AI 요약
AMZN은 AWS re:Invent에서 Amazon Q Business의 새로운 기능들을 발표하며 생성형 AI 기반 비즈니스 솔루션의 경쟁력을 강화했습니다.
이번 업데이트는 고객들의 업무 효율성을 크게 향상시키고, 50개 이상의 인기 비즈니스 애플리케이션과의 통합을 통해 복잡한 워크플로우 자동화를 지원하며, 이는 AMZN의 클라우드 서비스 부문 성장에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.
핵심 포인트
- AMZN은 AWS re:Invent에서 Amazon Q Business의 새로운 기능들을 발표하며 생성형 AI 기반 비즈니스 솔루션의 경쟁력을 강화했습니다.
- 이번 업데이트는 고객들의 업무 효율성을 크게 향상시키고, 50개 이상의 인기 비즈니스 애플리케이션과의 통합을 통해 복잡한 워크플로우 자동화를 지원하며, 이는 AMZN의 클라우드 서비스 부문 성장에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.
긍정 / 부정 요인
긍정 요인
- Amazon Q Business의 새로운 기능 발표 및 고객 사용 확대
- 생성형 AI 기반 비즈니스 솔루션의 경쟁력 강화
- 50개 이상의 인기 비즈니스 애플리케이션과의 통합 및 워크플로우 자동화 지원
- AWS 클라우드 서비스 부문 성장에 대한 긍정적 전망
기사 전문
AWS re:Invent에서 Amazon Web Services(AWS)는 업무 생산성 향상을 위한 생성형 AI 기반 비즈니스 도우미인 Amazon Q Business의 새로운 기능과 지속적인 성과를 발표했습니다. 이번 업데이트를 통해 Amazon Q Business는 기업 내 정보 검색, 인사이트 도출, 업무 수행 능력을 한층 강화했습니다.
새롭게 추가된 기능들은 Amazon Q Business와 Amazon Q in QuickSight 전반에 걸쳐 더 나은 인사이트를 제공하며, 여러 애플리케이션 간의 생성형 AI 경험을 향상시킵니다. 또한, 인기 있는 비즈니스 애플리케이션에서 50가지 이상의 작업을 수행할 수 있게 되었으며, 복잡한 워크플로우 자동화를 지원하여 직원들이 더 빠르고 효율적으로 업무를 처리할 수 있도록 돕습니다.
주목할 점은 Amazon Q Business, Amazon Q in QuickSight, 그리고 Asana 및 Zoom과 같은 서드파티 애플리케이션의 생성형 AI 기반 경험이 이제 동일한 기업 데이터의 표준화된 인덱스를 공유한다는 것입니다. 이를 통해 직원들은 기업 내 모든 정보에 대한 더 나은 인사이트를 얻고, 서드파티 애플리케이션에서 더욱 개인화된 생성형 AI 경험을 누릴 수 있습니다.
Asana에서 작업을 생성하거나 Teams에서 비공개 메시지를 보내는 등 50가지 이상의 새로운 작업을 통해 인기 있는 서드파티 애플리케이션 전반에서 업무를 수행할 수 있으며, 복잡한 워크플로우를 실행하는 에이전트 기능이 추가되어 직원들은 간단한 작업부터 복잡한 작업까지 애플리케이션 전반에 걸쳐 자동화할 수 있습니다. Asana, GE HealthCare, Kepler, Zoom 등은 이러한 새로운 기능을 활용하여 업무 방식을 혁신하고 있는 대표적인 고객 및 파트너입니다.
AWS의 Dilip Kumar Amazon Q Business 부문 부사장은 "Amazon Q Business는 직원들이 데이터를 활용하고 애플리케이션과 상호작용하는 방식에 근본적인 변화를 가져왔습니다"라며, "이번 발표를 통해 우리는 직원들이 정보를 찾고 선호하는 도구를 더 효율적으로 사용하는 데 도움을 주는 Amazon Q Business의 강점을 더욱 강화하는 동시에, 다른 생성형 AI 경험을 더욱 스마트하게 만들 수 있는 기반을 제공하고 있습니다. 또한, 새로운 자동화 기능을 통해 복잡한 프로세스 자동화를 몇 주 또는 몇 달이 아닌 몇 분 만에 완성할 수 있을 것으로 예상하며, 이는 새로운 업무 방식을 제시합니다. 이것은 시작에 불과하며, 고객들이 이러한 새로운 기능으로 무엇을 성취할지 기대됩니다"라고 말했습니다.
모든 규모와 산업 분야의 기업 직원들은 데이터 소스를 샅샅이 뒤져 필요한 정보를 찾거나 여러 애플리케이션에서 간단한 업데이트를 하는 등 반복적이고 시간이 많이 소요되는 업무에 직면해 있으며, 이는 더 중요한 우선순위에 집중하는 것을 방해합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 AWS는 보안과 개인 정보 보호를 최우선으로 고려하여 구축된 Amazon Q Business를 개발했습니다. 이 솔루션은 기업의 기존 ID, 역할 및 액세스 권한을 활용하여 각 사용자에게 개인화된 상호작용을 제공합니다.
다양한 산업 분야의 모든 규모의 고객들이 Amazon Q Business를 활용하고 있습니다. 제조 기업은 유지보수를 간소화하고, HR 팀은 직원들이 복리후생 프로그램을 더 쉽게 탐색하도록 지원하며, 마케팅 팀은 콘텐츠 제작 시간을 대폭 단축하고 있습니다. Amazon Q Business는 AWS 내부에서도 직원들의 업무 효율성을 높이는 데 기여하고 있으며, AWS 영업팀을 위해 10만 건 이상의 계정 요약본을 생성하고 개발자들이 기술 조사에 소요하는 시간을 45만 시간 이상 단축했습니다.
일반에 공개된 이후 AWS는 Amazon Q Business를 더욱 유용하게 만들기 위해 지속적으로 혁신해 왔습니다. 더 많은 데이터 유형을 지원하고, 고객이 애플리케이션 및 웹사이트에 Amazon Q Business를 임베드할 수 있도록 하며, 반복적인 작업을 자동화하는 생성형 AI 기반 앱을 프롬프트만으로 만들 수 있는 Amazon Q Apps의 일반 가용성을 출시했습니다. 이번 발표를 통해 AWS는 직원들이 Amazon Q Business를 활용하여 업무를 수행할 수 있는 방법을 더욱 확장하고, 독립 소프트웨어 공급업체(ISV)가 자체 생성형 AI 경험을 향상시켜 최종 사용자에게 더 나은 경험을 제공하도록 지원합니다.
애플리케이션 전반에 걸친 원활한 생성형 AI 경험을 위한 기업 데이터의 안전한 통합
Amazon Q의 강점은 기업 내 다양한 데이터 소스를 통합하여 해당 기업만의 고유한 특성을 학습한다는 것입니다. 이를 통해 Amazon Q는 기업의 핵심 개념, 조직 구조 및 구성과 같은 세부 정보를 고려하여 직원들에게 맥락에 맞는 관련성 높은 답변을 제공합니다. 이를 위해 고객은 Amazon S3, Google Drive, SharePoint와 같은 40개 이상의 엔터프라이즈 데이터 소스뿐만 아니라 위키 및 내부 지식 베이스에 Amazon Q를 연결합니다. Amazon Q는 이러한 데이터를 기반으로 조직 전체의 콘텐츠 및 데이터에 대한 표준 소스 역할을 하는 인덱스를 생성하며, 이 인덱스를 최신 상태로 안전하게 유지하고 기존 사용자 수준 권한을 유지하여 데이터 액세스를 통제하고 규정을 준수합니다.
오늘날 이 인덱스는 Amazon Q의 중요한 부분이며, AWS는 이제 인덱싱할 수 있는 데이터 유형과 이를 활용하여 더욱 맞춤화된 경험을 제공하는 방식을 확장하고 있습니다.
Q Business와 Q in QuickSight 전반의 인사이트 통합: 많은 중요한 비즈니스 데이터가 데이터베이스, 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크에 저장됩니다. 이러한 데이터에 액세스하기 위해 직원들은 Amazon QuickSight와 같은 강력한 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구를 사용합니다. 의사 결정은 단일 유형의 데이터만으로 이루어지는 경우가 드물기 때문에, 직원들이 문서, 위키, 이메일 등에 포함된 비정형 데이터와 함께 이러한 정보를 한 곳에서 모두 액세스할 수 있다면 훨씬 더 효율적일 것입니다.
이제 Amazon Q Business와 Amazon Q in QuickSight는 두 도구 중 하나를 통해 이러한 모든 소스에 대한 인사이트와 분석을 제공할 수 있으므로, 직원들은 워크플로우를 간소화하고 의사 결정을 가속화할 수 있습니다. 이제 독립형 앱을 통하든 웹사이트에 임베드된 형태든 Amazon Q를 사용하는 직원은 Amazon QuickSight의 풍부한 시각 자료, 차트 및 그래프를 포함하는 답변을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 직원은 이제 Amazon Q를 사용하여 이메일 및 Jira 티켓의 정보와 QuickSight의 사용량 메트릭, 추세 및 이상치를 보여주는 막대 차트와 같은 풍부한 시각 자료를 결합한 월간 비즈니스 검토 업데이트를 생성하여 몇 시간의 시간을 절약할 수 있습니다. 또한, QuickSight 대시보드를 보는 사용자는 Amazon Q in QuickSight를 사용하여 이메일, 보고서, 위키 및 Amazon Q에 연결된 기타 비정형 데이터 소스의 콘텐츠로 데이터 분석을 보강할 수 있습니다.
고객이 인사이트를 행동으로 전환하도록 돕는 글로벌 마케팅 대행사인 Kepler는 데이터 분석가와 고객 팀이 캠페인에 대한 질문에 신속하게 답변할 수 있도록 Amazon Q in QuickSight를 사용하고 있습니다. Kepler의 사용자는 이제 자연어를 사용하여 주요 캠페인 메트릭에 대해 질문하고 Amazon S3 및 Google Drive에 저장된 문서의 맥락 정보를 대시보드에 추가할 수 있습니다. Kepler는 Amazon Q in QuickSight 사용을 통해 팀의 생산성이 10배 향상될 것으로 예상합니다.
ISV, 이제 Amazon Q 인덱스와 통합 가능: Amazon Q 인덱스를 최대한 활용하고자 하는 고객은 이제 ISV가 단일 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 사용하여 여러 애플리케이션의 데이터로 생성형 AI 기반 경험을 향상시킬 수 있도록 하여 Amazon Q가 사용하는 것과 동일한 인덱스에 액세스할 수 있도록 허용할 수 있습니다. 이제 직원들은 조직 전체의 다른 애플리케이션에서 더 많은 맥락을 가져오는 더 강력하고 개인화된 경험의 혜택을 누릴 수 있습니다. 세분화된 권한을 통해 고객은 항상 데이터에 대한 완전한 통제권을 유지하며 필요에 따라 특정 ISV에 액세스 권한을 부여할 수 있습니다. 또한, 고객은 각 애플리케이션이 자체 복사본을 만들 필요성을 없애 AWS가 대신 단일 인덱스를 관리하도록 함으로써 보안 위험을 줄일 수 있습니다.
Amazon Q 인덱스와의 통합은 Zoom, Asana, Miro, PagerDuty와 같은 인기 있는 비즈니스 애플리케이션을 통해 오늘부터 제공되며, SmartSheet 등도 곧 제공될 예정입니다. 선도적인 엔터프라이즈 워크 관리 플랫폼인 Asana는 Amazon Q Business와 Asana AI를 통합하여 고객이 Asana를 떠나지 않고도 서드파티 애플리케이션의 중요한 인사이트를 파악할 수 있도록 합니다. 고객은 Asana AI를 사용하여 Asana 및 Microsoft Teams, Google Workspace, Salesforce와 같은 연결된 도구의 데이터를 활용하여 작업에 대한 조치를 취하거나 프로젝트 인사이트(차단 요소, 위험, 다음 단계 등)를 얻을 수 있습니다. 크로스 앱 데이터로 풍부해진 단일의 안전한 작업 플랫폼에서 작업하면 고객은 비즈니스 목표를 향해 더 빠르고 스마트하게 나아갈 수 있습니다.
Zoom은 또한 맞춤형 AI Companion 애드온의 일부로 Amazon Q 인덱스를 제공하여 공동 고객이 Zoom의 생성형 AI 어시스턴트 경험을 향상시킬 수 있도록 할 것입니다. 맞춤형 애드온을 통해 Zoom 회의 중에 사용자는 Zoom AI Companion이 회의를 전사하고 요약하도록 할 수 있으며, Amazon Q 인덱스는 Google Docs, Slack 메시지 또는 Outlook 이메일과 같은 위치에서 관련 문서를 검색할 수 있습니다. 문서는 이미 액세스 권한이 있는 사용자에게만 표시되며, 이미 구성된 권한이 유지됩니다. Amazon Q 인덱스를 통해 Zoom AI Companion은 사용자가 하루 종일 더 생산적이고 협업적으로 일할 수 있도록 향상될 것입니다.
Amazon Q, 그 어느 때보다 더 많은 작업을 지원합니다.
직원들은 다양한 애플리케이션과 시스템에서 업무를 수행하기 위해 상당한 시간을 낭비합니다. 워크플로우를 간소화하기 위해 Amazon Q는 직원들이 매일 사용하는 엔터프라이즈 애플리케이션 내에서 Jira의 이슈 생성 또는 Zendesk의 티켓 생성과 같은 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 사용자가 더 많은 작업을 수행할 수 있도록 Amazon Q 사용자는 이제 50가지 이상의 작업 라이브러리에 액세스하여 Google Workspace, Microsoft 365, Smartsheet 등과 같은 인기 있는 서드파티 생산성 애플리케이션 전반에서 특정 작업을 수행할 수 있습니다. 작업과 Amazon Q Apps는 직원과 팀이 더 많은 작업을 완료하도록 돕지만, 생성형 AI가 조직의 생산성을 높일 수 있는 여지는 여전히 많이 남아 있습니다.
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