여러분은 AI 도구를 활용해 보신 적 있나요?
아마도 챗GPT나 네이버 큐, 구글 제미나이 정도는 들을 적 있을 거라 생각합니다. 그런데 업무 효율을 높이기 위한 글로벌 기업들의 움직임은 심상치 않습니다. AI 투자가 결국 사용자들의 소비로 이어져야 되기 때문이겠죠.
이번 글에서는 AWS의 Amazon Bedrock과 생성 AI를 이용해 업무 생산성을 높이는 방법에 대해 이야기해보겠습니다.
AI가 어떻게 생산성을 높여줄까?
사실 이 주제는 최근 회사 워크숍에서 들은 질문에서 비롯되었습니다. 팀원이 “생성 AI를 이용해 직원들의 단순 작업을 자동화하고 효율을 높일 방법은 없을까요?”라고 물었죠.
머신러닝과 AI 도구들이 회사나 개인의 업무 생산성에 어떤 도움이 되는지가 최근에 흥미로운 주제인데요. 예전에는 데이터 분석이나 자동화가 복잡하고 시간이 많이 걸리는 작업이었는데요.
이제는 문제 해결 도구들 하나씩 나오기 시작해 더 접근성이 좋아졌습니다. 특히 AWS Amazon Bedrock과 같은 최신 기술이 나왔는데요. 그 활용 사례를 공유하고 싶었습니다.
Amazon Bedrock 활용 사례
AWS는 Amazon Bedrock와 생성 AI를 이용한 대표적인 사례로 ‘Employee Productivity GenAI Assistant’를 공개했습니다. 이 도구는 AWS Lambda, Amazon API Gateway 및 Amazon DynamoDB와 같은 AWS 기술을 기반으로 설계되었습니다.
만약 글쓰기 처음을 어떻게 할지 고민있던 사람이라면 필요성을 느꼈을 거예요. 사용자들은 업무에서 반복적인 문서 작성 작업을 자동화하고 보다 창의적인 업무에 집중할 수 있게 해줍니다.
먼저 Playground 페이지에서는 Anthropic의 Claude 언어 모델을 통해 간단한 초안을 요청할 수 있습니다. 이는 업무 현장에서 상사나 고객에게 보내는 메일이나 메시지를 자동으로 작성하는 데 큰 도움을 줄 수 있습니다.
예시:
- 모델 선택 (claude-3:sonnet-202402229-v1.0)
- 프롬프트 입력 (“Write a Mail for Customer”)
- 실시간으로 출력되는 초안을 검토
또한 Templates 페이지에서는 다양한 샘플 프롬프트 템플릿을 활용하여 인터뷰 질문 작성, 문법 검사, 시제 변화 등을 자동화할 수 있습니다. 이런 것들이 된다면 우리들은 업무 시간을 효율적으로 사용할 수 있어서, 더 많은 가치 일을 할 수 있을 것이라는 예상입니다.
기타 기능:
- Activity 페이지: 사용자가 입력한 설명과 키워드를 바탕으로 제품 이름 생성
- History 페이지: 이전 활동 로그와 상호작용 내역을 저장하여 투명성과 보안 유지
- 멀티모달 입력: 이미지와 텍스트를 동시에 사용하여 컨텍스트가 풍부한 응답 생성
솔루션 개요와 기술구조
‘Employee Productivity GenAI Assistant’는 AWS 서버리스 기술 (AWS Lambda, API Gateway, DynamoDB 등)을 사용하여 높은 확장성, 가용성, 보안을 유지하면서 사용자 요구에 실시간으로 응답할 수 있도록 설계되었습니다.
이러한 기술은 GitHub 저장소에 정리되어 있으니, 직접 경험해 보는 것을 추천 드립니다. GitHub 리포지토리 링크
예시:
- S3와 CloudFront를 통해 프론트엔드를 호스팅
- API Gateway를 통한 REST API 호출 관리
- 사용자 인증과 권한 관리를 위한 Amazon Cognito 사용
마치며
Amazon Bedrock와 생성 AI를 활용한 ‘Employee Productivity GenAI Assistant’는 매우 실용적인 솔루션이라는 생각이 드는데요. 마이크로소프트의 코파일럿과 같은 서비스로 보입니다. 이 간단한 도구들은 반복적인 작업을 줄이고, 직원들이 보다 의미 있는 작업에 집중할 수 있도록 도와줍니다.
이와 같은 AI 도구를 사용하면 조직의 혁신 주기를 단축하고, 새로운 비즈니스 기회를 창출하며, AI 기술의 최신 발전을 활용하는 데 큰 도움이 될 것입니다. AWS와 Amazon Bedrock의 생성 AI는 이러한 혁신적인 변화를 가능하게 합니다.
