AWS Gen AI Demo Showcase 참가 후기
안녕하세요. 똑똑한개발자 프론트엔드 개발자 이정진입니다!
지난 7월 2일 서울 선정릉 슈피겐홀에서 개최된 2025 AWS Gen AI Demo Showcase에 참석했습니다. 오후 1시부터 5시까지 4시간 동안 진행된 이번 행사는 생성형 AI 기술의 현재와 미래를 깊이 있게 살펴볼 수 있는 의미 있는 시간이었는데요.
이번 행사를 통해 생성형 AI의 비즈니스 활용 가능성을 구체적으로 확인할 수 있었습니다.
AWS Gen AI Demo Showcase 행사 개요
행사장에는 다양한 업계의 개발자, 기획자, 의사결정권자들이 참석하여 생성형 AI에 대한 높은 관심을 실감할 수 있었는데요. AWS의 체계적인 행사 진행과 실무 중심의 세션 구성이 인상적이었으며, 이론보다는 실제 적용 사례에 집중한 점이 특히 만족스러웠습니다.
주요 세션 분석 및 인사이트
1. 생산성 세션 - 문서 자동화와 업무 효율 극대화
문서 기반 RAG, 마케팅 리포트 자동 생성, 고객 리뷰 요약 및 보고서 자동화를 중심으로 생성형 AI가 텍스트 기반 업무에서 얼마나 큰 효율을 줄 수 있는지 확인할 수 있었습니다.
예를 들어, 수천 건의 고객 리뷰 데이터를 LLM으로 자동 분류하고 핵심 트렌드를 요약하여 마케팅팀에 전달하는 구조는 인력 리소스를 최소화하면서 인사이트는 놓치지 않는 이상적인 프로세스로 보였습니다.
또한 법률 문서 분석 RAG 시연은 향후 계약서나 정책 검토 업무에 적용할 수 있는 가능성을 보여줬습니다.
생산성 인사이트:
반복적인 문서 생성 및 보고서 작성 업무를 LLM이 충분히 대체할 수 있으며, 보고서 품질 또한 안정적인 수준에 도달해 있습니다.
마케팅, 법무, 고객지원 등 다양한 비개발 직군에서의 업무 자동화에 대한 설득력 있는 사례였습니다.
2. 콘텐츠 세션 - 콘텐츠 제작의 패러다임 전환
디자인 자동화, 동영상 편집 및 하이라이트 추출, MBTI 기반 캐릭터 챗봇 등 다양한 콘텐츠 생성 데모가 진행되었습니다.
특히 브랜드 스타일을 학습한 후 동일한 톤&매너로 콘텐츠를 자동 생성하는 '패턴 학습 기반 콘텐츠 생성' 기술은, 대규모 마케팅 캠페인을 반복 진행해야 하는 기업에 매우 적합해 보였습니다. 또한, 이미지와 동영상의 스타일 일관성 유지 기능은 콘텐츠 퀄리티를 유지하면서도 제작 속도를 높일 수 있는 핵심 도구로 보여진다고 생각했습니다.
인사이트:
디자이너, 콘텐츠 마케터의 반복 작업을 크게 줄여주는 동시에, 브랜드 아이덴티티 유지라는 중요한 과제를 해결할 수 있는 가능성을 직접 확인하게 되었습니다.
3. 개발자 세션 - DevOps 전반의 혁신
Amazon Q Developer를 활용한 코드 요약, 신규 기능 구현, 테스트 자동 생성, PR 리뷰, 장애 대응 자동화까지 매우 구체적이고 실용적인 데모가 진행되었습니다.
가장 인상 깊었던 시나리오는 슬랙 기반 야간 장애 대응 프로세스였습니다.
슬랙 워룸에서 로그 분석 → 원인 진단 → 대응 이력 생성 → 장애 보고서 자동 작성 → 이후 유사 장애 발생 시 대응 가이드 자동 제공까지의 전 과정을 자동화한 구조는, 실제 기업 운영 환경에서도 바로 도입 가능한 수준이었습니다.
또한, Jira 이슈 생성 시 불완전한 티켓을 자동으로 검출하고 수정보완을 요청하거나, 이슈가 너무 크면 자동으로 세분화하여 서브태스크를 생성하는 기능은 업무 품질과 속도 모두를 개선할 수 있는 실질적 AI 어시스턴트의 예시가 되었다고 생각합니다.
개발자 세션 인사이트:
DevOps 도구가 단순 자동화 수준을 넘어서, LLM 기반의 ‘협업 파트너’로 진화하고 있음을 체감할 수 있었습니다.
기존에 ‘사람의 리뷰·분석·판단’을 요구하던 영역을 LLM이 일정 수준까지 커버하면서, 실질적인 인력 분산 및 리소스 최적화가 가능해졌습니다.
특히 중견·대규모 조직의 경우 이슈 트래킹 및 코드 품질 관리에서의 ROI가 즉각적으로 발생할 수 있다는 점에서 적극적인 도입이 예상됩니다.
Amazon Q Developer는 단순한 코딩 보조를 넘어, 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)의 다양한 단계에 걸쳐 일관된 지원이 가능함을 확인했습니다.
4. 소비자 경험 및 보안 세션 - 고객 대응과 데이터 보호의 진화
통화 내용 자동 요약, IVR 흐름 테스트 자동화, 완전 자동화된 상담 에이전트, 비정형 데이터 내 개인정보 가명화 등의 사례가 소개되었습니다.
특히 소비자 상담 업무에 있어 LLM 기반 챗봇이 단순 FAQ 수준을 넘어서, 실제 복잡한 시나리오를 처리하고 상황에 맞는 응대를 하는 데모는 기업의 고객 서비스 효율성을 획기적으로 향상시킬 수 있음을 보여주었습니다.
또한, 의료 데이터나 고객 메모 등 비정형 데이터 내 개인정보를 자동 감지·가명화하는 Bedrock 기반 프로세스는 향후 GDPR이나 국내 개인정보보호법 대응에도 효과적으로 활용될 수 있습니다.
실무 적용 시사점
AI는 개발자 도구를 넘어 비즈니스 자동화의 핵심 인프라로 진화 중
Amazon Bedrock은 다양한 AI 모델을 통합적으로 다룰 수 있는 유연한 멀티모달 플랫폼
Slack, Jira, Github 등 기존 SaaS 툴과 연계한 AI 확장성이 뛰어남
개발자뿐 아니라 기획자·디자이너·운영자까지 조직 전반에 AI 도입 가능성 확인
개발·운영 자동화, 콘텐츠 생성, 사용자 응대, 보안까지 전방위 활용 가능
단순 PoC(Proof of Concept)를 넘어 ROI(투자 대비 효과)가 즉시 체감 가능한 수준에 도달
똑똑한개발자의 실천 계획
위의 세션을 바탕으로 똑똑한개발자도 다양한 파트를 적용해 볼 수 있겠다는 생각을 했습니다.
DevOps 고도화:
Amazon Q Developer 기반 코드 리뷰, 테스트 생성, 장애 대응 자동화 도입
콘텐츠 자동화 솔루션 제공:
브랜드 스타일에 기반한 마케팅 콘텐츠 AI 생성 및 검수 기능 탑재
AI 기반 데이터 분석 도구 구축:
자연어 기반 질의 리포트 및 실시간 대시보드 자동 생성 도입
엔터프라이즈 보안 대응 전략 강화:
비정형 데이터 대상 개인정보 식별 및 가명화 프로세스 구축
AWS Gen AI Demo Showcase 행사를 통해 생성형 AI는 더 이상 실험적 기술이 아니라는 생각을 했는데요. 이미 충분한 상용성과 안정성을 갖춘 형태로, 실무에서 활용할 준비가 끝났다고 봐도 무방했습니다.
저희 똑똑한개발자는 이미 다양한 산업군의 프로젝트를 수행하며 확보한 기술력과 도메인 이해를 바탕으로, 생성형 AI의 실질적인 도입과 적용을 지원하려고 하는데요. AI 기술의 실무 도입이 필요하시다면 똑똑한개발자와 함께 하시는 걸 추천드립니다! 감사합니다.
