Eximbay의 AWS Kiro 기반 AX 표준화 여정
엑심베이는 AWS Kiro를 중심으로 생성·실행·축적의 3레이어로 AX 운영 구조를 설계했습니다. Kiro Desk와 형상관리로 진입 장벽을 낮추고 조직 자산화를 추진했습니다.

엑심베이는 AWS Kiro를 중심으로 생성·실행·축적의 3레이어로 AX 운영 구조를 설계했습니다. Kiro Desk와 형상관리로 진입 장벽을 낮추고 조직 자산화를 추진했습니다.
Amazon Bedrock Agents와 SAW를 통합해 AWS 리소스 문제 해결 자동화 방법을 설명했습니다. OpenAPI 스키마, Lambda, IAM 설정과 CDK 배포 절차를 단계별로 안내합니다.
AI로 상품 등록을 자동화해 상품당 등록 시간을 수십 분에서 30초로 단축했습니다. 그 결과 하루 등록량이 약 20개에서 5,000개 이상으로 증가했습니다.
티오더는 LangGraph와 Amazon Bedrock, Athena, S3 Vectors를 활용해 자연어 기반 Text2SQL 에이전트 '티스푼'을 구축했습니다. HITL 이중 승인과 4단계 RAG 파이프라인, EXPLAIN 검증으로 안전한 쿼리 실행과 운영 신뢰성 확보했습니다.
Rules와 Skills로 팀 규칙과 반복 작업을 자동화했습니다. 전처리 스크립트로 컨텍스트를 요약해 토큰 사용과 응답 일관성 최적화했습니다.
기업교육은 직원 역량을 체계적으로 강화하는 필수 경영 요소라고 설명했습니다. 도입 시 조직 맞춤 콘텐츠와 운영 편의성, 시스템 연동, 학습 현황 관리를 고려해야 한다고 제안합니다.
퀸잇의 검색은 MySQL LIKE에서 Elasticsearch, 벡터 검색, RRF, ML 랭커로 진화했습니다. 개인화·시맨틱 도입과 장애 대비 설계로 검색 품질과 안정성을 개선했습니다.
AI 코드 리뷰 품질을 Hotfix 기반 벤치마크와 LLM-as-a-Judge로 수치화했습니다. 반영률 지표와 운영 개선으로 신뢰도 향상 및 월간 반영률 63% 달성했습니다.
GS리테일은 Amazon Bedrock과 MCP 기반의 AIOps Agent로 분산된 모니터링 도구를 통합해 인시던트 근본 원인 분석을 자동화했습니다. 그 결과 평균 분석 시간을 30분에서 약 2분으로 단축하여 24/7 초기 대응과 자동 문서화를 가능하게 했습니다
올리브영은 AI-DLC 워크숍으로 AI를 SDLC 전반에 통합하는 개발 프로세스를 실험했습니다. AI의 설계·요구사항 정제 기여와 산출물·컨텍스트 관리 과제 확인했습니다.