은 아마존 Q를 사용해 긴급한 질문에 대한 관련성 높은 답변을 신속하게 얻고, 콘텐츠를 생성하고, 고객의 정보 저장소(repository), 코드, 엔터프라이즈 시스템에 기반한 조치를 취할 수 있다.

https://youtu.be/y6P-3CPj7CQ

아담 셀립스키(Adam Selipsky) AWS CEO는 "아마존 Q는 비즈니스 분석가가 대시보드와 보고서를 만드는 데 걸리는 시간을 몇 시간에서 몇 분으로 단축할 수 있도록 지원합니다. 아마존 Q에 간단히 말하면 더 나은 대시보드를 더 빨리 얻을 수 있습니다"라고 말했다.

아마존의 차별화 포인트는 바로 업무 특화 전문가 비서라는 점이다.  업무 과정에서 각자 하는 일, 상호 작용하는 사람, 사용하는 정보, 액세스할 수 있는 정보를 모두 이해하는 비서라는 점을 강조한다.

아마존 Q는 직원에게 정보와 조언을 제공해 업무를 간소화하고, 의사결정과 문제 해결을 가속화하며, 업무에서의 창의성과 혁신을 촉진하는 데 도움을 준다. 기업 고객의 엄격한 요구사항을 충족하도록 설계된 아마존 Q는 기존 신원과 역할, 권한에 따라 각 개별 사용자에게 맞게 맞춤형 상호작용을 제공할 수 있다. 또한 아마존 Q는 비즈니스 고객의 콘텐츠를 기반 모델 학습을 위해 사용하지 않는다.

아마존 Q는 AWS를 기반으로 구축하고, 내부적으로 작업하며, 비즈니스 인텔리전스(BI) 관리와 고객 센터 관리, 공급망 관리를 위해 AWS 애플리케이션을 사용하는 고객에게 생성형 AI 기반의 지원을 제공해, 모든 규모와 산업의 조직이 생성형 AI를 안전하게 사용할 수 있도록 지원한다.

아마존 Q는 현재 프리뷰 버전으로 사용할 수 있다. 고객 컨택센터를 위해 아마존에 제공하는 서비스인 ‘아마존 커넥트(Amazon Connect)’를 위한 아마존 Q는 현재 사용 가능하다. 기본 구축형 컨택센터 시장에서 SaaS 형태로 변화되고 있는 상황에서 아마존 Q는 이런 변화 속도를 한층 가속화할 것으로 보인다.

또 지난 2022년 행사 때 공개한 ‘AWS 서플라이 체인(AWS Supply Chain)’ 용 아마존 Q도 곧 출시한다. 이런 행보를 볼 때 전세계 기업용 소프트웨어 기업들의 생성형 AI가 어떤 형태로 나타날 지 엿볼 수 있다는 점에서 흥미롭다.

아담 셀립스키(Adam Selipsky) AWS CEO는 이 서비스가 아마존과 AWS가 17년간 서비스를 제공하면서 축적한 AWS의 지식과 모범 사례를 바탕으로 학습시켜 만들어졌다는 점을 강조했다.

비즈니스 영역 근무자 뿐아니라 개발자와 IT전문가들도 이를 활용할 수 있다. 아마존 Q는 개발의 각 단계에서 AWS에서 애플리케이션을 구축하는 새로운 경험을 제공하도록 설계되었다. 아마존 Q를 사용하면 AWS 질문에 답하고, 새로운 AWS 기능을 탐색하고, 익숙하지 않은 기술을 배우고, 혁신을 촉진하는 솔루션을 설계하는 데 필요한 지식을 습득하는 데 필요한 시간과 노력을 최소화할 수 있다.

예를 들어, 개발자가 대화형 질의응답형태로 "서버리스 API를 구축하기 위한 AWS 서버리스 서비스란 무엇인가요?"라고 질문할 수 있다. 그러면 아마존 Q는 질문에 대한 후속 조치를 취하고 지침을 검증하는 데 사용할 수 있는 참조 자료와 함께 간결한 설명을 제공한다. 아마존 Q를 사용해 질문에 대한 후속 조치를 취하고 반복할 수도 있다. Amazon Q는 참조 자료와 함께 보다 심층적인 답변을 표시한다.

스와미 시바수브라마니안(Swami Sivasubramanian) AWS 데이터 및 AI 부문 부사장은 "생성형 AI는 정보 검색과 새로운 아이디어 탐색부터 애플리케이션 작성과 구축에 이르기까지 사람들이 모든 일을 수행하는 방식을 바꿀 수 있는 기술 변화를 촉진할 잠재력을 가지고 있다"라며 “AWS는 목적에 맞게 구축된 인프라, 도구, 애플리케이션 등 스택의 세 가지 계층 모두에서 솔루션을 통해 고객이 생성형 AI를 활용할 수 있도록 지원하고 있다”고 말했다.

그는 이어 ”아마존 Q는 복잡하고 비싼 기술을 규모와 기술력에 관계없이 모든 고객이 이용할 수 있도록 노력해왔던 AWS의 역사에 기반을 두며, 처음부터 데이터 우선 접근 방식과 엔터프라이즈급 보안 및 개인정보 보호를 기본 내장한다. AWS를 기반으로 구축하든, 내부 데이터 및 시스템을 사용하든, 다양한 데이터 및 비즈니스 애플리케이션을 활용하든, 고객이 작업하는 모든 곳에 생성형 AI를 제공함으로써, 아마존 Q는 모든 조직에 새로운 가능성을 열어주는 생성형 AI 스택의 애플리케이션 레이어에 강력하게 추가된다"고 말했다.

생성형 AI 채팅 애플리케이션은 대중의 상상력을 자극하고 그 가능성에 대한 이해를 도왔지만, 사람들이 업무에서 이러한 솔루션을 사용하지 못하게 하는 장벽이 여전히 존재한다. 특히 이러한 채팅 애플리케이션은 조직의 비즈니스, 데이터, 고객, 운영 및 직원이 수행하는 업무와 상호작용하는 상대, 사용하는 정보와 접근 가능한 정보에 대해 알지 못한다.

또한 이와 같은 솔루션들은 처음부터 직원들이 일상 업무에서 안전하게 사용하는 데 필요한 보안 및 개인정보 보호 기능을 갖추고 있지 않다. 이로 인해 기업들은 어시스턴트가 구축된 후 이러한 기능을 추가하게 됐는데, 이는 어시스턴트의 기본 설계에 보안을 통합하는 것만큼 효과적이지 못했다. 이와 같은 이유로 AWS는 고객이 모든 직원이 생성형 AI의 이점을 최대한 활용할 수 있도록 지원하고자 아마존 Q를 만들었다.

아마존 Q, AWS에서 애플리케이션과 워크로드를 구축, 배포, 운영하는 고객을 위한 전문가

오늘날 개발자와 IT 전문가는 최신 기술 개발에 발맞추고, 새로운 기능을 신속하게 설계 및 제공하며, 애플리케이션과 워크로드의 엔드투엔드(end-to-end) 수명 주기를 관리하고, 새로운 기능 구축과 기존 제품의 유지 관리 사이에서 균형을 맞추는 것이 요구되고 있다. 이 모든 작업은 개발자와 IT 전문가에게 상당한 양의 작업을 요구하며 핵심 업무에 집중하는 것을 방해한다. 특정 기능의 작동 방식과 같은 간단한 질문에 관한 것이든, 특정 워크로드에 가장 적합한 아마존 EC2(Amazon EC2) 인스턴스를 찾는 것과 같은 미묘한 질문에 관한 것이든 간에, 고객은 문서, 공개 포럼, 동료와의 대화 등을 통해 작동 방식을 학습하는 데 상당한 시간을 할애한다.

애플리케이션이 일단 운영되기 시작하면 고객은 애플리케이션을 유지 관리하기 위해 추가적인 시간과 리소스를 투입해야 한다. 예를 들어, 네트워크 연결 문제를 해결하려면 고객이 신속하게 문제를 진단하고 리소스 간 연결이 제대로 이루어지고 있는지 확인해야 하고, 리소스 간의 적절한 연결을 확인하고 네트워크 구성 세부 정보를 검토해야 할 수도 있으며, 팀원의 추가 안내나 지원이 없는 경우도 있다. 통합 개발 환경(IDE)에서 동료로부터 프로젝트를 인계 받은 개발자는 기본 프로그래밍 로직을 이해하기 위해 이전에 작성된 코드를 공부하는 데 시간을 할애해야 할 수 있다. 또한 어떤 프로젝트를 진행 중이건 간에, 개발자는 지속적으로 코드를 디버깅, 테스트, 최적화해야 하므로 새로운 기능을 개발하는 데 시간을 뺏기게 된다. 이 모든 단계에서 개발자와 IT 전문가는 AWS 매니지먼트 콘솔(AWS Management Console)과 문서, IDE, 동료와의 채팅 사이를 이동한다. 애플리케이션 계획부터 유지 관리에 이르는 프로세스의 모든 단계에서 질문에 답할 수 있는 통합된 출처가 없다.

17년 간의 AWS의 지식과 경험을 바탕으로 개발된 아마존 Q는 개발자와 IT 전문가가 AWS에서 애플리케이션과 워크로드를 구축, 배포, 운영하는 방식을 혁신한다. 고객은 AWS 매니지먼트 콘솔의 대화형 인터페이스, 설명서 페이지, 자체 IDE, 슬랙(Slack) 또는 기타 타사 채팅 앱을 통해 아마존 Q에 액세스할 수 있다. 아마존 Q는AWS Well-Architected 프레임워크의 패턴, 모범 사례, 문서화 및 솔루션 구현에 대한 전문가로서 고객이 새로운 서비스와 기능을 탐색하고, 보다 신속하게 시작하고, 익숙하지 않은 기술을 배우고, 솔루션을 설계하고, 문제를 해결하고, 애플리케이션을 업그레이드하는 등의 작업을 더 쉽게 수행할 수 있도록 지원한다.

고객은 AWS 기능에 대해 알아보고(예: "아마존 베드록(Amazon Bedrock)용 에이전트에 대해 알려주세요."), AWS 서비스 작동 방식을 조사하고(예: "다이나모DB(DynamoDB) 테이블의 확장 제한은 무엇인가요?"), 솔루션을 설계하는 가장 좋은 방법을 찾고(예: "이벤트 중심 아키텍처를 구축하는 모범 사례는 무엇인가요?"), 사용 사례에 가장 적합한 서비스를 파악하기 위해 질문함으로써 (예: "AWS에서 웹 앱을 구축하는 방법에는 어떤 것이 있나요?") 명쾌한 답변과 지침을 얻을 수 있다.

아마존 Q는 질문에 따라 인용문과 출처 링크가 포함된 간결한 답변을 제공하며, 고객은 후속 질문을 통해 더 자세한 정보를 얻고, 워크로드에 가장 적합한 옵션을 찾고, 시작을 위한 기본 단계에 대한 개요를 받을 수 있다. 또한 고객은 "내 게임 앱의 비디오 인코딩 워크로드를 최고 성능으로 배포하는 데 적합한 EC2 인스턴스를 찾도록 도와주세요"와 같은 질문을 통해 워크로드에 가장 적합한 EC2 인스턴스를 선택할 수 있으며, 아마존 Q는 인스턴스 제품군 목록과 각 인스턴스를 사용해야 하는 이유를 제공한다.

EC2 또는 아마존 S3(Amazon Simple Storage Service) 구성 오류와 같은 문제를 해결하려면, 고객은 AWS 매니지먼트 콘솔에서 '아마존 Q로 문제 해결' 버튼을 눌러 아마존 Q가 오류를 조사하고 수정 사항을 제안하도록 할 수 있다. 또한 고객은 "노트북에서 EC2 인스턴스에 연결할 수 없는 이유는 무엇인가요?"와 같은 질문을 통해 네트워크 문제를 해결할 수 있으며, 아마존 Q는 고객의 엔드투엔드 네트워크 구성을 분석해 진단을 제공(예: "이 인스턴스는 사설 서브넷에 있는 것 같으므로 공용 액세스 권한을 설정해야 할 수 있습니다")한다.

아마존 코드위스퍼러(Amazon CodeWhisperer)를 통해 IDE에서 액세스하는 경우, 아마존 Q는 소프트웨어 구축에 대한 전문 지식과 고객의 코드에 대한 이해를 결합한다. 개발자는 질문(예: "이 애플리케이션이 무엇을 하고 어떻게 작동하는지 설명해 주세요")을 통해 특정 프로그래밍 로직을 설명할 수 있으며, 아마존 Q는 애플리케이션의 핵심 기능, 구현 방법 등에 대한 설명과 함께 코드가 사용하는 서비스 및 다양한 기능(예: "이 애플리케이션은 파이썬 플라스크(Python Flask)와 AWS 람다(AWS Lambda)를 사용해 기본 지원 티켓팅 시스템을 구축하고 있다")과 같은 세부 정보를 제공한다. 아마존 Q는 개발자가 코드를 디버그, 테스트, 최적화하는 데도 도움을 줄 수 있다. 개발자가 아마존 Q에 도움을 요청(예: "내가 선택한 다이나모DB 쿼리 최적화")하면, 아마존 Q는 개발자가 한 번의 클릭으로 구현할 수 있는 코드와 함께 제안 사항에 대한 자연어 설명을 제공한다.

또한 아마존 Q는 개발자가 일반적인 문제를 해결할 수 있는 강력한 기능에 접근해 애플리케이션 개발 및 유지 관리를 더욱 간소화할 수 있도록 지원한다.

• 더욱 신속한 기능 개발: 개발자가 애플리케이션에 새로운 기능을 추가하려면 계획을 세우고, 프로그래밍 로직을 생각하고, 코드와 테스트를 작성하고, 코드베이스에 통합하는 등 수천 줄에 달하는 코드를 조금씩 변경하는데 시간이 많이 소모해야 한다. 기능 개발 기능을 통해 개발자는 가이드 지원을 받고 엔드투엔드 프로세스의 대부분을 자동화할 수 있다. AWS의 팀용 통합 소프트웨어 개발 서비스인 아마존 코드카탈리스트(Amazon CodeCatalyst)의 이슈 목록에서 아마존 Q에 백로그 작업을 할당하면, 아마존 Q는 단계별 계획 초안과 코드를 작성하고, 해당 기능을 구현하기 위해 제안된 변경 사항을 개발자에게 제시한다. 개발자는 제안사항을 검토하고 필요한 사항을 조정한 후 업데이트를 승인하고 배포하기만 하면 된다.
• 아마존 Q 코드 트랜스포메이션(Amazon Q Code Transformation): 오늘날 많은 개발자가 애플리케이션 유지 관리 및 업그레이드에 많은 시간을 사용함에 따라 코드를 작성하거나 새로운 애플리케이션을 구축하는 데 할애하는 시간은 줄어들고 있다. 이러한 업그레이드는 애플리케이션 보안과 성능 개선 측면에서 중요할 수 있지만, 개발자가 모든 코드를 검토해 업데이트하는 데에는 수 개월 또는 수 년이 소요되는 경우가 많다. 아마존 Q 코드 트랜스포메이션을 사용하면 개발자는 이 프로세스의 많은 부분을 제거해 필요한 시간을 며칠에서 단 몇 분으로 단축할 수 있다. 개발자는 IDE에서 변환하려는 코드를 열고 아마존 Q에 "/transform"(/변환)을 지시하기만 하면 된다. 그러면 아마존 Q가 코드베이스를 분석하고, 종속성을 식별 및 업데이트하고, 새로운 코드 언어를 생성하고, 최신 보안 및 성능 개선 사항을 통합하고, 애플리케이션이 실행되는지 검증하는 테스트를 수행한다. 최근 5명의 아마존 개발자로 구성된 소규모 팀이 아마존 Q 코드 변환을 사용해 단 이틀 만에 1,000개의 프로덕션 애플리케이션을 자바(Java) 8에서 자바 17로 업그레이드했다. 애플리케이션당 평균 시간은 10분도 채 걸리지 않았다. 아마존 Q 코드 트랜스포메이션은 현재 자바 8에서 자바 17로의 언어 업그레이드를 지원하며, 곧 닷넷 프레임워크(.NET Framework)에서 크로스 플랫폼 닷넷으로의 업그레이드를 지원할 예정이며, 향후 더 많은 변환이 이루어질 예정이다.

아마존 Q, 고객 비즈니스 전문가

조직은 여러 문서, 시스템, 애플리케이션에 분산돼 있는 방대한 양의 정보를 보유하고 있다. 재무, 인사부터 마케팅, 영업에 이르기까지 모든 조직의 직원들은 매주 내부 자료를 검색하고, 분석 결과를 취합하고, 보고서를 작성하고, 프레젠테이션을 만들고, 다양한 고객이나 대상에 맞게 콘텐츠를 조정하는 데 많은 시간을 소비한다.

생성형 AI는 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있지만, 현재 사용 가능한 범용 솔루션은 내부 리소스에 연결되지 않고 회사의 기존 정체성, 역할 및 권한을 이해하지 못해 직원이 업무를 위해 어떤 리소스에 접근해야 하는지 결정하지 못한다. 또한 공개적으로 사용 가능한 솔루션은 훈련에 데이터 입력 및 출력을 사용할 수 있어 기업이 보안 및 개인 정보 보호 위험에 노출될 수 있으며, 일부 조직에서는 이러한 솔루션의 사용을 금지하고 있다. 특정 생산성 도구와 함께 작동하도록 설계된 일부 생성형 AI 솔루션은 해당 도구 내에서만 작동하며 조직의 모든 시스템과 애플리케이션으로 확장되지 않는다. 이러한 장벽으로 인해 직원들은 생성형 AI의 잠재력을 충분히 활용하지 못했다.

고객은 아마존 Q를 비즈니스 데이터, 정보 및 시스템에 연결해 모든 것을 종합하고 맞춤형 지원을 제공해 직원들이 문제를 해결하고, 콘텐츠를 생성하고, 비즈니스와 관련된 조치를 취할 수 있도록 도울 수 있다. 아마존 S3, 드롭박스(Dropbox), 컨플루언스(Confluence), 구글 드라이브(Google Drive), 마이크로소프트 365(Microsoft 365), 세일즈포스(Salesforce), 서비스나우(ServiceNow), 젠데스크(Zendesk) 등 널리 사용되는 데이터 소스를 위한 40개 이상의 기본 제공 커넥터와 내부 인트라넷, 위키, 런북 등을 위한 사용자 지정 커넥터를 구축할 수 있는 옵션을 통해, 고객은 아마존 Q를 빠르고 쉽게 시작할 수 있다.

아마존 Q가 연결된 모든 정보를 종합하고 고객이 자체 어시스턴트를 배포할 준비가 되면, 아마존 Q는 직원이 고객의 기존 인증 시스템을 사용해 접근할 수 있는 웹 애플리케이션을 생성한다. 아마존 Q는 인증 시스템을 사용하여 사용자, 역할, 액세스 권한이 있는 시스템을 파악하기 때문에 직원은 세부적이고 미묘한 질문을 하고 해당 사용자가 볼 수 있는 정보만 포함된 맞춤형 결과를 얻을 수 있다. 직원들은 "로고 사용에 대한 최신 가이드라인은 무엇인가요?"와 같이 여러 데이터 소스에서 일일이 검색해야 했던 모든 것을 아마존 Q에 질문할 수 있으며, 아마존 Q는 관련 콘텐츠를 종합하여 답변과 소스 링크를 공유한다.

또한 아마존 Q는 일상적인 커뮤니케이션을 간소화해 직원들이 블로그 게시물 생성, 문서 요약, 이메일 초안 작성, 회의 안건 작성과 같은 작업을 할 수 있도록 돕는다. 직원들은 또한 아마존 Q를 사용해 지라(Jira), 세일즈포스, 서비스나우, 젠데스크와 같은 인기 있는 시스템에서 작업을 완료할 수 있습니다. 예를 들어, 직원은 아마존 Q에 지라에서 티켓을 열거나 세일즈포스에서 케이스를 만들도록 요청할 수 있다.

아마존 Q는 고객이 제공한 소스 자료와 지식에 정확하고 충실한 답변과 인사이트를 제공하며, 고객은 추가 관리 제어를 사용해 전체 주제를 차단하고 키워드를 사용해 질문과 최종 답변을 모두 필터링할 수 있다. 관리자는 특정 직원이나 데이터 소스에 대한 특정 답변을 제한할 수도 있다. 예를 들어, 보안 팀의 보안 관련 질문에만 응답하거나 회사의 내부 디렉토리에서 사람 관련 질문에 대한 답변을 가져오도록 아마존 Q를 설정할 수 있다.

아마존 퀵사이트, 아마존 커넥트, AWS 서플라이 체인 전반에 걸쳐 생성형 AI 기반 지원을 제공

많은 사용 사례와 산업들이 생성형 AI의 혁신적 잠재력을 활용할 수 있지만, 현재 사용 가능한 솔루션들은 일반적인 수준에 그쳐 도메인 별 작업을 수행하는 데 필요한 특정 컨텍스트가 없는 경우가 많다. 생성형 AI의 이점을 최대한 활용하려면 고객은 사용 사례나 산업 각각의 차이와 목적에 맞춤형으로 설계된 솔루션에 접근해야 한다. 이것이 바로 AWS가 아마존 Q를 다음과 같은 여러 서비스와 애플리케이션에 제공하고 있는 이유다.

• 아마존 퀵사이트에서의 아마존 Q (프리뷰): 아마존 퀵사이트(Amazon QuickSight)는 클라우드용으로 구축된 통합 BI서비스로, 대화형 대시보드, 페이지 매김 보고서, 임베디드 분석, 자연어 쿼리 기능을 제공한다. 고객은 퀵사이트 내의 아마존 Q를 통해 생성형 AI 기반 기능에 접근해 대시보드를 구축하고, 기존 대시보드를 더 쉽게 활용함과 더불어 데이터 스토리를 통해 의사결정을 간소화할 수 있다. 또한 비즈니스 이해관계자에게 변경 사항을 알리고, 아마존의 기밀을 유지할 수 있다. 새로운 스토리 생성 기능을 통해 사용자는 아마존 Q에 "비즈니스 검토를 위해 지난 한 달 동안 비즈니스가 어떻게 변화했는지 스토리를 작성해달라"고 요청할 수 있다. 아마존 Q는 단 몇 초 만에 퀵사이트에서 사용 가능한 데이터를 기반으로 시각적 설득력 있는 스토리를 생성해, 사용자가 추가적인 사용자 및 조직 전체에 공유할 수 있도록 했다. 이에 더해, 아마존 Q는 대시보드와 보고서에 대한 요약 기능을 통해 대시보드에서 주목해야 할 중요한 사항을 강조해 한눈에 파악할 수 있는 요약을 제공한다. 또한 비즈니스 사용자는 대시보드와 보고서의 시각적 요소에 국한되지 않고 보다 탐색적인 질문을 하고 관련 답변을 생성할 수 있는 새롭고 간소화된 질문 및 답변 환경을 사용할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 "지난달 주문 수가 증가한 이유는 무엇인가요?"라고 질문하면 아마존 Q가 지원 시각 자료와 함께 즉석에서 생성된 대시보드에 세부 정보를 요약해 표시한다.
• 아마존 커넥트에서의 아마존 Q (정식 출시): 아마존 커넥트(Amazon Connect)는 모든 규모의 조직이 저렴한 비용으로 우수한 고객 경험을 제공할 수 있도록 지원하는 클라우드 고객센터다. 고객센터 상담원은 복잡한 의사결정 과정에서 고객을 안내해 조직이 고객의 신뢰와 충성도를 구축하는 데 중요한 역할을 하지만, 직원들이 높은 성과를 내고 고객에게 신속하고 정확하게 대응하는 데 필요한 정보를 확보하도록 온보딩, 교육, 코칭하는 것은 어려운 일이다. 커넥트용 아마존 Q는 고객과 상담원 간의 실시간 대화를 기반으로 고객의 문제를 감지해 상담원에게 자동으로 응답, 제안 조치 및 관련 문서 링크를 제공한다. 상담원이 슈퍼바이저의 도움 없이도 광범위한 주제에 걸쳐 고객의 요구를 해결할 수 있도록 지원함으로써 아마존 Q는 상담원 교육 및 해결에 소요되는 시간과 비용을 줄이면서 고객 만족도를 높일 수 있다. 예를 들어, 아마존 Q는 고객이 예약 변경을 위해 렌터카 회사에 연락하는 것을 감지해 상담원이 회사의 변경 정책을 자세히 설명하는 응답을 생성하고 예약을 업데이트하는 단계별 프로세스를 상담원에게 안내할 수 있다.
• AWS 서플라이 체인에서의 아마존 Q (출시 예정): AWS 서플라이 체인(AWS Supply Chain)은 아마존이 30년 가까이 쌓아온 공급망 경험과 AWS의 복원력, 보안, 비즈니스 연속성을 결합해 고객에게 공급망에 대한 인사이트를 제공하는 클라우드 기반 애플리케이션이다. 많은 고객이 업스트림과 다운스트림의 재고 변화가 향후 운영에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 더욱 직관적으로 파악할 수 있는 방법을 찾고 있다. 고객은 AWS 서플라이 체인 용 아마존 Q를 통해 공급망 데이터에 대해 "무엇", "왜", "만약에"라는 질문을 하고, 복잡한 시나리오의 결과를 시각화하고, 후속 질문을 통해 다양한 의사 결정 간의 장단점을 이해할 수 있다. 예를 들어, 고객이 "배송이 지연되는 원인은 무엇이며 어떻게 하면 배송 속도를 높일 수 있나요?"라고 질문하면 아마존 Q는 고객의 공급망 분석을 통해 대부분의 주문이 동부 해안에서 발생했고, 폭풍으로 인해 배송이 지연됐으며, 마이애미 대신 뉴욕으로 배송해 배송을 가속화하고 비용을 절감할 수 있다는 정보를 제공할 수 있다.

BMW그룹은 고급 자동차 및 모터사이클을 제조하는 독일의 다국적 기업이다. 크리스토프 알브레히트(Christoph Albrecht) BMW그룹 데이터 엔지니어링 및 분석 컨설턴트는 "BMW 팀은 고객이 기대하는 정밀한 경험을 제공하기 위해 새로운 데이터를 신속하게 수집하고 해석해야 한다"고 말했다. 이어서 "분석가들이 며칠이 걸리던 대시보드를 몇 시간 만에 구축할 수 있게 된 것은 퀵사이트의 새로운 아마존 Q 기능 덕분이다. 비즈니스 사용자들에게도 더 큰 영향을 미치고 있는데, 퀵사이트용 아마존 Q는 시간이 촉박한 질문에 대한 즉각적인 답변을 제공함으로써 조직의 최고위층에서 중요한 비즈니스 의사 결정을 가속화하고 있다. 또한 스토리 기능을 통해 이사회 회의에 비즈니스에 대한 명확한 그림을 제시하고 통찰력 있고 전문적인 형식의 스토리를 빠르게 구축할 수 있다. 퀵사이트용 아마존 Q는 까다로운 우리 팀이 정확한 답변을 빠르게 얻기 위해 사용하는 고성능 연료다”고 말했다.

길리어드 사이언스(Gilead Sciences)는 모든 사람을 위한 더 건강한 세상을 만든다는 목표 아래 30년 이상 의학 분야의 혁신을 추구하고 달성해 온 바이오 제약 회사다. 길리어드의 최고 클라우드 아키텍트인 케빈 콕스(Kevin Cox)는 "길리어드는 AWS의 생성형 AI를 사용하여 더 빠른 혁신과 생산성 향상을 이끌어냈다"며 "아마존 Q를 활용해 기업 전반에 걸친 대량의 데이터에 대한 인사이트를 생성하고 분석을 가속화할 수 있다. 아마존 Q는 데이터 소스에 대한 연결을 간소화하고, 벡터 저장소 관리와 같은 복잡한 작업을 자동화하고, 필요에 따라 관련 인사이트를 신속하게 표시함으로써 전반적으로 생성형 AI 솔루션을 더 빠르게 생성할 수 있는 방법을 제공한다. 길리어드와 같은 생명과학 기업에게 아마존 Q와 같은 AWS의 생성형 AI 솔루션이 제공하는 생산성 이점은 매우 흥미롭다"고 말했다.

미션 클라우드(Mission Cloud)는 선도적인 클라우드 플랫폼을 활용하여 기업이 클라우드에서 더 큰 미래를 창조할 수 있도록 지원하는 AWS 프리미어 서비스 파트너다. 미션 클라우드의 CTO 조나단 라쿠르(Johnathan LaCour)는 "미션클라우드의 클라우드 전문가 팀은 고객이 클라우드 환경을 관리, 현대화, 최적화하거나 완전히 새로운 애플리케이션을 구축할 수 있도록 폭넓고 깊이 있는 AWS 기술을 정기적으로 활용하고 있다"며 "AWS는 고객 만족을 위해 필요한 인프라, 도구, 서비스를 제공하지만, 소프트웨어 개발 프로세스에는 AWS 서비스 작업 외 차별화되지 않은 작업이 여전히 많다. 새로운 기능 개발을 자동화하고, 오류를 수정하고, 애플리케이션을 업그레이드할 수 있는 기능을 갖춘 아마존 Q는 개발자가 고객과의 업무에 더 많은 가치를 더하는 데 집중할 수 있는 시간을 제공할 것이다. 애플리케이션을 업그레이드하는 장기 프로젝트가 수 일 단위로 줄어들고, 사전 문서나 가이드 없이 시작하더라도 레거시 애플리케이션을 관리할 때 새로운 기능을 더 빠르게 출시할 수 있다. 아마존 Q는 고객이 AWS에서 워크로드를 보다 효율적으로 빌드, 배포, 운영하는 데 도움이 될 것"이라고 말했다.

가정용 및 상업용 관개 시스템을 제조·공급하는 오빗 이리게이션(Orbit Irrigation)의 고객 관리 수석 매니저 브라이언 딕(Brian Dick)은 "고객의 질문을 해결하기 위해 상담원들은 상담 한 건당 2~3분 동안 오빗 제품 페이지, 고객 계정 페이지, 내부 지식 포럼 등 다양한 지식 소스를 검색하는 데 시간을 할애한다. 그리고 이러한 다단계 프로세스로 인해 상담원과 고객의 상호 작용 시간은 늘어난다”며 “고객과의 대화가 진행될 때마다 커넥트용 아마존 Q가 자동으로 생성되는 새로운 응답은 자체 지식창고 문서를 기반으로 맞춤화된다. 커넥트용 아마존 Q는 모든 문의에 대해 10~15%의 시간을 절약하며, 시간당 처리되는 통화 수가 증가함에 따라 더 많은 고객 질문이 해결되고 고객 만족도가 높아져 오빗의 비용 절감으로 직결될 것으로 예상된다” 고 말했다.

분더킨트(Wunderkind)는 브랜드, 퍼블리셔, 광고주에게 퍼포먼스 마케팅 및 광고 솔루션을 제공하는 선도적인 디지털 마케팅 플랫폼이다. 분더킨트의 최고 수익 책임자인 리차드 존스(Richard Jones)는 "우리는 엄청난 양의 독점 데이터를 보유하고 있지만, 분산된 데이터 사일로에서 올바른 해답을 찾고, 정보를 신속하고 실행 가능한 인사이트로 추출하기가 어렵다"며 "다양한 콘텐츠 및 데이터 저장소에 아마존 Q를 최상위 계층으로 추가함으로써 고객 성공 및 마케팅 팀에 완전히 새로운 차원의 효율성을 가져다 줄 수 있다. 초기 추정에 따르면 콘텐츠 검색에만 소요되는 시간이 30% 이상 단축될 것으로 예상되며, 이를 통해 팀이 고객에게 더 빠르고 정확하게 서비스를 제공할 수 있게 될 것이다. 또한 이메일 드립, 백서, 광고 카피와 같은 영업 및 마케팅 콘텐츠 제작에 더욱 박차를 가할 수 있다. 아마존 Q를 사용하면 콘텐츠 제작 프로세스를 50% 가까이 가속화할 수 있어 자료를 처음부터 다시 만드는 고된 작업에 시간을 소비하는 대신 콘텐츠의 개인화 확장에 집중할 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

[테크수다 기자 도안구 eyeball@techsuda.com]