세션명
C-suite leaders talk generative AI and applications
(최고 경영진이 생성 AI 및 애플리케이션에 대해 이야기합니다.)
강연자
- AWS Applications VP(Vice President), Dilip Kumar, for a panel session with C-suite leaders from Asana, DISH, and Woodside Energy
- Alex Hood (Asana), Tracey Simpson (Woodside Energy), Atilla Tinic (DISH)
핵심 내용 요약
- 새로운 AWS 애플리케이션 및 직원 생산성 향상을 위한 제너레이티브 AI 및 혁신적인 하드웨어 장치 소개
- Amazon WorkSpaces Thin Client – 가상 데스크탑을 통한 작업 공간 제공, 저비용 하드웨어 장치
- Amazon One Enterprise – 비접촉식 직원 경험, 보안 강화, 운영 간소화
- AWS AppFabric – 다중 SAS 애플리케이션을 연결, IT 관리자 및 보안 전문가에게 관리 기능 제공
- AWS Supply Chain – 공급망 관리, 고객 수요 예측, 재고 관리, Amazon Q를 통한 공급망 정보 질의
세션 요약자
베스핀글로벌 MSP본부 DevOps실 구성모 님
AWS는 인공지능 및 기계 학습 솔루션을 통합한 업무 생산성에 초점을 맞춘
새로운 애플리케이션 및 하드웨어 장치를 출시
- 고객들은 비즈니스 문제를 해결하기 위해 인공지능과 기계 학습을 통합한 종합적인 솔루션을 요구
- 이러한 애플리케이션은 컨택트 센터 직원, 공급망 기획자 및 지식 근로자들의 생산성을 향상시키기 위해 개발
- Amazon WorkSpaces Thin Client
- 가상 데스크탑을 통한 작업 공간 제공
- 저비용 하드웨어 장치 ($195)
- 몇 분만에 설정 및 애플리케이션에 액세스
- Amazon One Enterprise
- 간단하고 안전하며 효과적인 개인 (손바닥) 식별 및 결제
- 작업 공간 공유 및 디지털 리소스 액세스
- 데이터 센터 및 근태 액세스
- Amazon One Enterprise 특징
- 개인화 알고리즘부터 Just Walk Out 같은 소비자 비즈니스에 적용
- 고객에게 적합한 올바른 비즈니스 모델을 찾을 수 있는 능력을 가질 수 있음
- 생성 AI에 대한 Tracey Simpson (Woodside)의 의견
- Woodside에서는 공급망을 통해 풍부한 데이터가 있지만, 접근 및 해석과 활용에 어려움이 있음
- 문제 해결을 위해 생성 AI를 사용하고, 기초 데이터 모델에 많은 작업을 하고 있음
- Gen AI가 데이터를 통합하고 조화시켜 통찰력을 얻기를 기대하고 있음
- 생성 AI에 대한 Atilla Tinic (DISH)의 의견
- 고객 경험 관점에서 컨택 센터의 채팅 봇이 고객 통화의 약 70%를 처리 (사람은 30%)
- 채팅 봇의 70%를 풍부한 고객 경험으로 바꿀 수 있고, 사람 응대의 30%를 20%나 10%로 줄일 수 있을 것으로 생각
- 개인화 가능하고, 높은 수준으로 인간적인 경험이 되도록 부가 가치 제공
- 생성 AI 원칙에 대한 Alex Hood (Asana)의 의견
- AI를 구축하여 전 세계 팀이 달성할 수 있도록 지원함
(우리가 열정을 갖고 있는 일에서 우리가 더 인간적으로 되는 데 도움이 됨) - 훌륭한 일을 하는데 도움이 되고, 투명성을 촉진함
- 사람들은 결정에 책임이 있기 때문에 AI가 그렇게 할 것이라고 생각
(잘못된 의사 결정을 조심해야 함)
- Gen AI에서 원하는 것과 조직에 대한 올바른 비전을 설정하는 것에 대해 어떻게 생각?
- Gen AI가 할 수 있다고 생각하는 역할을 이해하고, 우리가 어떻게 기술을 수행할 수 있는지 확인해야 함
- 실제 비즈니스 가치와 혜택을 추구하는 능력에 기반하여 기술을 평가
- 구현된 모든 기술이 회사의 가치와 직원 경험과 일치하는지 확인
- 타이밍은 새로운 기술을 채택하는 데 있어서 중요한 요소
- 윤리적 고려 사항과 편견을 피하는 것은 AI 모델 개발에 있어서 중요
- 훈련에 사용된 데이터 세트를 이해하고 AI 모델에서 의도하지 않은 편견을 피하는 것
- 모델은 편향될 수 있으며, 훈련에 사용된 데이터 세트는 자체적인 편견을 가질 수 있음
- AI 개발에서 잠재적인 편견과 의도하지 않은 결과에 대해 경계를 가지고 주의해야 함
- AWS와 기술 회사 간의 파트너십에 대해 논의하며, 공동 창작, 공급망 최적화 및 운영 우수성에 초점
- AI 표준 및 개인 정보 보호 설정 개발을 위한 AWS와의 공동 창작
- SAS 애플리케이션을 연결하기 위한 AWS와의 앱 패브릭 구축
- 최적화 및 확장 가능성을 위한 AWS 공급망 팀과의 협력
- 저장, 데이터 레이크 및 운영 우수성을 위한 AWS 도구 및 플랫폼 활용
- AWS로부터 생태계의 심층적 이해 및 규제 문제에 대한 지원을 요청
- 클라우드 기반 고객 센터인 Amazon Connect에서 생성 AI의 실용적인 응용 프로그램 소개
- 2017년에 Amazon Connect 출시 및 빠른 성장
- 미리보기로 제공되는 관리자용 셀프 서비스 챗봇 생성
- 생성 AI를 사용한 고객 프로필 데이터 매핑
- 미리보기로 제공되는 감독자용 연락 후 요약
- Amazon Connect의 에이전트를 위한 실시간 지능형 대화 도우미
- 콜 센터에서 에이전트가 직면하는 도전과 AI 지원의 혜택
- 생성적 AI가 콜 센터 및 SAS 애플리케이션에서 고객 서비스 및 직원 생산성을 향상하는 데 어떻게 사용되는지에 대한 소개
- 생성형 AI는 콜 센터 요원이 빠르게 정보를 찾고 고객 문의를 해결하는 데 도움을 줌
- 감독자는 생성형 AI를 사용하여 통화를 요약하고 코칭을 제공하며 요원 성과를 향상시킬 수 있음
- AWS 앱 패브릭은 다중 SAS 애플리케이션을 연결하고 IT 관리자 및 보안 전문가에게 관측 가능성을 제공
- 애플리케이션은 생성적 AI를 사용하여 다른 애플리케이션 간의 문맥 전환을 줄이고 직원 생산성을 향상시킬 수 있음
- 공급망 가시성, 지속가능성 추적, 그리고 공급망 관리에서 대화형 어시스턴트 사용의 중요성
- 공급망 가시성은 완제품뿐만 아니라 여러 공급업체의 개별 구성품까지 확장
- 엔터 가시성은 다중 공급업체의 티어에 대한 통찰력과 예측 능력을 제공
- 지속가능성 모듈은 탄소 배출, 자재 운송, 그리고 보고 요건을 위한 감사 트레일을 추적하는 데 도움
- 기업은 계획자의 시간의 최대 30%를 공급망 요청 추적에 사용
- Insights 모듈과 Amazon Q는 공급망 정보를 질의하고 얻는 데 유연성을 제공
- 공급망 솔루션의 발사와 여러 산업으로부터의 관심과 관련 세션 안내
- 소매점과 제조, 에너지 및 CPG 산업으로부터의 관심
- 특정 주제를 다루는 50개 이상의 세션과 AWS 애플리케이션 부스, 아마존 빌리지를 방문하여 더 많은 정보를 얻을 수 있음
Bespin’s Comment
- 기업들의 생산성 향상을 위해 제너레이티브 AI를 접목한 혁신적인 하드웨어 장치와 새로운 AWS 애플리케이션을 소개
- Amazon WorkSpaces Thin Client – 가상 데스크탑을 통한 작업 공간 제공, 저비용 하드웨어 장치
- Amazon One Enterprise – 비접촉식 직원 경험, 보안 강화, 운영 간소화
- Amazon Connect – 생성형 AI 에이전트를 사용하여 실시간으로 고객에게 안내 및 채팅으로 응답
- AWS AppFabric – 다중 SAS 애플리케이션을 연결, IT 관리자 및 보안 전문가에게 관리 기능 제공
- AWS Supply Chain – 공급망 관리, 고객 수요 예측, 재고 관리, Amazon Q를 통한 공급망 정보 질의
Written by 구 성모 / Seongmo Gu
Cloud Engineer
