AI
조직을 위한 AI 에이전트는 어떤 형태일까? Amazon Quick Hands-on Day 현장
두줄요약
Amazon Quick으로 사내 데이터와 업무를 연결하는 AI 에이전트 실습을 소개했습니다. 보안 거버넌스와 자연어 기반 분석·자동화 기능을 함께 다뤘습니다.
문제 상황
- 개인 중심 범용 AI 활용과 조직 전체 생산성 간의 간극
- 사내 데이터 연결, 팀 공유, 보안·거버넌스 불확실성에 따른 AX 도입 난점
구조와 흐름
- 스페이스·데이터셋·커넥터 기반의 사내 정형·비정형 데이터 연결
- Sites의 자연어 데이터 분석, Apps의 무코드 앱 생성, Flows의 업무 자동화
- 커스텀 에이전트의 스페이스 공유와 조직 공통 지침 설정
성능/운영 포인트
- 고객 데이터의 기반 LLM 학습·개선 미사용 정책과 AWS 네트워크 내 추론 데이터 암호화
- CloudTrail 기반 사용자·관리자 활동 감사 로그와 무결성 검증
적용해볼 점
- 역할·응답 지침·참고 자료 기반의 업무별 커스텀 에이전트 설계
- 문서 업로드 기반 지식 허브와 엑셀·CSV 데이터셋의 자연어 분석 실습
